聚焦-自動駕駛在多條賽道齊頭并進

然而,對于自動駕駛而言,2020也是艱難的一年。疫情之初,自動駕駛行業(yè)就出現(xiàn)了裁員潮。卡車自動駕駛公司Starsky Robotics,3月份直接宣布公司停止運作。今年5月,累計融資超過70億元自動駕駛公司Zoox裁員并賣身亞馬遜。11月,吉利汽車CTO馮擎峰已經(jīng)從吉利的技術(shù)和營銷體系調(diào)離,負責吉利汽車安全技術(shù)與智能駕駛的資深總工程師劉衛(wèi)國以及另外兩位資深員工也分別從吉利智能駕駛部門離職。12月7日,美國共享出行老大Uber把旗下的自動駕駛部門Uber ATG出售給初創(chuàng)企業(yè)Aurora。

行業(yè)不景氣,大河沒水小河干,就不能廣撒網(wǎng)了什么技術(shù)都搞了。大家深刻的感悟到了這一點,所以今年的自動駕駛是花開多朵,各表一枝,多條賽道齊頭并進。賽道越來越細,專業(yè)性越來越強,針對場景和應用進行深度定制化開發(fā)。既然不能搞出一個通用的車型,那就各自找個領(lǐng)域深耕。有些公司專注于卡車自動駕駛,走的是先實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化道路的路線,解決干線物流的商用場景;有些則結(jié)合線上業(yè)務,專攻不載人的配送機器人,解決貨倉到家門的配送問題,打通線上線下新零售,注重新技術(shù)的落地;還有人依舊在堅持不懈的推動乘用車的技術(shù)進步,解決門到門的全場景,引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)升級。

2．1 高速貨車自動駕駛

智能集卡發(fā)展迅猛

第一條賽道是自動駕駛貨車,這是一個非常有特色的場景。首先,他的道路肯定是結(jié)構(gòu)化的,甚至有專用的自動駕駛車道,而且地方政府對這件事情非常支持。8月,我國首條支持5G自動駕駛測試與應用的湖南省長益高速公路擴容高速全線建成通車。而2020年開工的杭紹甬智慧高速公路,設置了自動駕駛專用車道,支持空間分割、時間分割的自動駕駛動態(tài)管控。近期支持自動駕駛專用車道貨車編隊行駛,遠期支持全線自動駕駛車輛自由行駛。

長益高速公路擴容高速

杭紹甬智慧高速公路

其次,貨車自動駕駛對傳感器成本不敏感,但是規(guī)劃控制其實還是挺難的。貨車對于人工成本更加在意,各種豪華的傳感器可以多上、快上,基本可以理解為斯坦福DARPA挑戰(zhàn)賽的加強版。這樣的應用場景,技術(shù)風險小,落地的可能性最大,市場需求也最大。主要是一個車頭拖一個車廂,車廂是活的,不好控制。這就需要花費大量的時間進行測試和微調(diào),動輒半年以上的調(diào)試時間居然也成為了行業(yè)壁壘。

卡車的傳感器配置非常豪華

第三,這條技術(shù)路線能夠快速獲得營收。中國一年就能賣出100萬輛+的重型貨車,一輛貨車配2個司機,就是200萬人。而好的駕駛策略可以省出3000升油,那就是21000元RMB。而自動駕駛不但可以省油,還能省下一半的司機。一個月1萬元這是全國A2普遍待遇,一年雇司機的人工費就是12萬。設大貨車保有量500萬輛。這個行業(yè)一年就可以省下7000億。貨車算五年生命周期,可以幫每位車主省下70萬元成本。所以看在錢的份上,車主是有動力實現(xiàn)車輛升級的。

