自動駕駛的創業公司近兩年終于找到了更務實的商業落地場景——物流。 2020年11月，美國自動駕駛重型卡車初創公司圖森未來(tusimple)結束了e輪3.5億美元的融資，下一步將通過ipo實現上市。圖森科技從2015年成立以來，就專注于自動駕駛貨運卡車技術研發與應用，提供計算機視覺為主，輔以激光雷達、毫米波雷達等其他傳感器的自動駕駛解決方案，打造高速公路和港口、場區等物流場景下的l4級別自動駕駛卡車產品。
而在中國市場這邊，布局物流自動駕駛領域的嬴徹科技和小馬智行，各自完成了超過2億美元的融資，成為了中國物流資本市場中強有力的吸金選手，全年與物流自動駕駛相關的融資事件累積超10起。 但實際上，相比資本市場在自動駕駛領域的活躍，主流汽車制造商奔馳、沃爾沃、特斯拉也一直致力于自動駕駛卡車的研究和開發，早在2014年，奔馳就在漢諾威商用車展開幕前夜，展示了一輛搭載了自動駕駛技術的概念卡車 future truck 2025，據悉，目前戴姆勒投入5億歐元，正在開發l4級“高度自動駕駛”卡車的技術。 2020年12月30日，交通運輸部公布了《交通運輸部關于促進道路交通自動駕駛技術發展和應用的指導意見》。《指導意見》設定了 2025 年的發展目標，鼓勵自動駕駛新業態發展。鼓勵有條件的地方開展自動駕駛車輛共享、擺渡接駁、智能泊車等試運行及商業運營服務。 自動駕駛的創新公司，正在面向物流產業，開啟一場商業化落地的爭奪戰。
01
“當年輕人不再開貨車”
根據“全國道路貨運車輛公共監管與服務平臺”數據顯示，截至 2019 年底，我國公路貨運全年完成貨運量與周轉量為 344 億噸，占貨運運輸總量及貨物周轉總量的73%。 而目前物流行業賴以支撐的公路運輸卻面臨嚴重的卡車司機短缺情況。據此前中國就業培訓技術指導中心發布的數據顯示，貨運司機是國內目前最緊缺的職位之一，缺口達到1000萬。
卡車司機短缺的原因之一是工作環境。物流行業的迅速發展，讓貨車司機成為搶手職業，但在貨車司機嚴重，工作強度大，運輸成本高，成為司機選擇退出的主要原因。這種情況，在個體貨車司機的身上更為明顯。據統計，我國的個體貨車司機占比達到70%以上，超過6成的司機都沒有相應的保險。
此外，70%以上的貨車司機每天的工作時間在10小時以上，40%的貨車司機每天的工作時間在12小時以上。業內人士無奈地說，貨運司機最頭疼的事就是遇到各種各樣的罰款，比如丟油、丟輪胎、丟貨，這對貨運司機已經構成了一個約10%的固定成本，可能還更多。 貨車司機招聘難，并趨“老年化”也成不爭的事實。 如果沒有駕駛員，一輛一天可以運轉13-16小時的卡車就不能運轉，自動駕駛技術作為解決物流行業勞動力短缺的方案引起了人們的關注。盡管目前，國內外采用的還多為l1級“駕駛支持“的技術，還遠沒有達到全自動操作的水平，但自動駕駛公司和交通運輸部均在計劃實施l3級“有條件自動化”，即使不是完全自動駕駛，也可以大大減輕長距離駕駛的駕駛員的負擔。預計2025年，更高級別的l4級“高度自動駕駛”卡車的技術也將應用到物流領域中。
02
“自動駕駛落地物流業”
早在2016年，以自動駕駛為切入口的創新公司就在描繪未來的使用圖景，龐大的無人駕駛出租車隊在城市內穿行，城市堵車和交通事故得到大幅改善，這成為當時最能吸金的創業故事。 但經過4年的探索，人們修正了對無人駕駛的預期，徹底的無人駕駛(l4級)還仍在處于測試階段，量產遙遙無期，無論是創業公司還是投資機構，都無法在承受這種“只燒錢、不進賬”的局面。
然而在低速物流領域，目前的技術已經完全可以滿足預期，奔馳母公司戴姆勒也將物流作為重點方向，將自動駕駛技術的研發從乘用車轉向卡車，目標在2025年讓無人駕駛卡車上路運營。 自動駕駛在物流領域的應用場景主要有三類：①封閉的園區、港口、機場等;②以高速公路為主的干線物流;③末端的低速配送車;從以上的三類應用場景來看，物流行業的應用場景比較簡單、封閉，任務目的明確，技術實現難度總體來說相對乘用車場景下的要求更低。從法律法規以及對城市生活的影響角度來看，物流車輛所受的限制相對較少。因此更容易實現自動駕駛應用，形成規模化的批量復制。 所以，自動駕駛技術商業化落地，物流領域成為了非常好的切入點，除了可以解決自動駕駛的規模化量產之外，物流中長期存在的痛點，也隱藏著自動駕駛很大的成長空間。 首先是成本方面：近年來運輸成本占物流總成本比例均超50%，而運輸成本中的人力費用和燃油費用占比較大，存在可壓縮空間。 效率方面：司機可持續駕駛時間以及車輛速度和車輛行駛間距等都受到嚴格限制。自動駕駛則可以提高車輛持續行駛時間同時以較高速和較短間距行駛。 安全方面：調查數據顯示，在我國約700萬輛城際中重型卡車中，每年平均發生5.07萬次交通事故，疲勞駕駛發生安全性交通事故的可能性相對更大。自動駕駛則可相對提升安全性。
