中國跑得最快的自動駕駛獨角獸——小馬智行，在這周公布了卡車戰略。

根據最新數據，小馬智行累計測試里程已經超 500 萬公里，公司估值超 53 億美元，累計融資超 11 億美元。

在卡車自動駕駛領域，小馬智行的探索始于 2018 年 8 月。 

2020 年 12 月，卡車事業部正式在內部成立。 

而在剛剛過去的 3 月 31 日，小馬智行的卡車業務對外公布正式的名稱：小馬智卡PonyTron。

卡車事業部由小馬智行副總裁李衡宇負責，目前小馬智行團隊整體已超過 500 人，其中負責卡車業務的團隊近 50 人。 

小馬智卡在研發上與 OEM 和 Tier 1 緊密合作，打造前裝量產的自動駕駛卡車。

在商業化上，小馬認為通過自動駕駛卡車建立起智慧物流網絡，將大幅改善貨運的成本結構與安全性。

根據官方公布的時間表，小馬智卡要在 3 年左右時間實現自動駕駛卡車的前裝量產 SOP，到 2025 年要實現自動駕駛卡車量產后的規?；瘧?。

1、小馬智卡：技術先行，不急于變現

在溝通會上，小馬首次展示了自動駕駛卡車在中美路測的視頻片段。

小馬智卡在中國進行測試

小馬智卡在美國進行測試

視頻中，國內道路上，小馬自動駕駛卡車在經過一個彎道時，準確繞開了停在道路旁邊的行人。

美國道路上，小馬自動駕駛卡車準確識別岔道、并線行駛，并在密集車流中以每小時 50 英里（相當于 80 公里/小時）的速度順利行駛。

先看小馬自動駕駛卡車原型車上的傳感器配置。

• 2 個激光雷達，目前主要使用禾賽科技供應的 64 線激光雷達；

• 6 個攝像頭，包括 2 個中距攝像頭、2 個深度視覺長距攝像頭、2 個后向攝像頭；

• 3 個毫米波雷達，包括 1 個前向毫米波雷達，2 個后向毫米波雷達；

• 2 根 GNSS 天線。

它們的作用是： 

• 2 個激光雷達覆蓋車身 360°150 米范圍內的物體檢測與測距；

• 6 個攝像頭，負責由遠到近的物體檢測，用于支持車輛在高速區間行駛，輔助車輛變道。其中 2 個深度視覺長距攝像頭覆蓋 300 米 到 1000 米的范圍；2 個中距攝像頭覆蓋200 米范圍；2 個后向攝像頭覆蓋后向 200 米范圍。

• 3 個毫米波雷達，1 個前向毫米波雷達覆蓋 200 米，2 個后向毫米波雷達覆蓋 200 米，后向毫米波雷達可以在進行變道時提供輔助作用。

• 2 根 GNSS 天線用于厘米級精準定位。

在上面的傳感器中，小馬自研了深度視覺長距攝像頭以及背后的雙目視覺算法。

可以看到，小馬智行自動駕駛卡車的軟硬件系統與乘用車的系統是一脈相承的。

2、為什么做卡車？可復用 Robotaxi 80% 的技術，自動駕駛商業化將加速

小馬智行認為，從技術角度講，乘用車自動駕駛中 80% 的技術可以在卡車上進行復用，但因為卡車在載重、帶掛等方面的運營特性，其對控制精準度的要求很高，所以要在算法上進行一些改變。

從 2016 年底成立到現在，小馬已經跑了超過 500 萬公里的路測。而小馬在 3 月初向媒體披露的數據是累計超 450 萬公里。

粗略估算，小馬在 3 月份一個月內差不多跑了 50 萬公里，這個數據是相當可觀的。

路測里程的快速增長，可能與車隊規模大幅增長有關。

在今年 2 月上旬，小馬曾宣布了標準化產線的進展，當時一批搭載其全新一代系統 AlphaX 的自動駕駛車輛下線并在廣州、北京、上海三地開啟公開測試，當時的新車隊數量可能在近百臺級別。 

卡車業務也從大量的路測數據中獲益。

卡車事業部負責人李衡宇做了這樣一個比喻：

「開乘用車的虛擬司機可以理解為拿 C 照，開商用車、卡車的司機是拿 A 照，兩者之間有一些能力是共通的。實際上我們是先拿了一個 C 照，再拿 A 照，這對我們來說是非常有幫助的?！?/span>

他認為，在自動駕駛領域，無論是商用車還是乘用車，很多底層邏輯是一樣的。

比如基礎架構、仿真系統、操作系統、感知等工藝方面都是共通的。

小馬智行聯合創始人兼 CTO 樓天城此前則指出，Robotaxi 和卡車是相互促進的。

首先，視覺方面均通過傳感器識別路上所有的數據，這是可以共同訓練、學習的。

其次，卡車在裝滿貨和空貨行駛時，質量差別會非常大，在這種時候需要對車輛進行精確的控制，這些數據可以反哺小車的控制精準度。

3、PonyTron 的由來

小馬智行的卡車業務定名為「小馬智卡」，英文名「PonyTron」。

這個英文名的由來有 3 重含義： 

• 一是與中文「創」字諧音；

• 二是與卡車英文「Truck」的發音相似；

• 第三點比較有意思，小馬卡車團隊的群組命名為「Seibertron（擎天柱）」，后來 Tron 順其自然地被拿來作為了小馬智卡的元素。

小馬智行第一次公布自動駕駛卡車方面的信息是在 2019 年 4 月的上海車展上，當時，小馬智行宣布將布局自動駕駛長途貨運領域。

但實際上，小馬在內部開始研發卡車自動駕駛技術則始于 2018 年 8 月，比官宣大概早半年時間。

在上海車展的正式官宣后，2020 年 11 月，小馬智行在進博會上首次展示了針對重型卡車的 L4 級自動駕駛軟硬件系統。

僅一個月后，小馬智行卡車事業部正式成立。

小馬的自動駕駛卡車團隊由小馬智行副總裁、卡車事業部負責人李衡宇帶領。

李是小馬北京辦公室的第一號員工，在四川大學計算機系的完成本碩連讀后，校招入百度并主導開發了百度廣告預算控制系統，并在 2013 年獲百萬美元獎金的年度「百度最高獎」。

