「L4 級自動駕駛企業未來主要競争對手将是以造車新勢力為代表的車企。」
以往自動駕駛企業常被看作是車企的供應商，但随着行業變革和發展，部分 L4 級自動駕駛企業，也開始躬身進入造車領域，站在産業鍊的中心。
同時，業内逐漸形成一種新的共識，L4 級自動駕駛技術将率先在卡車物流場景實作商業化量産落地。
在此背景下，前小馬智行副總裁趙睿璇聯手 Waymo 技術大牛王清洲于 2021 年 8 月創立行猩科技，聚焦于 L4 級自動駕駛電動卡車物流的商業落地。
行猩科技将自身定義為卡車新勢力，堅持走造電動車+自研自動駕駛發展路線。其造車方式類似于滴滴與比亞迪聯手打造的 D1，最終目标也并非賣車，而是進行物流營運。
成立之初，行猩科技就完成了數百萬美元融資。成立 8 個月後，行猩科技聯合車企在産品端釋出了一款 L4 級自動駕駛純電廂式貨車 Apebot I。
這款車型采用了行猩科技的電動線控底盤和 L4 級别自動駕駛的前裝量産方案，預計明年初實作量産下線。
01
卡車+物流，比乘用車營運市場更大
按照場景劃分，自動駕駛有三個萬億市場：
無人出租（Robotaxi）
無人卡車（Robotruck）
智能汽車 Tier1
其中，無人卡車主要應用除了港口，礦區場景之外，最大的市場是公路運輸。
行猩科技主要聚焦公路物流場景，這是一個10 萬億規模的市場。
選擇以自動駕駛卡車物流領域為切入點，趙睿璇告訴我們三點原因：
首先，從營運角度，物流是比乘用網約車更大的市場。
安信證券通過測算顯示，2030 年國内的乘客總裡程有望達到 10 萬億公裡，Robotaxi 的滲透率有望達到 6%~22%，單價在 2 元/公裡。
綜合來算，2030 年 Robotaxi 的出行市場規模有望達到1.2 萬億~4.4 萬億元。
相比之下，據億歐智庫測算，僅在 2021 年中國公路貨運市場規模就已達到5.85 萬億元。
國家統計局資料顯示，2020 年中國社會物流總費用為14.9 萬億元，其中運輸費用占比 52%，作為公路貨運大國，中國公路貨運量占全社會貨運量比例長期在 75% 以上。
同時，相關資料顯示，2020 年，全國擁有公路營運汽車 1171.54 萬輛，擁有載貨汽車 1110.28 萬輛、15784.17 萬噸位。其中，普通貨車 414.14 萬輛，專用貨車 50.67 萬輛，牽引車 310.84 萬輛，挂車 334.63 萬輛。
一般來說，國内卡車基本上都是營運車，對成本非常敏感，需要自動駕駛降本增效。
其次，卡車的電動化略晚于乘用車，是一個好的切入點。
行猩科技所堅持的一個核心觀點，就是自動駕駛一定需要在電動車平台上。電動車無論是在底層的電能布局、網絡通信、電子電氣架構，還是線上性控制上，都比燃油車有明顯優勢。
目前，歐美部分公司的電動卡車已經實作小批量量産或上市階段，但國内卡車電動化發展相對緩慢，這對于初創公司而言，是一個非常好的視窗機會。
最後，在 L4 級自動駕駛場景下，貨運物流會比乘用車更快落地。
高速物流是一個半封閉場景，沒有紅綠燈，人車混行和複雜的路口沖突點。高速場景不會面臨目前 Robotaxi 遇到的大量城區複雜長尾 corner case。
即使是在城區内稍複雜的場景，貨運的路線路徑也相對固定，這使得算法設計不會因過多的長尾問題而變得特别複雜，更好的支援資料驅動的算法架構，和循序漸進的落地方式。
貨運物流市場規模足夠大，比 Robotaxi 更快商業化落地，這也使得衆多玩家将目光聚焦在該賽道，包括 Waymo、Aurora、百度、小馬智行，滴滴等都開始切入幹線物流市場。
與這些玩家相比，行猩科技雖是一家成立不久的初創公司，但從成立之初就切入造車，雖然挑戰大，但卻是一個比單純做自動駕駛想象空間更大的市場。
02
造車+自動駕駛，實作軟硬體一體優化
行猩科技整個業務發展模式，可以簡單了解為造車+自研自動駕駛系統，組成自己的物流營運車隊。
為什麼要造車？
用趙睿璇的話來說，就是自己定義硬體，可以幫助軟體進行更好的優化。
Alan Kay 曾說過：真正認真寫軟體的人應該自己做硬體。這句話被喬布斯在 2007 年第一代 iPhone 釋出會上發揚光大。
谷歌當年隻想做安卓系統适配所有手機，但每次更新功能，都需要跟所有機型适配，這無疑給團隊增加了很多困難。
