2018年,，谷歌Waymo率先揮起載人自動駕駛商業(yè)化的大旗，但在一陣喧囂過后,，眾人發(fā)現(xiàn)其仍然是“試運營”,。

與此同時，不載人光載物的物流自動駕駛,，卻在暗流涌動之中,。在中國，面對著9萬億的物流市場,，各方試圖用自動駕駛的技術重新切分這份天價蛋糕,。

物流自動駕駛初創(chuàng)公司、卡車主機廠,、供應商,、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、物流運營商都已入場,，30余家產(chǎn)業(yè)鏈上的公司,，正在攻城拔寨。

五大勢力改造9萬億大市場

其實,，物流行業(yè)對自動駕駛的需求,，要比乘用車或者大型客車對自動駕駛的需求強烈得多,。

在中國，物流成本占GDP超過10%,，盡管這一數(shù)據(jù)連年降低,，但在2017年仍然達到了14.5%。

2017年,，中國物流費用12萬億,。在這12萬億中，公路運輸占到了76%,，簡單換算,，國內(nèi)發(fā)生在地面的物流，形成了9萬億的市場,。

這9萬億的核心驅動力,，是1400萬輛主要活躍在中遠途運輸以及城際運輸?shù)呢涍\卡車，和近3000萬輛主要活躍在城市內(nèi)運輸,、快遞外賣配送場景的面包車,、三輪車以及兩輪的電動車、摩托車,。

在4400萬輛交通工具背后,，當然是比4400萬數(shù)字更大的“司機”們（物流行業(yè)通常人停車不停，尤其中大型卡車會一車配多名駕駛員）,。

即使以最保守的從業(yè)人數(shù)（4400萬）加上兩年前的薪資標準計算——2017年物流行業(yè)平均年薪不到8萬元,，國內(nèi)物流行業(yè)僅在物流的人力薪資上就付出了3.5萬億元。

具體到單個公司,，美團無人駕駛事業(yè)部總經(jīng)理夏華夏曾向車東西透露,，美團一名全職外賣騎手每年人力成本支出約10萬元。

干線物流初創(chuàng)公司嬴徹科技CEO馬喆人也表示,，一位干線物流卡車司機平均一年的成本達到18萬,。

駕駛員與外賣員、快遞員總要休息,，而自動駕駛的車輛則可以日夜不休,，在理論效率上的潛力，要比人類大得多,。

總額高昂的人力成本（由于沒有計算保險,、福利，上述3.5萬億還只是其中一部分）,，為物流行業(yè)引入自動駕駛提供了最基本的驅動力,。

另一方面，物流行業(yè)面臨的嚴峻安全問題也讓自動駕駛的價值日益凸顯,。

舉兩個典型的數(shù)據(jù),。據(jù)公安部交管局數(shù)據(jù),，2016年我國貨運車輛在全國機動車占比中只有12%，但卻制造了48%的事故死亡數(shù),。2017年，上?？爝f與外賣行業(yè)涉及交通事故117起,。

成本與安全雙重壓力下，國內(nèi)物流行業(yè)對自動駕駛的呼聲越來越高,，各方玩家云集響應,，形成了物流自動駕駛的五大勢力（在計算單元與傳感器等部件上，物流用車與乘用車不存在特異性,，此處不再列出）：

智加,、圖森未來、主線科技,、AutoX,、飛步科技、 西井科技,、CIDI等十余家初創(chuàng)企業(yè),，趁著人工智能的紅利，切入了物流這個傳統(tǒng)領域,，試圖在物流行業(yè)的自動化革新中,，成為新一代的關鍵技術供應商。

ICT巨頭們,，無論是在自動駕駛研發(fā)上先行一步的百度,，還是自帶物流、配送業(yè)務的阿里,、京東,、美團，乃至于從通信角度入手的華為,，都將自動駕駛作為其未來業(yè)務的撒手锏之一,。當這些巨頭掌握面向物流行業(yè)的自動駕駛技術，他們進可向行業(yè)輸出方案,，開辟新的收入來源,；退可優(yōu)化自家物流配送業(yè)務，提效降本,。