2．2 無人配送機器人

第二條賽道就是無人送貨。疫情的到來,對于非接觸式物流配送產(chǎn)生了海量需求。人員的積聚會導致疫情的快速傳播,對于隔離在家的廣大群眾,如何收快遞就成了一個非常現(xiàn)實的問題。有許多企業(yè)就專注于解決這類問題,特別像京東、淘寶、美團這類電子商務巨頭,本身就有著巨大的物流需求。從阿里巴巴在各大校園的運行情況看,這類場景的技術(shù)已經(jīng)是日趨成熟了。

無人送貨物流車

物流配送機器人、倉儲機器人以及垃圾清掃車,成本大概在10-20萬之間。傳感器肯定不會用404968線,一般就是搞幾個16線。個數(shù)也不會太多,一前一后一頂最多三個,一個RTK接收機和IMU估計不會比DJI用的好, UBLOX+SMI黃金搭檔。反而是超聲波和視覺會用的比較多,在必要的時候可以要求后臺人員遠程介入,但是這樣的介入已經(jīng)越來越少。

物流車傳感器配置

物流機器人的特點是速度不快,所以對反應靈敏度要求不高。突出優(yōu)點是實際情況表明很多人愿意付費讓機器人把東西送到腳邊,大冬天的節(jié)約了時間就等于創(chuàng)造了經(jīng)濟效益。節(jié)約時間真的是西方經(jīng)濟學的真理,比較優(yōu)勢嘛,5塊錢省下來的時間看劇不香嘛。

巨大的全球快遞市場,2016年 650億個包裹

有專家感慨,物流市場真的是非常之大,大到難以想象,所以無人配送車還要細分,比如掃垃圾的、送貨到樓下的、能自己上樓的、送藥到床邊上的、餐館里面送菜的、工廠和倉庫里面進行搬運的、機場搬行李的、倉庫到配送中心的。凡是現(xiàn)在需要人送的,將來都可以被機器人替代,搞到最后,估計生鮮也可以自己送了。今年整體市場大概是個幾千臺的銷量,但是疫情已經(jīng)改變我們很多公共場所提供物流的運營模式。明年的銷量可能會有一個飛躍。

那物流機器人的主要問題是什么:

首先在于細分領(lǐng)域太多,各種配送,數(shù)不勝數(shù)。因此,針對不同場景我們要進行不同的優(yōu)化�；�于成本還有使用環(huán)境的限制,我們壓根沒辦法做出一個適配所有場景的配送機器人(除了波士頓動力機器狗)。不可能讓白犀牛在飯店里面穿梭送菜把。能貼磁條解決的,為何還要上Lidar?技術(shù)方案如何設計,保證研發(fā)成本最小化,市場最大化?

這位就闖禍搞了個大新聞

再次就場景復雜,所以要不停的在一個封閉園區(qū)跑把場景建模出來,由于人車混流,要應對各種有意無意的意外場景。人家看你好玩,在你前面一站甚至坐上去,你說咋整。

第三,就是對業(yè)務模式的挑戰(zhàn),產(chǎn)品的平臺化和場景的差異化難以調(diào)和,導致了很多公司必須要針對不同場景進行產(chǎn)品設計和運營,否則還不如用幾千塊錢一個月的人工。要是專門針對一個市場開發(fā)產(chǎn)品,首先要掂量一下自己的市場能力。就像再好的餐館,也要說清楚自己是哪個菜系,有什么招牌菜。運營也是個大問題,總是要操心如何取得業(yè)主同意,費用如何。這些機器人現(xiàn)在在哪里,有沒有闖禍,電池還剩多少電,啥時候回的來等等問題。幾千臺機器人在外面這么跑著,提心吊膽。

所以,物流機器人最大的問題是場景太雜,優(yōu)點是市場很大,技術(shù)難度小。這就像一個鏡子的兩面,估計在這個領(lǐng)域可以催生出無數(shù)的優(yōu)秀的公司。用一個朋友的話說,每個公司都能在這個市場上找到自己的位置。機進人退、智能物流引領(lǐng)物聯(lián)時代。