文|壹DU財經
無人駕駛留給國人的第一印象，可能是2006年上映的《瘋狂的石頭》里的一句戲言：“狗日，高科技，無人駕駛”。時光飛逝，如今，無人駕駛的時代真的到來了。
5月21日，特斯拉CEO馬斯克在巴西立了一個新愿景：特斯拉將于今年實現無人駕駛。此前一次采訪中，他曾預期特斯拉會在一年之內發布不需要手動操作的無人駕駛車輛。
這并不是馬斯克第一次做出這樣的預期。2015年12月初，他當時曾預言“兩年之內會有‘完全自主’”，但預言后的幾個小時里，這個預言被反復修改過。
目光回到國內，無人駕駛的“風”已刮了五年有余，雖然技術不斷成熟，但玩家們的商業化正受政策、法律以及成本等條件的制約，遲遲未能全面鋪開。
這也意味著，無論是資本市場還是身處其間的玩家，都迫切地需要加速商業化落地，以便撐起無人駕駛新的故事。
01如何理解無人駕駛車？
什么是無人駕駛車？
美國汽車工程師學會（SAE）的定義，無人駕駛可以分為六個等級，即：非自動化、L1輔助駕駛、L2半自動化，L3 的有條件自動化，L4 高度自動化，直到 L5 的完全自動化。
目前，普通人能體驗到的無人駕駛技術大部分只達到L2級別，部分企業的產品具有L3級無人駕駛的能力。
L3級別什么概念？
我們可以拿相對熟悉的航空器自動駕駛系統做比較。當然，這也是無人駕駛技術的一個重要應用場景，難得的是，這符合各國相關法規。
飛機在確?？沼虬踩?、氣候條件適宜等條件下，駕駛艙內的飛行員對飛機各項運轉指標進行實時監控，并隨時做好接管駕駛準備的情況下，可使用無人駕駛。但在起飛和降落階段是嚴禁使用自動駕駛系統的。
在嚴格的法規管控及“雙機長+自動駕駛”三重保障之下，航空器仍然不能100%避免事故的發生。
近年來，特斯拉多起致命事故引發輿論關注之后，人們對無人駕駛車產生懷疑。但事實上，不同車型的自動駕駛能力是一個很關鍵的指標，比如僅有L1輔助駕駛的級別車輛，其駕駛過程中，人，才是掌握絕對主導權的那個。
但想實現無人駕駛級別的躍遷并不容易，因為無人駕駛技術對于硬件的依賴較為有限，其核心更在于“無人駕駛技術”本身。
今年無人駕駛車的高光時刻，毫無疑問發生在2022年冬奧會首鋼園火炬接力中。沒有人想到，無人駕駛汽車居然成為一名光榮的“火炬手”，來自百度的Apollo機器人在短短800米的火炬傳遞時刻，濃縮了我國自動駕駛車從無到有、從概念走進現實的發展歷程。
事實上，作為國內較早布局無人駕駛的頭部企業，百度在去年的百度世界大會上即發布了百度汽車機器人——使用L5級的自動駕駛能力，并具備語音、人臉識別等多模交互能力，分析用戶潛在需求，主動提供服務；此外汽車機器人還具備自我學習和不斷升級能力，是服務各種場景的智慧體。
最新的數據顯示，谷歌的無人自動駕駛技術，一直停留在測試階段，并沒有進一步商業應用，更談不上量產了。而百度的Apollo技術已與沃爾沃、一汽、比亞迪等多家車企達成自動駕駛方面的合作。截至目前，百度無人駕駛測試總里程超過2100萬公里，旗下自動駕駛出行服務平臺“蘿卜快跑”已在北京、上海、廣州、深圳等七城開放載人測試運營服務。
02率先落地的應用場景，多個千億市場待挖掘
在可預見的未來，無人駕駛汽車是重要的發展方向，但其商業化落地正受制于政策、法律等因素。不過，無人駕駛技術在除載人之外的應用場景落地正在加速推進。
智慧機場是無人駕駛技術較早走通的領域之一。
2020年，民航局印發了《推進四型機場建設行動綱要（2020-2035年）》，明確了建設智慧機場、推動轉型升級的任務。而在智慧機場的建設中，自動駕駛技術成為未來航空物流中重要的環節。
