在家用车领域以外，自动驾驶还有哪些应用价值？
1. 物流与运输领域：
这是自动驾驶最先落地和最具商业潜力的领域之一。
干线物流（长途卡车运输）：
价值： 解决司机短缺问题，降低人力成本，提高燃油效率（通过优化速度和驾驶行为），延长车辆运行时间（减少休息需求），提升运输准时性。
详细阐述： 长途卡车司机短缺是全球性难题，自动驾驶卡车可以通过“队列驾驶”（Platooning）技术，多辆卡车以极小的间距行驶，减少空气阻力，大幅节省燃油。同时，自动驾驶系统可以全天候工作，极大地提高运输效率。在特定路段（如高速公路）或固定路线，自动驾驶的安全性也得到保障，并且可以规避人为疲劳驾驶带来的风险。虽然在城市内部的最后一公里仍需人工驾驶或低速自动驾驶，但核心的干线运输环节的自动化，将带来颠覆性的影响。
仓储物流（园区内运输）：
价值： 提高仓库内部物料搬运效率，降低人工成本，减少叉车等作业车辆的事故发生率，实现24/7不间断作业。
详细阐述： 在大型仓库、港口、机场等封闭或半封闭的区域，自动驾驶的AGV（Automated Guided Vehicle）或专用车辆早已普及。这些车辆可以精确地按照预设路线搬运货物，进行装卸操作。自动驾驶技术使得AGV更加智能化，能够自主避障、路径规划，甚至与仓库管理系统无缝对接，实现高度协同作业。例如，自动驾驶叉车可以根据订单信息自主前往指定位置取货，并将货物运送至指定区域，极大提升了仓储运作的效率和准确性。
最后一公里配送（无人配送车）：
价值： 解决末端配送成本高、效率低的问题，缓解城市交通压力，尤其是在人口密集区域。
详细阐述： 小型无人配送车可以在人行道、园区道路或低速车道上行驶，将商品、外卖、药品等从配送点或商超送达消费者手中。这些车辆体积小巧，操作灵活，能够穿梭于复杂的城市环境中。它们可以降低人工配送的成本，提高配送的及时性和便利性。例如，疫情期间，无人配送车在无接触配送方面发挥了重要作用。此外，自动驾驶的无人机也用于一些偏远地区或特殊场景的配送。
公共交通（无人公交、无人出租车）：
价值： 降低运营成本，提高服务频率和灵活性，改善乘客体验，尤其是在低客流时段或特定线路上。
详细阐述： 无人驾驶巴士可以在固定线路或特定区域运行，例如大学校园、科技园区、旅游景点或特定社区。这些车辆可以根据需求动态调整发车频率，提供更便捷的出行服务。无人出租车（Robotaxi）更是自动驾驶的典型应用，可以在城市开放道路上提供点对点服务，通过共享模式降低出行成本，并有望24小时提供服务。虽然全面普及尚需时日，但在限定区域的试点和运营已在加速。
2. 工业与制造业领域：
自动驾驶技术正在赋能工业生产的智能化转型。
工厂内部物料搬运：
价值： 提升生产效率，保障生产线的连续性，减少人为错误，提高工人安全性。
详细阐述： 在汽车制造、电子产品组装等高度自动化的工厂中，自动驾驶的AGV和搬运机器人可以将零部件、半成品和成品在生产线之间进行高效、精准的转移。它们可以协同作业，优化物料流转，确保生产节拍不受干扰。例如，自动驾驶的牵引车可以在生产车间内将不同工序的零部件运送到指定工位，大大提高了生产效率和灵活性。
矿山、港口等特殊作业环境：
价值： 在危险、恶劣或重复性的环境中替代人力，提高作业效率和安全性。
详细阐述： 在矿山开采、港口装卸等场景，作业环境充满危险（如粉尘、危险化学品、崎岖地形）。自动驾驶的矿用卡车、装载机、堆高机等车辆可以自主完成物料的运输、装卸和堆放任务。例如，在大型露天矿场，自动驾驶的卡车可以24小时不间断地往返于采矿点和处理厂之间，其高效、安全、低成本的优势十分明显。
3. 农业领域：
自动驾驶技术正在引领智慧农业的发展。
自动驾驶农机（拖拉机、收割机等）：
价值： 提高耕作效率和精度，减少农药化肥的使用量，应对劳动力短缺。