而將物流作為主業(yè)的物流公司以及卡車車隊運營商們——無論是市值曾突破3000億元的順豐,，還是估值達到100億美元的滿幫集團，都急切地要在重塑行業(yè)的關鍵技術高地插上一面旗,，牢牢守住本來屬于自己的領地,。

生產(chǎn)卡車的商用車主機廠,，則與乘用車巨頭們有著同樣的焦慮——物流行業(yè)是他們產(chǎn)品最大的市場，而自動駕駛在物流行業(yè)的推行將改變產(chǎn)品的競爭格局以及他們賴以生存的商業(yè)模式,。商用車的主機廠們,，也唯恐成為代工廠。

對于商用車尤其是卡車的零部件供應商們,，他們則看到了行業(yè)產(chǎn)品升級帶來的新機遇,，比如各類自動駕駛傳感器，以及一直難以在卡車上推廣開來的商用車線控底盤,，都隨著物流自動駕駛化的需求獲得了更大的市場,。

上述五大類勢力出于不同的動機，彼此之間保持競爭又合作的關系,，形成了一個初級的物流自動駕駛生態(tài),。

搶奪三大商業(yè)場景

2018年，自動駕駛經(jīng)過多年發(fā)展之后,，逐漸從籠統(tǒng)的技術研發(fā)與討論中分化,，成為一場場場景卡位戰(zhàn)。這在物流自動駕駛領域也不例外,。

經(jīng)觀察發(fā)現(xiàn),，物流自動駕駛相關企業(yè)目前正在角逐“一高（速）兩低（速）”三大核心場景。

“一高”,，指的是高速運動的干線物流場景,；“兩低”，則是低速行駛的最后一公里配送與封閉場景,。

1,、干線物流自動駕駛：玩家最多、競爭最激烈

先從干線物流場景分析,。

在三大場景中,，干線物流總體運力最大，涉及的產(chǎn)值也最高,，并且由于車輛主要運行在封閉場景中,，被認為在技術上相對容易實現(xiàn)。

因此,，這一場景吸引了數(shù)量最多的玩家“混戰(zhàn)”,。在這之中，初創(chuàng)公司尤其多,，而每一家試圖在這條賽道上淘金的初創(chuàng),，都有自己的技術絕活。

2016年轉入貨車自動駕駛研發(fā)的圖森擁有一支豪華的海歸自動駕駛研發(fā)團隊,，CTO侯曉迪,、COO郝佳男,、首席科學家王乃巖都曾是硅谷的學術明星。

由于干線物流基本處于高速場景,，車輛運行速度快,，因此對自動駕駛系統(tǒng)的環(huán)境感知范圍有很高要求，圖森因此研發(fā)了利用長焦鏡頭最大探測距離達到1000米的感知技術,。有這項技術加身的圖森在美國亞利桑那開啟了商業(yè)試運營,，每輛自動駕駛卡車每周能獲得3300美元收入。

與圖森未來相似,，智加（Plus.ai）創(chuàng)始人也是海歸背景，其CEO劉萬千與CTO鄭皓還是斯坦福的同學,。智加在技術上的獨門密招則是選取部分關鍵像素進行融合的“中融合”感知技術,，在自動駕駛感知能力與部件成本性能要求之間求取平衡。

在去年,，智加還和一汽,、滿幫組建了一個自動駕駛卡車“軟件技術-車輛平臺-運營管理”商業(yè)化鐵三角。

比圖森,、智加稍晚誕生的飛步科技,，則有前滴滴首席科學家何曉飛坐鎮(zhèn)。成立后不滿一年,，飛步科技就讓自動駕駛卡車上路開跑,。

與其他初創(chuàng)公司不同的是，飛步科技選擇自研自動駕駛最核心的底層硬件之一——計算芯片,。其初代自動駕駛專用計算芯片（ASIC）鳳凰100已經(jīng)在去年完成了流片,。

而在物流干線場景姍姍來遲，2018年初才成立的嬴徹科技,，為了后發(fā)制人,，則采取了結盟作戰(zhàn)的打法，去年在上海汽車城創(chuàng)新港的幫助下,，成立了一個類似于“卡車界的apollo”的自動駕駛卡車,，用以數(shù)據(jù)共享、技術交流,、法規(guī)落地推動等,。

