能否批量交付、如何商业化落地、商业模式能否盈利是可持续发展的核心。

文 | 杜巧梅

(资料图片仅供参考)

自2022年下半年以来笼罩在全球自动驾驶行业头顶的阴霾还在持续蔓延，高级别自动驾驶技术的光芒逐渐消退。

在乘用车领域，无论是Waymo还是cruise，其商业化迟迟没有推进，而福特和大众投资的Argo也在去年“曲终人散”。

在商用车领域，尽管高阶自动驾驶商业化前景相比于乘用车领域更加明朗，但自动驾驶卡车公司依然频频遭遇危机——自动驾驶卡车第一股图森未来(TSP.O)遭遇退市危机、Embark宣布关停所有业务。

在这背后是与自主行驶安全性相关的关键核心技术最终能否攻克与应用落地、数据的积累、算力的支撑、商业模式的构建等存在不确定性，示范运营车辆之外，真正高级别自动驾驶商业化虽近尤远。

早在2019年，自动驾驶L4级别技术就被划为泡沫破灭低谷期。长期过高投资、无法看到落地的实际案例、技术不够成熟导致安全性未能得到保证等困境，都给自动驾驶行业的未来发展带来诸多不确定性。

“自动驾驶行业是资本的宠儿，但‘只投入不产出’的买卖肯定无法持续。”有证券公司负责人曾表示，随着资本市场趋于理性，投资人的融资标准更加苛刻和务实，“空想主义”式的资本故事将不再吃香，商业化落地已迫在眉睫。

而随着资本风向的“偏航”和对商业模式合理性的追求，智能驾驶也从L4转向L2。

进入2023年以来，从乘用车到商用车，多家自动驾驶供应商或企业也都推出了渐进式的智能驾驶解决方案，通过为车企提供可量产的方案来寻求更大的生存空间。

“商用车自动驾驶产业化落地需要基础和条件，目前无论是基础设施还是法律法规，都不支持企业直接推出无人驾驶。”日前，所托瑞安创始人兼CEO徐显杰在2023世界智能驾驶峰会上接受智库君采访时表示，“自动驾驶方案供应商活下来的前提必须是有机会产业化，有收入、有现金流、甚至有利润才能有机会活得更好，才能一步一步往下走。”

在徐显杰看来，自动驾驶供应商选择渐进式路线的主要目的就是为了活下去，渐进式路线的背后代表就是智能驾驶技术的产业化。

万亿市场待挖掘，成本是命门

一直以来，业内的普遍观点是，相比乘用车，商用车对自动驾驶技术的需求更为迫切，也被视为高阶自动驾驶落地的最佳路径，商业化前景也比乘用车更加明朗。

一方面，从细分市场来看，商用车可以拆分出万亿级Robotruck，千亿级Robobus、无人矿卡、末端配送，以及百亿级无人港口物流、无人机场物流、无人环卫等多个不同规模的场景。

中金公司预计，中国高速城际物流潜在市场规模达3.3万亿元，矿区无人驾驶市场近6700亿元，无人末端配送市场达1700亿元。

另一方面，从技术角度来看，重卡、港区物流车等工作场景相对更加封闭，技术落地难度更低，市场对于自动驾驶商用车也有着更强的需求。

此外，从成本方面来看，基于运营时间加长、司机成本降低以及燃油的经济性，中金公司测算，自动驾驶卡车可最终让整体成本下降45%。

2020年发布的《智能网联汽车技术路线图2.0》提出商用车领域自动驾驶路线，预计2025年实现高速公路有条件自动驾驶与队列行驶。2030年实现城市道路与高速公路高度自动驾驶，2035年实现完全自动驾驶。

面对巨大的市场前景，目前已有包括小马智行、嬴彻科技、宏景智驾、智加科技、毫末智行、滴滴等多家公司布局商用车自动驾驶业务并拓宽应用场景以及推动商业化的落地。

然而，经过多年发展和技术演进，卡车自动驾驶的商业化落地依然局限于港口、矿区、短途接驳等特定或封闭式场景，末端配送等业务也仅限于部分区域的测试路段。

“从推广的瓶颈上来看，商用车最核心的就是成本。”徐显杰告诉智库君，“无人驾驶的作用无非是提高驾驶安全性和效率，因此降本和安全排在第一位。但商用车生产资料的属性太强，卡车是用户营生的工具，所以对成本异常关注。”

