试想一个场景：在一个园区或者码头，从货物装载到货物运输整个流程都是自动化，无需人为参与，无人驾驶卡车在路上飞驰……
我们知道这一定会实现，只是时间早晚的问题。现在，一家瑞典的自动驾驶初创公司 Einride 把它带入了现实。
5 月 15 日， Einride 的自动驾驶卡车 T-pod 正式上路。首次演示在 DB Schenker 位于瑞典延雪平的工厂举行。
从形态上来看，这才是真·无人驾驶卡车，而且设计的很有未来感，基本上满足了大家对于一台无人驾驶卡车的幻想。
虽然取消了驾驶舱，但是驾驶员其实并没有被拿掉，只是换了一个位置，由驾驶舱转移至电脑屏幕前，操作员最多同时监控 10 台无人车。
在硬件配置上，T-pod 搭载了众多传感器，包括摄像头、雷达、激光雷达等，基于 Nvidia Drive 平台进行开发。按照官方说法，T-pod 能够实现 L4 的自动驾驶，但是具体表现如何，暂时还不清楚。
那装载能力怎么样呢？看图说话：
满载之后的 T-pod 重量为 26 吨，据估计，与有驾驶员的柴油卡车相比，其运营成本降低了 60%，这一点对于这些物流以及零售公司有很大的吸引力。
T-Pod 最高时速（软件限制）可以做到 85km/h，不过车子并不能以最高时速行驶，瑞典交通局将 T-pod 的行驶速度限制在 5km/h，也是出于安全性考虑，而且运作的环境也比较封闭简单，从仓库到货运站 300 米的距离。
「This public road permit is a major milestone … and it is a step to commercializing autonomous technology on roads（获得道路许可是一个里程碑事件，它是真正上路实现自动驾驶商业化的开始）」Einride CEO Robert Falck（前 Volvo 高管）如是说道。
除了 Schenker，Einride 还收到了德国杂货商 Lidl、瑞典物流公司 Svenska Retursystem 和 5 家世界 500 强零售公司的订单，到 2020 年底 Einride 的目标是拥有 200 辆无人车。同时该公司还在寻求 A 轮融资，此前已经融到 1000 万美元。
透过这家公司及其旗下已经上路的 T-pod，无人驾驶似乎真的要进入我们的现实生活了，不过在下这个定论之前，不妨先来看看这条赛道上的其他选手。
其他选手
国外
Robert 的老东家 Volvo 就是其中之一。
这就是沃尔沃电动卡车 Vera，目前仍处于开发阶段，同样取消了驾驶舱设计，同样定位在 L4/L5 无人驾驶。首先会在港口和大型物流中心进行部署。
沃尔沃在这一领域的积累很深，在去年 11 月，沃尔沃与挪威碳酸钙生产商 BrønnøyKalkAS 签署协议，自动驾驶卡车落地挪威的 Kalk 矿井，在港口与矿井间往返运输矿石，提供「端到端」服务。
除此之外，卡车行业的领导者戴姆勒同样虎视眈眈。在 CES 2019 上，戴姆勒推出了搭载 L2 自动驾驶的全新福纳莱 Cascadia，并将于今年 7 月投入量产，同时宣布将会在 10 年内投入超 5 亿欧元（约 5.7 亿美元）用来实现 L4 无人驾驶，此举将会在全球范围内新增超 200 个工作机会。在今年 3 月份，戴姆勒更是直接收购自动驾驶汽车公司 Torc Robotics 多数股权，推动自家自动驾驶技术的研发。
去年德国汉诺威商用车展上，福特公布了一款全电动概念卡车 F-Vision，长这个样子：
据说，这个造型设计灵感来自漫威超级英雄。目前关于这款车的信息很少，但是有两点可以确定：纯电动、L4 无人驾驶。
