来源:亿欧智库
概念阐释:1)自动驾驶:指车辆在搭载先进传感器、控制器、执行器的基础上,在特定的设计运行范围内,能自主获取和分析车内外信息,持续地处理部分或全部动态驾驶任务;2)环卫:根据《城市环境卫生质量标准》,环卫行业所涵盖的作业包括生活垃圾清扫、收集、运输和建设垃圾中转站、公共场所环境卫生、道路清扫保洁、公厕运营等;3)自动驾驶环卫场景应用:利用自动驾驶环卫车辆替代传统有人驾驶的环卫车辆,在普通地面道路、街道等开放道路及园区、公园、学校等封闭道路实现道路清洁、洒水、消杀等环卫工作。
研究范围界定:本报告主要讨论进行垃圾清运和道路清扫的L4级自动驾驶环卫车,并围绕L4级自动驾驶在环卫场景中的商业化应用展开一系列研究与讨论 。
自动驾驶科技赋能,有效提升环卫的经济性、安全性、效率性和环保性
自动驾驶赋能环卫,能够有效解决环卫行业现存的痛点:1)自动驾驶环卫车能够有效节省人力成本;2)减少高温、严寒等恶劣天气下作业带来的安全危害; 3)提高作业效率;4)自动驾驶环卫车多为新能源汽车,有效降低污染物。此外,在疫情防控常态化下,自动驾驶环卫车可以实现无接触作业。
根据SAE,自动驾驶可以分为L0到L5六个等级,L1及L2属于高级辅助驾驶,L3及以上属于自动驾驶。因政策和技术等条件限制,L4自动驾驶只在特定场景或区域内实现商业化落地,例如矿山、港口、物流、环卫等商用车领域。
市政环卫场景由于运行速度低、路线固定、对舒适度要求低以及包含众多封闭、半封闭场景,更易实现商业化落地,因此众多科技公司布局该领域。
封闭场景实现完全无人,自动驾驶环卫车应用更为广泛,商业化前景巨大
自动驾驶环卫车主要应用场景有3类:1)园区、公园、学校等封闭道路;2)普通开放道路;3)高速高架、桥梁、隧道半封闭道路。
目前,在不同应用场景,自动驾驶环卫分别实现了不同程度的发展。但是,受技术和法律法规限制,环卫车只有在园区等封闭道路实现完全无人驾驶,而在普通开放道路,自动驾驶环卫车仍需配备至少1名安全员才能上路运营。高速高架等半封闭道路由于对环卫车时速有要求,出于安全考虑,自动驾驶环卫车只在示范区试运营,暂未实现上路。
感知层、决策层和执行层信息融合交互实现自动驾驶,前后装双途径打造环卫车
自动驾驶系统通过感知层(激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等)、定位层(惯性导航、RTK差分定位、轮速计等)、决策层(计算平台)和执行层(线控底盘)信息融合交互,实现自动驾驶。科技公司和环卫设备公司可以通过直接研发并生产自动驾驶环卫车(前装)或者 对普通环卫车进行改装(后装)的方式,实现环卫车的自动驾驶。
自动驾驶核心零部件逐步实现国产化,有效降低采购成本
目前,中国自动驾驶环卫车普遍采用16线激光雷达,且逐步实现国产化,大大降低采购成本;中国自动驾驶环卫车毫米波雷达产品仍处于研发阶段,主要集中于24Ghz。
中国自动驾驶环卫车线控底盘已出现成熟的国产替代制造商。自动驾驶环卫车底盘需采用整车电子电气架构、线控制动、车轨迹ECU等机动车底盘架构,因此无法直接使用传统汽车零部件。目前,新石器、智行者等科技公司已经成功研发并量产小型自动驾驶线控底盘,酷哇机器人已布局针对自动驾驶环卫车辆的从小型到中大型系列化的线控底盘。
三类科技公司布局环卫场景…
目前,深耕环卫场景的科技公司主要有三类:1)自动驾驶公司,专注于实现环卫场景L4级自动驾驶技术的应用,提供自动驾驶环卫产品及服务;2)服务机器人公司,成立初期提供室内机器人技术和产品,逐步转向室外环卫场景;3)泛人工智能应用公司,定位于人工智能技术的应用,提供多场景的AI解决方案。
轻资产模式专注产品研发,重资产模式深入场景积累数据
自动驾驶科技公司主要有2种商业模式,分别是销售无人环卫车产品的轻模式和从事环卫运营的重模式。两种模式各有优劣势,但是出于运营难度以及现金流考虑。目前大部分自动驾驶科技公司采用轻资产模式,酷哇机器人、仙途智能、于万智驾等则是采用轻、重资产模式结合。
技术:低速不等于低配,复杂动态作业环境要求高感知与高算力
相对于其他自动驾驶应用场景,自动驾驶环卫车虽然自身移动速度较低,但是由于其在复杂场景中作业,需要跟踪与预测周边高速行驶的车辆, 因此,它的传感器配置要求跟Robotaxi 的几乎是相同的。如果使用低线束激光雷达跟低分辨率摄像头,则无法实现准确预测和跟踪。
由于城市场景的动态性,环卫车处理的复杂度会更高。由于大量环卫车都是在辅道上面移动,而辅道上有很多行为轨迹难以预测的非机动车和行人,这要求它必须能跟踪数量庞大的动态移动障碍物,并且还能够准确地预测每个轨迹。所以这对自动驾驶环卫车搭载的传感系统和背后支撑的算力平台提出较高要求。
技术:高级别自动驾驶系统仍面临技术挑战,打好软硬件双基础是应用前提
L4甚至L5自动驾驶环卫车商业化运营的基础是要有自动驾驶软硬件的支持,但目前自动驾驶科技公司仍面临技术挑战,尤其是软件开发仍面临大量复杂难题。除了软硬件技术基础,自动驾驶的数据安全、隐私保护等也是实现商业化落地的重要前提。
经济:自动驾驶环卫车遇成本难题,短期内经济效益难以提升
目前,自动驾驶环卫车价格偏高,与传统的人力相比,价格优势尚不明显。毫米波雷达和超声波雷达发展相对成熟,因此价格相对较低;而激 光雷达因尚未实现大规模量产,导致成本较高。由于自动驾驶环卫车基本均配有激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和摄像头,自动驾驶系统 价格在7至10万元。此外,由于目前商业化运营的自动驾驶环卫车处于L4级别,仍需配备1名安全员或者清扫员,因此仍存在一定的人力成本。
未来随着关键零部件国产化和规模化生产,自动驾驶环卫车成本有望下降;L4级别自动驾驶技术规模化商业落地后,环卫服务企业的人力成本将进一步下降。届时,自动驾驶环卫车的价格优势凸显,有望得到大规模推广。
关键要素:科技公司着力四大关键点,从产品和技术端攻克商业化落地难题
亿欧智库认为,自动驾驶环卫场景商业化可以从产品和技术端的四大关键着力点出发:提升数据迭代算法能力,采用重感知轻地图技术,产品 功能呈阶梯式发展,通过找到自研和外部采购零部件的平衡点优化成本结构。