无人驾驶抢夺万亿美元货运市场，3000万司机再不转型就晚了-鸟哥笔记

撰稿：贾宁

「干卡车司机太累了。」

接单、装货、运货、卸货，白天驾驶八九个小时，一天只吃一顿中饭，晚上就睡在卡车上。

他全年无休，随叫随到，每个月收入万余元，刨去买车的贷款和吃饭的开销，能给家里带来五六千元的收入。

这是一位普通卡车承运司机的日常。此时，在图森未来的测试场里，卡车驾驶位空空，只有冰冷的机器女声：「自动驾驶开始，正在初始化，请稍等。」

中国有3000多万名卡车司机。两三年后，他们的活计会逐渐被卡车上的一套系统所替代。它不会疲劳，不会有情绪，出错率比人低，成本不到一万美元。

就像工业革命时代，漫天飞舞的棉絮中，机器替代了纺织女工。AI取代司机，也只是早晚问题。

方向对了，才有得活

图森未来前身图森未来互联，成立于2015年9月。他们团队主要做图像识别算法，为新浪提供互联网广告相关B2B服务。

▲图森未来CEO陈默

图森未来CEO陈默加入后，与团队一起盘算公司未来发展方向：互联网广告在技术上的需求并不那么强，它的要求是强运营，推动商业化落地的资源和能力，与图森未来团队偏向技术的基因并不匹配。

放眼望去，AI在图像上的主要应用场景包括安防、机器人、医疗、自动驾驶等，安防已厮杀成一片红海，机器人专业性强、多用于工业，医疗行业相对保守、门槛高，只有自动驾驶，受限于技术瓶颈，成熟期慢，大家还都处于闷头苦干的阶段。

英特尔与Strategy Analytics联合发布的一份报告预计，无人驾驶汽车市场的规模将在2050年前达到7万亿美元。

然而最乐观估计，乘用车无人驾驶也要在五年后才能实现，与粮草充沛的巨头相比，创业公司劣势明显。

低速电瓶车、矿区用车、无人货车、无人乘用车，这四个自动驾驶领域的市场规模依次升级，难度也逐渐升级。

陈默选择第三难度的无人货运，主要客户对象是物流公司，图森未来负责承运的部分。物流公司的核心在于调度，中间运输环节的核心则是成本。

「对于偏技术公司，一定要找到一个可以商业化的场景，在这样的场景下可以把技术量化成为成本的下降或效率的提高等具体指标。2C场景你可能做一年，发现需求找错了，或者不知道如何把需求转化成收入。我希望找一个2B场景，可以把技术量化，转化为生产力或者收益的指标，比如把运费从三块五降到三块，我就一定能帮企业赚钱。」陈默对新经济100人说。

与乘用车复杂的用车场景不同，货运主要是干线的物流，场景相对简单，在高速行驶时有更多规则约束人们的行为，行人等不可控因素也较少出现。从技术角度讲，无人货运会比在城市内做自动驾驶更早、更成熟。

从开始思考到做出决定，他们用了差不多半年时间。2016年3月，开始转向无人卡车。中国3000万名货车司机，平均年收入10万元，仅看国内就是万亿的市场。美国司机的年薪更高，能挣到4万至8万美元。

Waymo、Uber和特斯拉各有自己的打算。他们是自动驾驶领域的重要参与者，对于无人货运这块蛋糕也保持关注。

2016年10月，研发自动卡车的Otto被Uber收购，并试运送出了5万罐百威啤酒。

2017年6月，Waymo无人卡车现身，之后宣布在美国亚利桑那州进行了无前排司机的测试。

2017年11月，特斯拉发布纯电动重型卡车，拥有辅助驾驶功能。

然而卡车不是三巨头的主战场，他们的野心在百倍大的乘用车市场。

▲自动驾驶三巨头比较（制图：彭瑞）

在巨头竞争的夹缝中寻得增长市场的机遇，专注在无人卡车，这是图森未来的优势，也是生存法则。

陈默的计划是中国美国市场两手抓，视政策而定哪里先行落地。在北京、唐山，美国加州圣迭戈市、亚利桑那州图森未来市等地设有研发中心，同步进行研发测试。

「美国三百五十万台集装箱卡车，中国有五百多万台。中国市场我们希望可以占到市场最大的份额，美国我们希望占到20%的份额。」

控制成本的选择

系统设计之初，选择激光雷达还是摄像头为主要传感器是一个问题。它们代表着背后两套完全不同的系统——激光SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)和视觉SLAM。

SLAM是指通过对传感器数据进行采集和计算，生成对其自身位置姿态定位和场景地图信息的系统。有了SLAM，机器才知道自己在哪里，周围环境如何，进而做出下一步自主行动。

