近日，「AISummit全球人工智能技术大会」通过线上直播圆满落幕，大会以「驱动·创新·数智」为主题，邀请了Meta、微软、谷歌、阿里、腾讯等近百名知名企业技术负责人与会分享。福佑卡车技术合伙人陈冠岭博士受邀出席，深度解析「自动驾驶在干线物流的应用」，为公路货运行业的数字化改造提供思路。

公路货运是社会运行「大动脉」，也是国民经济「晴雨表」。2021年中国公路货运市场规模6.8万亿元，拥有2000万货车司机。

统计显示，活跃卡车数量与GDP存在较强的正相关，相关系数为0.86。与之对应的是，全国社会物流成本占GDP的比重约15%，与欧美等发达国家7%的占比水平存在较大差距。

另一方面，根据公安部的统计数据，国内货车仅占所有机动车数量的12%，但涉及的交通事故占比却超过30%，存在极大的安全隐患。基于以上种种原因，自动驾驶技术在公路货运的推广应用已成为全行业共识。

自动驾驶在港口物流的落地速度较快，因为港口存在工作枯燥、操作危险、司机难招的行业痛点，加上相对封闭、低速行驶的应用场景对自动驾驶比较友好。从2018年开始，国内港口物流的自动驾驶改造大幅提速，多家自动驾驶技术方案提供商陆续进行港口集卡的落地应用，并逐步进行商业化的试运营，目前已在13个港口落地。

陈冠岭表示，自动驾驶在港口物流领域的商业模式比较清晰，预计未来2~3年能够实现大规模的商业化，在港口自动驾驶技术落地以后，以点代面花1~2年的时间就能顺利延伸到干线物流。

有机构预测，2021年中国干线物流重卡保有量大概是314万辆，自动驾驶潜在的替代市场规模超过7600亿，到2025年预计潜在替代市场规模超过1万亿。

自动驾驶的一个核心优势就是降低成本。公路货运成本主要由燃油费、司机费用、过路费等几部分组成，占比最高的是司机成本，接近25%，业内人士认为，L4自动驾驶技术成熟之后该费用完全可以省掉。

数据来源：中国公路货运行业运行分析报告（2020）

另一个潜在降本空间是占比近23%的燃油成本，自动驾驶利用高精地图和车载的感知设备，加上积累数据和优化算法，可以做出更好的规划和决策，让车辆保持在最佳的功耗区间，相比于传统司机能节省6%~10%的油耗。

从技术层面，陈冠岭谈到，当前自动驾驶在干线物流的全面应用仍旧面临挑战。首先是感知距离，感知距离越长就意味着刹车制动距离更长，能让重卡做到更安全地刹车。

其次是变道，在大多数情况下我们希望通过检测的方式来避免安全隐患，这些操作需要对其他车辆的意图做出相对准确识别。

第三是数据积累，业内认为，自动驾驶如果要赶上人工驾驶的安全水平，需要超过100亿英里的路测底层，大部分创业公司没有办法承担这样一个成本。

福佑卡车是科技驱动的公路货运平台，通过「福佑大脑」连接托运人和承运人，提供按服务货运的FaaS服务，依靠智能定价、智能调度和智能服务等技术手段以预先定价将货运订单分配给平台上最合适的承运方，最终实现透明、高效、有保障、数字闭环的公路货运服务。

在技术赋能下，目前平台的运输准点率达到95.2%，空驶率和空置率仅为6%、24.8%，远优于行业平均水准45%和40%。

围绕自动驾驶卡车商业化，陈冠岭在大会上提出「启明星计划」，福佑卡车将面向自动驾驶公司，全面开源商业化运营场景。

「启明星计划」作为一项全新合作模式，由福佑卡车提供运营管理，负责货源分配、司机管理以及交付质量，以及其他运输服务支持，同时提供关键技术指标，自动驾驶公司只需专注在技术迭代。在此合作框架下，自动驾驶卡车公司参与到福佑平台的生态运营中，实现商业运转。

自2019年起，福佑卡车就开始探索自动驾驶车辆测试。相较于传统物流运营商，福佑卡车平台拥有覆盖全国的智能运力网、独特的交易全链条大数据，以及业内独有的智能中台系统，这为自动驾驶卡车商业化落地赋予了先决条件。去年7月，福佑卡车获得北京智能网联汽车政策先行区首批商用车自动驾驶路测牌照，实现了对自动驾驶卡车的探索从封闭路段向开放路况的测试延伸。