3 万成本年赚 1 万？一个在校大学生的「无人驾驶」商业化落地思考

作者|李伟

随着机动车数量的增加和城市规模的不断扩大，城市交通拥堵问题越来越突出。

在人工智能兴起，技术逐渐成熟之后，人们开始将解决这一问题的希望投入到自动驾驶领域。

研究表明，推广应用自动驾驶可以显著提高城市交通效率。此外，自动驾驶领域在资本市场上备受青睐，在过去一段时间内获得了大量融资。

然而，由于诸多因素，自动驾驶一直无法实现大规模商业化。

或许，以半自动驾驶电车为载体，可以加快自动驾驶商业化的步伐。

自动驾驶商业化落地的四座大山。

在推出半自动驾驶电车之前，我们需要了解为什么自动驾驶的商业化面临困难。

具体来说，安全、法律、道德以及模型和数据的迭代优化成为阻碍自动驾驶行业发展的四座大山。

首先，安全问题的根源在于技术有限。从技术角度来说，目前还无法实现全球“绝对安全”的自动驾驶。

资料显示，全球每年死于交通事故的人数超过百万，平均每半分钟就有一人左右死亡。

虽然成熟的自动驾驶技术可以减少交通事故的数量，但自动驾驶技术的开发通常是由单个企业独立进行的。

在这种情况下，即使自动驾驶技术造成的伤亡人数不多，仍然会对企业造成很大的舆论压力。

来自新闻和舆论的压力，一定程度上让自动驾驶技术比人类驾驶员更安全，悬浮在高空，难以降落。

其次，事故责任难以厘清。

高速自动驾驶汽车如果发生交通事故，会对车主和行人造成不可逆的损害，而这也会导致责任难以厘清。

目前主流的具有辅助驾驶功能的车辆，在行驶过程中通常会多次提醒驾驶员:即使开启了辅助驾驶功能，也要把手放在方向盘上，时刻注意路况。

但是，“两个人负责同一个任务，就意味着没有人负责。”当驾驶任务同时交给驾驶员和系统时，也会出现类似的情况。

谷歌曾对其子公司Waymo做过一项研究调查，结果显示，开启自动驾驶功能后，安全人员对道路突发事件的反应时间远远长于他们单独驾驶时的反应时间。

这种情况的发生很容易理解:车辆自动、安全、无故障行驶几个小时后，人会更加难以集中注意力，及时关注道路突发事件。

自动驾驶汽车在行驶过程中，伦理问题是不可避免的。最经典的伦理问题是“电车问题”。

“电车问题”是指自动驾驶汽车在紧急情况下是否只能在两个之间做出选择，选择撞上5个不遵守交通规则的行人还是1个遵守交通规则的行人。

当自动驾驶汽车给出答案时，设定决策逻辑的自动驾驶公司需要承担怎样的责任？

另外，如果决策代码因为Bug导致死亡，那么在这样的事故中，负责编写代码的程序员是否应该承担责任？如果有，责任如何划分？

最后，自动驾驶汽车上路实测后，模型和数据的迭代优化也是一个难题。

当前，大数据时代，深度学习和人工智能逐渐落地，为人们的生产生活提供了便利。其中，深度学习和人工智能发展的重要基石之一就是大量的高质量数据。

自动驾驶也不例外。只有拥有大量实测道路图像、激光雷达点云等优质数据，自动驾驶才能进一步迭代优化算法模型。

然而，对于与自动驾驶相关的公司来说，数据和模型的关系就像一个ch……肯下蛋，蛋生鸡:自动驾驶车辆不进行路测，意味着没有路测数据，从而无法迭代优化算法模型；但是，没有好的算法模型，自动驾驶汽车就无法上路。

