02 走过技术验证期，自动驾驶助力实体经济发展
近年来，疫情正在推动着各行各业走向无人化、自动化，但疫情对于自动驾驶企业来说，是危中有机，迎接变化。
尽管驭势科技一部分项目计划不得不延迟，但疫情隔离需求，导致方舱、社区场景对配送车的需求旺盛，间接带来了配送小车市场的爆发。
目前是一车难求，此前驭势科技生产的库存也瞬间被清空。
另外还有一些客户会紧急联系到驭势科技，一度刷新了签单的成交速度记录。
当下，自动驾驶走过了技术验证阶段，走向了商业化落地的阶段。
自动驾驶带来的价值是多方多面的，大量实体经济产业正在因自动驾驶技术获益。
不管是算账角度还是省钱、省管理，又或者是保障安全和提升企业品牌的角度，都在推动着客户需求的觉醒。
算账角度，以驭势科技的车辆为例，目前一台车可以在客户的生产线中跑23．5小时，可以替换一天三班的两组人，也就是至少3～4个司机的费用。
按照每年10万的成本来算，三年大概可以为客户省下120万的成本。
人员管理上，由于作业环境恶劣，年轻的司机越来越少，人口老龄化的压力下，企业招工困难。
AI司机就可以帮助解决这样的问题，也就是帮助客户“省管理”。
安全方面，AI司机最大的好处就是“不知疲惫”。
尤其是在一旦出现安全事故就会面临停产停工问题的矿山场景，AI司机应用后人员安全问题将大大减少。
自动驾驶商业化落地的红海下，各家厂商的企业路线选择也各不相同。
有的企业选择走专项场景从港口、矿山、物流等方向发力。
而驭势科技注重一站式能力，强调快速适配能力。
各行各业都需要无人驾驶，驭势科技希望通过自己的技术快速适配各个行业。
在对具体场景的落地顺序上，驭势科技会考虑出错成本、是否刚需和市场容量三大要素。
驭势科技从小车、特定场景做起，是考虑到该场景的试错成本较低且可控。
考虑“是否刚需”，换句话说，就是去考虑它到底能不能成为一门生意？对于客户来说是否算得过来账？
最后，科技感正在成为企业们的关注重点，科技感正在为企业品牌塑造新的价值，通过无人车来营造科技感也已经逐步成为刚需。
对于我们来讲，这就是一个很好的生意。
这就是为什么驭势科技在物流场景下应用特别的广，但这个选择也不一定是一个很完美的选择。
市场容量也很好理解。
对于厂商来说，每适配一个车型都要花费很多精力、人力和成本。
如果适配一个车型，只卖出去两辆车，肯定是不划算的。这就是我们落地顺序的考量。
03 商业化落地挑战重重，需借工程化能力破局
尽管很多行业的需求已经觉醒，自动驾驶商业化依旧是一件很难的事。
在商业化落地的阶段当中，面临的挑战往往并不来自于自动驾驶技术本身，而是来自客户千行百业的场景，要求厂商能够快速适配各种车型的同时还要快速适配多种场景。
技术上，大家都在致力于将系统做得能够适配任何车型，让其具备如避障、自动驾驶等基础能力。
但这并不是一个真正的产品，真正的产品具备解决各种各样工程化问题的能力。
举个例子，物流AI司机和轿车AI司机所处理的任务复杂度是不同的，物流AI司机不仅要实现无人开车，还要进行货物交接。
因此驭势科技也开发了如自动脱挂钩、自动甩挂等自动化交接手段；
在货物通过AGV、无人叉车送到托板上后，通过无人物流车的甩挂技术找到托板，以自动化技术把托板带到目的地的规定位置，这样才是完成了一个完全无人化的产线。
再比如大雨大雪大雾等极端环境下，我们的产品不能停止运作的机场、厂区物流里边，如何实现远程脱困？如何保障极端情况下的安全运行？
这个时候，考验的就是产品的工程化能力。
只有解决了工程化的问题，才能够真正为客户产生价值。
这也是厂商在将技术商业化落地时需要解决的第一个核心问题。
工程化的问题解决了之后，还有管理的问题。
举个例子，当无人叉车和人工叉车共同运作的时候，如何制定新的规则？
在园区内，没有交通指挥规则，但依旧需要有序运作。
这就要建造一套管理流程，和客户约定严格执行才能提升产品的使用效率。
商业化落地很难的原因是：
在这个过程中，不仅仅是单纯解决一个技术问题，还要去解决工程问题，比如管理问题，流程问题，这个东西才能用起来，否则这个产品其实是不具备商业价值的。
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