反觀蘋果，隻需要适配自身硬體裝置，反而能夠在軟體系統上優化的更好。
車本身零部件結構就比手機複雜，自動駕駛系統要實作對整車車身控制，就需要與車身進行深度适配。
是以，自動駕駛系統很難做到完全的普适性，即使是獨角獸企業，最後也隻能在一兩款車上進行深度綁定，才能更好的優化算法。即使這樣還經常需要在技術上妥協，才能夠配合車企和 Tier 1 的産品規劃。
此外，電動車與燃油車在結構上的最大差別在于動力系統和能源供應系統，電動汽車采用電池、電動機、控制器及相關裝置替代了原有的内燃機和油箱。
一般來說，普通燃油車的零部件數量大概是 3 萬個，汽車電動化将減少一半零部件。這使得電動車的産品标準化程度更高，行業準入門檻更低。
這也讓行猩科技在對汽車産品進行需求定義時，難度系數呈數量級下降。
在造車方式上，行猩科技選擇與代工廠合作，但前者在核心的三電系統、線控和計算平台定義、自動駕駛系統和軟體等方面，具備完全的掌控權。
行猩科技已推出首款量産車Apebot I：
這是一款 4x2 的廂式貨車，車貨總重 18 噸，貨箱長度為 9.6 米，貨箱容積最大做到 67 立方，是目前物流省内跨城最常用車型。
該車采用領先的內建式電驅後橋方案，同時應用了高速工況定制的液冷電池系統，實際滿載續航達到380km，可以滿足大部分跨城運輸需求。
行猩科技表示，Apebot I 是目前全球第一款L4自動駕駛前裝的純電動車型。
目前 Apebot I 正在進行量産前的各種驗證測試準備，預計将于 2023 年 2 月量産。這也是卡車真正意義上全球首款打通電動與線控的底盤。
行猩自研的軟體控制算法與先進的 E/E 架構，讓電機與電液轉向和 EBS 系統配合更為精準和流暢，來更好實作自動駕駛對執行單元的控制。
為了更好的兼顧造車和自動駕駛系統的研發，行猩科技内部有兩個完整獨立的團隊：
CEO 趙睿璇此前為自動駕駛企業小馬智行副總裁，曾任 Facebook 大中華區遊戲業務總經理，并在新浪微網誌、聯想集團等企業擔任高管。
在小馬智行期間，完成了包括豐田在内的多家車廠及 Tier 1 的商業合作與融資，并帶領卡車實作國内最先的高速物流場景落地營運。
自動駕駛團隊：以CTO 王清洲為主，其是前 Waymo 構架部門技術負責人，曾在谷歌機器學習研究院長期擔任技術負責人。畢業于清華大學自動化系，2011 年進入谷歌美國總部，2017 年加入 Waymo 構架部門，在職期間負責多個無人車核心技術研發。
整車團隊：以整車工程副總裁馬俊野為主，其在整車研發行業有近 15 年經驗，曾任小鵬汽車底盤總監、北汽底盤部部長等職。
行猩科技在美國矽谷和中國上海均設有技術研發中心，團隊成員均來自谷歌，Pony.ai 小馬智行，高通，小鵬汽車，博世，采埃孚等行業頭部公司。
行猩科技的終局目标，則是要搭建高效的無人電動運力網絡，全部自動駕駛車隊自主營運，提供成本極優的運輸方案，主要客戶群體也是各大物流公司或貨主。
03
搭載 3 顆固态雷射雷達
以視覺為主的多傳感器融合系統
趙睿璇認為，未來卡車的終極形态将是把駕駛室去掉，僅有一個電動底盤搭載一個箱體，最後核心差異則還是展現在企業的自動駕駛能力和軟硬體優化能力上。
這也是行猩科技的優勢所在。
造車，讓行猩科技具備自主定義硬體能力，基于對自動駕駛多年的行業經驗，一方面其快速定義和研發适合的自動駕駛硬體，并結合整車工程實作硬體前裝方案。
另一方面，則在于其自動駕駛系統能夠與自主定義的硬體系統進行适配，進而實作更好的優化疊代。
具體來說，在硬體層面上，行猩科技 L4 級自動駕駛卡車系統基于多傳感器深度融合，包括 9 顆攝像頭，3 顆毫米波雷達，以及 3 顆固态雷射雷達，可以覆寫前向 250 米，及後向 150 米的區域。
當然，行猩科技的整個系統架構并不是完全依賴雷射雷達，更多的是以視覺為主，雷射雷達則是起到安全備援的作用。
這裡就要重點說下行猩科技自主研發的算法感覺系統APANet。
APANet 是一個多任務神經網絡架構，是一個集障礙物檢測、車道線檢測、前後景語義分割、圖像深度估計、鳥瞰視角（Bird』s-eye view）的目标檢測和車道線檢測等多個功能于一體的神經網絡。
APANet 中的攝像頭可以給整個系統帶來更豐富的細節資訊，通過最先進的算法，可以直接檢測出相機視角的障礙物 3D 位置，同時可以通過神經網絡隐式的學習 2D 到 3D 的投影關系，在 BEV 空間中融合多相機的特征，以學習出周邊環境和障礙物的準确位置資訊。
