自动驾驶卡车长期以来被视为人工智能与机器人技术最具商业潜力、同时技术挑战最高的应用领域之一。
与载客型无人驾驶出租车不同，长途货运路线拥有更为结构化的运营环境和更清晰的经济驱动因素，这使其成为大规模自动驾驶竞争中的核心战场。
在众多致力于推动自动驾驶卡车实现商业化运营的企业中，Torc Robotics已成为该行业最具竞争力的参与者之一。
公司成立于2005年，由一批弗吉尼亚理工大学学生在参与DARPA大挑战赛和城市挑战赛项目后联合创立，二十年来持续深耕商用车L4级自动驾驶系统的研发。
目前，Torc专注于与戴姆勒卡车合作开发的最新一代自动驾驶Freightliner Cascadia平台，面向自动化货运运输领域。
公司已在全美多个州扩展测试业务，包括在德克萨斯州、弗吉尼亚州以及近期密歇根州开展的公开道路部署，致力于在更广泛的真实驾驶场景和季节性条件下验证其硬件与AI软件系统。
Torc在安娜堡地区的持续扩张，也折射出汽车工程、人工智能、仿真技术与机器人学在自动驾驶卡车领域日益深化的融合趋势。
除车辆自动驾驶本身外，Torc的研发工作还涵盖大规模数据处理、AI推理模型、仿真环境、传感器融合以及安全关键系统工程等多个维度。
在以下专访中，Torc Robotics商业化副总裁Nick Elder就公司迈向商业化部署的路径、自动化货运的运营现实、合作伙伴关系与基础设施的重要性，以及长途卡车运输的经济逻辑如何塑造自动驾驶出行下一阶段的发展，进行了深入阐述。
商业化部署核心挑战
《机器人与自动化新闻》：自动驾驶卡车"距离商业化还有五年"这一说法已流传了十多年。过去两三年间，究竟发生了哪些具体变化，使大规模部署变得更具现实可能？
Nick Elder：过去两三年，AI技术的快速进步显著加快了软件开发的速度。与此同时，支撑自动驾驶卡车运行的硬件也在以极快的速度迭代升级，包括新一代计算平台、分辨率持续提升的传感器、探测距离更远的设备，以及体积小型化、可靠性增强、成本大幅降低等方面的突破。
软硬件协同加速发展的态势，在行业内激发了极大的热情——真正意义上的自动驾驶产品上路已不再遥远。
自动驾驶的经济可行性
《机器人与自动化新闻》：您提到自动驾驶能消除空载里程和等待时间等低效环节。那么，自动驾驶卡车在经济层面究竟何时才能真正优于人工驾驶车队？需要突破哪些关键成本门槛？
Nick Elder：人工驾驶仍将在卡车运输和整体货运物流中占据重要地位，但自动驾驶卡车具有独特的价值——它们不会生病、不会分心、不需要休息，也不会出现其他计划外的中断情况。
这种由自动驾驶带来的高可靠性与高可预测性，往往能够实现更低的总拥有成本。
也就是说，综合考量可靠性提升、病假减少、司机薪资节省以及运营中断降低等因素，自动驾驶卡车在财务层面是切实可行的。
再叠加燃油节省、轮胎磨损降低等效率收益，多重因素共同作用，最终形成具有净成本优势的优化解决方案。
运营现实与技术落地
《机器人与自动化新闻》：外界对驾驶系统本身关注颇多，但实际挑战中有多大比例来自运营层面——比如路线规划、车队管理、维护保养以及与现有物流网络的整合？
Nick Elder：尽管自动驾驶卡车承诺带来诸多效率提升，运营层面的挑战仍是引入和扩展自动驾驶过程中不可忽视的一部分。
自动驾驶卡车不会全面取代人工驾驶运营，因此，识别自动驾驶适合介入的场景，并采取有效措施融入现有网络，是成功落地的关键。
