無人駕駛最快的商業應用，青飛智能選擇了園區微交通

現在的無人駕駛商業化有兩種思路：一種是類似於谷歌、Uber 和百度基於全路面的無人駕駛；一種是從限定場景開始的無人駕駛，通過技術迭代向全路面過渡。

前者需要真正突破某些技術點，並且投入也是巨大的，從 Google 無人駕駛部門拆分 Waymo 看這一模式的可持續性不高；後者的思路則是穩紮穩打，通過自有技術將限定場景的無人駕駛做到最優，然後再逐步豐富場景，從半開放路段到全開放路段。

「對於初創公司來說，後者更實際。」這是青飛智能的總經理孫一飛向雷鋒網新智駕解釋他們對於無人駕駛商業化的理解。

青飛智能是一家商業化無人駕駛系統和車輛研發公司，目前專註於為科技園、工業園、景區等限定場景提供 2 到 8 公里短駁無人駕駛車輛及捷運系統，計劃 2 到 3 年內覆蓋半開放路面無人駕駛（如固定線路小巴），中遠期目標則是攻克全路面無人駕駛車輛技術。

一個插曲是，2013 年房地產開發商萬科在尋找機構研發無人駕駛的園區車供廣東萬科建築研究院使用，並計劃推廣到全國萬科的樓盤和商業地產項目。

通過競標，前團隊核心成員所在研究單位競得此項目，並順利交付了產品。通過這個項目，促使他們看到了無人駕駛商業化的機會。

2016 年1 月，孫一飛和幾位技術合伙人共同創辦了青飛智能。

*上海交大 2007 年展示的國內首套無人駕駛公交系統示範性應用

孫一飛是上海交通大學智能車實驗室畢業的第一批研究人員。在攻讀碩士學位期間，孫一飛參加了歐盟第五框架大型無人駕駛汽車研究項目 Cybercars 中國分支——CyberC3 項目的研究工作，並提出了基於衝突表的無人車路口多車協作演算法，是該實驗室最早從事車聯網研究的人員之一。

按照孫的說法，「這個Lab 是國內培養無人駕駛方面人才的主要機構之一。」

青飛智能核心技術在於無人駕駛中低速技術平台，以及在標準通用感測器（RTK+GPS、攝像頭、激光雷達）基礎上，研發了一套增強型高精度定位感測器組合（採用激光雷達，視覺檢測以及電磁導航技術）。

孫一飛介紹說，這種增強型感測器可以解決園區無人車多感測器融合最後的 5% 至 10% 的可靠性問題（一般視覺、激光雷達、RTK GPS融合能達到 90 到 95% 左右）。他說，在園區內這一技術可以保證無人車 24 小時、全天候運行。

現在他們手上的成功案例，一個是在常熟國家級技術產業園，兩輛續航為 100 公里的電動無人駕駛觀光車正式投入運行；另一個是在深圳萬科建築研究院已經安全運行一年多時間的無人車。

*計劃在近期推出的無人駕駛小巴

孫一飛告訴雷鋒網，觀光車主要服務於景區及主題公園，小巴則在更大面積的園區，如工業園、高新區、大學校園或者機場發揮作用，解決 2 到 8 公里的通勤。

「我們 2005 年就開始做無人車了，那時候還沒有想到能夠大規模商業化。」孫一飛說。

現在的情況是，在去年上海參加工博會之後，國內外一些園區負責人找到孫一飛，後者最常聽到的反饋是，園區司機人力成本越來越高。他們曾在日本、歐洲考察，園區駕駛員一年的成本是五六萬美金，國內也正在發生相應變化。

另一點是，點對點的旅遊線路以及園區接駁線路是一件很枯燥的事情，很多年輕人不願意做這樣的工作。

有了上述需求，無人駕駛的商業機會也得以從中被挖掘。據孫透露，目前在談的客戶主要來自景區、大型工業園、度假村、高新區以及高校。

無人車的商業機會

激光雷達的成本肯定會下降，這是業界普遍認同的一個趨勢。但這一趨勢還沒有想像中來得那麼快。

孫一飛認為，限定場景無人駕駛的商業邏輯在於，在感測器比較貴的情況下，如何將感測器加裝在車上，客戶還能接受？這個前提是，一定要是商用車，並且是高頻使用的車輛，因為只有「高頻」才能攤銷感測器的成本。

2011 年夏天，位於英國倫敦的希思羅機場，在外圍停車場和航站樓間啟用了革命性的無人駕駛運輸線路 ULTra PRT（Personal Rapid Transit ）。

這是一家名為 ULTra（ 也是歐盟 Cybercars 項目的成員之一） 的公司推出的無人車方案——據官方說法，可節省乘客 60% 的時間和公司 40% 的運營成本。

孫一飛向雷鋒網新智駕算了一筆簡單的經濟賬，假如一套系統一年平均搭載 250 萬人次，每個人收 2 歐元，初期的所有投入能很快收回。作為同樣技術水準的公司，青飛智能希望 2 到 3 年內在國內也部署類似的系統。

不可否認的是，商用無人車的機會是現階段的最佳選擇，孫認為，這也是最現實的選擇——因為無人駕駛的上下游還不成熟。

「價格高昂的感測器對我們影響很大。它幾乎占整車成本的 50%。」，孫一飛說，「我們還在等一些感測器的進展，比如新型激光雷達。如果成本一旦降下來，整個行業都會快速起來。」