在投资风口消失的2018年，自动驾驶几乎是唯一存活到年末的行业性赛道。早先对自动驾驶技术的狂热追捧已经逐渐趋于理性，发生的几起安全事故又让人们开始冷静思考无人驾驶何时能真正商业化运营。

在此背景下，投资界巨头们却出来用真金白银告诉大众，自动驾驶的未来依然值得憧憬：

2019年以来，有着北美自动驾驶“梦之队”之称的Aurora和Nuro.ai分别获得高达5.3亿美元和9.4亿美元的巨额融资，随后，图森未来也完成了9500万美元D轮融资。

虽然绝大部分瞄准L4/L5级别（完全自动驾驶）自动驾驶的公司们制定的时间表比较遥远，短时间内无法实现“门对门”功能的自动驾驶是行业共识。然而，这样的情况并不意味着自动驾驶技术在短期内没有应用价值，在真正全自动化的黎明来临之前就只能干等。

以近日获得巨额投资的Nuro.AI为例，这是一家专注于无人配送车的自动驾驶公司，瞄准的方向是典型的垂直场景应用。值得一提的是，此轮融资金额全部来自软银愿景基金。

垂直场景自动驾驶相对来说能更好地在各种特定使用环境下实现落地，比如高速公路货运物流、港口矿区等。

自动驾驶技术的应用可以帮助这些行业显著地降低成本、提高运营效率且增加安全保障。同时，垂直场景的应用也可以减少因为技术局限而带来的客观风险，一举两得。

解决痛点是关键，城际高速公路已成自动驾驶率先规模化落地场景

毫无疑问，年初的三场重磅投资给出了一个明显的信号，货运场景将是2019年自动驾驶的主场。而在所有的物流垂直应用场景中，高速公路自动驾驶是需求最大、也是被认为最有可能实现大规模盈利的一个方向。

高速公路对于自动驾驶严格意义上来说属于半封闭场景，无论在中国或美国，高速公路自动驾驶都显现出迫切的“刚需”。尤其是干线物流，路线和运行方式都呈现固定化模式：货物装载完毕后，司机把车驶入最近的高速，然后在最靠近目的地的出口下高速。

乘用车方面，特斯拉已经在美国开放的Nav on ap功能就是应对高速使用场景的自动驾驶辅助功能，能够帮助用户在进入高速之后，进行接近于全自动状态的驾驶，并且实现了自动变道、进出匝道、变换高速路线这些操作。只是这种状态下，驾驶者仍然需要时刻握着方向盘，准备好在紧急情况下随时接管。

对货运公司来说，在高速路上应用自动驾驶技术，最直接的好处就是避免司机因疲劳驾驶而带来的货车事故甚至人员伤亡，也大幅降低事故带来的经济损失。

在中国，约有700万辆城际重卡和3000万货车司机，平均每年发生交通事故5.07万次，且平均每年每1000辆车就有一起伤亡事故。来自平安理赔的数据显示，在中国的货运事故中，高速公路的案件量占比和损失金额都是最高的，接近50%。

司机短缺和卡车运输成本的增长，也是自动驾驶货运车备受青睐的重要因素。相比普通消费者，货运公司更乐意评估新技术为其带来的效率的提升与回报。

来自美国卡车协会（ATA）2017年10月的一份报告指出，美国卡车司机的需求缺口在90000人左右。在当前运输业利润越来越低的情况下，司机的劳动力支出占据了公路运输总成本的45%。

而在中国，司机薪资占货运总成本约35%，一半以上司机每月仅休息1~2天，超负荷工作和疲劳驾驶又造成事故率居高不下，形成恶性循环。落实自动驾驶技术补充货运司机，减轻工作强度，将带来巨大的经济价值。

资本也快速嗅到了商机，除Uber、Waymo、特斯拉等自动驾驶领域重要的参与者在货运自动驾驶领域紧锣密鼓地布局外，国内外创业公司如Embark、Starksy Robotics、智加科技、嬴彻科技、图森未来、逐影科技等也将目光聚集在了城际道路自动驾驶货运物流领域。

在这些初创公司中，嬴彻科技与多数自动驾驶公司从一开始就谋求完全代替司机的思路不同，他们所展望的高速场景中的L3自动驾驶，是能将司机从紧张疲劳的工作环境中解放出来，转变为车辆管理员。只需在少数情况下提前做出准备对车辆进行干预，从而大大减轻工作强度和车辆运营开支。

并且，L3也能避免法规在短期内无法清晰界定的由完全无人驾驶产生的一系列问题，离量产应用更近。因此，减少司机驾驶强度，降低驾驶过程中的精力损耗和安全隐患，也不失为缓解供需矛盾、提高运营效率的高效路径之一。