目前国内自驾公司拥有的自驾测试车辆还很少，很难提供大量的路测数据。

特斯拉、蔚来汽车、Xpeng汽车等具有驾驶辅助功能的新能源汽车公司，可以通过数万辆售出的汽车，获得丰富的实时路测数据。

然而，消费者拥有相机、激光雷达和车辆轨迹等数据的所有权。新能源汽车公司利用已售汽车获取路测数据，在法律上并不合理，涉嫌侵犯用户隐私。

在起步阶段，如何获取实时、海量、高质量的路测数据，是很多自动驾驶公司需要摆脱的困境。

这些问题都需要人们去深入思考和研究。

半自动驾驶电车

上述问题或许可以通过另一种交通方式来解决——半自动有轨电车驾驶。

什么是半自动电车？即在一定距离内，一半距离是自动驾驶，另一半是人类驾驶。

具体来说，半自动电车无人驾驶时，处于自动驾驶状态。在这种状态下，半自动电车可以根据需求实时调度到乘客附近，或者在小区、地铁、公交车站附近等乘客。

半自动电车载客时，只能由乘客手动驾驶。到达目的地后，车辆会再次进入空载状态。如此循环往复。

理想情况下，每辆半自动有轨电车都会投入市场，即进入无休止的接送乘客状态，直至车辆报废。相比私家车平均每天不到10%的使用时间，该车效率极高。

半自动驾驶操作示意图

半自动驾驶电车和自行车共享一样，承担着解决“最后一公里”问题的任务。

与后者相比，半自动有轨电车可以自主运行，不会因闲置导致城市各个区域大量堆积，从而避免新的城市环境治理问题。

如果一辆半自动有轨电车每小时可以服务4名乘客，每天运行12小时，那么一辆半自动有轨电车每天可以服务48名乘客，而且不占用停车位。

与自行车共享相比，半自动电车驾驶将达到“以一当十”的效果。人们会逐渐形成一种交通方式:起点→半自动电车驾驶→公交/地铁→半自动电车驾驶→目的地。

半自动驾驶和公交系统构成了一种新的交通方式。

在安全性方面，半自动驾驶车辆低速行驶可以让他们面临更少的安全问题。同时，半自动驾驶电车在没有乘客的情况下，只会自行调度，进一步降低了人员伤亡的可能性。

半自动电车即使发生交通事故，在法律上的责任划分也会比较容易:乘客自主驾驶时，按照电动自行车管理的相关规范追究责任，司机被追究责任；在空载状态下，应追究电车制造商的责任。这样可以更好地避免法律和伦理问题。

有轨电车的低速运行特性，使得有轨电车很难遇到危及生命的“电车难题”场景。

到目前为止，尽管人们一直在争论“电车问题”，交通事故仍然每天都在发生，但人们仍然选择开车上路。

这一面证明了半自动电车驾驶并不需要彻底解决“电车问题”。或许，半自动驾驶电车只要在统计上比优秀人类司机的表现更安全，就可以投入运营。

半自动驾驶有轨电车一般由一个企业开发，投放市场供人付费共享。

这一特点使得半自动驾驶电车的所有权属于开发企业，车辆在运行中产生的所有数据都将属于开发企业，自然是合法的。

通过大量实测数据，开发企业可以进一步优化算法模型，应对自动驾驶中的长尾效应。

商业化模式

目前自动驾驶的实现主要来自于包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器的支持。其中，激光雷达的成本还是比较贵的。

而低速半自动驾驶车辆对相关传感器和计算能力的要求更低，成本也会降低。

通勤连接意味着人们花在半自动驾驶汽车上的时间更少，结构设计可以尽可能简单。

比如去掉车顶、车门、座椅靠背、扶手，只留下车辆运行的必要设备，车身可以设计得尽量小，比如单座结构。

另外，为了保证行车安全，车速可以参考GB 24155-2020中电动自行车的标准，不超过25km/h。车辆的低速特性只需要限制驾驶人的年龄，不需要要求驾照。为了保证随时服务，汽车可以采用换电模式，当电量不足时，可以独立跑到换电站完成供电。

随着生产链的优化和技术的进步，这种车的成本可能低至3万元。

如上所述，假设每节车厢每小时可服务4名乘客，每日运营时间为12小时。在每个小时中，10分钟是运行状态，5分钟是计划状态。

它一年运行350天，其中15天用于维护。假设单笔支付1元，这辆车年总收入将达到16800元。

为了计算方便，本文假设6800元用于运维成本，那么每辆车每年可以获得1万元的利润。

综上所述，投入3万元，每年可以获得1万元的利润，这种商业模式的利润是可行的。

基于年轻人接受速度快的特点，以及大学新校区多建在远离市区的偏远地区，不易发生交通事故的优势，半自动驾驶有轨电车可以优先在大学校园内使用，作为从校园到地铁、公交车站的汽车摆渡。