另外值得一提的是，嬴徹科技背靠的G7,，是國內(nèi)商用車管理平臺之一,，平臺上接入的商用車數(shù)量，在2018年已經(jīng)超過了80萬臺,。這意味著嬴徹科技的自動駕駛技術有著海量的數(shù)據(jù)來源和潛在應用對象,。

此外,，還有初創(chuàng)公司直接獲得了互聯(lián)網(wǎng)巨頭的加持。比如成立于湖南的長沙智能研究院（CIDI）,，這個由大疆董事長,、 香港科技大學教授李澤湘孵化的自動駕駛項目，在2018年2月獲得了百度風投的投資,。在百度Apollo的技術發(fā)布會上,，CIDI打造的高速自動駕駛重卡，還作為了百度Apollo生態(tài)的典型樣例被重點介紹,。

雖然物流干線自動駕駛的場景較為集中,、技術復用度高、產(chǎn)值大,，是一個較為理想的商業(yè)場景,，但初創(chuàng)公司沒有一手好技術或者一座靠山，很難在其中嶄露頭角——因為ICT（信息通信技術）巨頭們自然不可能錯過這個好生意,。

百度,、阿里、京東乃至華為都在其中布下了勢力,。

上文百度通過投資CIDI切入了這一場景,，不再贅述。

阿里由于自家電商衍生的龐大物流業(yè)務,，對物流自動駕駛也有很強的垂直整合動機,。阿里巴巴的自動駕駛項目由人工智能實驗室首席科學家王剛帶領，直接瞄準L4級別,。盡管阿里的自動駕駛卡車從來沒有正式亮相,，但其招聘信息已經(jīng)說得很明白——“共建智能物流車”。

與阿里的無人駕駛團隊相對低調(diào)不同,，擁有自己物流業(yè)務的京東,，則在去年的618大會上秀出了自家的L4級無人卡車，并表示其無人重卡已經(jīng)在美國完成了數(shù)千小時的測試,。

不做物流的華為,，則從通信技術賦能自動駕駛的角度，開發(fā)了編隊自動駕駛的技術,。多輛自動駕駛卡車組成緊密的行車編隊,，在華為提供的低延時通信技術下實時交換各車輛的數(shù)據(jù)狀態(tài)，達到多車控制策略的統(tǒng)一——這一技術的用武之地在于,，即使無人駕駛技術不成熟,，也能依靠頭車人類駕駛，后方無人車緊密跟隨的形式來減少人工參與。

當然,，專業(yè)物流公司們自然也不會放松對新技術的關注,。

估值100億美元的滿幫，已經(jīng)和一汽解放,、智加組建了戰(zhàn)略同盟,，要在2021年讓無人物流卡車上路；

騰訊加持的G7,，則親自孵化了嬴徹科技這家初創(chuàng)公司來推進干線物流自動駕駛技術的研發(fā),；

相對傳統(tǒng)的蘇寧，其物流業(yè)務也與智加合作,，推出L4級別的無人重卡,；

一直在物流領域深耕的獅橋集團，則在其最新的10億元融資中引入了百度,，計劃將百度的自動駕駛技術應用于干線物流場景,。

連以保密工作優(yōu)秀著稱的順豐，也在其招聘信息中,，通過一則“自動駕駛仿真研發(fā)工程師招聘”，昭示了其打造自動駕駛車輛的野心,。

物流干線自動駕駛也是商用車主機廠們的主戰(zhàn)場,，他們的產(chǎn)品大頭是去向物流市場。不過,，由于基礎的ADAS在卡車上推廣就有限,，因此制造卡車的主機廠的自動駕駛積累普遍不深，通常一上場就采取合作的形式,。

在早期,，還一度出現(xiàn)過一家主機廠綁定一家創(chuàng)業(yè)公司的情況，比如圖森-陜汽,、上汽-西井等組合,。但從2018年開始，主機廠們視野普遍更加開闊,，開始采取更開放的合作模式,。一汽解放就在今年宣布打造“哥倫布”開放體系，與多家初創(chuàng)公司和運營商共建智能物流,。

