4月12日，工業和信息化部、公安部、交通運輸部三部委印發《智能網聯汽車道路測試管理規範（試行）》，明確對測試主體、駕駛人、車輛等提出要求，並要求省、市級政府相關主管部門可自主選擇測試路段、受理車輛申請和發放測試號牌。這標誌著，我國在無人駕駛領域測試大門已然打開。
（通知截屏）
記者注意到，商用車行業領域，繼去年一汽解放無人駕駛卡車公開首秀後，日前中國重汽無人駕駛電動卡車剛剛亮相天津港正式運營。而在關注車輛產業技術變革的同時，有卡車司機在網上討論時表示了失業的憂慮。傳統卡車產業怎麼了？無人駕駛卡車來到身邊究竟需多久？下面我們就來一一分析討論。
傳統卡車產業發展仍然面臨瓶頸
內燃機技術發展歷史已超過百年，卡車的開發生產應用也經歷了無數次變革。但國內卡車行業起步相對較晚，核心技術與關鍵零部件與發達國家差距較大。
（國內卡車動力產品展示 晨瀟/攝）
①技術突破難度大。目前，國內大多數卡車生產企業的發動機、變速箱、底盤等專業總成，多依賴於國外技術，自主開發和突破難度較大。原因在於，一方面我國專業技術基礎薄弱；另一方面我國在冶煉、鑄造、機械加工等方面整體技術和工藝水平發展緩慢。另外，整車廠生產流程、標準以及品質保證等方方面面，也都存在不小的差距。
②排放升級困難多。國內卡車國三、國四、國五升級越來越快，甚至近期有地區稱提早進入國六時代，用戶買車、換車的週期更短。同時，不少地區迫於環保治理的壓力，提出加裝DPF，這對於車企和用戶來說無疑是一筆較大投入。總之，迫於排放壓力釋放的換車潮，雖實現了短暫的銷量提升，卻使車企在變革升級過程中付出較高研發、推廣應用等成本，況且每一次排放標準升級都需要跨越不少技術門檻，難度也越來越大。
③適應市場時間長。我國物流業發展迅速，用車需求呈現多元化特徵，個性化趨勢明顯。車企在需求變革中，緊跟潮流，順應發展。不過，目前卡車產品開發生產應用週期較長，一款產品從開發到批量上市，要經歷2-3年時間。不僅如此，產品前瞻性設計，企業對用車需求預判和把握，都尚存在大量風險性。
④無人駕駛迎機會。在互聯網智能化時代，車企在生產經營管理各方面，都意味著升級變革。近兩年，人工智能、互聯網技術進化速度加快，卡車產業在市場開發、供應鏈變革方面都面臨轉變，突破老模式、技術瓶頸變得越來越緊迫，無人駕駛恰巧提供了一個機會。
中國無人駕駛將開出“高鐵時速”
同發達國家相比，國內傳統內燃機技術及相關核心部件存在不小差距，補齊短板非一日之功。但無人駕駛不同，它或成為車企突破瓶頸，需打開的另一扇窗。
（中國重汽無人駕駛電動卡車在港口試運營 圖源：網絡）
①研發測試與世界同步。這幾年，國外自動駕駛汽車上路測試的新聞一度引發人們關注。而在智能網聯汽車道路測試管理規範出臺前，我國先後許可了北京、上海等城市開展測試。今年3月份，獲得首批試驗牌號的百度無人駕駛汽車已在北京完成路測。
研發層面，一方面，一汽、重汽等相關車企在幾年前相關研發工作即已展開；另一方面，一些技術型企業如百度、高德等也已積累資源，涉足這一領域。從這一角度看，國內外車企幾乎處於同一起跑線。
②政策法規同國外並駕齊驅。除開放道路進行自動駕駛實驗外，交管部門必須調整相應的規定，以適應路面測試要求。我國智能網聯汽車道路測試管理規範的出臺，正是對自動駕駛上路測試相關方面進行的明確規定。
