自動駕駛汽車的未來在道路上以及農場 建筑工地和礦山中運行

完全自動駕駛的乘用車并非“指日可待。”雖然資本充足的領導者 - 由公司資助，價值數十億美元的風險投資基金或廣告收入 - 處于更穩定的財務狀況，許多其他全棧自動駕駛汽車初創公司可能正在尋找出口。

由于沒有明確的風險資本以外的資金，全棧創業公司面臨兩個選擇：1)獲得人才和技術或2)關閉商店。Cruise和Argo AI是大型創業公司退出。戴姆勒卡車收購了Torc Robotics(沒有遵循VC啟動模式)。而nuTonomy被標榜為$ 450萬德爾福/ APTIV收購。

但最近一些反對風險投資公司的風險投資支持估值已經停滯在4.5億美元以下，這并沒有給他們之前在AV熱情高峰時的估值帶來太大的上行空間。沒有太多進一步的好處，很可能許多乘用車AV公司將關閉商店。

全棧自動駕駛汽車初創公司已經死亡。

可是等等…

在過去十年中，乘用車自治項目吸引了大量資金和頂尖人才，并在自主知覺，路徑規劃和控制方面取得了巨大的技術進步。當乘客AV泡沫爆發時，人才和技術會發生什么變化?

那么，車輛不僅僅是乘用車。十多年前舉行的DARPA大挑戰被認為是GoogleX自動駕駛汽車項目和乘用車AV爆炸背后的催化劑。在挑戰期間取得的進展也蔓延到非公路車輛上。從那時起，自動駕駛汽車已經開發和部署在國防以及商業上的大規模農業和采礦業。

人們普遍認為，工業，農業，建筑和采礦應用更適合近期自治。定義的自動化任務具有明確的ROI，人機交互較少，并且存在限制操作和安全要求的地理圍欄區域。這些環境比城市街道更受控制。自動化還可以幫助抵消嚴重的勞動力短缺。在廣闊的沙漠中間很難吸引遠程礦山的勞動力。農業的勞動力短缺給種植者帶來了巨大的不確定性，他們不知道他們是否能夠在短時間內準備和收獲作物。

在DARPA參與者的幫助下，卡特彼勒開發了半自動和全自動運輸卡車，并宣布他們已經運輸了超過10億噸的材料。一天后，小松宣布他們達到了20億噸的里程碑。這些運輸卡車的大小與房屋相當。John Deere，Case IH，New Holland和其他公司在研發公司的幫助下，自行開發了半自動和全自動拖拉機。大多數這些程序已經存在了十多年，但技術進步的速度與最近的創業努力相當。

下一步是什么?

從我們作為投資者的角度來看，我們認為我們將看到從乘用車AV泡沫到工業，農業，建筑和采礦業的類似溢出效應。這將增強現有的自主項目，在這些行業開辟新的投資回報率用例，并在一些行業重塑自動駕駛汽車業務模式，因為小型企業可以獲得頂尖人才和技術。

將影響到非公路車輛市場的最重要技術是機器感知，強化學習，用于更復雜的機器人運動規劃和功能安全，關鍵任務工程要求。

采礦和農用車輛上的感知系統不像乘用車那樣受成本限制。一些700系列CAT運輸卡車的價格標簽超過5,000,000美元。這些車輛配備堅固的激光雷達，雷達，相機等，主要用于安全意識。由于汽車市場驅動的傳感器的成本受限設計，這些系統的成本將下降。

基于攝像頭的推理將允許這些車輛進一步了解其環境中的元素 - 允許他們執行更復雜的導航任務和操作。傳感器融合可以允許農用車輛向田地或采礦車輛部署最佳輸入以了解礦石特征以提高每鏟的生產率。

強化學習允許操作員“教”算法來執行復雜的任務，并將創建需要復雜機器人驅動的新用例。這些使用案例可能不僅僅是收獲寬闊的作物，現場搬運泥土，采摘和放置施工設備等等。這些機器人應用程序可以集成在現有的自動移動平臺之上。

這些創業公司最重要的標準是堅定不移的安全性方法。如果解決方案以最短的停機時間工作并提高安全性(這也與設備更換成本，工人薪酬和保險相關)，Autonomy僅實現其全部潛力。

認識到這些趨勢，我們已經投資了一家AV初創公司，該公司正在建設山貓滑移裝載機和挖掘機車輛上部署自動系統，并與大型采礦作業合作，使礦場內的所有車輛實現自動化。

我們還投資了一家早期農業機器人公司，該公司實現了自動化現場應用，迄今為止，這些應用一直未受到自動化的影響。

這只是一個開始。在越野自治中有更多的機會，我們正在繼續尋找其他非公路應用中的公司。