2020 年小馬智行卡車事業部成立后，很快在 12 月獲得了廣東省首張自動駕駛卡車測試牌照。

目前，小馬智卡基于一汽解放的車輛進行后裝改造，并在中美兩地進行路測，其中國內的測試場主要位于廣州。 

李衡宇并沒有透露小馬自動駕駛卡車的投放數量，但他表示：

「投放的自動駕駛卡車如果量小了肯定不行，需要一定的規模。目前我們主要和 Tier 1、OEM 進行合作研發，這是因為自動駕駛卡車的需求更加明確?！?/span>

值得注意的是，一汽解放也是小馬智行的戰略投資方，一汽解放目前還同時在聯合智加科技打造了 L3 級別 J7 自動駕駛重卡。

4、未來 3 年內，自動駕駛系統成本降至與司機 1 年的收入水平相當

任何一個商業模式，最終要回歸到商業化這個目標上。

對于小馬智行而言，Robotaxi 的商業化路徑比較長，自動駕駛卡車的商業化會相對更快。

物流業的確需要自動駕駛來解決一些行業痛點。

目前，我國物流業體量巨大，但存在事故率偏高、成本高、規模小以及貨運司機缺口巨大等問題。在此背景下，不少自動駕駛公司瞄準了自動駕駛卡車市場。

小馬智行副總裁、北京研發中心負責人張寧提出，希望在未來 3 年內，將整套自動駕駛的成本降到司機一年的收入。

這也相當于，如果屆時將一輛普通卡車改造為自動駕駛卡車，大概能在 1 年時間內收回改造成本。

小馬智行希望通過打造優秀的虛擬卡車司機，來大幅提高物流行業行車安全、彌補勞力不足，解決人力管理規模不經濟的問題。組建大型車隊將提升行業的運營效率。

小馬公布了自動駕駛卡車業務在無人化、量產和商業化三個維度的時間表：

（1）無人化維度

• 2019 年到 2020 年進行復雜路況技術研發和測試

• 2021 年到 2022 年實現封閉環境無人駕駛

• 2023 年到 2024 年實現限定場景無人駕駛

（2）量產維度

• 2019 年到 2020 年實現多款車輛平臺后裝驗證

• 2021 年到 2022 年實現前裝量產原型設計

• 2023 年到 2024 年實現前裝量產 SOP

• 2025 年實現量產自動駕駛卡車規?；瘧?nbsp;

（3）商業化維度

• 2019 年到 2020 年實現物流貨運商業化探索

• 2021 年到 2022 年建立規?；詣玉{駛車隊

• 2023 年到 2024 年建立智慧物流網絡

從這份時間表可以發現，小馬智卡當下將聚焦于前裝量產的原型設計。

那在自動駕駛貨運的商業鏈條中，小馬將扮演何種角色呢?

李衡宇說，傳統卡車商業模式生態是由 OEM、Tier 1、物流商形成整個商業閉環，由 Tier 1 提供卡車零部件，OEM 生產卡車，賣給物流商獲取銷售收入，物流商通過提供運輸服務來獲取運營收入。 

而未來卡車商業模式生態則是：

在 OEM、Tier 1 和物流商之外，由小馬智行這樣的技術服務商與 OEM、Tier 1 進行深度合作，向各方提供自動駕駛卡車技術。

同時，由于自動駕駛卡車成為了智慧終端，可以產生海量的數據，進行實現智慧物流服務。

值得注意的是，李衡宇舉例稱，未來，小馬智行可以從 OEM 購買車輛，自己建設智慧物流車隊，提供智慧物流服務。

同時，小馬的智慧物流能力也可以賦能給物流商。  

張寧坦言，在真正做到符合車規級別、萬輛車以上的自動駕駛技術的過程中，還有很多挑戰需要解決。 

「在萬億美金的市場中，只有百輛級別（車隊所產生）的營收，并不能反映最終的商業形態?！?/p>

小馬智行北京硬件研發團隊負責人李林濤則表示：

「百輛車的規模并不是我們的最終目標，我們更希望在未來逐步實現前裝量產，百輛只是起點，我們更需要具備千輛、萬輛和前裝的能力?！?/p>

除了打造可量產的自動駕駛卡車原型技術，當前小馬還有一項重要的開發工作，就是對海量的路測數據進行挖掘。

「如何把 500 萬公里以上的數據用好仍舊是一個課題，光有吞吐量是不夠的。如果沒有良好的數據消化吸收能力，那么海量數據可能連幾萬公里的價值都沒有發揮出來。

如果沒有在復雜城市道路下開車的能力，盲目地堆積規?；?，車輛上路對于其他車主反而會產生干擾。

這個賽道需要循序漸進，不斷積累，強者才會跑得越快。  」李林濤表示。

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