國外，特別以美國為例，2017年9月，眾議院表決通過的《自動駕駛法案（Self Drive Act）》為各州發展自動駕駛汽車掃除了障礙。雖然各州之前也有相應規定，但這一規定更規範和具普適性。該規定比我國出臺合法方案時間更早，但對於自動駕駛測試的安全性等要求大體方向相同，可以說這方面基本沒有和我國拉開較大差距。
③技術資本市場已多方推動。行業專家指出，自動駕駛卡車的開發與應用涉及互聯網、智能化、大數據等多項技術，以及供應鏈各方主體參與，並非僅車企或科技企業一家能夠完成。正因如此，介入自動駕駛卡車領域的既有車企，也有投資機構推動參與的科技企業，BAT相繼入局自動駕駛汽車領域就是典型例子。而物流信息化服務商G7近期宣佈聯合蔚來資本、普洛斯共同開發自動駕駛卡車這件事，更是為自動駕駛卡車這股洪流注入新的力量。
有制度許可、法規約束，加上技術、資本的支持，自動駕駛卡車可說到了提速向前的時刻，有行業專家坦言，中國在自動駕駛上要開出高鐵速度，有望成為世界領先。
普及L4或要繼續再等更長一段時間
儘管萬事俱備，但對自動駕駛卡車來說，依然要面對一些難題。或許沒有更長時間的積澱，恐怕不能實現L4及以上級別的自動駕駛卡車的“普及於市”。
（國內卡車自動化程度不斷提高 晨瀟/攝）
①安全性成為頭號難題。最新數據顯示，2016年我國道路交通事故864.3萬起，死亡人數約6.3萬，年死亡人數高居世界第二位，大型貨車事故致死概率更高。因此，安全永遠是第一位。
而美國，3月份再次發生自動駕駛汽車事故致死案，使人們對自動駕駛這個猛虎更加敬畏。所以，不論科技公司還是車企，最大限度避免安全事故是其首要使命。
G7 CEO翟學魂表示，目前G7通過安全機器人監控司機以及車輛行駛速度、狀態等項，可將安全事故下降75%以上。不過，這一說法需要在道路測試中加以檢驗。
②數據積累並非一朝一夕。有卡車技術專家表示，對於自動駕駛的數據積累來說是急不得的。系統需要經過一定時間的學習，才能夠及時處理一些突發情況。
比如，自動駕駛卡車遇到行人過馬路，要通過傳感器等收集道路信息，對人數、距離、行走速度等數據進行分析計算，進而做出調整速度或者適當剎車避讓的決定和操作。
這一過程，需要系統不斷測試和完善，如果系統做不到及時反應處理突發情況，也就無法達到L4級及以上的程度。
③技術法規完善尚待時日。雖然國內外已發佈自動駕駛相關法規，但目前只是針對測試、開發、推廣等相對更基礎性的要求。例如，從車輛、技術、環境等進行要求來看，自動駕駛卡車行駛在相對更封閉的空間，如港口、場站、固定高速公路路段適應性更強。
隨著這些應用領域不斷被開發和普及，相應的問題也將逐漸暴露，那麼技術、法規層面的突破和完善也要立即跟上，但這仍然需要一定的時間。
④普及L4時間上或很遙遠。測試、技術提升、法規完善，需要多久？有人說是三五年，有人說到2025年這些問題都可迎刃而解。以2025年算來，距今尚有7年時間，卡車司機是否不必杞人憂天？
記者認為，從自動駕駛技術發展成熟，到產業鏈形成規模或許時間較快，但一項偉大的發明創造若普及於世，並非只是時間問題，重要的還有勞動關係問題。當自動駕駛卡車走上碼頭的那一刻，有多少傳統的卡車司機即將失業？當真自動駕駛卡車還會轉化出更多適合司機的工作崗位嗎？
（無駕駛室的解放卡車 資料圖）
如果自動駕駛卡車顛覆的僅僅是技術，提升的是效率，當然無可厚非，但如單憑自動駕駛卡車掀掉卡車司機的飯碗，我們還將面臨更大的就業問題。3000萬司機生計問題怎麼解決，同樣也需要時間來解決。這樣看來，作為卡車司機當有所準備，畢竟，無駕駛室的自動駕駛卡車都已在到來的路上了。
閱讀更多 小R說車 的文章
