“錢”景大好的自動駕駛卡車，比你離想象中更近

下一波自動駕駛“浪潮”在哪裡？答案隻有兩個字——卡車。

目前全球自駕技術研發正如火如荼展開，其中自然少不了卡車的戲份，但總體出鏡率上，普通轎車還是比卡車多一些。這是否意味自動駕駛卡車距離我們更遠？究竟目前自動駕駛卡車發展如何？

日前紐約時報發表了關于自動駕駛卡車的長文，從獨辟蹊徑的視角闡述了該行業的成長與機遇以及發展現狀。雷鋒網(公衆号：雷鋒網)在盡可能不改變原意的情況下，為您做如下編譯：

“總有一天卡車會自行駛出倉庫，在沒有人類或司機駕駛室的幫助下，在高速公路上行駛”—— 對于這一點大家似乎沒有什麼分歧。問題是，那一天到底什麼時候會到來？

雖然答案各不相同，但是技術人員理所當然的比卡車司機更看好這一點。一方面是因為全行業數十億美元的投資，越來越壯大的自動駕駛公司行列，參與者從微小的初創公司到全國最大的卡車營運公司一應俱全，都認為這一天将比大多數人認為的更快到來。

根據長期追蹤風險投資行業的CB Insights報告，今年，企業和投資者在自動駕駛技術和其他貨運技術領域投入10億美元，這實際上已經是3年前的10倍。

特斯拉本周周四将展示一款具有一定自主駕駛能力的電動卡車。同樣在自動駕駛領域努力的矽谷初創公司Embark将于下周一宣布，它作為與卡車租賃公司Ryder和家電巨頭伊萊克斯（Electrolux）的三方合作夥伴關系的一部分，已經在測試自己的自動駕駛技術。Embark首席執行官Alex Rodrigues表示：“我們正試圖盡可能快地将自主駕駛技術推向市場。貨運業需要自動駕駛技術，自動駕駛技術也需要貨運業。”

自動駕駛汽車面臨着混亂的城市街道的問題，但卡車大部分時間都直奔荒涼的高速公路，不存在這個問題。自動駕駛汽車的出現将取決于消費者個人的決定，物流公司則是毫不情緒化的營運商，一旦财務狀況好轉，就會立刻更新運輸車隊。

貨運是一個7000億美元的行業，涉及經濟的每個角落。卡車從礦山和森林中運輸自然資源。他們從制造商那裡運輸工業木材，并将貨物運送到商店和家庭。 事實上，從食品到紙巾到家具的每一個實體産品，在到達消費者手中的時候，已經接觸過好幾次卡車。 

卡車運輸行業的規模使其成為自動化的一個重要目标。從長遠來看，自動化技術将有助于卡車運輸公司降低勞動力成本，一方面是延長卡車運作小時數，另一方面減少駕駛員人數。 該行業每年花費數十億美元來處理主要由人為錯誤造成的事故，如果自動駕駛技術被證明比人類駕駛更安全，那麼保險費将會下降數十億美元。

其結果導緻一場激烈的競争，不僅是開發自動駕駛卡車，而且要讓它們上路，賺錢。 谷歌母公司自主駕駛汽車部門Waymo的首席執行官曾表示，自動駕駛卡車可能會比自駕計程車更早出現。 Uber擁有一個自動駕駛部門，該部門由前谷歌自動駕駛工程師Anthony Levandowski建立，不過Anthony Levandowski現在處于兩家公司之間的專利侵權訴訟中。

即使是沒有明确追求自動駕駛卡車目标的公司，也正在朝着更加自動化的未來邁進。美國最大的貨運公司之一US Xpress，旗下擁有的7,000多輛卡車已經更新了自主制動和防碰撞系統。該公司的聯合創始人兼執行主席Max Fuller計劃将其更新，在三年内實作自動車道轉向。

在沒有司機的情況下，合法營運卡車的公司還有很多工作要做。除了技術和監管方面的障礙之外，汽車行業肯定會受到諸如挑戰，譬如，人類駕駛員對無人駕駛卡車在高速公路上出現反應如何，以及當第一次緻命的自主卡車事故不可避免的發生時監管機構如何應對。如果在技術被廣泛采用之前就出現這樣的反彈，這可能會使事情拖延多年。

但是每當自動駕駛卡車出現，就會出現經濟波動，影響保險費，卡車休息站，職業教育訓練學校和道路本身。 FTR Research（簡介）的經濟學家Noël Perry表示：“這是自從20世紀50年代建成高速公路之後，對我們最大的沖擊。”

佛羅裡達州的一個下午，一名59歲的卡車司機Jeff Runions警惕地坐在一輛18輪的卡車駕駛室裡觀看馬路，而他背後的11噸重的石材瓦片則在羅納德·裡根收費公路持續前進着。 他在看他的方向盤，但他的雙手卻隻是放在他身旁：一台電腦才是整輛車的真正控制者。

Runions先生為舊金山初創公司Starsky Robotics工作，在過去的兩年中，他一直通過在佛羅裡達州來回運作貨運來測試其自動駕駛技術。 這些運作有助于收集資料和磨練技術，希望讓監管者和公司本身相信自動駕駛卡車已經準備就緒。

不順利的地方還有很多。坐在Runions先生旁邊的是一位名叫Rebecca Feeney Barry的愛爾蘭工程師。由于車輛駕駛經過沼澤和廣告牌時候花費了幾個小時（這一小句有點怪），費尼·巴裡女士跪在地上操作一台筆記本電腦，觀察卡車的傳感器對道路和附近的汽車如何反應。