详细阐述： 自动驾驶的拖拉机和收割机可以按照预设的精准路径进行播种、施肥、喷药、收割等作业，实现高精度的农田管理。它们可以根据GPS和传感器数据，实现路径的精确规划和执行，保证行距、株距的均匀一致，减少重叠和遗漏。这不仅提高了作业效率，更重要的是，可以实现精准施肥和施药，减少对环境的污染，提高农产品产量和质量。此外，在节约农机燃料消耗方面也具有优势。
农用无人机：
价值： 精准喷洒农药、化肥，监测作物生长状况，提供农田数据分析。
详细阐述： 自动驾驶的农用无人机可以根据设定的航线对农田进行精准喷洒作业，确保药剂均匀覆盖且用量可控，避免了人工喷洒的效率低、药量不均以及对操作人员健康的影响。它们还可以搭载高清摄像头和多光谱传感器，对农作物进行健康监测，识别病虫害和营养不良情况，为农业生产提供科学决策支持。
4. 城市服务与特种车辆：
自动驾驶技术也在改善城市管理和提供专业服务。
清扫车、洒水车：
价值： 提高城市道路清洁效率，降低人工成本，提升作业安全性，尤其是在夜间或交通繁忙时段。
详细阐述： 自动驾驶的清扫车和洒水车可以按照预设的清洁计划自主规划路线，高效地完成城市街道的清扫和洒水任务。它们可以在非高峰时段工作，减少对交通的影响，并且由于是机械化和程序化操作，其清洁效果更均匀，也更安全，避免了人工操作的风险。
安防巡逻车：
价值： 实现7x24小时的智能监控和巡逻，提高公共安全水平，降低人力成本。
详细阐述： 在园区、机场、边境等区域，自动驾驶的安防巡逻车可以自主按照预设路线进行巡逻，通过搭载的摄像头、传感器等设备，实时监测环境变化，识别异常情况并及时报警。它们可以替代部分人工巡逻任务，提高巡逻的覆盖范围和效率，尤其是在夜间或恶劣天气下，其优势更为明显。
消防车、急救车等紧急车辆（未来愿景）：
价值： 提升救援响应速度和效率，保障救援人员安全。
详细阐述： 虽然目前仍处于概念和研发阶段，但未来自动驾驶的消防车和救护车有望实现自主导航至事故现场，并根据情况进行初步的灭火、救援或输送病人。这可以大大缩短响应时间，并减少现场救援人员面临的危险。
5. 军事领域：
自动驾驶技术在国防安全方面具有重要意义。
无人作战车辆、侦察车：
价值： 减少人员伤亡，执行危险任务，提高战场态势感知能力和作战效能。
详细阐述： 自动驾驶的无人车辆可以在战场上执行侦察、运输、扫雷、火力支援等任务，将士兵从危险环境中解放出来。它们可以协同作战，执行复杂的任务序列，并在复杂多变的战场环境下保持高度的自主性和生存能力。
无人机群协同作战：
价值： 执行复杂的空中任务，提高信息获取能力和打击精度。
详细阐述： 自动驾驶技术的进步使得无人机集群可以协同作战，执行空中侦察、目标识别、通信中继甚至攻击任务。它们可以根据任务需求，自主规划飞行路径，协同搜索目标，并实现智能的战场信息共享和协同打击。
6. 探索与科研领域：
自动驾驶技术为科学探索提供了新的工具。
太空探索（火星车等）：
价值： 在遥远的星球上自主执行科学探测任务，突破通信延迟限制。
详细阐述： 地球与火星之间的通信存在显著的延迟，因此火星车等探测器必须具备高度的自主导航和决策能力。自动驾驶技术使得它们能够自主规划路径，避开障碍物，并根据科学目标自主选择探测区域，极大地提升了探测效率和成果。
深海探测器：
价值： 在深海极端环境中进行自主科学考察和数据采集。
详细阐述： 与太空探索类似，深海环境通信困难且危险，自动驾驶的深海探测器可以自主导航至预设的探测区域，进行海底地形测绘、生物采样、水质监测等任务，为我们了解深海世界提供宝贵数据。
总结：
自动驾驶技术在家用车领域之外的应用价值是多维度且深远的。它不仅是提升效率、降低成本的工具，更是实现特定领域作业安全化、智能化和无人化的关键驱动力。从陆地的物流运输到天上的农业植保，再到遥远的太空探索，自动驾驶正在以前所未有的方式重塑我们的世界，并为未来的科技进步和社会发展开启无限可能。虽然在某些场景的完全普及仍面临技术、法规、伦理等多方面的挑战，但其巨大的潜力和已显现的价值，正吸引着全球的目光和投资，必将持续推动各行各业的变革。
网友意见
自动驾驶在商用车领域的应用可能会比乘用车来得更早、更普及。
