Tu Simple自动驾驶系统“眼中”的街道
百度和福田汽车合作研发的自动驾驶货车原型
正是看到了中国的潜力，图森这家在美国圣地亚哥和中国北京都设有总部的公司决定与中国的一家货车制造商合作开发一种自动驾驶货车平台。该公司的核心技术是计算机视觉和一种能深入理解图像的算法，这种算法不仅能识别不同的车辆，还能预测它们的动作。图森把从手动驾驶货车收集到的大量数据输入神经网络，然后通过“机器学习”技术处理这些信息。
而中国的互联网巨头百度也不甘落后——该公司已经为研发自动驾驶技术投入了大量资金。百度与货车制造商福田汽车展开了合作，并于2016年11月在上海新国际会展中心发布了国内首款自动驾驶货车。目前，百度已有好几支团队专注于研究自动驾驶系统，其中一支团队旨在研发无人驾驶汽车。
云启资本的投资人黄榆镔曾说，中国这片市场的机会巨大。他认为中国政府会支持这个产业的大力发展，不过地方政府也许会有所顾虑——毕竟，自动驾驶货车的普及有可能导致一批司机失业，这是他们不愿看到的。但他补充说：“使用自动驾驶货车能节约劳工成本和油费，市场这只‘看不见的手’决定了这个产业不发展都不行。”
中国针对自动驾驶车辆的监管才刚刚开始：政府正试图在保证公众安全和鼓励公司创新中寻求一种平衡。2016年7月，政府宣布正在起草监管自动驾驶车辆的相关文件，并呼吁该产业在文件正式出台前减少试验的次数。即便如此，很多和黄榆镔持相同观点的人还是相信，政府最终会放松对自动驾驶货车测试的监管，并对这种货车的商用保持开放的态度。
时机是关键
沃尔沃的阿尔姆奎斯特认为，在不久的未来，自动驾驶货车会在公共道路上担负起运输的重任。不过，他认为时机是这项技术能否普及的关键因素：“如果我们太急，弄出了什么事故，整个产业都会蒙羞。如果你失去了公众的信任，再想挽回就很困难了。”
专家点评
倪凯
乐视超级汽车自动驾驶副总裁、FF&Le Future人工智能研究院院长，曾任百度高级科学家，负责无人车的研发。
从2015年5月戴姆勒获得美国内华达州的全球首个自动驾驶货车车牌，到2017年2月Embark货车在城市间的公路上采用自动驾驶技术行驶，自动驾驶货车因其带来的巨大商业价值而备受青睐，比如自动驾驶货车可实现驾驶更安全、降低货车司机的支出以及最大限度的省油等。中国的物流行业近几年的迅猛发展也带来了对自动驾驶货车技术的巨大想象空间。
不过，就自动驾驶货车的应用场景而言，目前其在中国还面临很大的挑战，因为中国的交通环境比欧美国家更复杂。可能有人说，只需先重点解决自动驾驶货车在高速公路上的问题即可。可是要想真正完全解放货车司机，仅仅实现高速公路上的自动驾驶是不够的。在自动驾驶货车驶入高速公路之前以及驶出高速公路时，也需要一定的基础设施和相应的司机接管机制来进行配套，难度不小。另外，在中国，每年由货车超载、超速、刹车故障和货车司机疲劳驾驶等原因造成的恶性交通事故，造成了大量人员的死亡。辅助驾驶的技术包括主动安全技术完全可以在未来几年逐步铺开，极大地提高自动驾驶货车的安全性，解放特定场景下的驾驶工作，带来相当可观的经济效益和社会效益。加之货车本身的成本较高，因此对自动驾驶系统的价格敏感度会相对较低，这一点也有利于自动驾驶货车的商业化落地。