有一次，電腦因為“視野（攝像頭角度）”短暫地忽略了高速公路，因為一條立交橋掩蓋了這條路。緊接着，卡車在轉彎時顯得幅度不夠大，使Runions不得不抓住方向盤。 Feeney Barry女士記錄了所有這一切。更改了一些計算機代碼，指令卡車轉彎幅度更大了一些之後，它表現的好了一些。

Runions先生說：“有時候我回去自己開車時會感到厭煩，因為現在我已經習慣了卡車自動駕駛。

Starsky的最終計劃當然是消除Runion先生的工作。但他們不希望他出局。 Starsky現年27歲的首席執行官Stefan SeltzAxmacher預計使用自動駕駛技術來取代高速公路上的長途駕駛員，但像Runions先生這樣的人，在路途的任何一端都可以駕駛遠端控制台，就像在電腦上玩遊戲一樣。

司機會去辦公室工作，可能會花一天的時間在幾個不同城市的幾條不同的路線上駕駛卡車，然後回家吃晚餐。Seltz-Axmacher說：“一名司機每天可以駕駛10到30輛卡車。

Starsky對遠端操作的看法是獨特的。但基本的想法是，讓卡車在高速公路上自動行駛，人類駕駛員則在複雜的城市環境中接管——這是一個業内共識。

Uber自動駕駛卡車部門的産品經理Alden Woodrow表示：“對于自動駕駛技術的一個重大誤解是，它出現之後将能夠勝任任何駕駛環境。

作為合作夥伴的一部分，Embark，Ryder和伊萊克斯正在進行精心設計演練，以設想自駕車流程該是什麼樣。流程開始時，人類駕駛員離開位于埃爾帕索（El Paso）的伊萊克斯倉庫，然後開往城市邊緣，在那裡他們将拖車連接配接到Embark的其中一台自動卡車上。卡車從那裡開始自動駕駛（目前有一名安全駕駛員陪同）650公裡高速公路，到加利福尼亞州安大略省，然後在那裡Embark司機将他們的拖車轉移給另一個Ryder司機，他駕駛最後幾英裡到伊萊克斯的加州倉庫之一。

Embark首席執行官Rodrigues說：“這就是我們要做的事情，除了裡面有一個司機。 

在距加利福尼亞州山景城的Google總部隻有幾英裡的地方，一家名為Peloton Technology的公司認為，建立一個不太激進的自動化卡車技術是一個商機。 Peloton正在推出一個系統，可以讓卡車在高速公路上一個接一個地前進，這樣就可以更輕松、更安全地将讓卡車在行進間“排隊”，幫助他們通過減少風阻力來節省燃油。

人工駕駛的卡車司機已經這樣做了。但Peloton的技術旨在通過混合使用攝像頭、傳感器和網絡裝置，使排隊變得更加安全，進而使卡車能夠互相通信“交流”，并防止第二名司機突然停車後沖到第一輛卡車前面。

該公司首席執行官Josh Switkes表示，Peloton的技術可以幫助駕駛員更好地做自己熟悉的事情，他認為可以迅速商業化。

切斯克斯先生說：“我們的基本理念是，現在就為車隊和社會帶來真正的價值。”

鑒于卡車可能還需要一段時間的司機，難怪自動駕駛公司幾乎普遍将自己扮成友好的合作夥伴，而不是工作殺手。 羅德裡格斯說：“我們提高生産力，同時也使工作更有吸引力。

這是真的：卡車司機是一個殘酷的工作。司機們忍受漫長而繁瑣的工作，他們毫無活力，但必須保持專注，而且他們常常動辄離家好幾個星期。 由于這些以及其他原因，行業最大的問題是駕駛員的稀缺和流通性，難以跟上運輸需求。

Ryder汽車技術進階總監Chris Nordh表示：“我們認為這能夠解決駕駛員短缺的問題，并能夠将他們重新部署到他們真正想做的工作上。

高盛的經濟學家估計，卡車運輸每年将減少約30萬個就業崗位 - 從2025年開始。顯然，這個估計是建設在很多的推斷資料之上，其精确度甚至不值得質疑。但重要的是，随着技術的進步，自動駕駛将開始取代人類工作。

當亞馬遜在1997年上市時，沒有太多關于零售業大量失業的擔憂。但根據高盛的報告，今天，線上零售公司每年需要100萬美元左右的銷售額，而在實體店每100萬美元需要3.5名員工，這是零售業每年裁員10萬人的一個重要原因（這一句還是有點怪）。

俗話說，預言很難 ——尤其是未來。但是通過觀察今天的賭注，你可以學到很多東西。來自US Xpress的富勒先生這樣說。他有一個38歲的兒子叫Craig。 

TransRisk創始人Craig Fuller認為，人工智能系統将變得越來越重要，因為貨運變得更加自動化。他的公司使用資料來幫助預測價格和需求。 

去年，Craig Fuller創立了一家名為TransRisk的公司，該公司最近宣布了一筆340萬美元的風險投資。 TransRisk記錄數以百萬計的交易和其他市場資料，以幫助貨運公司預測價格以及未來的供求關系。 Craig Fuller認為，随着卡車運輸變得更加自動化，卡車将運作得更久，并通過人工智能系統選擇路徑。

他說，那樣的話，生意會重新洗牌。像他父親這樣的公司，或多或少地存在司機和車隊管理的成本，将最終與專門管理計算機資料的公司競争。

“當你搶走了駕駛員并且完全基于分析來運作業務時，很少有車隊能夠逃過此劫。”他說，”我押注在資料和資訊服務上，他押注在擁有裝置上。”

本文作者：嫣然