▲激光SLAM与视觉SLAM比较（制图：彭瑞）

两种系统各有优劣势，简单来说，激光SLAM算法研发难度相对小，造价高，视觉SLAM反之。在乘用车无人驾驶研究中，大部分公司都选择了前者。

对图森未来来说，消除司机成本是他们盈利的关键。硬件的造价就要控制在一名司机的年费用之下，动辄六万、八万美元的激光雷达，不是他们目前的最优选。

况且在高速路段，车速快，刹车距离长，80吨载货量的卡车需要200到300米的感知范围，现在激光雷达还做不到这一点。

图森未来选择视觉SLAM为主，辅以其他传感器的方式。视觉的优势是摄像头价格便宜，只有几十美元，视距远，可以方便地加很多摄像头，让图像更加全面和准确。

「我们结合长焦摄像头打造了一款可以稳定完成200米内测距的原型硬件，加上背后的算法，可以满足5%误差以内的测距需求。再结合上其他的单目测距手段，可以满足整个系统的需求。」图森未来首席科学家王乃岩对新经济100人说。

无人卡车的算法主要有感知、定位、决策和控制。

感知模块的作用是理解卡车周边发生的事情，就像机器的眼睛，将看到的图像转化为机器懂得的信息，比如前面有辆车，它开得多快，它接下来要做什么，对这辆车有一定的预判。

定位模块是确定卡车当前的绝对位置，或者在区域内的相对位置。定位需要高精度地图，图森未来选择与国内一家有高精度地图采集资质的图商合作。

有了感知提供的周围环境和定位提供的地图环境，综合这些信息，系统的「大脑」决策模块就可以做出决策。决策模块是分级别的，最高级别是行驶的最终目标地，中层可能是开到某一车道，更底层的是一些具体操作，比如选出最安全的、最高效的方式执行换道操作。

控制模块是得到决策之后控制卡车，让卡车做出相应的行动。控制部分要考虑车型，它与每种车型的每个部件有关，需要根据卡车量身定制。

「车辆是我们的一部分，我们希望跟OEM一起合作，做出量产的方案。以后这个车下线，本身就直接具备了自动驾驶能力，也只有这种方式才是规范的行为，能够保证车的安全，而不是现在做试验时上面放个架子。」图森未来COO郝佳男说。

测试长跑

AI，永远绕不开的是数据。数据于AI，就像教科书于学生，一点一滴从中汲取学习的营养，最终变得聪明灵活。

图森未来的数据来源主要有两种，一种是自采数据，测试车在路测时产生的数据，另一种来自一些合作的物流公司，在他们的卡车上安装视频采集器，数据积累上已经达到了PB的量级。

机器不能像人一样临场预判各种情况，它要不断地测试积累数据，「学习」在不同情况下的场景应对。

比如在卡车前面300米，地上有一个不明物体，它到底是个塑料袋还是一个石头，塑料袋可以无视，如果是石头，就必须避开它，否则卡车可能倾翻。

再比如强侧风，高速路上的一大杀手，有经验的老司机会跟着风的「感觉」走，收油门，轻踩刹车让车减速，同时紧握方向盘配合调整。但是无人驾驶中，方向盘是空的，货厢被风吹歪，方向盘也会跟着转，这时候就要加很多控制补偿。

▲图森卡车内景

「你要把所有场景都涉及到，机器没见过的场景肯定处理不好，已经证明它处理好的才不会出问题。但是卡车会碰到数不清的新情况，你必须得拿公里数堆，想取巧都不行。」

陈默抖抖烟灰，又接着说，「有些公司，不用高精度地图，用几个摄像就能做，那就是扯淡。跑demo谁都行，就这一圈路天天跑，到路上就傻眼了，遇到侧风怎么办？」

作为自动驾驶L4级别的图森未来，要求卡车每百公里至少要测两百万公里才能上路，即不出任何问题的情况下，在一百公里的路上，持续测试两百万公里。

自动驾驶分成L1到L5五个等级，前三个等级是机器辅助人驾驶，出了事故由司机担责。L4是限定场景下的全无人驾驶，L5则是完全机器驾驶，责任方由司机变成了自动驾驶公司。

L4和L5是真正意义上的无人驾驶，对技术和安全的要求更高。对国内涌现的数十家无人驾驶公司，陈默不无忧虑：「无人驾驶核心的是可靠性，需要的是可靠性下限非常高。」

「如果哪家不靠谱的无人车撞死人，大家跟着一起倒霉。我希望国家加紧出台政策，让自动驾驶受到国家监管，像美国一样有牌照。别弄个不负责任的公司，撞死人了，舆论引申到无人驾驶撞死人了，这咋弄啊。」

晚一步，就没了

在美国卡车司机工会的游说下，美国众议院在17年下半年将重量大于1万磅的商用卡车排除在了无人驾驶法案之外。

2018年1月3日，北京首条自动驾驶测试路将落地亦庄。未来北京市会在道路设施上逐步做到「车路协同」，让自动驾驶车辆可以识别道路标识。

这场自动驾驶竞速，比拼的不仅仅是技术。

所有机动车自动驾驶研究有一个核心问题，要拿到所有上游厂商的通信协议，诸如刹车、发动机、转向的控制必须用到协议。现在大部分自动驾驶测试都采用福特的**MKZ，不单是因为**MKZ拥有一套电气化非常完善的系统，而且几乎是目前唯一一家愿意和第三方公司合作，把汽车开源的整车厂。

