5月12日，中国电动汽车百人会组织举办“自动驾驶商业应用场景高端研讨会暨百人会场景研究系列报告发布会”，来自产业链上不同领域的多位专家进行了线上发布。

    来自中国电动汽车百人会智能网联研究院的朱雷博士向线上观众介绍了近期自动驾驶场景系列研究的报告成果。

    以下为报告实录：

    各位专家、各位领导：大家下午好！

    我是中国电动汽车百人会智能网联研究院的朱雷，今天很高兴能跟大家汇报一下我们在自动驾驶七个应用场景上的研究成果。

    自动驾驶经过最近十多年的发展，无论从技术的进步还是从政策的监管上都有了长足的进步，尤其是在今年的疫情期间，由于新冠病毒的影响，大家被要求在家，不能出门。各个城市的劳动力有所短缺，同时对于无接触的配送有了很大需求。另一方面，由于在整个道路上的车辆比较少，人也比较少，各地政府对自动驾驶车辆的上路也开了一些绿灯。在抗击疫情的情况下，自动驾驶的商业化得到了很好的验证环境，无论是在国内还是在国外，自动驾驶车辆为医疗物资的配送、生活物资的配送都提供了支持。

    我们是基于这么一个背景，围绕着整个Robo-taxi、干线物流、无人配送、无人环卫、无人公交、封闭园区物流以及自主代客泊车各个场景不同的特点，以及现在行业发展存在的痛点问题，从整个技术成熟度、产业的推动力量、商业模式到政府的监管政策，不同角度对于自动驾驶这些不同场景的商业化进程进行了分析，形成对行业未来发展的洞察。

    第一个场景——Robo-taxi

    经过那么多年的发展，技术上有了很大的进步，在美国、荷兰和日本这些国家都已经开始允许开展无人的测试。比如在美国，Waymo在亚利桑那州已经开始了没有安全员的Robo-taxi服务，面向早期的种子用户，而且国内的部分企业也开始在向真正全无人的出租车开始进行尝试。

    经过这么多年的发展，硬件成本方面，尤其是激光雷达的成本大幅下降，国内品牌工艺技术的进步，代替了国外的激光雷达。整个成本下降到原来的1/4，甚至于1/10，而且随着未来固态激光雷达的发展。激动雷达的使用寿命会有更多的增加，使用成本上也会有更大的下降。预计整个整车的价格已经进入了百万以内，甚至80万以内，对未来大规模的应用会有一个很重要的基础。

    另外，随着整个Robo-taxi与人们日常出行习惯的相融合，更多普通的人已经能够接触到Robo-taxi的服务。从一开始点到点，到现在在区域内上下车，从面向特定的人群，比如公司的员工使用到面向更多的公开人群使用，从一开始的免费测试到现在进行了收费的尝试，与普通的出行服务进行一步步靠拢。最显著的转变是从之前专用的App到普通人（消费者）更常用的百度地图、高德地图这些日常的App的接入，使得人们对于Robo-taxi更加习惯，市场和消费者更加贴近，这为Robo-taxi大规模推广奠定了一些基础。另外整个的自动驾驶解决方案商也是从原来一开始整合产业链，到现在与整车企、出行服务商一起构建“1+1+1”出行的生态圈，未来的商业模式也是更加清晰。

    第二个场景——干线物流

    这也是另外一个市场巨大的应用场景。整个来看，中国对于卡车的管理是相当严格的，目前仅有上海、常州、长沙等几个地方颁发了有限的重卡牌照，整个牌照应该不超过10张。而且只有北京允许载物测试的，其他的各地方只能允许空车进行跑。目前在国内进行跨城或者跨省进行测试牌照非常困难，最重要的一点是国内目前的上位法上不允许在高速上进行测试。另外，政府和企业在高速准入上也是有了很大的分歧，大家一方面是觉得安全的问题难以解决，另外一方面也对于整个安全的准入提供不出来较好的准入标准。对于在中国和美国两个总部进行搭建无人物流研发的企业，他们在国内因为法规的限制，更多地会转做港口物流，而这个场景和干线物流实际上还是有很大的区别，进一步影响了整个中国无人干线物流的商业化进展。通过和这些企业的调研观察我们发现，整个干线物流的商业难度并不比Robo-taxi小，虽然在整个高速上是结构化的道路，而且没有行人，对于系统的要求可能相对来讲比较少，但是它有一些特殊的要求，比如说重卡可能不允许急刹车，它的定位也是相当复杂，所以对于安全的要求也是很高。另外一块，在干线物流两端，即是上高速之前与下高速之后，对于人的要求也会比较高。所以我们预测它在未来很长一段时间把无法把司机拿掉。可能相较于Robo-taxi来说，安全员更不容易被拿下来。整个来看，未来很长一段时间，可能是由整个无人驾驶的系统和司机一起来协作，实现整个干线物流的运输。实质上能够对物流整个行业起到很好的降本增效。

