“放在五年前，我們沒有想到去做自動駕駛卡車，因為這是一個很大、很重的硬件，以前我們做的只是在車里放一個小盒子（傳感器）。”5月上旬的一個下午，G7創始人翟學魂在北京辦公室里接受了鈦媒體在內的小范圍采訪。
    公開信息顯示，G7是一家面向物流貨運行業，提供智能設備終端，獲取車輛位置、速度、行駛線路、行駛狀況、油耗、司機駕駛行為、司機考勤等物流運輸全過程數據，并以此提供數據運營服務的公司
    4月2日，G7、物流地產巨頭普洛斯和蔚來資本聯合宣布，將共同出資組建由G7控股的新技術公司，目標是基于自動駕駛技術、新能源技術和物流大數據，研發下一代智能重型卡車。該公司將由獨立團隊管理運營。

    G7創始人翟學魂（左）和G7總裁馬喆人

    關于G7的自動駕駛車何時落地，翟學魂自信地表示，最快在2020年左右投入試運營，推出第一臺量產車型預計需要5億美金。 據悉，G7自動駕駛卡車項目的負責人是G7總裁馬喆人，擔任騰訊集團副總裁期間，馬喆人擔綱的正是騰訊位置服務（LBS）、車聯網和自動駕駛等與智能駕駛汽車高度相關的業務。
    進入2018年，資本和巨頭在高階自動駕駛的關注上似乎都放慢了步伐，奧迪Level 3自動駕駛量產方案在新款A8L上跳票之后，豐田也公開在PPT中對Level4以上的自動駕駛落地日期，劃上了“未知”符號。而在創投領域，除了Roadstar.ai的一筆1.28億A輪融資之外，再無去年的融資“盛景”。

    日見嚴苛的自動駕駛創業環境中，物流行業因為限制性環境、標準化的道路和行車規范，以及高昂短缺的司機人力資源等先天因素，成為公認的自動駕駛最佳落地場景。除了既有的創業項目圖森未來、智佳科技，菜鳥、蘇寧物流，一汽、陜汽等主機廠商，以及在物流行業做信息匹配的滿幫集團，從事后端數據運營的G7，也都加入到這一戰局。

    從一個物聯網數據運營平臺切入自動駕駛卡車制造，雖然在模式體量上的差距有些懸殊，但是翟學魂解釋道，這符合G7做物流行業底層技術平臺的策略。
    “過去十年來，人力、路費、ETC等等都漲價了，但所有這些價格上漲因素都沒有引發運費價格上漲。”翟學魂表示，最關鍵的原因是運輸工具的進化，“以前的運輸車是4.2米，現在是17.5米，以前的車開得特別慢，現在車可以開得非常快，就靠這一個車型的變化就把價格上漲的因素都‘吃’進去了。”
    “對于物流來說，最底層的技術或者核心技術，最終一定是集成在卡車里，其他的事都是小事，都不會帶來革命性變化的。物流行業真正的重大變革，一定是因為最核心的裝備發生了變化，行業才會變化。”翟學魂補充道。
    而在G7總裁馬喆人看來，包括自動駕駛在內的智能化，是物流運輸領域中對于效率有本質性提升的手段。
    2011年，G7推出智能調度軟件，以此節省人力成本，翟學魂將此歸類為“偏向前端業務層的軟件”，但是自2014年之后，G7相繼推出盒子設備、物聯網數據運營平臺，以及安全機器人等等產業鏈后端的服務。
    “2018年，G7將在未來提供智能駕駛卡車這樣更‘后端’的設備。”翟學魂說。
    而且，為了強調這一角色，翟學魂為G7設定了明確界限： G7不會參與承運，不會跟客戶簽運輸合同。
    “G7的任務是用車提供一個端到端的服務，我們會把自動駕駛車輛、車輛的管理系統，以及能源補給和接駁場站等服務一起設計好，提供給物流公司。”翟學魂說。
    據悉，G7自動駕駛卡車的落地場景是高速中的公路港之間，這部分工作由物流巨頭普洛斯提供支持，后者在中國擁有258個物流園、工業園及科創園。
    關于G7自動駕駛卡車的落地過程，G7總裁馬喆人告訴鈦媒體，G7會與整車企業自研發階段開始合作，實現的自動駕駛等級為美國SAE（美國汽車工程學會）Level3級，尚需要一個安全員坐在車中隨時接管車輛。

    “G7的自動駕駛卡車不是簡單的委托定制，而是基于自動駕駛、新能源技術，以及G7積累的貨車在不同線路上運行的工況數據，去設計一款全新的智能化自動駕駛卡車。”馬喆人表示，該項目自確定之后，已經開始和產業鏈各個環節的公司開始合作。

    在能源動力方面，G7更傾向于氫燃料動力電池，但馬喆人也同時表示，目前來看，氫燃料動力和純電動各有優勢，尚未敲定最終方案。
    “鋰電池的產業鏈相對成熟一些，但是從貨運的角度來看，電池的能量密度還是有待進一步提高。氫動力的貨運領域中， Nikola的氫電混合產品已經有規模化的訂單放出來，但缺點是在產業鏈上的成熟度不夠。”在馬喆人看來，按照汽車的開發周期，G7在能源方案上的選擇還有時間，并且可以考慮多種技術組合的方案。
    對于外界車輛需要配備安全員，是否能夠節省司機人力成本的疑問，馬喆人向鈦媒體解釋，首先，物流貨運領域由于條件艱苦，司機資源處于長期緊缺狀態，其次，目前一輛貨車按照程序需要配備2名駕駛員，而安全員只需要一名。
    “每個司機平均一個月的工資是1萬到1.3萬，甚至到1.5萬，兩個司機最起碼是25萬元一年，25萬甚至到30多萬的價格其實是相當昂貴的。”馬喆人說。
    而且，據馬喆人透露，基于G7平臺對于海量車輛進行監控的特性，G7也在著手研發自動駕駛卡車的編隊技術，這也會大量減少監管人力的成本。
    “便對技術特別適合G7，因為我們平臺上有海量運行的車輛監控，而且是跨所有車型的，不管是哪個品牌的車輛在這里都可以跨車型進行編隊，我們一定會盡早地把這個變為現實。”馬喆人說。
    據鈦媒體了解，編隊技術需要對車輛實現精準控制，前后車的速度也要高度協同，而且，一旦出現異常情況也需要能夠快速解耦。
    不過，馬喆人認為，技術走向成熟只是時間問題，蔚來資本已經投資了momenta等不少相關算法團隊，當前更多需要去協商和推動解決的是國家法律法規的改進，比如車輛編隊過程中，兩個車輛之間的距離非常近，這超出了當前法規的標線。
    對于大量自動駕駛卡車項目的涌現，長期耕耘在商用車ADAS行業的徑衛視覺CEO王波表示，“自動駕駛貨運卡車的生意邏輯很簡單，這就是一筆經濟賬，關鍵在于你的車輛成本能不能 低于人、車和保險的成本。”
    而這顯然需要占據成本結構主要部分的傳感器成本快速下降，對此，馬喆人表示，“未來，智能化的租賃池或者是智能化的大車隊模式一定會出現，在這個過程中，G7會實現從技術研發到最終實際場景落地的能力，而生產制造和關鍵供應鏈、關鍵零部件也會走向成熟。”