2,、最后一公里配送： 互聯(lián)網(wǎng)巨頭們的決戰(zhàn)場

當自動駕駛的場景切換到最后一公里的配送，互聯(lián)網(wǎng)巨頭們的優(yōu)勢就凸顯了出來——組成這一場景的兩大生意：外賣與快遞,，都是互聯(lián)網(wǎng)公司占了大頭,。活躍在這一場景的主要公司包括美團、阿里菜鳥,、京東等,。

外賣與快遞所在的最后一公里配送，對人工都是高度依賴,，但又存在典型的結構性人力不足問題——尤其是在深夜,、飯點、下班時段以及節(jié)假日或特殊天氣時,。無論是滿足偶發(fā)的高峰需求還是削減人力成本,，美團、阿里,、京東們都對無人車有真實的需求,。

不過，由于末端配送的交通工具往往是輕便,、小巧的,，形態(tài)更像是輪式機器人，因此傳統(tǒng)的卡車制造商和供應商基本沒有這一塊業(yè)務,，供給側專業(yè)大公司的缺失使得掌握需求側的互聯(lián)網(wǎng)巨頭們直接成為了這一場景的“話事人”,。

在2018年，互聯(lián)網(wǎng)巨頭的無人配送小車們紛紛上路,。

4月,，阿里物流公司菜鳥旗下的ET物流實驗室推出“基普拉斯”，載重100公斤,，時速15公里,。

6月，京東618活動期間 ,，京東的第三代無人物流車上路送貨,，巧的是，其運行時速也是15公里,。

7月,，美團外賣無人配送小車正式發(fā)布，無人配送開放平臺也一同推出,，吸引了賽格威,、新石器、智行者以及AutoX,、Roadstar.ai等自動駕駛初創(chuàng)公司參與,。

擁有人才與用戶優(yōu)勢的互聯(lián)網(wǎng)公司，實際上已經(jīng)掌握了最后一公里配送自動駕駛的技術乃至標準話語權,，正在逐漸定義這一物流自動駕駛的細分場景,。

盡管物流巨頭順豐也有海量的末端配送需求,，但目前其自動化的方向主要在無人機，因此聲音較少,。

在互聯(lián)網(wǎng)巨頭把持用戶并且直接向上自建技術的背景下,，最后一公里配送自動駕駛“巨頭帶著初創(chuàng)公司跑”的格局已經(jīng)較為明顯，將這一場景作為主業(yè)的創(chuàng)業(yè)公司,，最終被收購的可能性較大,。

3、封閉場景：生意分散,，百花齊放

物流自動駕駛的封閉場景,，其實并不是一個統(tǒng)一的場景，而是一個籠統(tǒng)的統(tǒng)稱——只要和外界交通隔絕開,，就可以被稱為封閉場景,，而這樣的場景是多種多樣的。

從目前物流自動駕駛在封閉場景的落地情況來看,，港口,、機場、工業(yè)園,、礦山等細分場景的生意已經(jīng)被挖掘了出來,。

這些細分的封閉場景存在技術破碎、單個場景產(chǎn)值較低等情況,，大公司通常不愿意下場做這樣的臟活累活,，但反倒為一些初創(chuàng)公司提供了檢驗、提升技術乃至獲得營收保證生存的土壤,。

創(chuàng)辦于2015年的西井科技早期研發(fā)類腦芯片,，但在2017年,，接到客戶需求反饋后,，西井科技開始轉入對港口自動駕駛技術的研發(fā)，并在上汽紅巖等企業(yè)的支持下,，順利于2018年在珠海完成了集裝箱卡車的港口自動駕駛演示?，F(xiàn)在港口自動駕駛已經(jīng)成為這家曾經(jīng)的類腦芯片公司的主力業(yè)務之一。

