中国电动汽车百人会：2020自动驾驶应用场景与商业化路径（157页）.pdf

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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。