制造商借助 NVIDIA DRIVE 实现更安全、更高效的货运和物流。

对很多人来说，“自动驾驶汽车”一词会让人联想到汽车自主驾驶的画面。不过，这种自主性不仅仅会为个人交通工具带来变革。

自动驾驶卡车是指借助 AI 实现从商品发运到长途送货这一全过程自动化的商用车。面对送货需求增加、司机短缺以及卡车行驶区域（如高速公路）有限所带来的行业压力，智能卡车可能会成为首批大规模上路的自动驾驶车辆。

这项技术运用高分辨率远程传感器、各种深度神经网络以及高性能、高能效计算来提高日常物流的安全性和效率。

随着电子商务和次日送达服务的兴起，卡车运输在推动全球发展方面发挥着日益重要的作用。卡车货运量占美国总货运量的 70% 以上。据专家估计，如果没有这些车辆，杂货店和加油站等大多数基础民生业务在几天之内就会出现物资短缺。

这些趋势正是由于卡车司机加剧短缺而引起的。美国卡车运输协会（American Trucking Association）报告称，在过去 15 年里，行业一直在努力解决司机短缺问题。据估计，如果这一趋势持续下去，到 2028 年卡车司机缺口可能达到 16 万名。此外，司机连续工作时间上限的规定也进一步限制了业务运行。

自动驾驶可以帮助缓解卡车运输需求增加所带来的压力，同时通过全天候运行降低人力要求并提高效率。最近，由自动驾驶卡车初创公司图森未来（TuSimple）和美国邮政服务公司（U.S. Postal Service）联合运营的一个试点显示，采取点对点路线的自动驾驶卡车可多次提前到达目的地。

而且，由于点对点自动驾驶卡车按照规定只能在指定区域或高速公路上行驶，因此大多数自动驾驶卡车不必应对由城市交通和在小区中行驶所带来的挑战，这为其大范围部署扫清了障碍。

实现这一突破性进展的部分原因归功于 NVIDIA DRIVE 平台提供的集中高性能计算。由于能够处理冗余、多样化的深度神经网络，并且也能在无人监督的情况下运行，这些车辆有望在未来几年内彻底改变货运和物流行业。

自动驾驶是一项可扩展技术。美国汽车工程师学会（SAE）对该技术进行了等级划分，包括仍需要驾驶员控制的辅助驾驶（L2级）以及不需要人类监督的完全自动驾驶（L4/L5级）。AI计算也必须能够利用自动驾驶软件功能进行扩展。

此外，该系统必须能够应对恶劣的卡车运输环境。卡车司机平均每年行驶 10 万英里，而汽车司机平均每年的行驶里程只有约 1.35 万英里。

NVIDIA DRIVE 是唯一一个可以从 L2级 AI 辅助驾驶轻松扩展到完全自动驾驶的解决方案，同时还可以应对长途卡车运输中出现的磨损情况。

如今，这种多功能性和耐久性已经处于开发中。Locomation 等公司正在利用该计算平台进行跟车行驶，即一位司机操作一辆领头卡车，后面跟着一辆完全自动驾驶卡车。卡车制造商中国一汽和初创企业 PlusAI 正在联合开发大规模自动驾驶卡车车队。图森未来已在其车队中采用 NVIDIA DRIVE。

除了改进卡车运输现状之外，自动驾驶技术还为这个行业开辟了全新的可能性。

全球最大的卡车制造商之一沃尔沃集团（Volvo Group）正在借助 NVIDIA DRIVE 来训练、测试和部署 AI 自动驾驶车辆，并将目标放在公共交通、货运、垃圾回收、建筑、采矿、林业等行业上。

沃尔沃甚至设想使 Vera 卡车能够在造船厂内和工业道路上进行无驾驶室操作。

自动驾驶卡车初创公司 Einride 也在开发无驾驶室车辆。最近，该公司公布了搭载 NVIDIA DRIVE AGX Orin 的新一代 Pod 卡车。这些充满未来感的电动运输车应用场景将从封闭式的工厂中扩展到在乡村道路和高速公路上进行完全自动驾驶。

以高性能、高能效 AI 计算为核心的自动驾驶卡车将突破货运和物流的极限，改变全球各行各业。