由于機場占地面積大，人、貨、場之間的物資轉運與交流的運營工況比較復雜，機場中作業車輛多，常見作業車類型就多達25種。如飛機牽引車、除冰車、擺渡車、升降平臺車、清潔車、加油車、行李車等，這些車輛均有著嚴格的路線規劃與管理規范。
因此，無人駕駛+智慧機場的創新應用，不僅可以優化提升機場運輸效率，還能避免一些人為失誤的因素，降低安全事故發生率，提升機場安全保障。
到了2022年，自動駕駛環衛車領域，也迎來了無人駕駛技術商業化落地的重要拐點。
近日，宇通環衛正式向文遠知行WeRide交付50臺純電動自動駕駛洗掃車，且后者的全無人駕駛環衛車隊已在廣州南沙區集結，于5月開啟大規模開放道路測試。當他們把目光瞄準環衛自動駕駛賽道，加之多個場景落地應用，自動駕駛商業化的下半場已然開啟。
而無人駕駛應用于環衛領域并不意外。當前，我國環衛領域依賴人力，且受工作性質影響，環衛工人年齡偏大?，F階段環衛車智能化水平低、能量損耗大、仍需大量的人工操作與干預。加上人口老齡化發展和疫情形勢不斷反復，對城市治理提出了無人化的需求。
在此背景下，將無人駕駛技術應用于環衛領域有著先天優勢，同時也擁有著非常廣闊的發展空間。
去年，辰韜資本《環衛自動駕駛賽道研究報告》預計，2025年全國道路清掃運營規模為2748億元，垃圾清運服務規模為543億元。而道路清掃和垃圾清運則是自動駕駛技術在環衛行業應用的最大優勢。
不過，雖然市場盤子巨大，想真正落地難題也不少。比如，受益于低速、路線固定等特征，自動駕駛環衛場景可以率先實現L4高度自動化落地，但低速不等于低配，復雜動態作業要求高感知和高算力。
因此，從技術層面來看，環衛領域的無人駕駛仍面臨著巨大的技術挑戰。
第三是礦區場景。礦山招工難一直是行業最棘手的事情，當八十年代礦業高工資、高福利優勢消失后，礦業想再招到年富力強、又愿意在惡劣工作環境下的青壯年，難度非常大。
相較于國外礦業自動駕駛商業化已走過十年歷程，中國礦業的無人駕駛技術落地雖起步較晚，但如希迪智駕、踏歌智行、慧拓智能等企業也在加速度。
如：慧拓智能已落地首開國內冶金露天礦山、冀東水泥；踏歌智行落地包鋼白云鄂博礦區；而希迪智駕已與句容臺泥水泥礦山合作，實現有人駕駛礦車與無人駕駛混編生產運輸，且在去年實現3億營收。
從資本市場的動作來看，這一領域也吸引了不少資方關注。公開資料顯示，越秀產業基金、渤海產業投資基金、蔚來資本、辰韜資本、紅杉中國等均有布局。
在辰韜資本執行總裁賀雄松看來，“礦山無人化落地是早晚的事情”，隨著中國汽車產業鏈的成熟，自動駕駛的成本處于快速下降的過程。
寫在最后
雖然相較于無人駕駛技術在機場、礦區及環衛領域的大面積商業化落地，無人駕駛汽車的進程略緩，但頭部的中國企業正在加速度。
正如日本《東京新聞》記者坪井千隼撰寫的題為《中國無人駕駛技術領先世界》的報道所言：無人駕駛技術正在讓生活和城市面貌為之一變，在研發競爭中，中國企業和美國企業雙雙走在世界前列。IT巨頭百度堪稱該領域中國企業的代表，以其為核心的研發團隊正在各地進行無人駕駛巴士和出租車的道路測試。
在中國，物流和快遞行業已經正式引入無人駕駛車輛。無人快遞車不僅削減了人工成本，而且在疫情之下，更有助于降低感染風險，因而頗為引人關注。阿里巴巴、京東、美團等，也在推進無人送貨車的研發。
不過，更多行業人士表示，無人駕駛技術只有真正做到“無人駕駛”，才具有商業應用的價值。
另外，由于自動駕駛公司的資本投入巨大，如何收回高企的開發成本，探索出一條有經濟效應的拓展、管理和維護之路，整個行業都處于“摸著石頭過河”的階段。