    第三个场景——无人配送

    疫情期间的“明星”。从产业上来看，很多企业已经进入了小批量生产，头部企业在全国，甚至在国外已经部署了大量的车进行测试，已经超过上百辆车。未来3年之内可能会有一个量产的落地，成本预计会从现在的40万-60万降低到8-15万，核心的原因是，包括激光雷达、对于线控底盘以及计算平台逐步的国产化，未来可能对于一些手工制件转成了标准件，它的成本也会进一步下降。商业节奏方面，我们预测未来会从简单场景开始，比如说在高校、产业园这些封闭甚至半封闭的园区开始一些部分的配送需求。随着整个技术进一步迭代、成本进一步下降以及法规的允许，开始替代部分的配送员，来降低整个配送企业的成本，为整个下游的服务提高质量。随着智慧城市建设，以及对于无人配送网络的建设、充电设施以及停放站的建设，形成在城市内的无人配送服务体系，整合更多的零售、物流、安防等服务，为社会提供更多的服务，产生无人配送新的生态。

    无人配送虽然可能很快就量产，但是它有一个很大的问题，就是游离再现有的交通监管体系之外。对于现行的交通法规上来看，它对于无人配送车辆的属性很难以界定，对于是属于机动车还是非机动车，还是机器人，这个存在很大的争议，我们也是对比了一些国外的管理经验，希望能给国内的这些交通管理部门提供一些参考。

    首先对于美国来说，美国是按照整个无人配送车辆的类型，分为了两大类，第一大类是能够行驶在人行道上那些体积比较小的，是按照个人的配送设备进行管理，为他们专门新增了一些相关的法规，就是个人配送设备的管理法规。另外一块是行驶是在机动车道上，体积比较大，美国主要是按照低速车进行管理，也是遵循于现行的机动车法规在管理，比如nuro。在德国采取许可制度，围绕无人配送车辆颁发一些许可证，而且管理比较严格，围绕的是车辆运营的线路也需要进行认证，固定的车辆和固定的线路一起颁发许可。在英国重点是依照微型移动车辆，就是国内的低速车进行管理，但是同时他们也考虑到这些无人的配送车辆和其他的交通参与者带来的交通的风险比较低，他们的监管希望是与这些风险相衬，所以对于他们的一些保险，还有一些路权也是有了相关的放宽。

    第四个场景——无人环卫

    目前技术有一定的成熟度，对于一些领先的企业开始组建自己的环卫车队，为整个城市、为整个环卫公司提供相关的服务，我们也是经过了一些测算，以目前无人环卫的成本水平来看，它相比于普通的环卫平均下来每月每公里的成本要高1-2万，意味着在平均一公里的开放道路上来实现整个无人环卫的话，一年将多出10万到30万不等，未来随着整个无人环卫技术的提高，还有整个成本的下降，才有可能真正地大规模推广无人环卫的应用。

    第五个场景——无人巴士

    在国内和国外，包括对Easymile和国内的阿波龙等都处在探索阶段，基本都是在1-3公里的简单环线环境上运行。现在整体来看，整个无人公交的技术和产业链的成熟程度还不够，因为公交车是处在公共安全的范畴，对于技术的要求是非常高的，而且现在来看，它的商业回报率相对于我们讲的出租车、物流、配送来说，是相当低。我们测算了一下，大概投资的回收周期需要7年以上才能实现他们的成本回收。

