02 走过技术验证期，自动驾驶助力实体经济发展

近年来，疫情正在推动着各行各业走向无人化、自动化，但疫情对于自动驾驶企业来说，是危中有机，迎接变化。

尽管驭势科技一部分项目计划不得不延迟，但疫情隔离需求，导致方舱、社区场景对配送车的需求旺盛，间接带来了配送小车市场的爆发。

目前是一车难求，此前驭势科技生产的库存也瞬间被清空。

另外还有一些客户会紧急联系到驭势科技，一度刷新了签单的成交速度记录。

当下，自动驾驶走过了技术验证阶段，走向了商业化落地的阶段。

自动驾驶带来的价值是多方多面的，大量实体经济产业正在因自动驾驶技术获益。

不管是算账角度还是省钱、省管理，又或者是保障安全和提升企业品牌的角度，都在推动着客户需求的觉醒。

算账角度，以驭势科技的车辆为例，目前一台车可以在客户的生产线中跑23．5小时，可以替换一天三班的两组人，也就是至少3～4个司机的费用。

按照每年10万的成本来算，三年大概可以为客户省下120万的成本。

人员管理上，由于作业环境恶劣，年轻的司机越来越少，人口老龄化的压力下，企业招工困难。

AI司机就可以帮助解决这样的问题，也就是帮助客户“省管理”。

安全方面，AI司机最大的好处就是“不知疲惫”。

尤其是在一旦出现安全事故就会面临停产停工问题的矿山场景，AI司机应用后人员安全问题将大大减少。

自动驾驶商业化落地的红海下，各家厂商的企业路线选择也各不相同。

有的企业选择走专项场景从港口、矿山、物流等方向发力。

而驭势科技注重一站式能力，强调快速适配能力。

各行各业都需要无人驾驶，驭势科技希望通过自己的技术快速适配各个行业。

在对具体场景的落地顺序上，驭势科技会考虑出错成本、是否刚需和市场容量三大要素。

驭势科技从小车、特定场景做起，是考虑到该场景的试错成本较低且可控。

考虑“是否刚需”，换句话说，就是去考虑它到底能不能成为一门生意？对于客户来说是否算得过来账？

最后，科技感正在成为企业们的关注重点，科技感正在为企业品牌塑造新的价值，通过无人车来营造科技感也已经逐步成为刚需。

对于我们来讲，这就是一个很好的生意。

这就是为什么驭势科技在物流场景下应用特别的广，但这个选择也不一定是一个很完美的选择。

市场容量也很好理解。

对于厂商来说，每适配一个车型都要花费很多精力、人力和成本。

如果适配一个车型，只卖出去两辆车，肯定是不划算的。这就是我们落地顺序的考量。

03 商业化落地挑战重重，需借工程化能力破局

尽管很多行业的需求已经觉醒，自动驾驶商业化依旧是一件很难的事。

在商业化落地的阶段当中，面临的挑战往往并不来自于自动驾驶技术本身，而是来自客户千行百业的场景，要求厂商能够快速适配各种车型的同时还要快速适配多种场景。

技术上，大家都在致力于将系统做得能够适配任何车型，让其具备如避障、自动驾驶等基础能力。

但这并不是一个真正的产品，真正的产品具备解决各种各样工程化问题的能力。

举个例子，物流AI司机和轿车AI司机所处理的任务复杂度是不同的，物流AI司机不仅要实现无人开车，还要进行货物交接。

因此驭势科技也开发了如自动脱挂钩、自动甩挂等自动化交接手段；

在货物通过AGV、无人叉车送到托板上后，通过无人物流车的甩挂技术找到托板，以自动化技术把托板带到目的地的规定位置，这样才是完成了一个完全无人化的产线。

再比如大雨大雪大雾等极端环境下，我们的产品不能停止运作的机场、厂区物流里边，如何实现远程脱困？如何保障极端情况下的安全运行？

这个时候，考验的就是产品的工程化能力。

只有解决了工程化的问题，才能够真正为客户产生价值。

这也是厂商在将技术商业化落地时需要解决的第一个核心问题。

工程化的问题解决了之后，还有管理的问题。

举个例子，当无人叉车和人工叉车共同运作的时候，如何制定新的规则？

在园区内，没有交通指挥规则，但依旧需要有序运作。

这就要建造一套管理流程，和客户约定严格执行才能提升产品的使用效率。

商业化落地很难的原因是：

在这个过程中，不仅仅是单纯解决一个技术问题，还要去解决工程问题，比如管理问题，流程问题，这个东西才能用起来，否则这个产品其实是不具备商业价值的。