通过积累大量的路测数据，有轨电车可以进一步优化模型，并逐步推广到全社会。

总结

半自动驾驶电车不仅启发了自动驾驶的商业化，也有利于公共交通效率的提高。

对许多人来说，乘出租车上下班是一笔很大的开支。基于经济上的考虑和公交专用道堵车的难度，更多的人选择公共交通工具上班。

与自行车共享相比，半自动电车的终端运输里程更长，可以从“最后一公里”延伸到“最后三公里”。

公交站间距过短，导致公交速度频繁停停，大大降低了公交系统的运行效率。

半自动有轨电车的普及，让公交车站之间的距离变宽，完全有可能合并彼此距离很近的车站。

半自动电车和公共交通系统的共同进步，可以节约能源，共享出行，进一步提高人们的出行效率。

参考资料:

潘浩，张子豪，于倩娣。自动驾驶汽车对交通影响的模拟……基于CA模型的c jams.科技创新，2021(23):14-15。

郭·。三天内，三家企业完成融资自动驾驶，满足“资本热”[N]。中国经营报，2021-08-16(C06)。

倪好。蔚来汽车事故引发“自动驾驶焦虑”[N]。环球时报2021-08-17(011)。

黄著。自动驾驶汽车侵权责任研究[D]。河北经贸大学，2020。

沈著。自动驾驶汽车侵权责任研究[D]。甘肃政法大学，2020。

朱桢。生命的度量——如何用自动驾驶汽车解决“电车问题”[J]。华东政法大学学报，2020，23 (6): 20-34。DOI:10.3969/j . ISSN . 1008-4622.2020 . 06。

李杜。面向自动驾驶的场景理解关键技术研究[D]。北京邮电大学，2021。http://openstd.samr.gov.cn/bzgk/GB/newgbinfo? hcno = 3311 c 27 BDA 4 a9 ca 581416 ed 0 b 9584280

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随着机动车数量的增加和城市规模的不断扩大，城市交通拥堵问题越来越突出。

