疫情之下，“無人”概念意外迎來2020年的第一縷曙光。

  在人們被迫“宅在家”的日子里，無人車助力疫情的相關短視頻在抖音悄然“走紅”，畫面上，一輛印有“京東物流”Logo的無人配送小車在武漢青山區(qū)吉林街上“來去自如”，穿過建設二路路口后，最終將物資順利運達至武漢第九醫(yī)院。

  京東之外，眾多企業(yè)也參與到了這場助力賽當中——全民“抗疫”背景下，屬于他們的無人車正在武漢乃至全國各大城市和醫(yī)院中，為當?shù)鼐用裉峁┫?、送餐、物流、測溫等服務。這也標志著，無人消毒車、無人清掃車、無人配送車等車型第一次真實走進普通百姓生活中。

  軟板廠發(fā)現(xiàn)，眾多網(wǎng)友評論：科技改變生活。但“炒”了許久的無人車之所以能在關鍵節(jié)點提供服務，很大程度上是因為以上車輛均屬于限定場景的自動駕駛車，速度較低，周圍環(huán)境更簡單。

  所謂的限定場景即具有地理約束的特定區(qū)域。目前，為疫區(qū)提供服務無人車的工作場景均為醫(yī)院、小區(qū)等封閉/半封閉區(qū)域，異常情況出現(xiàn)頻率較少。而至于一些公共道路上的部分應用，也是由于疫情期間車輛行人稀少，理論上接近園區(qū)半封閉場景所致。另外一個事實是，如京東物流小車等在公共道路行駛的無人車，其配送距離不會太長(數(shù)百米)。這一切因素疊加給了無人車“大展身手”的好機會。

  另一層面而言，自動駕駛車在疫情之下的及時應用，也彰顯著這項技術的迅速發(fā)展與落地可能性。如今，港口、園區(qū)、機場、礦區(qū)、停車場等限定場景自動駕駛技術正逐漸趨于成熟，處在試點運營與商業(yè)化的中間階段。其最初的試點運營，則可追溯至兩年前。

  站在2020年的節(jié)點向后看，汽車軟板小編認為，限定場景內自動駕駛或將在三年內進入一個新發(fā)展階段。

新發(fā)展機遇

  按照以往印象，大多數(shù)人認為自動駕駛是屬于乘用車的專有名詞：在手機APP上輕點，無人車片刻駛來，運載乘客自動行駛至目的地。這不僅是多數(shù)人腦海中對于自動駕駛車的理解，也是此前資本市場對RoboTaxi加碼布局的未來愿景。

  但當資本市場環(huán)境趨于嚴峻，RoboTaxi自身發(fā)展瓶頸也逐漸顯現(xiàn)——技術實現(xiàn)難度大，遲遲難以規(guī)模落地，真正盈利還需要經(jīng)歷很長一段時間，其受青睞度自然隨之降低。FPC廠了解到，過去一年，RoboTaxi領域的融資事件和融資額普遍減少，相反，諸多限定場景自動駕駛領域的企業(yè)都在去年完成新一輪融資，包括一些專注礦區(qū)場景的企業(yè)，及在港口和園區(qū)應用的企業(yè)。

  資本的態(tài)度反映著行業(yè)的市場前景和企業(yè)的商業(yè)化希望。自動駕駛需要結合場景應用來實現(xiàn)。自動駕駛成熟度應該從自動駕駛分級和地理圍欄(Geofence)兩個維度來分析。無/少人、低速的場景下的自動駕駛技術能更早成熟。這正是限定場景自動駕駛的顯著特點。

  與開放道路場景相比，限定場景車輛行人的種類數(shù)量少，對激光雷達等感知設備依賴性降低，自動駕駛解決方案整體成本隨之下降。同時，由于自動駕駛車輛在限定場景下的行駛速度較慢，其決策壓力也變小。如果在行駛過程中不幸出現(xiàn)問題，車輛也能夠及時靠邊停下來，增強駕駛安全性。

  此外，由于限定場景的地理約束性屬性，自動駕駛汽車所遇到異常情況范圍相對可控，極端案例(corner case)較少，降低了技術研發(fā)的難度。因此，相對于較開放道路場景而言，自動駕駛技術將在限定場景中更快成熟，也將率先迎來商業(yè)化。

  目前，許多企業(yè)均已在礦區(qū)、港口、機場、園區(qū)等場景實現(xiàn)試點運營。電路板廠認為未來三年內該場景的試點范圍將規(guī)?；瘮U大，五年左右將實現(xiàn)商業(yè)化運營。

站在未來，三點變化

  隨著限定場景自動駕駛逐漸由試點走向商業(yè)化運營，相關企業(yè)也將發(fā)生相應變化。目前限定場景自動駕駛處于商業(yè)化前夜，未來相關企業(yè)之間的競爭重點將由技術轉向運營。

  首先，自動駕駛產(chǎn)業(yè)零部件成本將進一步降低，供應鏈將進一步成熟。2020年初的CES上，自動駕駛激光雷達堪稱“百花齊放”，成為展會的一大看點。大疆等企業(yè)紛紛展示自家最新產(chǎn)品。目前來看，已經(jīng)有多家企業(yè)的產(chǎn)品在穩(wěn)定性能的同時將價格下探至一千美元左右。為保持精確性和安全性，限定場景自動駕駛仍需激光雷達的輔助，而這一無人車必備套件的低成本和高性能，將與自動駕駛商業(yè)化相輔相成。

  激光雷達外，合適的線控底盤也是實現(xiàn)自動駕駛的基礎套件。隨著技術發(fā)展，自動駕駛線控底盤作為獨立供應商的角色在2018年左右開始逐漸清晰。在限定場景自動駕駛下，低速電動車企和乘用車企都在嘗試進入該市場。與此同時，某些機器人企業(yè)也在做相應嘗試。

  其次，在向大規(guī)模試點應用的演進過程中，限定場景自動駕駛的車輛將更接近產(chǎn)品態(tài)——性能足夠穩(wěn)定、成本相對低、具有較強的場景復制能力、與運營平臺良好結合。這四點也被業(yè)界認為是自動駕駛落地的關鍵因素。自動駕駛解決方案提供商將從專注技術發(fā)展，轉而更關心企業(yè)的運營和服務能力。

  不要指望自動駕駛技術解決所有的問題，有些技術解決不了的問題可以通過運營來解決。與開放道路場景相比，自動駕駛車在限定場景下遇到的極端案例(corner case)相對較少，實際路測和試運營過程中，機器能夠及時收集問題，在盡可能短的時間內學會解決方案，如此反復，其應對異常情況的能力得以增長。

  為增加安全性，大多數(shù)專注于限定場景的自動駕駛企業(yè)都為車輛配備了遠程接管系統(tǒng)。在外賣員、物流司機等職業(yè)消失的同時，自動駕駛遠程接管員、自動駕駛運維員、自動駕駛平臺管理員等新型崗位將隨之出現(xiàn)。

  與此同時，限定場景的自動駕駛企業(yè)的競爭態(tài)勢也將從技術競爭轉向運營競爭，以求最大程度契合用戶需求