2017 年 2 月，福特大手笔（10 亿美元）投资了一家自动驾驶初创企业 Argo AI，此前还传出正与大众就自动驾驶业务合作相关事宜进行谈判。很显然，不管是戴姆勒入主 Torc Robotics 还是福特投 Argo AI 这种模式，都和通用与 Cruise 的合作相像，对于福特的这款纯电动自动驾驶卡车我还是比较期待。
自动驾驶头号玩家 Waymo 自不必说，2018 年 3 月，Waymo 在亚特兰大推出自动驾驶卡车试验，为谷歌数据中心运送货物。
还有一个容易被忽略的「扫地僧」角色：特斯拉。在其「自动驾驶日」上，马斯克宣布了雄心勃勃的百万自动驾驶出租车计划（flag 立的稍微有点早，未来暂不可预知，但是短期必被打脸），而这项计划背后的巨大支撑就是特斯拉的自动驾驶技术实力，这一点我们之前也说过了，这里不做赘述。
物流是除 Robotaxi 之外另一个无人驾驶极具商业价值的应用场所。此前摩根士丹利给谷歌 Waymo 高估值中除了技术授权的 70 亿美元之外，还有自动驾驶出租车的 800 亿美元估值和物流运输的 900 亿美元两大业务，试问作为一个精明商人的马斯克又岂会放弃其中的机会（这也是很多企业涌入这条赛道的原因）？此前推出的 Semi 半挂算是一个开始，拥有 300 英里（约 482.8 公里）和 500 英里（约 804.7 公里）续航里程选择（EPA 工况下），搭载增强型 Autopilot，极少的用车成本，按照官方说法，可以在两年内收回成本（是不是很有诱惑力）。
除了这些大巨头，同样也有一批初创企业进入这个赛道，比如 Embark、Ike Robotics、Starsky Robotics 等。篇幅有限，就不展开说了，来看看国内。
国内
图森科技算是一个代表。目前图森已经在美国有实际的落地项目在运营，从去年开始，主要在亚利桑那州开展试运营，共收入约 10 万美元。今年 2 月份图森未来完成了新的「血液输送」，获得由新浪资本领投的 9500 万美元 D 轮融资，融资总额达到 1.78 亿美元。
5 月 21 日，图森未来宣布与美国邮政（USPS）达成合作，为其提供无人驾驶运输服务，并在亚利桑那州凤凰城邮政服务中心和德克萨斯州达拉斯配送中心之间超过 1600 公里的运输线路上往返运输货物。这是图森未来首次将其在美自动驾驶运输业务扩展到亚利桑那州以外。
2018 年 9 月，西井科技发布了自己的无人驾驶重卡 Q-Truck。和 T-pod 一样，Q-Truck 也移除了驾驶舱，来看一下：
该车设计灵感来自乐高积木，电池放在车头，最大负载 80 吨。Q-Truck 分为两个版本：低速版（满载续航 65-150 公里）和高速版（150-300 公里）。按照官方说法，以港区的集装箱卡车为例，采用 Q-Truck 替代每年可节省 30 万-40 万的人力成本。目前这台车正在工程量产开发阶段，预期今年下半年实现量产。
除了这两家，还有像主线科技、赢彻科技等公司也在布局这一领域。
你能看到，这条赛道上选手众多, 竞争激烈，既然有竞争就会有淘汰，有人来就有人走。
2016 年 8 月，Uber 豪掷 6.8 亿美元（后被爆收购价只有 2.2 亿美元）收购自动驾驶卡车初创公司 Otto。Uber 的无人驾驶卡车项目开启；2017 年，因为收购 Otto 这件事，Uber 惹上与 Waymo 的官司，最终以赔偿 2.45 亿美元并承诺不再侵权告终；2018 年 3 月，过于心急的推进自动驾驶的 Uber 出现致死交通事故，于是停止在亚利桑那州的自动驾驶测试并裁员 300 人，同时暂停在美国其他公共道路上的测试（之后虽然在同年 8 月恢复路测，但是却有诸多条件限制），自动驾驶业务元气大伤；2018 年 4 月，Uber 收购的 Otto 联合创始人全部离职。而且这个项目很是烧钱，从 2016 年到 2018 年间，Uber 烧了 11 亿美元。众多因素叠加考虑，Uber 最终在 2018 年 7 月宣布停止自动驾驶卡车的研发，将业务重心集中在自动驾驶汽车上。