百度無人車項目背景出身的張?zhí)炖讋?chuàng)辦的主線科技,，也將自動駕駛集裝箱卡車早早開進了天津港,。

上文提到的圖森未來，也在2018年4月切入了港區(qū)自動駕駛,。

馭勢科技在其乘用車自動駕駛業(yè)務之外,，也開辟了一個為機場運輸貨物的無人專用車技術團隊，打造的無人車已經(jīng)在某國際機場投入運行,。

而由青島智能產(chǎn)業(yè)技術研究院孵化的慧拓智能,，則在2018年9月與臨工重機達成了深度合作，為后者在礦山運行的無人礦機提供自動駕駛技術支持。

比乘用車自動駕駛先落地,？先解決這兩大問題

由于物流自動駕駛的需求強烈,，并且運行的場景、涉及的倫理問題“看上去”比載人自動駕駛更加簡單,，因此業(yè)界一直有聲音表示,，物流自動駕駛有望比載人自動駕駛更先落地。

這種觀點在理論上有其正確性,，不過,，具體到中國的自動駕駛產(chǎn)業(yè)環(huán)境中，物流自動駕駛的落地需要解決兩個至關重要的問題,。

1,、總體成本過高難以收回技術投入

與乘用車相比，物流自動駕駛的無人車在成本上往往更高,，尤其在干線物流與封閉場景兩個領域,，由于車體通常較大，需要更多的傳感器,，因此占大頭的傳感器成本,，物流自動駕駛車輛會大增。

曾有某自動駕駛卡車創(chuàng)業(yè)公司的高管告訴車東西,，僅是在封閉場景運行,，其卡車傳感器成本就達到了20萬。

如果要在開放場景運行,，則無人卡車的傳感器還要進行升級,，成本還會翻倍增長。

需要提到的一點是,，在中國,，自動駕駛卡車的成本上升更加不可接受——在美國，卡車司機的平均薪水是中國的4倍,，即使自動駕駛卡車的技術成本稍高一些,，也更容易跑贏高企的人工成本。

而在中國,，卡車司機的平均月薪其實僅6000元出頭,，一旦車輛自動駕駛化的實現(xiàn)成本稍高，卡車司機在成本上仍能處于優(yōu)勢地位,。

因此,，如果物流自動駕駛要比乘用車自動駕駛更早普及，必須拿出更大的降本力度,。

2,、線控普及問題待解

同樣,，在商用車（卡車）領域，自動駕駛必須的線控系統(tǒng),，普及情況也很差,，乃至于有些技術方案，不得不使用電機或者機械臂直接去打方向盤或者踩油門,，而不是通過電信號直接控制轉向和加速,、制動。

在國內(nèi),，還沒有出現(xiàn)一家規(guī)模以上的,、專事卡車底盤控制的供應商，物流自動駕駛車輛的控制線控化,。

國內(nèi)的商用車主機廠,，目前能提供的支持多為部分開放控制協(xié)議，由下游的公司自行進行線控改裝,。沒有統(tǒng)一的線控底盤供應,，也在一定程度上拉高了物流自動駕駛的實現(xiàn)成本與難度。

目前,，商用車的底盤線控化主要依靠國外的Tier-1在推動,，比較典型的包括行業(yè)龍頭威伯科，以及德國的克諾爾,。

不過,，國內(nèi)已經(jīng)開始出現(xiàn)這一方面的創(chuàng)業(yè)公司，比如中云智車,，將打造商用車的線控底盤作為了一個專門的創(chuàng)業(yè)項目在進行,。

結語：物流自動駕駛期待更多合作

物流自動駕駛確實如從業(yè)者所說，比乘用車領域有著更強的需求以及更明確的目標和商業(yè)場景,。

相對獨立于乘用車自動駕駛,，物流自動駕駛已經(jīng)漸漸自成一派，在國內(nèi)形成了一個產(chǎn)業(yè)小氣候,。

面對9萬億的產(chǎn)業(yè)機會,，無論是初創(chuàng)公司,，還是主機廠,，亦或是科技巨頭們，對其成長為一個成熟的產(chǎn)業(yè)都有著很高的期待與切實的投入,。

不過,，物流自動駕駛的實現(xiàn)還面臨更大的成本壓力與更大的基礎建設難度。與其說這是一場競賽,，不如更多地從產(chǎn)業(yè)各方合作的角度去看待,。“沒有一家公司能夠單獨做成自動駕駛”,，在物流領域這句話同樣成立。