对整个商用车乃至物流行业来说，自动驾驶技术的发展带来了巨大的机遇。目前，各大商用车企都在忙着布局，进行无人驾驶技术的研发及道路测试。
在物流行业，满帮作为国内体量最大的车货匹配平台，同样时刻关注着智能驾驶领域。
满帮集团智能驾驶事业群总裁唐天广
日前，记者在厦门采访到了满帮集团智能驾驶事业群总裁唐天广，在采访中他展望了无人驾驶的未来前景，并详细介绍了满帮在无人驾驶方面的战略部署。
满帮为何布局自动驾驶
满帮拥有一张庞大的干线物流网，上面有近600万的卡车驾驶员，150万货主，除了合同物流，95%以上的物流需求都体现在这个平台上。
因此，满帮可以告诉驾驶员去哪儿拉货最合适，这是满帮集团在目前的物流体系下独特的优势，它是依靠大数据和AI算法进行全网最优调度。
但技术的发展最终会代替或部分代替人类的工作，自动驾驶技术也是同样。再加上目前年轻人从事运输行业的意愿越来越低，因此，满帮未雨绸缪布局自动驾驶，最终由自己来做运营商直接调动车辆完成运力资源的合理配置。
唐天广强调：“满帮布局自动驾驶，目的是提高效率，做真正的智慧物流。今天中国的经济是不平衡的，从上海到成都的车可能是10万辆，但是从成都回到上海只有4万辆。我们希望未来做一个智慧物流，使得所有卡车的空驶、乱跑降到最低，使得运行效率变得最高，在线时长变得更长。”
布局无人驾驶的三大战略支点
每个公司都有自己的能力边界，满帮非常清楚自己更擅长扮演一个运营者的角色，负责去为无人车队组织货物，做全网调度;而智能车辆生产以及L4级别的自动驾驶解决方案则需要寻找合作伙伴来完成。
为此，去年满帮、智加科技、一汽解放就自动驾驶卡车项目达成了战略合作，随后英伟达也加入其中。
支点一：和车辆生产商合作
卡车的线控比乘用车更复杂，而且远不如乘用车成熟，在商用车领域的自动驾驶进程中，车辆生产企业在所起到的作用要比乘用车重要的多。因此，满帮将与整车生产企业进行深度合作当成布局自动驾驶的三大战略支点之一。
唐天广表示：“现在的无人驾驶卡车大多是后装或者改装出来的，无法实现量产并达到安全标准。”
“未来大规模投入使用的无人卡车，一定需要正向开发，从设计之初车辆就包含无人驾驶的模块和功能，而这需要数年的时间以及上百亿的投入，只有具备雄厚实力的卡车生产制造企业能做到，因此满帮选择跟一汽解放进行战略合作。”
不仅如此，和卡车生产企业合作，可以给满帮带来很多的生态合作伙伴。一汽解放和英伟达、博世、Continental等企业都保持这良好的合作关系。
在自动驾驶领域，这些原始设备制造商也会发挥非常重要的作用，例如电子助力转向，目前只有博世和采埃孚可以做到。
支点二：投资L4级自动驾驶解决方案
无人驾驶技术门槛非常高，需要非常强大的系统、平台和算法，因此在合作体系中需要引入智加科技这样为L4级自动驾驶提供整车解决方案的公司，其在单车智能方面会做很多的工作。
据了解，智加科技近几年一直在做无人驾驶的道路测试，在美国有4台车测试车在运行，在中国也有4台，去年智加还拿到了中国首张营运自动驾驶路测牌照;
在研发过程中，智加成功地把感知、规划、决策、控制集大成为一体，是推动无人驾驶科技发展的龙头企业之一。
去年，满帮完成了对智加科技的投资，双方也在11月8日宣布达成独家战略合作，智加将成为满帮在无人驾驶领域的独家L4解决方案合作伙伴，这也是其布局无人驾驶的第二大战略支点。
支点三：高精度地图数据采集
满帮与智加以及解放的合作，旨在为自动驾驶车队商业化运营以及全国长途重卡的智能化改造赋能，推进干线物流场景的自动驾驶产业落地，提升单车智能只是其中的一个部分，高精度地图数据采集也是合作的一大重点，也是满帮布局自动驾驶的第三个战略支点。
“高精度地图和L4解决方案是一对孪生兄弟，离开了谁都没有办法实现自动驾驶，尤其是当你想要把自动驾驶扩展到更多更复杂的运营场景的时候，仅靠单车智能是不够的，需要智能环境一起配合，将定位精确到厘米级别，才能保证安全。”
“因此，高精度地图和定位，未来会成为自动驾驶生态中非常重要的一环。”唐天广说道。
以场景反向推动L4级产品设计
结合满帮的运营需求，唐天广设想自动驾驶在随后3-5年中，将会在干线物流场景中实现，这也是满帮目前正在努力的方向。
他说：“一个车队，头车由驾驶员驾驶，领着后面几台车做跟随，这样就可以把卡车所需要处理的很多复杂场景给解决掉，车辆具备自动巡航、自动刹车、紧急制动、车道保持及基本变道功能就足够使用。”
唐天广描述的这种场景，车辆做的是一个L3级到L4级之间的自动驾驶，而非完全开放式的自动驾驶。
在未来很长一段时间内，这都将是自动驾驶的常态，因为依靠车辆的智能化难以应付所有的环境，想要实现完全的自动驾驶，需要环境智能，需要政策法规自上而下的支持、贯彻，这必将是一个漫长的过程。
但无论如何，当技术足够成熟时，自动驾驶作为更高效的生产方式，必然会得到推广。
因此，唐天广认为现在的当务之急是需要为自动驾驶定义更清晰的产品，将技术的发展和应用场景结合起来，反向推动L4级产品的设计，先在固定场景中实现自动驾驶商业化落地，一步步走向完全自动驾驶的终极目标。