「万物生长，物竞天择，优胜略汰」，这是我看到自动驾驶卡车这条赛道上诸多选手时大脑中涌现出的几个字。
不可避免，现实就是这么残酷。
无人驾驶卡车进入现实？
无人驾驶卡车进入现实了吗？
我的答案是，暂时还没有，最多半只脚踏入现实。Einride 去掉驾驶舱的 T-pod 以及上路运营在一定程度上让大家看到了这种可能性。但是无人驾驶要想真正进入现实，难题还真的不少。
对于企业来说，开展自动驾驶主要有三方面的因素限制：钱、技术、人。
第一点，钱。自动驾驶本身就是一项长周期且极为耗钱的项目，初创公司要想活下去，就需要搞到更多的钱，即使目前已经有一定造血能力（即相关落地项目）但还是入不敷出，缺口还是很大，需要技术成熟+规模效应才能真正将成本均摊，实现盈利。拿图森未来来说，今年下半年车队规模要扩大至 70 台，单月营收将超过 100 万美元，「成本要高得多，大概运营 2000 辆无人卡车的时候才能实现收支平衡」。图森未来 CEO 陈默此前在接受采访时如是说道。资金之痛，我想不必再多说了。
第二点，技术，自动驾驶需要感知环境，然后依照规划路线对车辆作出决策控制，在每一个环节都需要大量数据积累以及算法优化，使得自动驾驶车辆自己「开」的更好。这也是一个需要长期积累，技术更新迭代的过程，需要整个行业的共同发力，压力不仅仅在这些企业身上，还有与之相关的供应链体系。
还有一点就是人。好些初创公司不是死于外部战争而是止于内耗。像最近被爆出要「卖身」的 Drive.ai 以及此前国内的明星公司 Roadstar.ai 都如是。这是初创公司们需要考虑的问题，于此同时，人才的招纳也很重要，看看各家公司放出来的招聘信息就知道了。
其实，最后说到底，无人驾驶要想进入现实最大的影响因素还是来自于政府。在国内，目前在无人驾驶这一领域尚未有完备的法规标准，落地时间无法确定，展开来说就是：技术上是否过关？安全上是否有足够保证？责任划分又是如何？大家都是在迷雾中摸索。虽然国内用户拥抱自动驾驶态度积极，但是在实际落地中 安全 这两个字的分量不是简单说说就可以，可以参见 Uber 事件造成的影响。
除此之外，还有环境与自动驾驶车辆的适配问题。未来自动驾驶要想向着无人驾驶方向发展，仅从车端入手还不够，尚需环境配合，简单的比如车道线，交通标识的适配，这些是最简单直接的调整，能起到立竿见影的效果。此前，前百度总裁、COO 陆奇在雄安进行 Apollo 自动驾驶演示时说，「以前路灯是给人看，以后路灯就是给车看」，就是这个道理。再之后还有 V2I（车辆与基础设施互联）、V2V（车辆之间的互联）以及 V2P（车辆与行人互联）的适配，「车端、场端、云端」三端联动，车子的自动驾驶能力将进一步增强。当然，这个就稍微需要长一点的时间。
「路漫漫其修远兮，吾将上下而求索」，这两句诗应该是对目前自动驾驶卡车乃至整个自动驾驶行业最为真实的写照。目前国家也在积极制定相关条例标准，希望这个速度可以更快一些，我们也能尽快在国内看到真·无人驾驶卡车的落地。
无人驾驶，未来可期。
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