货车司机的疲劳驾驶和超速驾驶是交通事故发生的主因。通过G7监测到的数据显示：每天每名司机长时间眼睛闭上的时间超过18.2次；在驾驶过程中，出现注意力分散的次数平均一天有7次；打哈欠平均每天是2.2次；频繁低头的情况是每天0.2次。而无人驾驶可以很好地规避这些非常危险的驾驶行为，尤其是在干线运输这样枯燥且危险的场景。

　　3、技术突破现阶段无法改变驾驶行为是涉及公共安全等复杂行为的事实

　　虽然无人驾驶技术给大众描绘了一副智慧出现的未来蓝图，但其安全性、可靠性依然存疑，具体技术水平需要达到什么样的水平，才能得到各个国家的认可。而不同国家之间对无人驾驶技术的态度不一、政策上的不确定性，也会在很大程度上影响无人驾驶技术的发展方向。

　　具体政策法规制定实施的不确定性，所需要耗费时间的不确定性，都会阻碍无人驾驶技术的普及，同时一次无人驾驶意外的发生，就可能阻挡，甚至冷冻一项新兴技术。

　　但新事物并非“洪水猛兽”，无人驾驶更加广泛和深入地影响普通人的生活已经成为不可逆转的趋势。所以，法律在无人驾驶新技术大潮中如何发挥规范指引作用，平衡新技术与公共安全的关系，是对政策制定者智慧的重要考验，一定程度上也是影响新技术及相关企业命运的重要因素。

　　4、无人驾驶技术提升效率带来的成本压缩空间仅有17%

　　目前无人驾驶汽车单车成本仍然较高，在目前货车司机违规的情况下（每天行驶18个小时），可能超过司机工资及事故成本降低所节省的费用。虽然消除司机成本是物流企业盈利的关键，但无人车辆的造价即使降低到市场水平，能够压缩的单公里成本空间很少，仅有17%。测算模型如下：

　　5、物流企业运输大部分成本依旧来源于折旧、路桥费、油费等部分

　　但无人驾驶技术有可能大幅降低负外部性成本。例如：每增加一名司机就加剧了所有其他司机面对的拥堵程度，也提高了另一名司机的事故发生机率，这种外部性的成本大约为每公里0.56元。假设一名司机行驶了1万公里，除自己承担的那部分费用以外，还会给别人带来5600元的成本。

　　03

　　趋势及建议

　　（1）铁路总公司具有标准化、网络化、高信誉、大容量、全天候、低价格、高保障、低碳环保等独特优势，目前限于货运清算和分配方面激励性不足，以及难以控制公路货运企业实现“门到门”体系，一旦实现无人驾驶，铁总将很容易通过“无人化支线接取送达网络”实现干线网络效应最大化。

　　（2）从目前公布的无人驾驶测试路段的城市分布看，多集中于沿海和东南部地区，北京、长沙、广州和重庆成为无人驾驶测试重点路段。东部地区由于人工成本压力，支线运输很可能会成为无人驾驶的突破环节，但要选择西南等偏远地区进行技术测试与快速迭代。

　　虽然干线场景适合无人驾驶快速落地，但长远看仍无法取代铁路的干线优势，东部地区的支线运输会成为无人驾驶的突破环节（有人工成本压力），但要选择偏远地区进行技术测试与快速迭代，只有技术的成熟才能反过来倒逼法律与政策的改变，但要意识到被技术替代从而释出的司机群体的就业保障是核心问题。