上周”华尔街日报”登出一则新闻：沃尔玛开出11万美元起薪，吸引卡车司机。这个消息的确让熟悉美国收入水平的读者大吃一惊。要知道，美国大学的全职教授平均年薪也就只有10万美元出头，还不如新闻中的卡车司机起薪高。副教授的平均年薪更是只有8万美元。
出了什么事会让以“节省成本”闻名的沃尔玛用如此高薪招徕卡车司机？因为全球各国从来没有像今天一样面临如此巨大的货运挑战和对卡车司机的渴求。尽管在疫情前卡车司机也紧缺，但当时卡车司机们的平均年收入只有4.5万美元。到了疫情持续两年后的2021年，卡车司机们的平均年收入已经上涨到7.4万美元。
卡车司机工资暴涨背后是卡车司机需求大增和供应不足。疫情导致货物运输量一直居高不下，供应链的混乱则加剧了运输资源的消耗。但2020年到2021年的相当长时间内，卡车司机培训机构由于“封城”导致新司机培训无法正常进行。再加上对新冠的恐惧和政府疫情补贴降低了现有卡车司机外出工作的意愿。最终的结果是卡车司机的缺口越来越大。
和美国相比英国更加雪上加霜。英国原有的卡车司机中有不少是欧盟居民。英国脱欧让这些欧盟的卡车司机回流本国，从而导致2021年英国可用卡车司机的数量下降了近四分之一。英国政府在2021年不得不为外国司机签发 5,000 份短期签证以缓解运输矛盾。
司机缺口也推动了用工成本上涨。英国卡车司机的工资在12个月内上涨了15%。
目前情况来看，美国的卡车运输业司机缺口还会逐渐增大。美国 2020 年从业的卡车司机一共有 336 万，年龄结构老化极为严重。所以2020年的司机数比 2019 年的 350 万下降了 6.8%。2021年底全美的卡车司机缺口为 8 万，而且这个数字还在增长。
美国卡车司机普遍是45岁以上高中毕业的最高学历
但招聘新人入行一直很困难。卡车驾驶是一项艰苦且枯燥的工作。根据弗吉尼亚州CDS 拖拉机拖车培训学校的数据，长途卡车司机每年平均行驶约 20万公里，在路上行驶 300 天。每天平均行驶近700公里，工作时长约8-10小时。
在卡车司机极度紧缺、用工成本不断上涨，并且司机稳定性不断受到疫情影响的今天，最终的解决方案只能依靠目前已经逐步成熟的的自动驾驶技术了。
以往媒体和大众在讨论自动驾驶技术时，习惯性的会把目光放在家庭出行和客运驾驶。毕竟不管是美国的特斯拉、Waymo，还是国内的百度Apollo，这些大众曝光度最高的自动驾驶企业都是主推客运领域的应用。但大众没有注意到的是，真正有可能率先进入实用领域的自动驾驶应用，很有可能是并不引人注目的商用物流运输。
究其原因，除了前面提到的卡车司机的缺口和上涨的用工成本，还因为自动驾驶在商用物流领域应用有很多客运领域不具备的优势。这些优势会给自动驾驶技术应用带来更成熟的应用场景和更大的投资回报。
在应用场景方面，首先是大大降低驾驶应用场景的难度。我们知道，目前的自动驾驶技术在绝大部分场景下已经能够应付自如。主要问题出在一些复杂场景和特殊天气/气象条件下的应用。对于城市自动驾驶来说，由于路况复杂、交通标志众多，再加上行人，自行车甚至篮球、垃圾桶等意外障碍的出现，都让自动驾驶系统面临各种测试时难以模拟的挑战，比如这辆自动货运小车陷入“水泥未干”的窘境。
但在商用物流运输中，尤其是干线物流，绝大部分行驶路线都是高速公路，路况简单，标志清晰，视野良好，极少突发情况。这对于自动驾驶来说是可靠度最高的应用场景，也最容易体现自动驾驶系统的优势。因为人类驾驶员在这种枯燥场景下往往容易疲劳和走神导致事故。
其次，路线相对固定导致应用难度进一步降低。对于干线物流，大量存在着物流中心到物流中心的固定点对点运输需求。这就意味着路线和沿途路况是基本不变的，自动驾驶系统可以对此特定路线进行优化，从而进一步降低系统运行风险。这是商用物流运输中独特的应用优势。
第三，应用场景可以根据技术的成熟度进行分解，通过自动驾驶和人工驾驶混合的方式分段实现。例如北京到上海的商用物流运输中，可以考虑在市郊高速公路出入口附近设立中转站。卡车司机把车辆由市区开出后在切换中心交由自动驾驶系统操作进入高速公路。当车辆到达目的城市后进入市郊高速公路出入口附近的中转站，再由卡车司机开入市区。这样的切换方式可以让自动驾驶系统只进行高速公路段的驾驶操控，最大程度的避免了复杂路况的挑战，降低了应用风险。
自动驾驶商用物流运输应用在投资回报方面的优势也是极为明显的。首先是对现有物流运输资源的充分使用。