在人工智能兴起，技术逐渐成熟之后，人们开始将解决这一问题的希望投入到自动驾驶领域。

研究表明，推广应用自动驾驶可以显著提高城市交通效率。此外，自动驾驶领域在资本市场上备受青睐，在过去一段时间内获得了大量融资。

然而，由于诸多因素，自动驾驶一直无法实现大规模商业化。

或许，以半自动驾驶电车为载体，可以加快自动驾驶商业化的步伐。

自动驾驶商业化落地的四座大山。

在推出半自动驾驶电车之前，我们需要了解为什么自动驾驶的商业化面临困难。

具体来说，安全、法律、道德以及模型和数据的迭代优化成为阻碍自动驾驶行业发展的四座大山。

首先，安全问题的根源在于技术有限。从技术角度来说，目前还无法实现全球“绝对安全”的自动驾驶。

资料显示，全球每年死于交通事故的人数超过百万，平均每半分钟就有一人左右死亡。

虽然成熟的自动驾驶技术可以减少交通事故的数量，但自动驾驶技术的开发通常是由单个企业独立进行的。

在这种情况下，即使自动驾驶技术造成的伤亡人数不多，仍然会对企业造成很大的舆论压力。

来自新闻和舆论的压力，一定程度上让自动驾驶技术比人类驾驶员更安全，悬浮在高空，难以降落。

其次，事故责任难以厘清。

高速自动驾驶汽车如果发生交通事故，会对车主和行人造成不可逆的损害，而这也会导致责任难以厘清。

目前主流的具有辅助驾驶功能的车辆，在行驶过程中通常会多次提醒驾驶员:即使开启了辅助驾驶功能，也要把手放在方向盘上，时刻注意路况。

但是，“两个人负责同一个任务，就意味着没有人负责。”当驾驶任务同时交给驾驶员和系统时，也会出现类似的情况。

谷歌曾对其子公司Waymo做过一项研究调查，结果显示，开启自动驾驶功能后，安全人员对道路突发事件的反应时间远远长于他们单独驾驶时的反应时间。

这种情况的发生很容易理解:车辆自动、安全、无故障行驶几个小时后，人会更加难以集中注意力，及时关注道路突发事件。

自动驾驶汽车在行驶过程中，伦理问题是不可避免的。最经典的伦理问题是“电车问题”。

“电车问题”是指自动驾驶汽车是否只能做出ch……ce在紧急情况下两个之间，选择撞5个不遵守交通规则的行人还是1个遵守交通规则的行人。

当自动驾驶汽车给出答案时，设定决策逻辑的自动驾驶公司需要承担怎样的责任？

另外，如果决策代码因为Bug导致死亡，那么在这样的事故中，负责编写代码的程序员是否应该承担责任？如果有，责任如何划分？

最后，自动驾驶汽车上路实测后，模型和数据的迭代优化也是一个难题。

当前，大数据时代，深度学习和人工智能逐渐落地，为人们的生产生活提供了便利。其中，深度学习和人工智能发展的重要基石之一就是大量的高质量数据。

自动驾驶也不例外。只有拥有大量实测道路图像、激光雷达点云等优质数据，自动驾驶才能进一步迭代优化算法模型。

但对于自动驾驶相关的公司来说，数据和模型的关系就像鸡生蛋，蛋生鸡:自动驾驶车辆不进行路测，就意味着没有路测数据，从而无法迭代优化算法模型；但是，没有好的算法模型，自动驾驶汽车就无法上路。

目前国内自驾公司拥有的自驾测试车辆还很少，很难提供大量的路测数据。

特斯拉、蔚来汽车、Xpeng汽车等具有驾驶辅助功能的新能源汽车公司，可以通过数万辆售出的汽车，获得丰富的实时路测数据。

然而，消费者拥有相机、激光雷达和车辆轨迹等数据的所有权。新能源汽车公司利用已售汽车获取路测数据，在法律上并不合理，涉嫌侵犯用户隐私。

在起步阶段，如何获取实时、海量、高质量的路测数据，是很多自动驾驶公司需要摆脱的困境。

这些问题都需要人们去深入思考和研究。

半自动驾驶电车

上述问题或许可以通过另一种交通方式来解决——半自动有轨电车驾驶。

什么是半自动电车？即在一定距离内，一半距离是自动驾驶，另一半是人类驾驶。

具体来说，半自动电车无人驾驶时，处于自动驾驶状态。在这种状态下，半自动电车可以根据需求实时调度到乘客附近，或者在小区、地铁、公交车站附近等乘客。

半自动电车载客时，只能由乘客手动驾驶。到达目的地后，车辆会再次进入空载状态。如此循环往复。

理想情况下，每辆半自动有轨电车都会投入市场，即进入无休止的接送乘客状态，直至车辆报废。相比私家车平均每天不到10%的使用时间，该车效率极高。

半自动驾驶操作示意图

半自动驾驶电车和自行车共享一样，承担着解决“最后一公里”问题的任务。

与后者相比，半自动有轨电车可以自主运行，不会因闲置导致城市各个区域大量堆积，从而避免新的城市环境治理问题。

如果一辆半自动有轨电车每小时可以服务4名乘客，每天运行12小时，那么一辆半自动有轨电车每天可以服务48名乘客，而且不占用停车位。

与自行车共享相比，半自动电车驾驶将达到“以一当十”的效果。人们会逐渐形成一种交通方式:起点→半自动电车驾驶→公交/地铁→半自动电车驾驶→目的地。

半自动驾驶和公交系统构成了一种新的交通方式。

在安全性方面，半自动驾驶车辆低速行驶可以让他们面临更少的安全问题。同时，半自动驾驶电车在没有乘客的情况下，只会自行调度，进一步降低了人员伤亡的可能性。

半自动电车即使发生交通事故，在法律上的责任划分也会比较容易:乘客自主驾驶时，按照电动自行车管理的相关规范追究责任，司机被追究责任；在空载状态下，应追究电车制造商的责任。这样可以更好地避免法律和伦理问题。