整合新系统和运营模式自然会带来一定的变革挑战，但这些都在可控范围之内。
Torc通过简化流程、降低采用门槛来积极应对这些挑战。公司已率先行动，通过"Torc自动驾驶顾问委员会"与客户深度合作，持续获取详细反馈，确保在推进产品化和客户整合的过程中，始终将客户视角落到实处。
安全性与边缘场景
《机器人与自动化新闻》：在您看来，自动驾驶卡车领域目前尚未解决的最难安全问题是什么？尤其是面对恶劣天气、道路施工或人类驾驶行为难以预测等极端场景时？
Nick Elder：从宏观层面来看，构建全面完整的安全案例，其本身的严苛程度就决定了它是真正可规模化产品部署中最具挑战性的难题之一。
证明一款产品本质上是安全的，远不止于一次令人印象深刻的演示。这需要建立一套全面、可靠、可重复、可追溯的安全方法论，是一项极为艰巨的系统工程。
具体而言，这包括严格执行工程标准与规范、清晰界定并管控允许的运营环境，以及通过精心的系统设计、严密的仿真与真实道路测试、详尽的运营文档以及系统培训，确保系统性能达到预期。
从试点到规模化
《机器人与自动化新闻》：许多公司已完成成功的试点运营。是什么主要障碍阻止这些试点扩展为跨多条线路、多个区域的全面商业化运营？
Nick Elder：试点运营能够提供宝贵的运营数据和洞察，有助于持续优化系统本身及支撑自动驾驶卡车高效运营所需的配套基础设施。
然而，实现规模化不仅仅依赖于渐进式改进，产品必须具备高度可靠性，并能提供清晰可量化的总拥有成本优势。
实现这一目标的关键因素之一，是在工厂流水线上实现卡车的规模化生产，从而同时保证成本效率与产品一致性。
此外，有效的规模化还需要建立完善的售后服务与支持体系，涵盖维护维修预案、可靠的零部件分发网络以及成熟的支持服务体系，以确保产品持续稳定运营。
五年展望
《机器人与自动化新闻》：展望未来五年，一个"成功的"自动驾驶卡车运输网络在实际层面究竟是什么样子？届时，自动驾驶能够承担的货运量占比现实上能达到多少？
Nick Elder：随着硬件的持续升级和算法的快速演进，未来五年内，自动驾驶卡车很可能已在全美相当大比例的高速公路和州际公路上常态化运营。
运营重心大概率仍集中于美国南部地区，但常态化的自动驾驶路线将基本覆盖从东海岸到西海岸的所有主要市场区域。
人工驾驶卡车在货运物流中仍不可或缺，但自动驾驶卡车将作为更广泛物流生态系统中的核心工具，牢固确立自身地位。
Q&A
Q1：Torc Robotics的自动驾驶卡车系统目前在哪些地方进行测试？
A：Torc Robotics目前已在美国多个州展开公开道路测试，包括德克萨斯州、弗吉尼亚州以及近期新增的密歇根州。这些测试旨在验证其硬件与AI软件系统在更广泛真实驾驶场景和不同季节条件下的表现，同时公司也在安娜堡持续扩大研发布局。
Q2：自动驾驶卡车的经济可行性体现在哪里？
A：自动驾驶卡车的经济优势主要来自多个方面：无需支付司机工资、避免因司机生病或疲劳导致的计划外中断、减少空载里程、节省燃油以及降低轮胎磨损。这些因素叠加后，能够实现比人工驾驶车队更低的总拥有成本，从而使自动驾驶卡车在财务层面具备切实的竞争力。
Q3：自动驾驶卡车从试点扩展到大规模商业化的主要障碍是什么？
A：规模化面临的核心障碍主要有两点：一是产品必须达到高度可靠性并具备明确的总拥有成本优势；二是需要在工厂流水线上实现规模化量产，同时建立完善的售后服务体系，包括维护维修、零配件供应和运营支持，以确保产品在大规模部署后仍能持续稳定运行。
