美国加州立法，禁止特斯拉等厂商在智能驾驶的广告宣传中包含“自动驾驶”等词汇。但事实上，矿山、港口、特定园区、
干线物流等应用场景中，具备高级别自动驾驶功能的卡车、物流车等正越来越多的得到部署，自动驾驶技术在卡车等商用车领域的落地正跑出加速度。
矿山等特定场景自动驾驶已成刚需
商用车细分市场中隐藏着巨大的对自动驾驶技术的需求。在商用车中，根据行驶速度不同分为在主干线高速运行的商用车，以及在某些特定场景下低速运行的商用车。像矿山、港口码头、机场园区等特定场景，属于封闭或半封闭环境，部署自动驾驶技术相对简单，能够较早达到安全性、通用性和商业化的需求。
矿山这一特定场景无疑是最适合无人驾驶商业化的绝佳场景，将率先实现大规模部署。矿山环境封闭，不存在公开道路的交通法规问题，且车辆路线相对固定，车速大多低于40km/h以下；此外，矿山无人驾驶有明确、可控的作业规程指引，商业模式清晰。作为国内最早实现安全员下车常态化运行的矿用车无人驾驶供应商，踏歌智行目前与头部矿企与主机厂合作，已基本实现矿区L4级无人驾驶的商业化落地。
除了矿山，高级别自动驾驶卡车也在港口、码头、机场园区等特定场景快速部署中。今年4月，中国重汽的L4级电动卡车在天津港投入运营，最近，搭载L4级自动驾驶技术的东风“无限星”第三代港口集卡也在厦门港口投入使用，驭势科技与白云机场合作推进飞行区无人驾驶场景试点运行。
这些高级别自动驾驶卡车的运用，不仅大大提升矿山、港口码头等的运营效率，而且大幅降低整体成本。
将无人驾驶技术引入矿山，可带来明显的安全提升和降本增效的直接价值。在矿山运营中，24小时作业下，一辆矿车需配置3-4位司机，运输/排土环节发生的重大事故占总量 90% 以上,在总运营成本中占比63%，采用无人驾驶运输，可大幅降低事故率，大大节省采装/运输/排土环节成本，露天矿运营的整体利润水平提升可达15-20%。
从天津港部署的中国重汽HOWO-T5G自动驾驶电动卡车来看，相比传统的AGV自动导引车，该无人驾驶卡车在购置成本上可节约三分之二，更重要的是，自动驾驶卡车能驶出港区，可运营范围更广。
解放人工、提升效率、降低成本，部署自动驾驶技术所带来的优势有目共睹。与此同时，国家也出台相应政策，鼓励矿山、港口码头等特定场景下的智能化作业、无人化运输。多种因素推动下，自动驾驶技术已成为矿山、港口码头等特定场景应用的刚需。
干线物流自动驾驶迎来发展窗口期
在商用车的细分市场中，干线物流被认为是仅次于Robotaxi的第二大自动驾驶商业化应用场景。据统计，我国目前由中重卡承运的干线运输占到整体公路货运市场的 82%，全国中重卡保有量约730万台 ，体量全球第一。而高速公路相对规范的道路环境和公路货运行业强烈的应用需求，使得干线物流被认为是特定场景之后将最快实现自动驾驶商业化落地的另一个细分市场。
一位物流运输业内人士指出，干线物流目前最大的痛点是油耗和人力成本高企，作为劳动密集型行业，运输的安全、时效和油耗情况高度依赖驾驶员的驾驶能力、责任心和身体状况，驾驶员个体差异巨大，运输管理复杂。在面临人口老龄化导致的劳动力缺乏及油价不断攀升的当下，让卡车搭配自动驾驶技术，解放人工进而取代卡车司机的想法，使资本和创业者们纷纷将目光转向这一赛道。
最近，百度和
物流公司狮桥联合成立的DeepWay宣布完成4.6亿元A轮融资，DeepWay计划在明年实现L3级自动驾驶重卡的量产。在此之前，嬴彻科技完成1.88亿美元B+轮股权融资，红杉中国、君联资本联合领投，去年底，嬴彻科技与主机厂联合开发的L3智能重卡实现量产，并成功投放商业运营；同样聚焦干线物流自动驾驶的擎天智卡获得五源资本近千万美元天使轮融资，千挂科技获得2亿元Pre-A轮融资，投资方为凯辉基金、襄禾资本、BAI资本等头部投资机构。