「前期的门槛就在于你的商务以及控制能力、控制技术。」陈默告诉新经济100人。

图森未来计划2018年实现商业化试运营，2019年实现真正的商业化。在此之前，以封闭路段测试为主。所以图森未来的商务团队一方面与菜鸟、京东、顺丰等公司接触，另一方面开拓与维系上游供应商的关系。

如何从Tier1（一级制造供应商）手中拿到工程协议，是第一道门槛，也是最大的门槛。创业公司研发早期所用的测试车不多，需求的相配套零部件也不多，大供应商容易瞧不上小创业公司，不会开放工程协议。

图森未来通过多方关系和博世建立联系，「靠实力说话」，最终拿到了博世的工程协议。并且，英伟达既是图森未来的股东，也是合作伙伴，为他们提供专用于自动驾驶的Drive PX2芯片，这对图森未来敲开许多供应商大门也有助力。

整车厂是另一道门槛——

「信不信十年以后货车起码有20%是无人驾驶的？」

「我信。」

「要是别人先做起来了，您慢一步，市场不就被占光了？」

陈默与陕汽董事长袁宏明通电话，想要敲开车厂的大门。

汽车行业的电气化、智能化是必然趋势。国际上如沃尔沃与奔驰，已经准备好了电气化底盘，只要无人驾驶技术成熟，马上就可以接入使用。

国内车厂依然是机械控制为主，尤其是重型卡车。物流行业个人用户逐渐向车队转化，迎合了卡车自动驾驶初期阶段自动编队的模式，却没有可以接入系统的卡车。

2017年曝光的陕汽HD重卡是陕汽给图森未来的答复。

这款研发四年、还未上线的重卡车型对图森未来全面开放，包括核心的线控平台和底盘协议等，双方对整车进行合作开发，完成结构电气化、防震、稳定性等工作，将它做成一辆更适用于自动驾驶的卡车。

拿下整车厂与上游供应商后，接下来是打通地方政府，进行道路测试。

图森未来第一个测试地点是国家智能网联汽车(上海)试点示范区。这是工信部批准的首个智能网联汽车封闭测试厂区，专为自动驾驶车辆做测试，主要适用于乘用车，道路相对简单，一共占地两平方公里，不能满足无人卡车高速路段测试的需求。

他们盯上了曹妃甸港区。

曹妃甸港是国家围海造地填出来的新港口，地方政府希望港口能够接入更多运力，同时降低成本，吸引来更多货船，提高港口的竞争力。

▲图森卡车外景

「我们的落地场景是高速公路，不分内陆还是沿海，但我们选在港口附近，因为运力非常集中，都是从港口往外发散，它是运力最集中的区域，对运输的需求更大。」陈默说。

连接唐山市区与曹妃甸港区的唐曹高速约70公里，途经丰南区、南堡开发区、唐海县、南堡盐场，是该港口的重要运输通路。曹妃甸政府允许图森未来在工业区与唐曹高速做路测，同时免费提供了一个六千平方米厂房，作为办公室和研发中心。

图森未来首先在工业园区内的道路进行路测，测试到一定的时间后上唐曹高速，等到高速测试成熟，就可以在这段路上进入试运行阶段。

「技术开发到一个阶段以后，我们寻找的就是一个应用场景。首先它的路况要相对简单，是结构化道路，而且交通参与者要少，我要在这条路上找到匹配的商业需求，能够支撑我们进行测试、试运营，到最后商业化落地的需求。」图森未来商务副总裁刘惠文说。

目前图森未来的累计测试公里数已经超过1万公里，平均无障碍里程100公里。而无人驾驶走得最远的Waymo ，在加州的测试数据已经达到平均 8000 公里才需要一次人工接管。

「如果不跟美国这些企业竞争，光在中国里面，就太自闭了，我的技术就不可能达到那么高的标准。你跟谁在战斗决定了你在什么水平。你拼的是谷歌，你拼的是Uber，那你自然不会差。你说你天天在国内第一，那你也好不了哪里去。」陈默说。

他带着一副白框眼镜，穿着白底黑色图案的连帽衫，泛白的牛仔裤，就像公司里忙碌的工程师一员。点上一支烟徐徐吐着烟圈时，又仿佛一个透着狠劲的商人。

2017年11月，谷歌宣布在没有安全员的情况下开始无人驾驶测试。

「谷歌敢，老子也敢。」

他独自上了自家的无人卡车，坐在副驾位，把控制权完全交给自动驾驶系统。

通常，一辆无人卡车路测会配有一位安全员、两位工程师。安全员一般是10年以上驾龄的卡车司机。

但是，陈默选择了自己一人上车。这是赌命，自己亲自来。

创业本身，不正是一个豪赌吗？这一次，值得他ALL IN：「这个项目，对我们团队每个人都可能是一辈子最好的一次机会。」