今年6月，国内诸多专家在前后不过两周时间中，对于自动驾驶汽车的大规模量产时间纷纷做出预测：保守估计至2060年实现，车路协同或许能够令其更加提前10-15年。但这样的推测，也只适用于乘用车市场。在外界一致认为环境更加优异的商用车市场，自动驾驶大规模量产的时间点，似乎距离我们的生活更进一步。
日本计划在2022年让自动驾驶卡车商用化；英伟达被曝2022年推出商用自动驾驶汽车；戴姆勒卡车预计十年内实现L4级别自动驾驶卡车。众多初创企业与汽车主机厂在卡车的自动驾驶时间预测上，都指向了2025年之前，甚至能够在不到3年后的2022年便落地实现。那么商用自动驾驶究竟优势在哪？更进一步来讲，企业一致看好的卡车、货车自动驾驶，又是否面临着挑战？自动驾驶卡车时代是不是一线卡车司机的“末日”？这些问题，都需要用严谨的态度来看待。
就整体的发展环境而论，卡车自动驾驶显然相比我们更常听到的乘用车自动驾驶拥有更多优势条件。随着全球范围内“新零售”模式的兴起，无论在线上还是线下，零售业的销售规模都呈现出几何级增长形势，以国内线上零售业巨头京东为例，2009年，京东的物流成本总占比达29%，2012年降至16-17%，达到同行业一线水准，至2016年京东建立自建仓储物流体系后，这一数值被降到了惊人的8%，以至于国内包揽了国内绝大部分物流市场的“四通一达”也被远远抛在身后，抛开货物成本本身，零售行业中最能够体现差距的物流成本控制，为京东在利润与成本之间做到了同行业更优。对于物流成本控制的竞争，每天在美国“亚马逊”、“塔吉特”、“沃尔玛”也同样上演着。而在物流体系激烈竞争的背后，跨长区域运输的货车运输正扮演着控制成本占比最高、最为关键的角色之一。
据悉，公路货运贡献了中国运输行业四分之三的货运量，背后有约1400万辆货运卡车和3000万名卡车司机。根据智加科技创始人兼CEO刘万千透露，中国国内干线物流一年的市场规模超过4万亿元。按照以重卡为载具的干线物流成本分配来计算，司机人力成本、车辆燃油消耗以及高速通行费用三者在整个成本中占比为1:1:1，即国内干线物流一年的人力成本就要接近1.5万亿元。而美国卡车运输业更是面临严重的缺工问题。面对日益增加的零售业市场份额，主流企业或是以更高价格雇佣更多卡车司机来运作车队，或是放弃可见的市场增量，但这些显然不是零售业巨头们所希望看到的。相较之下，能够节省卡车司机数量需求，又可以更加完善货运管理体系的自动驾驶卡车，自然成为了主机厂和初创公司眼中的巨大商机。
正因为此，在近两年的美国消费电子展（CES）以及众多车展、科技展上，商用尤其是卡车自动驾驶技术可谓百家争鸣。2018年全球自动驾驶领域融资总额超过450亿元，进入2019年，市场热度更高。美国市场更是频现单笔10亿美元以上巨额融资。纵然在发展过程中，有Uber这样的公司因为事故或人事变动导致其放弃卡车自动驾驶业务。但不难看到的是，特斯拉、谷歌、福特、通用、一汽、沃尔沃等国内外汽车巨头仍在这一行业上前仆后继，而类似Waymo、图森未来等在自动驾驶领域深耕多年的技术公司，更是在这条道路上渐行渐远。
另一方面，相比乘用车自动驾驶技术，整个商用车的使用环境，为自动驾驶技术的开展提供了极其有利的条件。依旧以卡车的干线运输为例，由于城市规划日渐完善，企业的仓储分布大都较为偏远，跨区域的卡车运输大部分时间都在高速公路或人流量较少的区域进行，单纯固定的行驶路线与较少的行人与红绿灯，创造出了近乎于模拟自动驾驶测试场景的有利环境。不同于乘用车城市通勤路况下，太多繁杂的干扰源于庞大的计算量，卡车相对单一的道路环境令其自动驾驶所需的软硬件需求大幅下降。
