無人駕駛的清潔車可以說是一種剛需市場，有市場、有場景，而且技術也基本能滿足半戶外狀態下的工作。
從技術層面來講5G、AI等技術加速了產品技術的發展。
編輯：園區無人車編輯部
在自動駕駛圈存在一條隱含的技術鄙視鏈：L4 復雜城區RoboTaxi > 瞧不起L4 高速物流卡車簡單場景 > 認為L4特種車輛沒有技術挑戰（包括MiniBus、環衛、物流及礦山等）；同樣還有一條產品鄙視鏈：L4特種車輛快速落地 > 認為L4 高速物流卡車短期內難以產品化 > 認為L4 RoboTaxi產品化遙遙無期。以上觀點為戲謔打趣之言，但也基本反映出從業者及行業外人士的一個大致觀點。
所以至今無人駕駛還沒有真正意義上的商業化。商業化就是要賺錢，現在還沒有無人駕駛的出租車，就是因為可能目前還沒有找到真正的盈利模式。過去幾年中，這個行業太熱了，大量的資金涌入，但回報周期可能相對較長，大家都在找新的賽道。無人駕駛的清潔車可以說是一種剛需市場，有市場、有場景，而且技術也基本能滿足半戶外狀態下的工作。在無人駕駛+環衛賽道上也涌現眾多的玩家，環衛行業的問題根源是“人”，解決問題要靠無人駕駛。
首先是人力成本，我們粗略統計了一下，全國有超過500萬名環衛工人，這些還只是正式員工，其實里面很多都是臨時工，沒有編制。
其次是老齡化問題，超過一半的環衛工人的年齡在55歲以上。
最后是管理成本問題。目前環衛工人的群體規模很大，流動性非常高，工作環境比較惡劣。比如北京有霧霾，有的地方氣候寒冷或者夏季高溫，還有一些交通事故的風險，這些都是這個行業要面對的問題。
中國現在每年環衛相關的費用是2000-3000億元，每年還有將近10%的增長率。而歐美發達國家是這樣計算的，環衛標準是1歐元/人/天，換算下來，一個1000萬人口的國家每年環衛預算大概是30多億歐元的水平。從數字比較可以看出，歐美發達國家對環衛車的要求比中國高很多。
從技術層面來講5G、AI等技術加速了產品技術的發展。
首先需要一套完整的自動駕駛系統，因為環衛清掃車屬于專用車，必須能夠滿足特定的功能。
其次是要用低成本的傳感器，很多自動駕駛車用高精度的GPS，插上幾個高像素的激光雷達，整套設備的成本達到了車輛本身的數倍。我們的小型清潔車使用的設備大概能夠和車價成1：1的關系。在大型清潔車方面，增加的成本大概只有車價的四分之一到三分之一。
然后是需要高精度地圖。環衛清掃領域的要求是，車輛行駛必須貼著道路的路沿，因為95%的垃圾和灰塵都在道路最右側，所以需要高精度貼邊行駛。這個精度要求相對比較高，在線實時對Curb的檢測也是非常準的，同時要求控制層面能夠非常準確地貼合生成的軌跡。
最后是機器學習Pipeline，這需要有足夠大的數據吞吐量支撐迭代訓練等等。
目前，已經有超過十個城市或者園區使用無人駕駛清潔車。