而雷射雷達則是通過實體點雲，提供了豐富的位置資訊，APANet 中的雷射雷達可以在前視圖和俯視圖等多個視角學習出精準的障礙物資訊。
同時，雷射雷達的特征引入了圖形的語義資訊後，對行人和小物體等具有更好的分類能力，而視覺特征在引入了雷射雷達特征之後，能提升對少樣本資料的召回率。
最為重要的是，行猩科技的 APANet 感覺算法完全不依賴高精地圖，其可以實時識别車道線和交通牌等地标，這些資訊能幫助行猩科技的定位系統在不需要雷射雷達和高精地圖比對的情況下，僅依靠 GPS、低配 IMU 和視覺特征就能實作自車定位。
不依賴高精度地圖還有三個好處：
不受高精地圖的限制，在任何 ODD 範圍都可以行駛；
減少了高精地圖采集和維護的巨大成本；
車載系統計算平台中不需要針對高精地圖預留巨大的記憶體空間，同時也大大降低了對導航定位系統精度的要求，大幅降低車載系統和傳感器的成本，更适合量産。
從車到自動駕駛系統，對于行猩科技而言，自動駕駛系統的軟體疊代和優化，仍然是未來競争發展的關鍵，當定義好硬體之後，對于其軟體的優化疊代，将更具有優勢。
04
造車，L4 技術落地量産的必由之路？
目前，自動駕駛企業是否要造車，一直是行業熱點話題。
早期 Waymo 曾推出過一款小型兩座原型車，但後續因乘用車投入成本高等原因，其并沒有繼續自主造車計劃，而是轉向向車企訂購車型，自己進行改裝路線。
目前，包括通用旗下的 Cruise，亞馬遜收購的 Zoox，都已經公布了自主造車計劃，滴滴此前也被爆出要自主造車，内部造車業務代号「達芬奇」。
Zoox 自動駕駛原型車
造車，對于 L4 級自動駕駛企業而言，無疑是一條實作 L4 技術上車的另一種思路，能夠幫助這些企業更快實作 L4 技術商業化量産。
而相較乘用車，卡車因為其非承載式車身的靈活結構和對造型内飾的低需求，造車研發和産線的投入要低很多。未來無駕駛室的新車型将進一步降低造車難度。
一般來說，L4 級自動駕駛企業的商業化有三種路徑：
造車+自研自動駕駛系統；
不造車，隻做自動駕駛系統，自己營運車隊；
做 Tier 1，為車企提供自動駕駛系統；
目前業内選擇進行造車的 L4 級自動駕駛企業，除行猩科技之外，還有圖森未來在國内組建成立的圖靈智卡。
圖靈智卡造車，首先将從貨運廂式車切入，并逐漸進入到重卡領域，其目标是打造更加符合自動駕駛車隊營運要求、成本更低、體驗更好的車型。
此前圖森未來也是與車企合作開發車型，包括早前與傳拓集團（TRATON）旗下的美國重卡制造商納威司達（Navistar）達成合作，雙方将于 2024 年開始量産自動駕駛重卡。
但不得不說，與車企合作量産車，相對自己造車而言，對于硬體的主導權并不高。
赢徹科技則是以自動駕駛系統為主，2019 年啟動了與 OEM 聯合開發自動駕駛重卡項目，雙方還共同開發線控底盤，實作了整車級線控底盤的全備援方案。
去年，赢徹科技在 2021 世界人工智能大會上展示了兩款自動駕駛重卡量産車型，這兩款車型分别是與東風商用車、中國重汽聯合開發，搭載嬴徹軒轅自動駕駛系統。
蘇州摯途科技則是 Tier 1 的角色，是一汽解放發起成立的智能車軟硬體系統研發科技公司，緻力于為一汽解放及行業提供 L2-L5 級的自動駕駛系統，并向行業賦能自動駕駛及智慧物流的完整解決方案。
去年 7 月，由摯途科技助力研發的面向幹線場景的 J7 超級重卡正式前裝量産下線。目前，摯途科技已經實作了以幹線物流為重點，覆寫環衛、港口、口岸等場景的智能駕駛落地布局。
目前，以營運場景為主的 L4 級自動駕駛已經進入商業化量産的下半場競争，作為被業内看好的能夠最早商業化量産落地的自動駕駛卡車幹線物流場景，也被衆多玩家争奪。
面向未來，在三個商業化路徑中，造車+自研自動駕駛系統路線無疑更具有想像空間，相對來說，其所面臨的挑戰也将會更大。
最終，誰能夠跑赢終局，值得期待。
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4 月 21 日周四晚上 20:00-21:00，盒子汽車創始人兼總裁張署光将做客汽車之心 · 行家說，聊聊「出行市場掘金：新能源汽車 B 端賽道機會點在哪裡？」。