财联社8月21日讯（记者 李洁）随着人工智能从数字世界加速向物理世界延伸，物理AI在特定范围内正逐步从技术验证走向真实产业场景。

而以L4级自动驾驶为代表的特种车辆的应用，率先在部分机场、港口、工厂等场景落地，产业化也开始从“能不能开”转向“能不能规模化运营、能不能持续赚钱”。

记者获悉，目前部分自动驾驶企业已从单项目测试进入规模化运营阶段。

驭势科技（01511.HK）联合创始人、董事长兼CEO吴甘沙在接受财联社记者采访时表示，旗下L4级真无人自动驾驶车队在乌鲁木齐天山国际机场累计运营里程已破160万公里，所有机场累计真无人驾驶运营里程超过600万公里，公司大中华区机场场景L4商用车自动驾驶解决方案市场份额达到90.5%。

不过，在行业加速从技术验证迈向商业化的同时，L4自动驾驶依然面临渗透率、成本、规模化交付以及商业模式等多重考验。对自动驾驶企业而言，如何从“卖项目”走向可复制、可持续的商业模式，或成为下一阶段竞争的关键。

机场成L4商业化“试金石”

机场可能是当前L4级自动驾驶较具代表性的商业化场景之一。

与普通道路不同，机场机坪需要同时面对飞机、牵引车、行李车、航油车等多种交通参与者，并且需要与航班、行李、货运等业务系统进行协同，对无人驾驶系统的安全性、稳定性以及全天候运行能力提出更高要求。

吴甘沙表示，机场并不是一个简单的封闭场景，机场自动驾驶要实现规模化运营，需要长期的数据积累和场景验证。

以乌鲁木齐天山国际机场为例，驭势科技自2020年开始与机场沟通，2021年启动相关工作。当地冬季低温、大雪等极端天气，成为自动驾驶系统必须跨越的技术门槛。围绕电池加热、雪天感知等问题，公司进行了持续测试和优化。

其介绍，驭势科技在乌鲁木齐天山国际机场已落地总计近百台无人车，是现今规模较大的机坪无人驾驶运营车队，其中52台无人驾驶牵引车承担着机场90%以上国内与国际货站至机坪的货邮转运任务。

在吴甘沙看来，一个机场自动驾驶项目从研发、测试到规模化运营，需要持续投入数年，企业不仅要解决车辆和算法问题，还需要积累大量极端天气、复杂交通以及业务系统协同数据。因此，这并不是一个单纯依靠技术就能够快速复制的市场。

他将这一市场形容为“大公司看不起、中等公司赌不起、小公司投不起”。

不过，在高门槛之外，机场自动驾驶仍存在较大渗透空间。“机场离天花板还很远。”吴甘沙表示，目前机场无人驾驶整体渗透率仍较低，因此机场仍将是公司未来重点经营的市场。

公开资料显示，截至目前，驭势科技累计真无人自动驾驶里程已超1020万公里，业务覆盖6个国家及地区，其中已有21家海内外机场实现了“去安全员”的无人驾驶商业化落地，既包含17家国内机场，也覆盖新加坡樟宜、卡塔尔哈马德等海外标杆机场。

分析人士指出，从产业发展阶段来看，机场等场景的意义正在发生变化，其不仅是L4自动驾驶最早实现商业闭环的场景之一，也成为企业积累数据、验证系统可靠性以及探索规模化运营模式的重要入口。

从卖车到“AI司机订阅”

机场之外，自动驾驶企业正在寻找更大的市场空间。

在吴甘沙看来，特种车辆在特定范围内自动驾驶的商业化，未来有三个重要方向：一是继续提高现有场景的渗透率；二是寻找海外“人贵、人缺”的市场；三是进入规模更大的新场景。

从时间维度看，驭势科技将未来AI司机的应用划分为三个阶段。短期来看，机场、工厂牵引车、无人巴士以及化工、电网、矿区等特种车辆仍是相对成熟的落地场景；中期则有望向公交、环卫、港口重卡、专线物流以及城配轻卡等领域延伸。

其中，驭势科技正在研发的重卡产品，将从港口、专线逐步向干线物流拓展；平板车和轻卡则计划逐步进入城市配送场景。

吴甘沙认为，未来无人驾驶真正大规模普及后，首先被改变的可能并不是消费者每天乘坐的私家车，而是物流、港口等高频运营场景。

但对于自动驾驶企业而言，比扩大应用场景更现实的问题是如何实现盈利。

当前L4自动驾驶仍处于商业化早期，研发投入高、项目交付周期长，同时不同客户往往存在较强的定制化需求，叠加回款周期等因素，企业需要寻找更具规模效应的商业模式。

在吴甘沙看来，未来真正成熟的AI司机商业模式，更接近订阅服务，而不是一次性卖车。按照这一设想，自动驾驶企业首先需要通过与更多车型、主机厂合作，占据更多“物理AI入口”，随后通过降低硬件、交付以及运营维护成本，将一次性的自动驾驶解决方案逐步转化为长期订阅收入。

“只要我们与各方完成认证对接，为车辆搭载AI司机能力，方案交付后即可开启订阅服务，可按单台AI司机、行驶里程或使用时长进行计费。这就是我们判断未来极具核心价值的商业模式，AI司机订阅服务。”吴甘沙解释道。

据悉，驭势科技已与6家头部商用车企深度合作，并落地养殖转运、矿山运输、电力巡检等场景，与合作伙伴共同探索AI司机订阅服务。如果这一模式最终跑通，L4自动驾驶的商业模式或将由“卖硬件+卖项目”，逐渐转向“硬件入口+软件服务+订阅收入”。

吴甘沙提出这样的设想，希望未来5到10年部署100万个AI司机，如果按照每名AI司机每年产生约1万美元订阅收入计算，对应的潜在收入规模将相当可观。

当然，这一目标能否实现，仍取决于自动驾驶渗透率提升速度、单车经济性以及不同场景商业模式能否真正跑通。