時至今日，沒人會懷疑，在觸手可及的未來，自動駕駛會形成一個難以估量的龐大市場。

而當終點的旗幟如此明顯，賽道也就變得格外擁擠。過去幾年，無論各大傳統(tǒng)車廠，科技巨頭還是林林總總的供應商，都在以一種軍備競賽的心態(tài)開足馬力，在自動駕駛的路上跑馬圈地。

但不知你是否留意，或許是在科技媒體的過度洗禮之下，當我們在談論自動駕駛時，約等于就是在談論乘用車的自動駕駛，但事實上，在分食自動駕駛這盤裹挾著巨大利益的奶酪時，不同團隊其實早已厲兵秣馬，在不同路面上并行奔跑。

譬如按照不同場景：有人盯準乘用車市場，就有人覬望商用車市場；有人希望讓自動駕駛穿梭于鬧市之間，就有人希望讓自動駕駛卡車來往于高速路的兩端，或者在港口碼頭等封閉低速環(huán)境下默默耕耘；有人專攻城市，就有人轉戰(zhàn)農田……總之，自動駕駛對人類的福祉，會出現在不易被大眾察覺的場景。

舉個具體的例子，物流。

如果你看過《集裝箱改變世界》就會知道，在20世紀人類各種眼花繚亂的發(fā)明里，集裝箱勢必占有一席之地，它讓人類物流體系標準化，形成了巨大的規(guī)模經濟和網絡效應，讓從A地到B地的貨物運輸成本忽略不計，并最終成為全球貿易爆發(fā)的基石，從那一刻起，物流系統(tǒng)也被視作全球貿易的毛細血管。

盡管如今很難有哪項物流技術能與集裝箱相提并論，但令人欣喜的是，在經歷了人工生產，機械化和自動化階段之后，物流行業(yè)正在進入到整合各項傳統(tǒng)科技與新興科技，以人工智能，大數據和云計算等前沿技術為引導的智慧化階段。無論是運輸，倉儲還是配送環(huán)節(jié)，幾乎都正在被你所熟知的各種黑科技所加持，譬如在運輸環(huán)節(jié)，產業(yè)界就非常相信：自動駕駛將在經濟成本和配送效率上做出巨大貢獻。

嗯，在我看來，由于遠離媒體聚光燈，自動駕駛在2B領域的摸索和進步，似乎有些被低估了。

當自動駕駛遇上高速公路

讓我們先從高速貨運的場景談起。

在過去的直覺里，自動駕駛率先落地的場景，大概率上會與“共享理念”融合。你可能已對如下想象倒背如流：在APP上預訂，一輛汽車自動駛來，帶你到指定地點，你下車，它自動去接下一單。在人們的期許中，共享自動駕駛汽車能大幅提升社會效能（私家車95％的時間處于停放中），改善自然環(huán)境，甚至打破工業(yè)時代城市規(guī)劃的枷鎖，重新釋放城市居民的自主權。

我當然相信，上述美好景致，終會變成現實——但若論商業(yè)落地的速度，共享模式，乃至整個乘用車市場，都不見得是排頭兵。最近幾年，產業(yè)界似乎正在扭轉共識：大概率上，商用車會比乘用車更快完成商業(yè)落地，在許多人眼中，自動駕駛卡車會比私家車更快實現規(guī)模量產。最近的GMIC上，我就聽智加科技PlusAI（硅谷無人駕駛公司）副總裁付強談到，當自動駕駛遇上高速公路，會幾乎會立竿見影地改變貨運現狀，讓這一相對枯燥的行業(yè)更為高效，經濟和安全。

這不難理解，如果說乘用車的最大屬性只是出行工具，貨車則更像是成本頗高的“生產工具”。角色上的差異，會讓后者對自動駕駛技術有更為迫切的需求，因為貨運行業(yè)通常只關注兩個指標：安全和成本，這兩點對自動駕駛技術都不是難事。

先說技術，眾所周知，人工智能的完善需要數據的喂養(yǎng)，相比于城市內部復雜的“網狀”路線，貨車在高速路上是“線狀”行駛，道路環(huán)境單一且相對封閉，這種從A到B的重復線路會讓數據不會被過渡稀釋；另一方面，由于更多是“生產工具”，貨車的用戶體驗也不用像乘用車那么復雜，對算法的要求相對較低，也更有利于量產。

而貨運公司擁抱自動駕駛的真正理由，是它可以大幅降低成本。利潤低，成本高（尤其人工成本）是貨運領域的最大痛點，但中國經濟的快速發(fā)展，早已讓其快速成為物流運輸大國，中國擁有超過700萬輛長途重卡和1600萬重卡司機，整體物流業(yè)占GDP比重將近17％，其中公路運輸占比70％，有人曾算過一筆賬，僅以1600萬干線運輸司機為例，如果能減掉一半，按一名司機年薪12萬算，這就已是個萬億級別市場。而除了人力成本之外，油耗在干線運輸成本中也占有較大比例，自動駕駛技術的落地，預期能減少約15％的油耗成本。