對整個商用車乃至物流行業來說，自動駕駛技術的發展帶來了巨大的機遇。目前，各大商用車企都在忙著布局，進行無人駕駛技術的研發及道路測試。
在物流行業，滿幫作為國內體量最大的車貨匹配平臺，同樣時刻關注著智能駕駛領域。
滿幫集團智能駕駛事業群總裁唐天廣
日前，記者在廈門采訪到了滿幫集團智能駕駛事業群總裁唐天廣，在采訪中他展望了無人駕駛的未來前景，并詳細介紹了滿幫在無人駕駛方面的戰略部署。
滿幫為何布局自動駕駛
滿幫擁有一張龐大的干線物流網，上面有近600萬的卡車駕駛員，150萬貨主，除了合同物流，95%以上的物流需求都體現在這個平臺上。
因此，滿幫可以告訴駕駛員去哪兒拉貨最合適，這是滿幫集團在目前的物流體系下獨特的優勢，它是依靠大數據和AI算法進行全網最優調度。
但技術的發展最終會代替或部分代替人類的工作，自動駕駛技術也是同樣。再加上目前年輕人從事運輸行業的意愿越來越低，因此，滿幫未雨綢繆布局自動駕駛，最終由自己來做運營商直接調動車輛完成運力資源的合理配置。
唐天廣強調：“滿幫布局自動駕駛，目的是提高效率，做真正的智慧物流。今天中國的經濟是不平衡的，從上海到成都的車可能是10萬輛，但是從成都回到上海只有4萬輛。我們希望未來做一個智慧物流，使得所有卡車的空駛、亂跑降到最低，使得運行效率變得最高，在線時長變得更長。”
布局無人駕駛的三大戰略支點
每個公司都有自己的能力邊界，滿幫非常清楚自己更擅長扮演一個運營者的角色，負責去為無人車隊組織貨物，做全網調度;而智能車輛生產以及L4級別的自動駕駛解決方案則需要尋找合作伙伴來完成。
為此，去年滿幫、智加科技、一汽解放就自動駕駛卡車項目達成了戰略合作，隨后英偉達也加入其中。
支點一：和車輛生產商合作
卡車的線控比乘用車更復雜，而且遠不如乘用車成熟，在商用車領域的自動駕駛進程中，車輛生產企業在所起到的作用要比乘用車重要的多。因此，滿幫將與整車生產企業進行深度合作當成布局自動駕駛的三大戰略支點之一。
唐天廣表示：“現在的無人駕駛卡車大多是后裝或者改裝出來的，無法實現量產并達到安全標準。”
“未來大規模投入使用的無人卡車，一定需要正向開發，從設計之初車輛就包含無人駕駛的模塊和功能，而這需要數年的時間以及上百億的投入，只有具備雄厚實力的卡車生產制造企業能做到，因此滿幫選擇跟一汽解放進行戰略合作。”
不僅如此，和卡車生產企業合作，可以給滿幫帶來很多的生態合作伙伴。一汽解放和英偉達、博世、Continental等企業都保持這良好的合作關系。
在自動駕駛領域，這些原始設備制造商也會發揮非常重要的作用，例如電子助力轉向，目前只有博世和采埃孚可以做到。
支點二：投資L4級自動駕駛解決方案
無人駕駛技術門檻非常高，需要非常強大的系統、平臺和算法，因此在合作體系中需要引入智加科技這樣為L4級自動駕駛提供整車解決方案的公司，其在單車智能方面會做很多的工作。
據了解，智加科技近幾年一直在做無人駕駛的道路測試，在美國有4臺車測試車在運行，在中國也有4臺，去年智加還拿到了中國首張營運自動駕駛路測牌照;
在研發過程中，智加成功地把感知、規劃、決策、控制集大成為一體，是推動無人駕駛科技發展的龍頭企業之一。
去年，滿幫完成了對智加科技的投資，雙方也在11月8日宣布達成獨家戰略合作，智加將成為滿幫在無人駕駛領域的獨家L4解決方案合作伙伴，這也是其布局無人駕駛的第二大戰略支點。
支點三：高精度地圖數據采集
滿幫與智加以及解放的合作，旨在為自動駕駛車隊商業化運營以及全國長途重卡的智能化改造賦能，推進干線物流場景的自動駕駛產業落地，提升單車智能只是其中的一個部分，高精度地圖數據采集也是合作的一大重點，也是滿幫布局自動駕駛的第三個戰略支點。
“高精度地圖和L4解決方案是一對孿生兄弟，離開了誰都沒有辦法實現自動駕駛，尤其是當你想要把自動駕駛擴展到更多更復雜的運營場景的時候，僅靠單車智能是不夠的，需要智能環境一起配合，將定位精確到厘米級別，才能保證安全。”
“因此，高精度地圖和定位，未來會成為自動駕駛生態中非常重要的一環。”唐天廣說道。
以場景反向推動L4級產品設計
結合滿幫的運營需求，唐天廣設想自動駕駛在隨后3-5年中，將會在干線物流場景中實現，這也是滿幫目前正在努力的方向。
他說：“一個車隊，頭車由駕駛員駕駛，領著后面幾臺車做跟隨，這樣就可以把卡車所需要處理的很多復雜場景給解決掉，車輛具備自動巡航、自動剎車、緊急制動、車道保持及基本變道功能就足夠使用。”
唐天廣描述的這種場景，車輛做的是一個L3級到L4級之間的自動駕駛，而非完全開放式的自動駕駛。
在未來很長一段時間內，這都將是自動駕駛的常態，因為依靠車輛的智能化難以應付所有的環境，想要實現完全的自動駕駛，需要環境智能，需要政策法規自上而下的支持、貫徹，這必將是一個漫長的過程。
但無論如何，當技術足夠成熟時，自動駕駛作為更高效的生產方式，必然會得到推廣。
因此，唐天廣認為現在的當務之急是需要為自動駕駛定義更清晰的產品，將技術的發展和應用場景結合起來，反向推動L4級產品的設計，先在固定場景中實現自動駕駛商業化落地，一步步走向完全自動駕駛的終極目標。
