如今，没有人会怀疑，在不久的将来，机动化驾驶会产生一个无法估量的宏大商场。
当终点的横幅那么亮的时候，赛道就变得特别拥堵。在过去的几年里，无论是主要的保守汽车制造商，还是各种高科技权威供应商，都抱着军备竞赛的心态在汽车化的道路上狂奔。
但是不知道你能不能防住。也许在高科技媒体的过渡性洗礼下，当我们在辩论机动化驾驶的时候，我们在辩论乘用车的机动化驾驶。然而，实际上，共青团和少先队早就做好了战斗准备，并肩奔跑在各行各业。
比如根据个体场景:有人盯着乘用车商城，有人看着商务车商城；有的人故意让机动车辆穿过繁华的街道，有的人故意让机动货车在高速公路两端交易，大概是在港口等港口的低速封锁中默默耕耘；有的人专攻大都市，有的人在争农田…简而言之，机动车行驶所造成的陌生人的安康，将是此刻群众不易注意到的一幕。
举个简单的例子，物流。
即使你看过《集装箱改变世界》，你也会明白，在20世纪陌生人纷繁复杂的创作中，集装箱必须占有一席之地。它规范了陌生人的物流系统，产生了巨大范围的财务和收款效应，忽略了货物从A地到B地的运输成本，最终成为全球交易爆发的基石。从那一刻起，物流风格也被视为全球交易的毛细血管。
虽然目前很难有任何物流技能等同于集装箱，但幸运的是，时尚行业在经历了人工消耗、停滞和机动化阶段后，在人工智能、大数据和云计划等前沿技能的启发下，正在加入调整各种保守高科技和新兴高科技的智能化阶段。无论是运输、仓储还是配送步骤，都有你熟悉的各种黑高科技加持。比如运输这一步，物业部门专门做了一个结论:机动化驾驶会对财务成本和配送效率有很大贡献。
嗯，在我看来，因为离开了媒体的聚光灯，2B范围内电机驱动的探索和超越似乎有些被低估了。
当电机驱动遇上高速铁路
先说高速货物运输的场景。
在以往的直觉中，电机驱动率先落地的场景，大概会与“共享理念”相契合。你大概很熟悉下面这个想法:在APP上预约，一辆公交车会开过来，把你送到指定地点，你下车，它会开过来接下一单。在人们的期待中，共享机动公交车可以大大提高社会功效(95%的私家车都在使用)，革新自然情境，甚至突破工业时期准备的枷锁，重新诠释大都市居民的自决权。
当然，我确信上述美好的风景终将成为现实——但说到贸易落地的速度，共享的形式，甚至所有乘用车商场，那就不一定是美好的生活了。近年来，房地产领域似乎正在改变自己的共鸣:一般来说，商用车的交易速度将快于乘用车，在许多人看来，机动卡车的量产速度将快于私家车。在最近的GMIC上，我听到智加高科PlusAI(硅谷无人驾驶公司)副总裁付强提出，当电机驱动遇上高速铁路，将会简单地改变货物运输的现状，让这个相对僵化的行业变得更加高效、财务稳定。
这也就不难理解了，即便乘用车最大的属性无非就是外国的东西，但卡车更像是昂贵的“消费品”。颜色的不同会让后者对电机驾驶技能有更迫切的需求。因为货运行业往往只关心两个目标:稳定和资金，这个零点对于电机驾驶技术来说不是问题。
说话技巧第一，妇孺皆知，人工智能的完善需要数据的支撑，堪比大都市的“网”路。货车在高速公路上“直线”行驶，路况简单，对面封锁。这种从A到B的重复路由将防止数据被过度稀释；另一方面，因为是更“消耗性的东西”，卡车的用户不必像乘用车一样迷茫，对算法的要求更低，更有利于量产。
货运公司拥抱汽车的真正原因是，它可能会大大贬值其资本。成本低，资金高(人工资金多)是货物运输范围内最大的痛点。而华夏财经的快速繁荣，早已使其成为物流运输大国。华夏有700多万长途重卡，1600万重卡司机。物流业总量占GDP比重接近17%，铁路运输占70%。有人算过一笔账，主线只有1600万。除去人工成本，燃油消耗在干线运输成本中也占有很大比重，电机驾驶技能的应用有望降低15%左右的燃油消耗成本。
