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何时实现？业内普遍认为是2020年。但或许，自动驾驶量产会来得更快一些。而且，不用再羡慕开上百万特斯拉的私家车主，再过一两年，你可能只需拿着公交卡就能坐上无人驾驶巴士。

（百度金龙合作无人巴士车身图）

10月17日，百度Apollo与金龙客车的合作再落实锤，双方宣布，将在2018年7月底前实现商用级无人驾驶微循环车的小规模量产及试运营。这将早于业界"2020年量产自动驾驶"的目标整整2年时间，很快我们就能在国内的园区里看到并且尝鲜到无人巴士芬兰女子冰壶队突围晋级，令人惊艳了。

目前多数自动驾驶玩家将目光投在乘用车市场上，而在近乎"杀成"红海的自动驾驶民用市场之外，商用车领域的自动驾驶潜力不应被忽视或低估。

一、商用车自动驾驶市场不应被忽视，其更拥有近乎理想的落地优势

诚然，从整个汽车市场的销量分配比来说，乘用车市场比商务车大得多，以中国市场为例，2016年，乘务车销量超过2400万台，而商务车销量在去年才突破360万台，二者销量比大致为6.7:1。

即使如此，商用车领域的自动驾驶机会，却依旧是潜力巨大。

举两个简单的例子芬兰女子冰壶队突围晋级，令人惊艳：（1）据交通运输部综合规划司发布的数据显示，2016年1-11月公路客运力量，累计完成客运量142.4亿人，而商务客车巴士是公路客运的主要力量。（2）此前有数据显示，中国有3000万卡车司机投身于物流运输行业，但由于"运价低、生存困难，工作辛苦且风险巨大，老司机逐渐转行，年轻人则不愿进入"，中国卡车司机在未来或将面临严重的人才供给缺口。

而这显然为以解放驾驶员为己任的自动驾驶提供了天然机会。

而且相对于乘用车，商用车具备成本优势和运行场景相对标准化这两大自动驾驶量产优势。

（奔驰的无人驾驶卡车进行路测）

1.成本因素

众所周知，当下面对消费端的自动驾驶汽车都造价不菲，仅是自动驾驶重要硬件——激光雷达，其造价就达到了数万甚至数十万元人民币。虽然随着需求的增加，激光雷达价格也将会逐步下调，但可以预见的是，在短期内它并不会变为白菜价。

而在企业端商业车上，自动驾驶反而会使其成本得到大幅缩减。诸如在货运客车上，当前法律要求至少需要配备两名货运司机，每4个小时轮换，防止驾驶疲劳，保障驾驶安全。而在机场、大型园区内的接驳班车也至少需要3-4名司机轮班。拿此次百度和金龙打造的无人巴士来说，一旦投入量产阶段，意味着今后的大型园区、机场等场景的接驳班车都将被无人巴士取代，这节省了大量的司机雇佣成本，并且可以实现24小时的运营，可以充分保障夜间班车的供应。对于企业来说，多一个人则意味着多一份工资，多一份社保等等。有了自动驾驶，每台车至少可以省去2名司机的各类费用，并且能实现24小时不间断的运行，这对企业有着极大的吸引力

所以从成本角度和消费需求来看，商业端市场相对消费端市场其推广落地要容易得多。

2.场景优势

虽然自动驾驶技术的发展如火如荼，但自动驾驶技术在当前依旧面临一些挑战，如，如何应付复杂多样的道路环境基础设施和交通网络等。

这种情况下，更标准化、运行路线图和站点停靠标准更固定的商用车场景无疑是自动驾驶最好的用武之地。而且，国内许多城市，还有专门的公交运行专用道，这使其能够大大规避诸多障碍。

二、在最为理想的自动驾驶商用落地上，中国汽车公司 "慢半拍"

商务车有着自动驾驶商用落地的理想场景。但不得不说，中国商务车厂商相对于国外品牌而言，还是有些"慢半拍"。

国外许多厂商在15、16年的时候就开始了在商务车特别是商务巴士上进行自动驾驶的落地实践。2015年，法国EasyMile公司就将其制造的无人驾驶巴士EZ10投放至芬兰、法国、意大利、西班牙以及瑞士等地进行试运行；2016年9月，芬兰在赫尔辛基、达埃斯波和坦佩雷等地开始实验无人驾驶公交车，法国无人驾驶汽车制造商NavyaTechnologies在巴黎测试无人驾驶巴士；10月份，被Uber收购的Otto无人驾驶货车首次运用于实际商业运输。在伦敦街头，自动驾驶巴士及物流车等正如雨后春笋般兴起。

国外公司纷纷开展自动驾驶商用车路测，国产汽车厂商们难免会有一丝尴尬乃至恐慌。毕竟从现实来说，自动驾驶是未来趋势，拥有庞大的产业前景，并且自动驾驶被视为是国产汽车产业实现弯道超车的机会所在。

国产商用车（商用巴士）在自动驾驶商用落地测试运营上为什么会慢半拍?原因其实很明显，国产传统车企在自动驾驶技术上积累不足，而自动驾驶则是高技术门槛产业。而在自动驾驶技术上有积累的厂商，其前些年在自动驾驶发展上，将技术落地推进重心放在了乘用车领域。