从具体实践来看，货车司机大多是有丰富驾驶经验的职业司机，其驾驶水平与普通驾驶员相比要高，因此对货车自动驾驶系统安全性的要求更为苛刻；此外，不仅仅是货车的自动驾驶系统，整个自动驾驶系统的研发从现在的情况来看都离不开增强学习。增强学习很重要的一点是需要有大量的数据进行训练，让系统知道它怎样做才会得到一个好的结果，怎样做会得到一个坏的结果。对于自动驾驶车辆而言，因为无法在实际行驶过程中得到足够的真实数据，要想得到足够的负样本，就需要利用模拟器来生成这样的数据。不过由于自动驾驶的复杂性，如何实现非常好的仿真，这本身就是一个非常难的问题，还需要在技术上进一步攻克。
目前整个自动驾驶行业的趋势是快速发展的，各大公司都在投入大量的资源，从Otto被Uber收购的例子可见一斑。自动驾驶系统的成熟包括货车自动驾驶系统的成熟和落地，需要集中更多的力量一起去解决很多问题，包括我们的自动驾驶从业者和配套行业，如保险业、立法机关等。
专家点评
吴甘沙
驭势科技CEO，前英特尔中国研究院院长。
自动驾驶货车是智能驾驶领域一个很有趣的存在，虽然预期的销量远比乘用车少，意义却非常大，因为货车几乎全勤（没日没夜的跑）、跑得多（一个月的里程可能相当于乘用车数年的里程）、事故风险大（占交通事故的1/2以上，而且常常是碾压式）、烧油狠（占公路运输物流成本的1/4以上），而自动驾驶可以解决很多这样的问题。另外，货车的整体拥有成本高，装一套昂贵的自动驾驶系统也承受得起，再加上大家心目中对汽车人的敬仰，它位列10大突破性技术榜单名正言顺。
但是其成熟期还需等待5～10年。乘用车的智能驾驶分为几个阶段，从驾驶辅助（预警型ADAS）、辅助驾驶、高度自动驾驶到无人驾驶。自动驾驶货车可能会走一条与乘用车不同的商业化道路：短期内驾驶辅助的意义远大于乘用车，专治疲劳驾驶。
但辅助驾驶颇为鸡肋，它虽然提供了高速公路连续自动驾驶的能力，但要求司机在路上仍然全神贯注。如果司机产生了对辅助驾驶系统不切实际的信任，迷迷糊糊地睡着了，那将酿成大祸，因为紧急状况出现时司机无法瞬间接管。所以，它有可能跨过辅助驾驶，直接来到高度自动驾驶，这样货车在出现不能处理的状况时可以在10秒左右的时间优雅地把控制权交给司机。当然，最好的还是无人驾驶，这样可以直接去掉司机的成本。
在通往无人驾驶的路途上，货车还会出现一种中间形态即利用V2X车联网实现编队出行，第一辆车由货车司机开，而后续车辆跟着前车自动开，前车加速则后续车辆也加速，前车制动则后续车辆也自动刹车。
Otto的200公里Show（“秀”）还不能说是现象级的，一是这只是演示，是在这条道路上经过长时间的训练后完成的，通用能力还有待考察；二是这批谷歌的精英“曲线救国”来到Uber，精力已经被乘用车分走了（而谷歌正在起诉Uber和这支团队盗用了包括谷歌激光雷达在内的知识产权），货车这块估计要“失宠”；三是自动驾驶货车的一个特殊难点在于控制，毕竟在空载、满载和超载的情况下系统需要完全不同的参数，在这一点上，默默耕耘的老牌货车大厂，像戴姆勒、沃尔沃等更有优势。如果它们能与新兴的人工智能公司强强联合，那么自动驾驶货车振翅高飞的日子就不远了。
到那时，我们可以说无人驾驶改变的不只是出行，还包括整个世界的物流。信息流、交通流和能源流的三流汇聚，将是无人驾驶最精彩的绽放。
专家点评
田丰
阿里云研究中心主任。专注于云计算、物联网/工业互联网、大数据、VR/AR科技战略的研究。工信部人才交流中心工业和信息化特邀专家，中国互联网协会核心专家。
