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    内参:它们为何“钟爱”干线物流?

    2021-01-11    36
    摘要:的融资,下一步将通过IPO实现上市。图森科技从2015年成立以来,就专注于自动驾驶货运卡车技术研发与应用,提供计算机视觉为主,辅以激光雷达、毫米波雷达等其他传感器的自动驾驶解决方案,打造高速公路和港口

    是“物流”给了“自动驾驶”一剂强心剂!

    自动驾驶的创业公司近两年终于找到了更务实的商业落地场景——物流。

    2020年11月,美国自动驾驶重型卡车初创公司图森未来(TuSimple)结束了E轮3.5亿美元的融资,下一步将通过IPO实现上市。图森科技从2015年成立以来,就专注于自动驾驶货运卡车技术研发与应用,提供计算机视觉为主,辅以激光雷达、毫米波雷达等其他传感器的自动驾驶解决方案,打造高速公路和港口、场区等物流场景下的L4级别自动驾驶卡车产品。

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    而在中国市场这边,布局物流自动驾驶领域的嬴彻科技和小马智行,各自完成了超过2亿美元的融资,成为了中国物流资本市场中强有力的吸金选手,全年与物流自动驾驶相关的融资事件累积超10起。

    但实际上,相比资本市场在自动驾驶领域的活跃,主流汽车制造商奔驰、沃尔沃、特斯拉也一直致力于自动驾驶卡车的研究和开发,早在2014年,奔驰就在汉诺威商用车展开幕前夜,展示了一辆搭载了自动驾驶技术的概念卡车 Future Truck 2025,据悉,目前戴姆勒投入5亿欧元,正在开发L4级“高度自动驾驶”卡车的技术。

    2020年12月30日,交通运输部公布了《交通运输部关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》。《指导意见》设定了 2025 年的发展目标,鼓励自动驾驶新业态发展。鼓励有条件的地方开展自动驾驶车辆共享、摆渡接驳、智能泊车等试运行及商业运营服务。

    自动驾驶的创新公司,正在面向物流产业,开启一场商业化落地的争夺战。

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    “当年轻人不再开货车”

    根据“全国道路货运车辆公共监管与服务平台”数据显示,截至 2019 年底,我国公路货运全年完成货运量与周转量为 344 亿吨,占货运运输总量及货物周转总量的73%。

    而目前物流行业赖以支撑的公路运输却面临严重的卡车司机短缺情况。据此前中国就业培训技术指导中心发布的数据显示,货运司机是国内目前最紧缺的职位之一,缺口达到1000万。

    卡车司机短缺的原因之一是工作环境。物流行业的迅速发展,让货车司机成为抢手职业,但在货车司机严重,工作强度大,运输成本高,成为司机选择退出的主要原因。这种情况,在个体货车司机的身上更为明显。据统计,我国的个体货车司机占比达到70%以上,超过6成的司机都没有相应的保险。

    此外,70%以上的货车司机每天的工作时间在10小时以上,40%的货车司机每天的工作时间在12小时以上。业内人士无奈地说,货运司机最头疼的事就是遇到各种各样的罚款,比如丟油、丢轮胎、丢货,这对货运司机已经构成了一个约10%的固定成本,可能还更多。 

    货车司机招聘难,并趋“老年化”也成不争的事实。

    如果没有驾驶员,一辆一天可以运转13-16小时的卡车就不能运转,自动驾驶技术作为解决物流行业劳动力短缺的方案引起了人们的关注。尽管目前,国内外采用的还多为L1级“驾驶支持“的技术,还远没有达到全自动操作的水平,但自动驾驶公司和交通运输部均在计划实施L3级“有条件自动化”,即使不是完全自动驾驶,也可以大大减轻长距离驾驶的驾驶员的负担。预计2025年,更高级别的L4级“高度自动驾驶”卡车的技术也将应用到物流领域中。

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    “自动驾驶落地物流业”

    早在2016年,以自动驾驶为切入口的创新公司就在描绘未来的使用图景,庞大的无人驾驶出租车队在城市内穿行,城市堵车和交通事故得到大幅改善,这成为当时最能吸金的创业故事。

    但经过4年的探索,人们修正了对无人驾驶的预期,彻底的无人驾驶(L4级)还仍在处于测试阶段,量产遥遥无期,无论是创业公司还是投资机构,都无法在承受这种“只烧钱、不进账”的局面。

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    然而在低速物流领域,目前的技术已经完全可以满足预期,奔驰母公司戴姆勒也将物流作为重点方向,将自动驾驶技术的研发从乘用车转向卡车,目标在2025年让无人驾驶卡车上路运营。

    自动驾驶在物流领域的应用场景主要有三类:①封闭的园区、港口、机场等;②以高速公路为主的干线物流;③末端的低速配送车;从以上的三类应用场景来看,物流行业的应用场景比较简单、封闭,任务目的明确,技术实现难度总体来说相对乘用车场景下的要求更低。从法律法规以及对城市生活的影响角度来看,物流车辆所受的限制相对较少。因此更容易实现自动驾驶应用,形成规模化的批量复制。