不过，这一尴尬现状或即将成为过去式。

（百度与金龙客车签约合作）

今天，国内自动驾驶先驱百度与金龙客车宣布要在2018年7月底前量产商用级无人驾驶微循环车，据了解，这款车还能实现特定场景下的完全无人驾驶。这也就意味着中国无人驾驶巴士不仅将在量产速度上实现"赶英超美"，而且在技术成熟度上也完全可以与国外厂商并驾齐驱。

（Apollo与智行者科技打造的无人扫路机）

实际上，这也不是Apollo首次尝试自动驾驶商用场景。前不久，Apollo还与智行者科技在北京公园投放了无人驾驶扫路机"蜗小白"，可以实现园区内自动避障、自主循迹、定点起停、自主扫地等智能功能。

（百度与一汽解放合作的自动驾驶重卡上路演示）

今年四月份，百度和一汽解放合作的自动驾驶重卡完成国内首次智能驾驶商用车实车演示，百度为一汽解放提供高精地图、环境感知等方面的自动驾驶解决方案及服务，将联合一汽解放推动物流运输进入自动驾驶时代。

不断探索商用巴士、货车、作业车等商用场景的落地应用，Apollo或许将在商业化上率先突围。

三、百度和金龙领先国内自动驾驶落地预期时间两年，究竟是大饼还是大概率？

Apollo和金龙客车预期的商用级无人驾驶微循环车量产时间比业界普遍划定的2020年提前了两年多。那这究竟是大概率还是在画大饼呢？

1.借助Apollo1.0，双方就已实现成果快速落地

事实上，在金龙客车与百度宣布此次深度合作之前，其就已是Apollo生态联盟成员，而且是Apollo生态联盟内的首家商用客车品牌。

（金龙客车搭载Apollo1.0的无人驾驶中巴）

前文介绍的借助Apollo1.0实现循迹自动驾驶的金龙中巴就是双方首次合作的成果。在Apollo1.5开放技术发布会上，媒体和到场嘉宾通过视频真切看到，这辆无人驾驶中巴在没有传感器的情况下精准地完成了按照路线行驶，定点停泊，接客等一系列动作。当时，引起业界广泛关注。

2.Apollo进化到1.5阶段，开放核心能力更多，赋能能力更强

当下，Apollo已经迭代到1.5版本，对外开放了障碍物感知、决策规划、云端仿真、高精度地图服务、端到端深度学习五大开放能力。同时，平台将支持昼夜定车道自动驾驶，并为开发者提供高精度地图和驾驶数据标注服务。

随着Apollo平台的持续开放，这些技术能力也将帮助合作厂商以更快的速度实现自动驾驶产品落地。此前来自美国硅谷的AutonomouStuff公司，基于Apollo1.0开放的技术和资源，三天就从0到1搭建出一辆循迹自动驾驶汽车。而在技术开放更多的Apollo1.5阶段，对于自动驾驶产品落地，显然赋能作用将会更强。

3.百度Apollo技术开放将持续加速，双方合作节点与百度Apollo技术开放路径具备一致性

7月百度AI开发者大会上，百度就向业界公布了Apollo技术开放时间表：今年9月升级至Apollo1.5，今年12月输出简单城市路况的自动驾驶能力，2018年年底开放特定区域高速和城市道路自动驾驶，2019年年底公布高速和城市道路自动驾驶Alpha版，最终在2020年之前实现高速和城市道路全路网自动驾驶。

（Apollo平台开放路线图）

金龙客车与百度深度合作并在2018年7月底实现商用级无人驾驶微循环车的小规模量产及试运营，与百度Apollo技术开放路径的演进其实也有这较强的一致性。

从这些层面来看，金龙客车与百度深度合作并在2018年7月底实现商用级无人驾驶微循环车的小规模量产及试运营，显然是个极大概率事件。

四、赋能者百度Apollo，助推中国汽车产业驶向无人驾驶，站立世界前沿

金龙客车能够在预期时间内大概率实现无人驾驶客车的量产运营，百度Apollo开放平台扮演了关键核心角色。可以说，百度Apollo在当下已是助推国产汽车产业升级转型，实现智能化，走向"全民自动驾驶时代"，追赶国际先进的强大赋能者。

为什么这么说，核心在于Apollo计划的生态成员的不断扩大和Apollo的不断技术释放。对于技术释放，在上面已经谈到了，这里就不赘述。

而联盟生态成员数量的不断扩大（数据显示，当下Apollo生态合作伙伴已经超过了70家），事实上它正在创造出众人拾柴火焰高的效果，进行着优势互补，助推百度赋能能力进一步提高。

（Apollo公布的70家生态合作伙伴）

生态成员的群策群力，一方面利于自动驾驶数据的积累实现指数级增长，快速抹平当前数据积累差距。另一方面，也能以联盟产业实现优势互补，让每个伙伴在分工合作中都能做自己最擅长的事。

随着技术的释放赋能和生态联盟分工合作的优势互补，我们也或可以大胆展望Apollo生态将助推中国汽车产业在自动驾驶领域实现更为快速的落地运营，追赶、抹平当下国外自动驾驶的先发优势，在未来自动驾驶的市场竞争中攻城略地。

未来人工智能将很大可能带动一次产业升级，可以预见的是，人工智能的人才需求会持续增大。西安北邮在线IT培训，教育引领未来，把需要工作的人，变成工作需要的人，2018，你只差一个正确的选择。