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1、科技创业公司是L4级以上自动驾驶落地的重要推动力量。干线物流是自动驾驶最容易落地的场景,大量初创公司进入。由于干线物流基本处于高速场景,道路铺装好、结构化程度高,且机非隔离、无对向来车,降低了感知、决策研发难度,自动驾驶技术的落地难度较小。另一方面,干线物流有巨大的商业价值,运营复杂程度低。从2016年起,图森未来、主线科技、希迪智驾、嬴彻科技、智加科技等创业公司在干线物流领域寻找落地先机。国内法规对于高速测试的限制,部分企业在美国开展大量道路测试。国内由于道路交通安全法实施条例规定,机动车在高速公路上行驶,不得有试车或者学习驾驶机动车的行为。目前,除长沙宣布开放100千米高速外,各省市开放测
2、试道路尚不包括高速路段。部分城市采用废弃高速、封闭高速等方式进行测试,没有其他道路参与者,对自动驾驶的验证能力有限。图森未来、智加科技转向美国开展大量道路测试,其中图森未来在美国已累积300万千米的测试里程,并进入到商业常态化运营阶段。干线物流自动驾驶市场的最终打开将取决于路权与成本。高速道路的开放影响自动驾驶货车能否上路测试以及商业部署,前文已论述法规限制。另一方面,物流对成本极为敏感,在自动驾驶成本高于人工成本之前都很难大规模推广。自动驾驶解决方案成本达30万/车,则可实现盈利。增加的方案成本,包括功能安全要求带来的冗余制动、转向、电源等,以及感知、决策等传感器、计算平台的硬件及相应软件。
3、若其增加成本为30万/台,假设使用寿命为3年,每年15%的运维费用,每年综合使用成本增加为13.5万元。每年由于自动驾驶带来驾驶员用工成本、油费的节省,分别为6-15万/年/车、3-5万/年/车,取中位数共为14.5万/年/车,则自动驾驶可实现盈亏平衡。而自动驾驶带来的运营效率提升、安全提升等附加价值,将成为自动驾驶落地的盈利空间。目前急需开放高速道路进行自动驾驶技术测试。一方面,为保障干线物流自动驾驶研发贴近实际使用场景,高速道路测试非常有必要。为保障上路安全性,道路测试场景应尽可能贴近ODD (Operational Design Domain)的实际场景。另一方面,高速道路与其他场景明显不同,难以用进行替代测试,如无红绿灯、机非隔离、有特定的曲率、坡度限制、有高速上下匝道等。部分地区试点规划了高速公路自动驾驶测试,但是尚示落实。例如北京曾于2018年,规划围绕冬奥会等特定场景需求,在延崇高速和服务区域,开展自动驾驶、编队驾驶、摆渡接驳等测试,为冬奥会自动驾驶应用做好技术准备。