有轨电车的低速运行特性，使得有轨电车很难遇到危及生命的“电车难题”场景。

到目前为止，尽管人们一直在争论“电车问题”，交通事故仍然每天都在发生，但人们仍然选择开车上路。

这一面证明了半自动电车驾驶并不需要彻底解决“电车问题”。或许，半自动驾驶电车只要在统计上比优秀人类司机的表现更安全，就可以投入运营。

半自动驾驶有轨电车一般由一个企业开发，投放市场供人付费共享。

这一特点使得半自动驾驶电车的所有权属于开发企业，车辆在运行中产生的所有数据都将属于开发企业，自然是合法的。

通过大量实测数据，开发企业可以进一步优化算法模型，应对自动驾驶中的长尾效应。

商业化模式

目前自动驾驶的实现主要来自于包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器的支持。其中，激光雷达的成本还是比较贵的。

而低速半自动驾驶车辆对相关传感器和计算能力的要求更低，成本也会降低。

通勤连接意味着人们花在半自动驾驶汽车上的时间更少，结构设计可以尽可能简单。

比如去掉车顶、车门、座椅靠背、扶手，只留下车辆运行的必要设备，车身可以设计得尽量小，比如单座结构。

另外，为了保证行车安全，车速可以参考GB 24155-2020中电动自行车的标准，不超过25km/h。车辆的低速特性只需要限制驾驶人的年龄，不需要要求驾照。为了保证随时服务，汽车可以采用换电模式，当电量不足时，可以独立跑到换电站完成供电。

随着生产链的优化和技术的进步，这种车的成本可能低至3万元。

如上所述，假设每节车厢每小时可服务4名乘客，每日运营时间为12小时。在每个小时中，10分钟是运行状态，5分钟是计划状态。

它一年运行350天，其中15天用于维护。假设单笔支付1元，这辆车年总收入将达到16800元。

为了计算方便，本文假设6800元用于运维成本，那么每辆车每年可以获得1万元的利润。

综上所述，投入3万元，每年可以获得1万元的利润，这种商业模式的利润是可行的。

基于年轻人接受速度快的特点，以及大学新校区多建在远离市区的偏远地区，不易发生交通事故的优势，半自动驾驶有轨电车可以优先在大学校园内使用，作为从校园到地铁、公交车站的汽车摆渡。

通过积累大量的路测数据，有轨电车可以进一步优化模型，并逐步推广到全社会。

总结

半自动驾驶电车不仅启发了自动驾驶的商业化，也有利于公共交通效率的提高。

对许多人来说，乘出租车上下班是一笔很大的开支。基于经济上的考虑和公交专用道堵车的难度，更多的人选择公共交通工具上班。

与自行车共享相比，半自动电车的终端运输里程更长，可以从“最后一公里”延伸到“最后三公里”。

公交站间距过短，导致公交速度频繁停停，大大降低了公交系统的运行效率。

半自动有轨电车的普及，让公交车站之间的距离变宽，完全有可能合并彼此距离很近的车站。

半自动电车和公共交通系统的共同进步，可以节约能源，共享出行，进一步提高人们的出行效率。

参考资料:

潘浩，张子豪，于倩娣。自动驾驶汽车对交通影响的模拟……基于CA模型的c jams.科技创新，2021(23):14-15。

郭·。三天内，三家企业完成融资自动驾驶，满足“资本热”[N]。中国经营报，2021-08-16(C06)。

倪好。蔚来汽车事故引发“自动驾驶焦虑”[N]。环球时报2021-08-17(011)。

黄著。自动驾驶汽车侵权责任研究[D]。河北经贸大学，2020。

沈著。自动驾驶汽车侵权责任研究[D]。甘肃政法大学，2020。

朱桢。生命的度量——如何用自动驾驶汽车解决“电车问题”[J]。华东政法大学学报，2020，23 (6): 20-34。DOI:10.3969/j . ISSN . 1008-4622.2020 . 06。

李杜。面向自动驾驶的场景理解关键技术研究[D]。北京邮电大学，2021。http://openstd.samr.gov.cn/bzgk/GB/newgbinfo? hcno = 3311 c 27 BDA 4 a9 ca 581416 ed 0 b 9584280

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