当然，妇孺皆知，机动驾驶可以大大提高铁路稳定性，这一点在高速公路上尤为迫切。在中国，卡车司机疲劳驾驶引发的交通事故屡见报端，而汽车驾驶无法生存的话题，能给物流货运带来更稳定的操控。
原来，正如人造智能学者塞巴斯蒂安·特隆(Sebastian Tron)所总结的那样:“驾驶事故是年轻人牺牲的第一杀手，所有那些事故都仅仅是由于薪酬短板而不是僵化的障碍造成的；在机动化驾驶的帮助下，我们还可以将高速铁路的装载能力提高两到三倍——通过优化车辆的位置，它们可以在狭窄的单行道上近距离隔离行驶，从而消除高速铁路的拥堵。”
其余值得一提，暂时可见，策略相当有利。商务部等五部门在《商贸物流繁荣“十三五”规划》报告中指出，要巩固商贸物流信息化建设，实施人工智能等先进递进技能，探索繁荣消费智能的物流生态体系。让汽车驾驶在人民财经的中心属性范围内释放更多的后劲。
单个场景的着陆
点到一点:行动是未来智能物流的关键环节，率先落地的机动商用车商城后劲十足。
走到幕后是各大厂商的首创:无论是保守的汽车公司戴姆勒，互联网权威谷歌，还是高科技新贵特斯拉和奥托(6.8亿美元被优步收购)，都在电动卡车的标的上有结构。而且其他AI的范围也特别符合商场的宏大，让第一届共青团和少先队有资格和大公司共舞。
值得一提的是，在很多人看来，相对于未来乘用车商场的宏伟规划，当局只是把商用车作为对冲危害的二线，发展精神大多符合乘用车的干线——这意味着，机动商用车更像是那种“边缘创新”。像智加高科PlusAI这样的创业公司更有可能赢得通关，赢得美利坚合众国加州的一家企业。他们仍然很快控制了高精度地图的制作。鉴于深度学习的感知、道路准备、围堵等L4级全移动无人驾驶先进技能，他们有能力为厂商提供一整套可以商业化的处置方案，激发了不同场景下机动化驾驶的落地。
比如一个特殊的场景:一个港口。
即使说人力成本高，伤害系数高，做事处境苦，是铁路货运范围内的三大壁垒，那么这三大壁垒在高温高盐高海风的港口无疑会成倍增加。正因为如此，港口的集装箱卡车也需要与电机驾驶技能相连接。
本来和铁路是一致的。随着我国进出口交易连年日益繁荣，港口、口岸的物流压力倍增，需要高效、稳定、精准运行的24小时口岸。对无人驾驶交通工具的需求尤为迫切。而港口的集装箱机动货车，不妨在很大程度上解决司机不足的问题，大大贬值港口运营资本，提高运营效率。
这个港口正在进行机动化。比如不久前的青岛港集装箱码头，采用L4驾驶风格的商用重卡J7，在不开车的情况下翻身做事，成功进行了包括电机装车、驾驶、转向、停车、卸货等一系列重点港口标准作业。，成为港口真实消费条件下的首个商用车野外作业。行动第一汽车公司的战略合作伙伴PlusAI为颁布周转J7提供了独家无人驾驶技能协助。
不简单。这是妇孺皆知的。港口门座起重机的布置和结构(部分吊臂空间距小于10cm)决定了货车必须准确停在吊具下，前后缺陷不得超过5cm。此外，桥式起重机的钢笼结构还会将横幅围起来，可以引导卫星导航系统彻底定位，降低城市精准停车的难度。为了理解低速前提下的精确定位问题，PlusAI还经过了和谐的视觉算法的深入研究，利用车道线检测、LIDAR(激光探测与测量)、SLAM(即时定位与地图构建)等方案控制转弯J7，将停车缺陷遏制在正负2cm内。
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值得一提的是，在很多人看来，相比于在“无人工厂”里来回穿梭的口袋大小的机器人，港口上无人重卡的忽明忽暗和移动，本来就更具有视觉上的斗气。
总之，并不难创造。无论在高铁还是港口，除了媒体上“电机驱动+物流”的聚光灯外，运输效率的变革已经落实，成为电机驱动范围率先落地的商业使用场景。
李北辰/文
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