同时，无论乘用车还是商用车，都面临零部件和整车售价的零整比问题。

“比如线控底盘卖5万块钱，但会将卡车售价增加相应零部件的4-5倍，也就是20-25万。这也意味着一辆满载49吨的重卡，整车售价就会在30-35万的价格上再增加20-25万。但增加这么多成本之后，卡车的时速和载重并未发生改变，反而使投资回收期加倍，所以成本是一个最大的瓶颈。”徐显杰进一步指出。

徐显杰认为，与乘用车领域消费者的个性化需求不同，商用车上智能驾驶落地的关键在于谁买单，没有人买单的主要原因就是行业对成本的敏感性太强。而商用车无人驾驶商业化的关键是通过智能驾驶技术的应用创造增量价值、通过转移定价创造增量价值。

“对商用车用户而言，对智能驾驶甚至自动驾驶的支付意愿和支付能力都面临着非常大的挑战。单纯靠传统的卖车思维用户去卖东西是行不通的。”在徐显杰看来，通过智能驾驶规避交通事故，第一受益的是司机和物流公司，第二受益的是保险公司，也是有支付意愿和支付能力的受益人。

“沿着这样的逻辑，所托瑞安把用户和客户进行了分离，保险公司通过为投保车辆装载智能防碰撞系统，通过减少事故来降低公司赔付率的同时，使物流公司能以更低成本使用所托瑞安的产品和服务，这是所托瑞安在渐进式智能驾驶产业化发展第一步。”徐显杰表示，“技术固然重要，商业模式更加非常重要，通过这样的方式让线控底盘得以大批量的落地和应用，产品批量上车之后也给商用车渐进式智能驾驶路线奠定了基础。”

场景为王，构建智能驾驶生态

毫无疑问，加强造血能力，寻找新的商业模式，已成为商用车自动驾驶企业可持续发展的重要抓手。能否批量交付、如何商业化落地、商业模式能否盈利，将成为商用车自动驾驶企业必须要解决的难题。

“与乘用车相比，商用车的智能驾驶有两个特点，一方面商用车更多是作为生产资料，更注重安全效率和投入产出比，另一方面商用车的工况千差万别。”徐显杰认为，聚焦商用车，必须要创造显性价值。

“商用车领域要充分发挥货主价值。整个大物流产业链上只有一个人在出钱——货主这一个人出钱养活了整个产业链，但凡卖车的、用车的、管理车的、汽车零部件公司都要依靠货主，因此真正定义车、定义场景的是货主而不是主机厂，也不是用户。”徐显杰告诉智库君，这也是商用车智能驾驶与乘用车最大的不同，如果不能为货主创造显性价值，那么商业模式也无法走通。

与此同时，商用车智能驾驶落地的另外一个底层逻辑在于场景。

“场景为王，商用车智能化市场是高度定制化的市场，在商用车领域没有办法像乘用车领域一样，靠一套拳法打天下。”徐显杰认为，高速干线物流和场站接驳的智能化的配置和诉求完全不一样，需要基于场景来搭载不同级别的智能驾驶解决方案。

此外，作为走向高阶自动驾驶一个必备的要素和环节，当前商用车领域线控底盘的匹配率极低，徐显杰认为线控底盘是商用车领域的下一个蓝海。

“线控底盘是车辆智能化的硬件基础和底层架构。不管乘用车还是商用车，没有一个线控底盘，谈智能化都是空中楼阁。”徐显杰告诉智库君。

而基于不同的场景，所托瑞安将安全策略、节能策略等智能驾驶控制执行策略固化到线控底盘上，通过降低安全运营的成本、节能成本并通过智能副驾来降低人工成本来实现商业模式的落地。

不过，随着L4自动驾驶解决方案提供商的降维打击，线控底盘领域的竞争也将日趋激烈。

但在徐显杰看来，技术依然不是挑战，竞争的关键在于数据。企业想要寻求一条良性发展之路，需要把精力聚焦在场景数据上，只有积累足够的数据量，才能反哺智能驾驶算法，推动智能驾驶技术的迭代升级，也才能在市场上形成自身的竞争优势。

“智能安全驾驶和基于所托定义车的智能驾驶都能够沉淀数据，目前已经积累了大量的中国实际路况下目标物的训练及极端场景的案例库。基于这些数据，所托瑞安走向渐进式智能驾驶的第三个阶段，也就是基于大数据的智能驾驶生态的构建。”徐显杰最后表示。

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