新技术开拓新的市场空间。民航飞机除“起飞”和“降落”外的航程，都由自动飞行系统接替人类飞行员。因长时间行驶在封闭的高速公路上，自动驾驶货车的司机仅负责驶入高速、驶出高速、过关检查，其他的全部路程都由人工智能来执行。从“自动驾驶”到“无人驾驶”仍需一段时间，昂贵的激光雷达、复杂变化的路况、自然界变幻莫测的气候，都限制了自动驾驶技术在乘用车中的广泛普及。目前一套激光雷达的价格比一辆整车的价格还贵，而不用激光雷达的无人驾驶又存在较大的安全隐患。高速公路屏蔽了行人、摩托车、自行车、宠物等复杂路况，而雇佣货运司机的2年工资就能买一辆新货车（10万～14万美元）。即便激光雷达的价格不菲，还是存在可观的利润空间，所以自动驾驶货车成为自动驾驶产业的第一个突破口，汽车厂商和零部件供应商都积极进行战略并购、研发自动驾驶技术，担心一旦错过科技升级的产业风口就会被时代永远淘汰。
一辆自动驾驶货车除传统零部件外，新增的成本主要集中在环境感知设备（含Lidar激光雷达、超声波雷达、摄像头、传感器等）、导航设备（GPS系统）、智能计算机（类GPU计算机）、自动控制装置（转向、刹车、油门自动控制器）。这一套设备的整体成本仍需减少90%，才能让众多“未来概念车”变成“产业用车”，真正走入每一家货运企业甚至寻常百姓家。另外，5G通信、V2X技术、交通云、互联网汽车服务等配套产业链都在快速发展。
安全与就业永远是新科技发展的争论焦点。未来10年最危险的不是自动驾驶货车本身，而是人类驾驶货车与自动驾驶货车的混合行驶状态。谷歌、特斯拉、福特、奔驰、宝马、通用、大众、本田、尼桑、博世及德尔福共11家主机厂和零部件企业已在美国加州获得了资质上路测试，据美国加州交通管理局在2017年公布的相关报告显示，以人工干预前自动驾驶平均里程数衡量，位列前三名的是：
(1)谷歌：自动驾驶5127.97公里人工干预一次；
(2)宝马：自动驾驶638公里人工干预一次；
(3)福特：自动驾驶196.67公里人工干预一次。
而我们所熟知的特斯拉的排名并不靠前，其自动驾驶3.02公里人工干预一次。
当然，这份报告并不能全面体现各家厂商的技术实力，因为各大公司的测试环境存在差异，包括公路、封闭测试场、赛车场等难易不同的行驶环境，而塔塔Elxsi公司则计划在路况异常复杂的印度班加罗尔市（摩托、三轮车、汽车、行人混行）测试自动驾驶技术。无论哪一家自动驾驶公司胜出，都是全人类的福音。全球每年的车祸死亡人数接近100万人，汽车发明至今，车祸死亡人数已经超过第一次世界大战中的死亡人数。而自动驾驶技术将大幅降低人为交通事故的发生概率与伤亡影响。
另外，虽然收入较高，但全球货运司机非常短缺，仅美国货运司机的短缺量就约为75000名，而且每年的缺口仍在快速增长。半自动驾驶系统的引入将缓解货车司机紧张的供需关系。美国自动驾驶方面的创业公司正在为货车司机提供新的工作岗位，雇佣经验丰富的货车司机在远程控制中心“训练”“遥控”行驶中的大量自动驾驶货车，这是无人机、无人船、无人车集群的运营监控保障。而从长期来看， 200年前，90%的地球人都是农民；随着食物科技的发展，现在只有2%的人是农民，更多的人转变为工程师、服务员、研究者、开发者、设计师等，而人类的生活变得更糟糕了吗？