在投资收紧、资本渐趋谨慎的今年，自动驾驶卡车赛道企业仍频频获得融资，充足的资金让企业得以加大投入推进产品迭代与应用落地。
今年6月，浙江德清颁发两张L4级“主驾无人”卡车路测牌照，分别颁发给阿里巴巴和赢彻科技，允许两家机构研发的无人卡车在德清指定区域开展路测，包括部分高速路段。此前，嬴彻科技已在封闭高速测试场地内完成L4级无人驾驶重卡测试，包括典型高速道路结构及车辆流。最近，智加科技也宣布完成全长33公里收费站到收费站场景的全路段自动驾驶与社会车辆混行试运营。
与此同时，国家出台相应政策，进一步助推自动驾驶卡车的商业化进程。今年8月，交通运输部组织起草《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（征求意见稿），鼓励和规范自动驾驶汽车在运输服务领域应用，包括点对点干线公路运输等。
资本涌入赛道，技术快速迭代，业内对于干线物流自动驾驶的发展前景普遍看好，干线物流自动驾驶正迎来发展窗口期。
大规模商业化落地前 仍面临重重挑战
虽然业界普遍认为商用车自动驾驶的应用难度小于乘用车，但商用车在一些特有技术指标上要求并不比乘用车低。例如，由于卡车的载重大、刹车距离长，需要更远的感知距离；卡车更宽还带有挂车，需要比乘用车更高的横向精度，对传感器的布局要求也更高。这些挑战同样需要从大算力车规芯片、激光雷达、软件算法等方面逐项破解。另外，高级别自动驾驶卡车要实现商业化落地，仅靠单车智能还不够，还要车路云协同，需要建设完善配套设施。
汪青云认为，在车端智能和车路协同之上，自动驾驶在矿区的应用需要在感知技术、线控技术、车云协同、云端智能和调度以及大数据技术方面深耕。矿区环境存在高温、高寒、高海拔、多雨雾、强电磁干扰与复杂地质条件等特点，无人驾驶系统设计上必须充分考虑这些因素，从而保障整个系统的高稳定性、高可靠性和矿区作业的高连续性。“接下来的 2-3 年是场景方和技术方展开深度合作，逐步推广先进经验的关键时间段。由于特定场景下的自动驾驶运营边界清晰，且得到相应政策鼓励， 矿山自动驾驶市场有望在2025 年前基本实现商业化。”
相比矿山等特定场景，干线物流自动驾驶市场才刚刚起步，目前实现量产并投入运营的车辆多为L2+L3级别。自动驾驶技术仍需要不断迭代并和具体的场景做更好的结合，这就需要真实道路运营环境下的大量数据对AI进行训练。
“要刷场景，收集数据，当务之急是将自动驾驶部分功能先量产上车，”一位专注干线物流自动驾驶厂商负责人指出，“要先落地，用收集的真实数据不断优化、精进算法，真正让AI跟老司机学经验，不要总想放大招儿，一步到位上L4。”
这种循序渐进的推进模式得到了多家干线物流自动驾驶厂商的认可，利用真实运营环境下的数据反哺自动驾驶技术迭代，进而真正实现干线物流L4/L5级无人驾驶。
“除了技术升级之外，各场景应用的推广落地也与场景方的使用意愿、软硬件套件的成本以及自动驾驶可实现的效率有关，这些因素都有可能影响商业落地的时间表。”汪青云认为，“在鼓励自动驾驶技术发展的同时，主管部门牵头制定相应的规范和细则有利于引行业健康发展。”
目前，商用车自动驾驶的发展正在“全速推进”，由于自动驾驶技术的复杂性及汽车对安全可靠性的天花板级要求，不仅需要考虑技术发展，还要考虑法律法规、配套设施建设等，单靠个别厂商远远不够，需要整个产业链协同推进。
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