    第六个场景——封闭园区物流

    它的重要特点是在一些特定的场景实现商业应用，在某些环境上已经具备了商业运行的条件，在硬件方面，他们对于硬件的成本可能要求比较低，对于成本相对来说不是很敏感。举一个例子，比如在矿车，一辆矿车的造价成本是1000万，改造成本可能不足百万，他们对于整个整车的成本来说还是相对比较少的。另外一块对于技术方面，因为在整个环境下车辆比较少，他们允许自动驾驶、遥控驾驶相混合，遇到了这些特殊的情况可以很容易地进行远程接管。对于地图方面来说的话，因为这些区域相对而言是可知可控的，对于高精地图的绘制，尤其是对更新来说要求是非常之低的，所以说他们在整个技术上来说是比较有一些应用基础。另外一个重要的方面是对于道路法规来看，这些车辆作为一个工程设备管理，它不需要遵守《道路交通法》，所以法规的限制比较少。同时这些车辆往往都是一个主体，比如一个港口，所有的车量都属于港口集团，出现了交通事故解决起来也会比较容易。但是这些封闭的场景物流有自己的局限性，第一，市场空间是非常有限的，我国总共就有300多个港口，2000多个矿山，200多个机场，这个市场占完就完了，没有再进一步扩展的空间。另外，整个技术的可迁移性也比较差，受制于整个矿区、港口和机场各个场景自身所具有的特殊性，很难复制或者迁移到其他的场景，对于公开道路的场景来说，他们的技术是难以应用的。

    第七个场景——自主代客泊车

    前面的六个场景重点都是围绕To B端的业务，只有自主代客泊车是围绕乘用车。自主代客泊车的技术分为三大方向，单车智能、车路协同与强场控，各家厂商技术不一样。泊车，我们听着很简单，但是实现的时候还是有很强的技术能力要求。比如说能够停在固定的车位，还是能够停放在多个车位，是只能在1-3米的近距离泊车，还是进入停车场就可以到指定的车位泊车，还是这个车辆通过自己的巡游找到车位，是在一个楼层里进行泊车，还是可以跨越两层、三层的楼层进行泊车，这些技术要求都非常不一样。围绕这些功能的要求，我们也是对于整个行业做了一番调研，我们发现未来有三个趋势：第一个是带有AVP功能的车辆，未来的1-2年之内就有不少的主机厂进行量产，比如说戴姆勒、一汽、广汽、威马、长城在今明两年量产落地。第二个，整个产业存在一个最大的问题就是整个停车场和主机厂之间的产业发展节奏非常不协同。停车场担心自己建了AVP的停车场没有车停放，而主机厂那端也担心我生产出来这么多的车辆没有合适的停车场允许这些车辆停放，这样就制约整个产业的发展。第三个是消费者端。我们同新浪汽车就整个消费者对于AVP的需求做了调研，发现80%以上的消费者非常期待具有AVP功能的车辆，但是他们最担心的是这个车出了事故以后是否由自己承担事故责任。

    结合整个产业的发展，我们推测一下整个AVP停车场的发展节奏，目前法规是不允许无人泊车的，在低速和封闭的场景也不允许车内没有人，所以我们认为场侧的覆盖率将带动车侧渗透率，推动产业发展。

    未来整个AVP的商业节奏会分为三步走，第一块是围绕单车智能路线的高端车型，在住宅或者写字楼这些固定的车位先实现AVP，第二个步骤在车辆周转率比较高的交通枢纽、医院等地方开始逐步升级AVP停车场，随着这些停车场覆盖率的提升带动AVP车辆渗透率的提升。第三，当AVP车辆渗透率达到30%的时候就会拉动AVP停车场的建设，这是未来整个AVP商用节奏的步骤。

    小结

    以上是我们七个场景的研究内容，报告会在近期逐步地推出。另外我们在下一步重点的研究内容包括以下四个方面，围绕着无人驾驶的出租车，我们重点可能会在出租车经营体系、标准体系、服务体系各方面的规制创新。在无人干线物流方面，我们希望对于高速测试准入标准的推动，包括对于整个跨省跨市测试的体系建立。无人低速车在上路的时候，交通管理规制的创新，包括对于无人低速车基础设施的建设，另外围绕自主代客泊车方面，我们希望对于整个停车场的建设有一些指导和规范，另外对于AVP的商业模式也是我们进一步的研究重点。

    我的分享就到这儿，谢谢大家！