    所以,自动驾驶技术商业化落地,物流领域成为了非常好的切入点,除了可以解决自动驾驶的规模化量产之外,物流中长期存在的痛点,也隐藏着自动驾驶很大的成长空间。

    首先是成本方面:近年来运输成本占物流总成本比例均超50%,而运输成本中的人力费用和燃油费用占比较大,存在可压缩空间。

    效率方面:司机可持续驾驶时间以及车辆速度和车辆行驶间距等都受到严格限制。自动驾驶则可以提高车辆持续行驶时间同时以较高速和较短间距行驶。 

    安全方面:调查数据显示,在我国约700万辆城际中重型卡车中,每年平均发生5.07万次交通事故,疲劳驾驶发生安全性交通事故的可能性相对更大。自动驾驶则可相对提升安全性。

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    “势力集结,布局干线物流”

    从目前物流自动驾驶在封闭场景落地的情况来看,港口、机场、矿山等场景已经有较多的应用案例,美团、阿里菜鸟、京东凭借在外卖和快递领域的优势,也纷纷活跃在最后一公里无人配送的场景中。 

    而在整个物流行业里,干线运输的需求和规模是最大的,它也是大多数物流自动驾驶公司瞄准的方向,市场规模和商业潜力仅次于乘用车市场,据了解,干线物流自动驾驶的市场规模近5万亿(7000亿美元)。 

    面对干线物流自动驾驶巨大的市场空白和商业空间,共同的利益迅速集结了物流运营商、自动驾驶技术公司和汽车制造商的三方势力,并展开了激烈的“混战”。

    物流行业的生意模式更加依靠规模和信任,物流领域的运营商凭借互联网和资本,近几年迅速提升了行业的集中度,成为自动驾驶技术在物流行业商业落地的入口,加上自动驾驶技术公司的支持和汽车制造商的协同开发,在2020年已经开始了干线物流自动驾驶领域的布局。

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    2018年4月,公路物流行业领先的物联网科技公司G7、普洛斯和蔚来资本共同出资,自动驾驶创企嬴彻科技成立,专注于重卡自动驾驶的技术研发。

    2020年11月,嬴彻科技又宣布获得宁德时代领投的1.2亿美元融资,这家自动驾驶技术与运营公司瞄准自动驾驶在干线物流领域的商业化落地,与东风商用车和中国重汽分别联合开发L3级别自动驾驶重卡,计划在2021年底实现量产,并开始全国性运营。

    背靠G7、普洛斯,意味着,嬴彻科技的自动驾驶技术有着海量的数据来源和潜在应用对象。

    2020年9月,今年行业融资金额最大的物流独角兽企业——满帮集团,宣布与自动驾驶科技企业智加科技深化合作,智加此次将前装量产级别的高速干线自动驾驶重卡引入到与满帮的战略合作中,双方合作聚焦在商业化运营、车辆销售和L4无人驾驶技术研发三个维度。在满帮的助推下,量产级别自动驾驶超级重卡可达到万辆级规模,每年产生数十亿公里的真实路测数据。

    12月8日,商用车智慧服务平台狮桥联合百度,一起推出自动驾驶货车领域技术平台新公司“DeepWay”,两者通过技术+场景融合,推动物流自动驾驶走出实验室,从技术期走入产品期。

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    12月21日,由安能物流、宏景智驾、英特尔、赛灵思及江淮汽车联合发起的开放式自动驾驶生态朋友圈正式启动运作,联合发布了“L3级自动驾驶重卡解决方案”,推动自动驾驶干线物流重卡产品在物流领域的研发及应用落地,助推产品尽快投入物流市场。

    ……

    参与者在合作中各取所需,主机厂和零部件厂商在需求疲软的传统汽车市场难以获得增长,而自动驾驶技术公司需要资本的加持,以及物流领域的落地入口,而物流大公司们不仅可以解决新技术在物流行业的信任问题,助力完成更符合物流需求的算法研发,更能依托自身的业务布局,开展新的业务板块,完善商业生态。

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    “不确定性”

    随着政策的支持,物流成为自动驾驶的“突破口”,2021,相信会有更多的玩家入局物流无人驾驶,一场围绕物流、自动驾驶、资本的角逐,势必会成为今年大热的话题。

    即使物流行业对自动驾驶技术的需求更加强烈,运行的场景比乘用车自动驾驶更简单,但自动驾驶在物流领域的落地依旧存在一些不确定性。

    在干线物流和封闭场(园区)两个场景中,由于货车车体相对于乘用车更大,需要安装更多的传感器,由于传感器是自动驾驶造车中占比最大的成本,所以,物流自动驾驶车辆的成本会更高。

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    车辆造价短时间内难以下降,给自动驾驶卡车的量产带来了挑战,据估算,一辆自动驾驶卡车比一般卡车贵出几十万元,短期内,自动驾驶卡车无法与目前司机驾驶的情况对比出成本优势,这将严重阻碍物流企业批量购买自动驾驶卡车。

    自动驾驶技术公司联合汽车制造商,通过物流运营商,通过卡车租赁的方式,以较低的价格租给有需求的物流企业,帮助企业较少资金压力,更容易扩大使用规模,是目前比较可行的方案。

    自动驾驶技术在物流行业的落地,不仅取决于自动驾驶技术的不断成熟,以及造车成本的降低,还要考虑行业对新事物的认知和接受过程。

    物流行业可以率先实现自动驾驶的商业落地,让众多创业公司、主机厂商、物流公司抑或是科技巨头,看到了探索道路上的一个捷径,对物流自动驾驶成长为一个成熟的产业抱有极大的期待。

    然而,物流行业自动驾驶的实现还存在更高的成本压力和更大的基础设施建设难度,没有谁能抢占先机,一项新技术的落地是众多参与者共同驱动的结果。

    来源/光子象限(ID:rayboox)

     

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