然而，亿万商机的背后，伴随的也有着来自行业内部和社会层面的担忧。与特斯拉和马斯克一直以来对自身技术和行业的“盲目”乐观不同，沃尔沃虽然在积极发展卡车自动驾驶业务，也有着行业突出的战略规划，但或许正应了那句俗话“看到的越多，不了解的就越多”，沃尔沃卡车中国销售副总裁胡平曾直言卡车自动驾驶面临的行业困难：即便卡车自动驾驶对于软硬件需求有所下降，但5G时代所带来的可视化与高宽带特性，依旧是自动驾驶所必须依赖的重要因素。其次，对于自动驾驶车辆而言，GPS定位一定要精确到厘米级和毫米级。现在卡车定位级别基本上是米级，至多为分米级，包括倒车雷达也是是分米级，所以自动驾驶对于GPS精度的提升也提出了不小的需求。
除去可见的技术难关，道路条件同样是自动驾驶技术大规模投入使用的限制条件之一。犹如如今国内众多试点的公交运输通道，卡车自动驾驶的初步试行依然需要依靠政策带来的道路环境保护。或许在环境建设较早、车流较少、驾驶习惯更加规范的美国高速公路上，自动驾驶的试行能够更加有效。但面对中国一二线城市周边高速公路的通勤状况，高速驾驶环境似乎并不比在市区内更好。所以在大规模普及卡车自动驾驶技术之前，是否能够建立类似于自动驾驶卡车专用车道，又或是采用和乘用车自动驾驶解决方案互通的车路协同建设，同样关系到卡车自动驾驶的使用进度。另外，在行驶难度较高，交通状况较为复杂的高速公路出口，修建自动驾驶专用停车场，进行人为接管干预，从而完成后半程的运输任务，也能够有效避免技术不足带来的隐患。只是这样的基础设施建设，投资和回报的收益能否平衡，还需要企业来衡量。
此外，自动驾驶系统在理论上可以有效避免卡车司机常见的疲劳驾驶，或是人为主观因素造成的一些操作不当，甚至可以通过机器计算，更精确的规划出狭小路段的最优通过路线。但自动驾驶同样存在着诸多安全隐患，诸如爆胎、侧翻等“边缘驾驶”上的突发状况。要知道，卡车由于其自身车重以及车身尺寸等特性，在发生事故时所造成的人员伤亡与财物损失都影响巨大。如果自动驾驶卡车导致常规车辆司机或乘客死亡的后果，又将如何评判？沃尔沃还提到：车辆要实现自动驾驶，电脑需要接管车内大部分甚至所有的操作，包括油门、刹车、方向等。一旦有“不良用心”的黑客攻击了一辆自动驾驶卡车，几十吨的大家伙横冲直撞带来的危害可不小。所以在短时间内，卡车仍将是以半自动驾驶（自动驾驶辅助功能）操作为主，但级别或许会比乘用车更高一些。
至于自动驾驶系统会不会对卡车司机的职位产生威胁，这个问题有些类似于早期工厂试探自动化时是否需要人工质检员。对于新技术而言，在其无法完全达到成熟可靠之前，人为的参与和干涉都仍然是有必要的。从社会层面来看，中国国内拥有约3000万名卡车司机，美国则拥有约570万的职业卡、货车司机，单车司机一般在2-4名。如果在同一时间大规模更换使用自动驾驶卡车，单车所需要的司机人数减少，则至少会导致1/3甚至半数卡车司机失业，如此来看，卡车自动驾驶技术的发展，解决技术难题仿佛远比解决“后续问题”和政治博弈要来的容易得多。
无论怎样，作为新时代的“风向标”，自动驾驶技术的发展态势已然不可阻挡。在商用环境的驱使下，所谓的自动驾驶或是无人驾驶卡车看似遥远，实际却是L3级及以下的产品已经有部分落地，L4级自动驾驶项目大多已经进入了路测阶段。而一旦达到L4阶段，也就真正意味着车辆的主要控制权将会交到系统手中。这个时间从旁观者的角度很难预测，但正如前文所说，当自动驾驶与车辆控制技术更加成熟、政策法规更加完善、社会认可度逐渐增加后，自动驾驶卡车的到来也许真的会像行业预计般在10年或是更短的时间内到来。毕竟，顺丰都开始用无人机送快递了，卡车自动驾驶还会远么？
