疫情之下，“無人”概念意外迎來2020年的第一縷曙光。
在人們被迫“宅在家”的日子里，無人車助力疫情的相關短視頻在抖音悄然“走紅”，畫面上，一輛印有“京東物流”Logo的無人配送小車在武漢青山區吉林街上“來去自如”，穿過建設二路路口后，最終將物資順利運達至武漢第九醫院。
京東之外，華為、高新興、馭勢科技、智行者、新石器、普渡科技等眾多企業也參與到了這場助力賽當中——全民“抗疫”背景下，屬于他們的無人車正在武漢乃至全國各大城市和醫院中，為當地居民提供消毒、送餐、物流、測溫等服務。這也標志著，無人消毒車、無人清掃車、無人配送車等車型第一次真實走進普通百姓生活中。
眾多網友評論：科技改變生活。但“炒”了許久的無人車之所以能在關鍵節點提供服務，很大程度上是因為以上車輛均屬于限定場景的自動駕駛車，速度較低，周圍環境更簡單。
所謂的限定場景即具有地理約束的特定區域。目前，為疫區提供服務無人車的工作場景均為醫院、小區等封閉/半封閉區域，異常情況出現頻率較少。而至于一些公共道路上的部分應用，也是由于疫情期間車輛行人稀少，理論上接近園區半封閉場景所致。另外一個事實是，如京東物流小車等在公共道路行駛的無人車，其配送距離不會太長(數百米)。這一切因素疊加給了無人車“大展身手”的好機會。
另一層面而言，自動駕駛車在疫情之下的及時應用，也彰顯著這項技術的迅速發展與落地可能性。如今，港口、園區、機場、礦區、停車場等限定場景自動駕駛技術正逐漸趨于成熟，處在試點運營與商業化的中間階段。其最初的試點運營，則可追溯至兩年前。
站在2020年的節點向后看，億歐汽車認為，限定場景內自動駕駛或將在三年內進入一個新發展階段。
新發展機遇
按照以往印象，大多數人認為自動駕駛是屬于乘用車的專有名詞：在手機APP上輕點，無人車片刻駛來，運載乘客自動行駛至目的地。這不僅是多數人腦海中對于自動駕駛車的理解，也是此前資本市場對RoboTaxi加碼布局的未來愿景。
但當資本市場環境趨于嚴峻，RoboTaxi自身發展瓶頸也逐漸顯現——技術實現難度大，遲遲難以規模落地，真正盈利還需要經歷很長一段時間，其受青睞度自然隨之降低。據億歐汽車觀察，過去一年，RoboTaxi領域的融資事件和融資額普遍減少，相反，諸多限定場景自動駕駛領域的企業都在去年完成新一輪融資，包括慧拓、踏歌智行、希迪智駕、易控智駕等專注礦區場景的企業，及主線科技、新石器等在港口和園區應用的企業。
資本的態度反映著行業的市場前景和企業的商業化希望。“自動駕駛需要結合場景應用來實現。”慧拓CEO陳龍曾對億歐汽車稱。縱目科技副總裁陳超卓也曾于2017年在北京車聯網與智能駕駛論壇中表示，自動駕駛成熟度應該從自動駕駛分級和地理圍欄(Geofence)兩個維度來分析。在他看來，無/少人、低速的場景下的自動駕駛技術能更早成熟。這正是限定場景自動駕駛的顯著特點。
與開放道路場景相比，限定場景車輛行人的種類數量少，對激光雷達等感知設備依賴性降低，自動駕駛解決方案整體成本隨之下降。同時，由于自動駕駛車輛在限定場景下的行駛速度較慢，其決策壓力也變小。如果在行駛過程中不幸出現問題，車輛也能夠及時靠邊停下來，增強駕駛安全性。
此外，由于限定場景的地理約束性屬性，自動駕駛汽車所遇到異常情況范圍相對可控，極端案例(corner case)較少，降低了技術研發的難度。因此，相對于較開放道路場景而言，自動駕駛技術將在限定場景中更快成熟，也將率先迎來商業化。
目前，主線科技、踏歌智行、慧拓、智行者、馭勢科技、新石器等企業均已在礦區、港口、機場、園區等場景實現試點運營。通過與業內人士交流，億歐汽車認為未來三年內該場景的試點范圍將規模化擴大，五年左右將實現商業化運營。
站在未來，三點變化
隨著限定場景自動駕駛逐漸由試點走向商業化運營，相關企業也將發生相應變化。億歐汽車通過與多位行業人士交流得知，目前限定場景自動駕駛處于商業化前夜，未來相關企業之間的競爭重點將由技術轉向運營。
首先，自動駕駛產業零部件成本將進一步降低，供應鏈將進一步成熟。2020年初的CES上，自動駕駛激光雷達堪稱“百花齊放”，成為展會的一大看點。速騰聚創、鐳神智能、大疆、禾賽科技等企業紛紛展示自家最新產品。目前來看，已經有多家企業的產品在穩定性能的同時將價格下探至一千美元左右。為保持精確性和安全性，限定場景自動駕駛仍需激光雷達的輔助，而這一無人車必備套件的低成本和高性能，將與自動駕駛商業化相輔相成。
激光雷達外，合適的線控底盤也是實現自動駕駛的基礎套件。隨著技術發展，自動駕駛線控底盤作為獨立供應商的角色在2018年左右開始逐漸清晰。在限定場景自動駕駛下，低速電動車企和乘用車企都在嘗試進入該市場。與此同時，某些機器人企業也在做相應嘗試。
其次，在向大規模試點應用的演進過程中，限定場景自動駕駛的車輛將更接近產品態——性能足夠穩定、成本相對低、具有較強的場景復制能力、與運營平臺良好結合。這四點也被業界認為是自動駕駛落地的關鍵因素。自動駕駛解決方案提供商將從專注技術發展，轉而更關心企業的運營和服務能力。
“不要指望自動駕駛技術解決所有的問題，有些技術解決不了的問題可以通過運營來解決。”白犀牛CTO夏添曾對億歐汽車表示。與開放道路場景相比，自動駕駛車在限定場景下遇到的極端案例(corner case)相對較少，實際路測和試運營過程中，機器能夠及時收集問題，在盡可能短的時間內學會解決方案，如此反復，其應對異常情況的能力得以增長。
為增加安全性，大多數專注于限定場景的自動駕駛企業都為車輛配備了遠程接管系統。在外賣員、物流司機等職業消失的同時，自動駕駛遠程接管員、自動駕駛運維員、自動駕駛平臺管理員等新型崗位將隨之出現。
與此同時，限定場景的自動駕駛企業的競爭態勢也將從技術競爭轉向運營競爭，以求最大程度契合用戶需求。