这里所说的商用车主要指城间行驶的大货车。大货车司机的驾驶和运营特征基本是这样的：
1. 货车司机们在运输途中往往一开就是十多个小时，司机疲劳驾驶的问题对于国内几乎所有的货车司机都是存在的，在运输途中作息混乱，虽然一辆大车一般有两位司机，但是不断装车卸车交接班，两个人都很辛苦。货车司机们往往通过抽烟、喝茶甚至吃止痛片来提神，然而货车司机的疲劳驾驶一旦造成车祸，后果又是非常严重的，因此自动驾驶功能无疑将提高货车行驶的安全性；
2. 大货车司机在运输途中，往往是以车队的模式运营，这一点在美国更为常见。在美国的高速路上常常可以遇到一溜的大卡车，有时候夜间开车到服务区也会遇到车队集体休息，一字排开的“擎天柱”看起来非常壮观。车队的运营模式，意味着长途驾驶中依靠跟随前车的驾驶逻辑，就可以解决大部分的驾驶需求；
（美国卡车车队，图片来源：谷歌）
3. 货车多运行于城市间的高速公路，公路路况相对于城市道路的路况更为单一，没有了城市中的交叉路口、红绿灯和行人，自动驾驶技术的应用场景较为简单。而在美国的高速路，驾驶状况的复杂程度就更低了，这给予了自动驾驶由浅入深的应用平台；
4. 货车对于降低油耗的需求迫切，自动驾驶技术一定程度上可以降低货车油耗，对于单辆货车而言，自动驾驶系统定速巡航的车速保持水平不逊于经验丰富的老司机，而油耗是和驾驶习惯息息相关的（货车更是如此），对于车队而言，多辆车保持适当的车距，有助于降低车队的空气阻力，进一步降低油耗。
从货车司机和货车运营的几点特征来看，自动驾驶能够提高商用车安全性、经济性，相对于乘用车，技术实现的难度也更低。（btw，在我看来，卡车自动驾驶的技术环节、硬件需求与轿车自动驾驶别无二致，而两者的算法有没有区别，这个问题可能要请教侯博士 @Filestorm 。）
再来谈谈商用车自动驾驶技术现状。需要注意的是，我们这里提到的自动驾驶，是广义的自动驾驶，即包括了SAE标准下从L1到L5五个级别。而未来可能率先应用于高速公路货车驾驶的自动驾驶技术，将会是L3级别。而从L2到L3，最大的区别就是到底是由人还是由自动驾驶系统来进行驾驶操作，在L3级别，人类驾驶员需要对自动驾驶系统的要求进行应答并在部分场景下接管车辆，引用@王飞的回答如何评价 Tesla 最新发布的「完全自动驾驶」（Full Self-Driving）功能？：“L2和L3最大的区别来自于是否需要人类驾驶员负责”，非常准确。
（SAE J3016 标准下自动驾驶分级，也是现在绝大部分厂商所接受的分级标准，图片来源：谷歌）
目前，仍没有L3级别的自动驾驶商用车正式上路。但无论是老牌卡车公司沃尔沃、戴姆勒，还是硅谷初创公司Otto和转型中的黑莓，各家都已摩拳擦掌，跃跃欲试。下面是两则去年的旧闻。
2016年9月在瑞典，沃尔沃首次公开展示了其自动驾驶技术，演示车辆就是三辆沃尔沃卡车，在第一辆车的带领下，后面两辆车保持了固定的车距，完成统一加速、制动及车距保持等功能。据沃尔沃介绍，三辆测试卡车完成了从瑞典哥德堡至荷兰鹿特丹的旅途，而自动驾驶技术有助于降低车队整体的燃油消耗25%。
（沃尔沃自动驾驶卡车，图片来源：谷歌）
而名字来自于四冲程汽油机的发明人的自动驾驶创业公司Otto，在2016年更早些的时候，改装了一辆沃尔沃VLN780卡车，并宣布已在美国高速公路完成自动驾驶测试。这一测试是全球第一例公开的自动驾驶卡车公路测试。Otto公司的员工来自于Apple、Google和Cruise，而现在公司属于Uber。
（Otto自动驾驶卡车，路测运送啤酒，图片来源：Bay Area startup is testing self-driving semis on California freeways）
未来，当在高速公路上遭遇自动驾驶的大货车，请不要惊慌失措，因为他们比老司机们开车更稳。而在它们空荡荡的驾驶舱上方，说不定还站着尚格云顿。
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