在欧美发达国家，劳动保护制度的执行较为严格。以笔者所在的加拿大安大略省为例，除了每日行车不得超过13小时，必须确保10小时的休息时间之外，卡车司机在连续工作 7 天或驾驶满 70 小时后必须安排至少24小时的全天休息，否则不能上路。这种严格的劳动保护制度客观上导致现有的物流运输资源无法充分利用，必须让卡车司机定时休息。再加上司机还要吃饭、喝咖啡、聊天放松，这进一步缩短了司机的实际工作时间。而自动驾驶系统完全没有这样的问题，可以7x24小时工作，从而在与司机的竞争中凸显自己的效率优势。
其次，由于自动驾驶系统不再有工作时间的限制，所以车辆能够在夜间这样的非高峰时段行驶，缩短行程时间的同时还能够提高燃油效率，节省燃油成本。这对于物流企业降低成本是非常有利的。
第三，考虑货运干线上行驶的往往是重达 36 吨的 18 轮货运卡车，任何时间和燃油的节省在货运应用中带来经济回报都是客运应用所完全无法比拟的，所以货运率先应用自动驾驶技术也是极为顺理成章的。
第四，对于卡车司机而言，工作和健康状态始终是不够稳定的。尤其是在疫情期间，新冠传染导致的缺勤将极大打乱物流企业计划的排班，并造成物流交付的延迟和损失。自动驾驶系统的应用可以更有效地完成运输任务，并降低企业在备份运力方面的投入。
更重要的是，全球每年都会发生数十万起卡车事故，造成大量人员伤亡。凭借自动驾驶系统检测潜在碰撞的能力，自动驾驶卡车可以大大减少事故的数量。美国国家公路运输安全管理局 (NHTSA) 2016 年的研究表明，人为错误占所有汽车事故的 94% 至 96%。自动驾驶系统在全面应用于干线运输后，势必大大减少现有的卡车事故数量。
应用潜力如此巨大，我们什么时候能看到卡车自动驾驶系统真正上路呢？我想目前已非常接近成为现实。
2021年 12 月 22 日，美国TuSimple公司在开放的公共道路上完成了第一次卡车全自动驾驶路测。在没有人类司机陪同的情况下，实验卡车从亚利桑那州图森市的铁路货运场行驶到凤凰城的一个物流配送中心，全程 130 公里，行驶了1小时20分钟。TuSimple公司在测试完成后表示，全程没有进行任何人工干预，全部由自动驾驶系统操纵完成。
TuSimple公司还将进行多项类似的测试，目标在2022年推出自己的货运网络。该货运网络的合作伙伴包括 UPS、Penske卡车出租公司、U.S. Xpress物流和伯克希尔哈撒韦旗下的全国性的物流公司 McLane。
TuSimple货运网络将分三个阶段推出。第一阶段从2022年开始，将在凤凰城、图森、埃尔帕索、达拉斯、休斯顿和圣安东尼奥之间提供服务。到2023 年的第二阶段，货运网络将扩大到洛杉矶和杰克逊维尔，最终形成连接美国东西海岸的线路。第三阶段将于 2023-24 年启动，将在美国范围内的网络扩展到 48 个州，运营超过7000量卡车。
美国包裹递送公司 FedEx 则在与自动驾驶汽车初创公司Aurora Innovation 合作，在达拉斯和休斯顿之间运营一个试点的自动驾驶卡车车队。
联邦快递自动驾驶卡车达拉斯和休斯顿的实验货运路线
Aurora Innovation 公司表示，试点计划的线路是沿 45 号州际公路近 800 公里的路线，将使用少量配备安全司机的卡车以确保测试安全。到 2023 年底，公司将启动正式的自动驾驶货运业务，并在没有安全司机的情况下在物流中心之间自动运输货物。
除了这两家之外，谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶公司Waymo货运部门，也开始与美国最大的长途货运公司 J.B. Hunt Transport 一起测试无人驾驶的货运平台。
目前美国的自动驾驶研发已经到了小规模实用的前夜，TuSimple、Aurora和Waymo三家分别与占据美国主要公路货运市场的多家企业达成了联盟，在紧锣密鼓的进行着小规模实用的准备。
美国的货运行业每年创造 8000 亿美元的收入。在疫情肆虐、物流需求高涨的今天，这一市场对自动驾驶行业尤其具有吸引力。相信在未来2-3年内，我们就可以看见大量自动驾驶卡车奔驰在美国的洲际公路上。如果一定要说有缺点的话，自动驾驶卡车的一个重要缺点就是在取代人类卡车司机时将过于高效——300多万卡车司机有很多会立即面临失业的威胁。如何平衡自动化技术全面应用的收益与对现有工作岗位的冲击，将是社会面临的另一种挑战。像文章开始那样的高薪司机在自动驾驶卡车大批投入商用后就将很快下岗，不得不面临卡车司机这一职业逐渐走向没落的现实。