03
“勢力集結，布局干線物流”
從目前物流自動駕駛在封閉場景落地的情況來看，港口、機場、礦山等場景已經有較多的應用案例，美團、阿里菜鳥、京東憑借在外賣和快遞領域的優勢，也紛紛活躍在最后一公里無人配送的場景中。 而在整個物流行業里，干線運輸的需求和規模是最大的，它也是大多數物流自動駕駛公司瞄準的方向，市場規模和商業潛力僅次于乘用車市場，據了解，干線物流自動駕駛的市場規模近5萬億(7000億美元)。 面對干線物流自動駕駛巨大的市場空白和商業空間，共同的利益迅速集結了物流運營商、自動駕駛技術公司和汽車制造商的三方勢力，并展開了激烈的“混戰”。 物流行業的生意模式更加依靠規模和信任，物流領域的運營商憑借互聯網和資本，近幾年迅速提升了行業的集中度，成為自動駕駛技術在物流行業商業落地的入口，加上自動駕駛技術公司的支持和汽車制造商的協同開發，在2020年已經開始了干線物流自動駕駛領域的布局。
2018年4月，公路物流行業領先的物聯網科技公司g7、普洛斯和蔚來資本共同出資，自動駕駛創企嬴徹科技成立，專注于重卡自動駕駛的技術研發。 2020年11月，嬴徹科技又宣布獲得寧德時代領投的1.2億美元融資，這家自動駕駛技術與運營公司瞄準自動駕駛在干線物流領域的商業化落地，與東風商用車和中國重汽分別聯合開發l3級別自動駕駛重卡，計劃在2021年底實現量產，并開始全國性運營。 背靠g7、普洛斯，意味著，嬴徹科技的自動駕駛技術有著海量的數據來源和潛在應用對象。 2020年9月，今年行業融資金額最大的物流獨角獸企業——滿幫集團，宣布與自動駕駛科技企業智加科技深化合作，智加此次將前裝量產級別的高速干線自動駕駛重卡引入到與滿幫的戰略合作中，雙方合作聚焦在商業化運營、車輛銷售和l4無人駕駛技術研發三個維度。在滿幫的助推下，量產級別自動駕駛超級重卡可達到萬輛級規模，每年產生數十億公里的真實路測數據。 12月8日，商用車智慧服務平臺獅橋聯合百度，一起推出自動駕駛貨車領域技術平臺新公司“deepway”，兩者通過技術+場景融合，推動物流自動駕駛走出實驗室，從技術期走入產品期。
12月21日，由安能物流、宏景智駕、英特爾、賽靈思及江淮汽車聯合發起的開放式自動駕駛生態朋友圈正式啟動運作，聯合發布了“l3級自動駕駛重卡解決方案”，推動自動駕駛干線物流重卡產品在物流領域的研發及應用落地，助推產品盡快投入物流市場。
……
參與者在合作中各取所需，主機廠和零部件廠商在需求疲軟的傳統汽車市場難以獲得增長，而自動駕駛技術公司需要資本的加持，以及物流領域的落地入口，而物流大公司們不僅可以解決新技術在物流行業的信任問題，助力完成更符合物流需求的算法研發，更能依托自身的業務布局，開展新的業務板塊，完善商業生態。
03
“不確定性”
隨著政策的支持，物流成為自動駕駛的“突破口”，2021，相信會有更多的玩家入局物流無人駕駛，一場圍繞物流、自動駕駛、資本的角逐，勢必會成為今年大熱的話題。 即使物流行業對自動駕駛技術的需求更加強烈，運行的場景比乘用車自動駕駛更簡單，但自動駕駛在物流領域的落地依舊存在一些不確定性。 在干線物流和封閉場(園區)兩個場景中，由于貨車車體相對于乘用車更大，需要安裝更多的傳感器，由于傳感器是自動駕駛造車中占比最大的成本，所以，物流自動駕駛車輛的成本會更高。
車輛造價短時間內難以下降，給自動駕駛卡車的量產帶來了挑戰，據估算，一輛自動駕駛卡車比一般卡車貴出幾十萬元，短期內，自動駕駛卡車無法與目前司機駕駛的情況對比出成本優勢，這將嚴重阻礙物流企業批量購買自動駕駛卡車。 自動駕駛技術公司聯合汽車制造商，通過物流運營商，通過卡車租賃的方式，以較低的價格租給有需求的物流企業，幫助企業較少資金壓力，更容易擴大使用規模，是目前比較可行的方案。 自動駕駛技術在物流行業的落地，不僅取決于自動駕駛技術的不斷成熟，以及造車成本的降低，還要考慮行業對新事物的認知和接受過程。 物流行業可以率先實現自動駕駛的商業落地，讓眾多創業公司、主機廠商、物流公司抑或是科技巨頭，看到了探索道路上的一個捷徑，對物流自動駕駛成長為一個成熟的產業抱有極大的期待。
然而，物流行業自動駕駛的實現還存在更高的成本壓力和更大的基礎設施建設難度，沒有誰能搶占先機，一項新技術的落地是眾多參與者共同驅動的結果。
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