无人驾驶物流风口已起：亚马逊、京东、苏宁抢滩，数十亿美元进场

文| AI 财经 社 饶翔宇

编辑| 张硕

进入2019年，多家自动驾驶初创公司先后宣布获得融资。值得注意的是，致力于物流行业自动驾驶技术的企业正在获得资本越来越多的认可。

2019年3月1日，专注于无人驾驶货运的飞步 科技 获得来自青松基金、和玉资本的数千万美元 Pre-A 轮投资。

2月13日，专注于研发无人驾驶卡车的创业公司图森未来宣布完成新浪资本领投的9500万美元D轮融资，此轮融资后图森未来的估值超过10亿美元。

2月12日，硅谷自动驾驶公司Nuro宣布完成来自软银愿景基金的 94 亿美元融资。Nuro的首款产品主要用于本地货物配送的自动驾驶服务。

2月8日，自动驾驶初创公司Aurora宣布获得来自亚马逊、红杉资本和壳牌投资部门的超过53亿美元投资。亚马逊的入局被视为Aurora接下来将在自动驾驶物流方面进行发力。

刚刚过去的2018年，多家物流行业的无人驾驶创业公司也在融资方面取得新进展。比如2018年4月，普洛斯和物联网 科技 公司G7、蔚来资本出资组建了无人驾驶新技术公司嬴彻 科技 ，同年10月，为物流行业提供解决方案的G7完成32亿美元融资；2018年11月15日，智加 科技 宣布完成A+轮融资，随后与一汽解放、满帮集团联合宣布，将用3-5年让无人重卡进入干线物流。

如此高密度、高额度的资金进场，正预示着经过了此前乘用车自动驾驶创业公司的融资热后，无人驾驶的风正在物流领域吹起。事实上，相比于乘用车的落地场景，物流行业全封闭或半封闭的行车环境、两点间程式化的用车需求显然更有利于无人驾驶技术的落地。

不过，技术落地是一方面，技术商业化则是另一方面，底层计算平台的成熟度、车规级激光雷达的成本、特定场景算法都将成为后者能否实现的关键。从目前来看， 无人驾驶的落地与商业化就像是一场马拉松，物流领域的玩家已经跑在了相对靠前的位置。

无人驾驶的风向变化

2016年底至2017年初，一批包括禾多 科技 、驭势 科技 、文远知行、Roadstarai、Momenta等在内，专注于乘用车领域的无人驾驶创业公司相继成立。在一到两年时间内，这些公司都纷纷宣布获得多轮融资，最高单笔融资额更是达到上亿美元。

虽然入场较早、融资频频，但是受制于自动驾驶乘用车的应用场景过于复杂，上述创业公司在系统的稳定性和行车的安全性上，还有很多技术性的问题需要解决，比如激光雷达的成本控制和精准度的提高、底层计算平台的成熟度都远非短时间能够解决的。

除此之外，文远知行和Roadstarai两家公司还相继发生了高管内斗、联合创始人因收受回扣遭“解职”的事件，由此暴露出了技术出身的创始团队在公司管理上能力不足的问题，频繁的人事纠纷也进一步阻碍了上述公司的技术落地和商业化进程。

实现乘用车的自动驾驶还有很长的路，但是在物流行业，自动驾驶已经有了商业化试运营案例。

获得软银94亿美元融资后，Nuro创始人朱家俊称，未来，Nuro还将和多家合作伙伴一起推出无人配送服务，包括餐厅、药房、生鲜超市、服装百货、干洗等。

今年2月，零售巨头亚马逊在一个星期内，拿出超过12亿美元分别投资了无人驾驶创业公司Aurora和电动卡车公司Rivian。不仅如此，亚马逊此前还连续三轮投资了被称为“货运版Uber”的卡车物流平台Convoy。

刚刚获得融资的图森未来也公布了公司在无人驾驶物流卡车研发上的最新进展。据介绍，在美国，图森未来无人驾驶卡车日均完成3-5次货物运输，服务13位终端货主客户。在中国，图森未来在中国北方某港口持续试运营超过300天，并将在上海临港地区开展无人驾驶示范运营。

国内的京东、菜鸟、苏宁等巨头也在不断进场。

比如，2016年京东就成立了专门的“X事业”，专注于“互联网+物流”，希望打造着眼未来的智慧仓储物流系统。目前，京东第四代无人驾驶物流车已经在北京的开放道路上，开启了全场景常态化配送。菜鸟ET物流实验室也在云栖大会现场发布第四代新零售物流无人车。苏宁的“卧龙一号”则是国内首个能与电梯进行信息交互的无人车，可以实现从户外到室内的配送。

“无人驾驶已经不是一个讲demo的时间段了，现在更强调落地。在无人驾驶乘用车落地变得遥遥无期的当下，场景相对简单、市场规模超过万亿的物流行业自然有着更多的机会。”无人驾驶领域的创业者张驰（化名）对AI 财经 社表示，以Nuro为例 ，低速物流车相对更安全，落地也会更快。

根据张驰的说法，物流领域最快落地的应该是低速无人配送车和港口、码头、仓库、矿产等封闭场景的无人驾驶卡车；其次，就是负责干线物流运输的自动驾驶；最后，则是 社会 化道路上行驶、场景最复杂的无人驾驶城配物流车。

“事实上，在全封闭的工厂和仓储园区，已经有了无人驾驶的小规模的商业化应用。”钟鼎资本合伙人汤涛对AI 财经 社表示，此前钟鼎投资过一家专注在场内物流领域做无人叉车和无人牵引车的公司，现在该公司已经开始出货并陆续产生营收了。

汤涛对于物流无人驾驶领域这一波投资浪潮并不意外。在他看来，物流行业目前面临着越来越严重的“用工荒”的问题，越来越多的年轻人不再愿意从事枯燥、繁重的运输工作，所以物流行业对于无人驾驶技术的需求要比乘用车市场来得更加强烈。

此外，今年资本市场整体上开始偏谨慎，大家更喜欢投一些盈利时间表更明确的的公司。在自动驾驶的实现方向上，无人物流车可能会更快商业化——一方面因为技术上更容易实现；另一方面从政策角度上来讲，商用车可能会更快跑出来。

投资未来

2019CES前夕，百度利用旗下的自动驾驶车队，从长沙运送了一个包裹到拉斯维加斯。整个过程中，除了跨洋飞行外，在干线物流、支线物流、终端配送的各个环节均是百度无人驾驶车队在工作。这个全球首次完成的自动驾驶物流闭环，让很多人看到了物流行业技术节点的到来。

“从各种条件来看，距离物流无人车的大规模商业化应用还需要较长的一段时间。”张驰表示，目前整个无人驾驶行业主要的3大环节——底层的计算平台、各个场景的算法以及车规级的激光雷达都还未发展成熟，改装一辆无人车的成本可能超过200万元，成本过于昂贵。受此影响，物流领域无人驾驶技术的爆发还需要继续等待。

事实上，除了无人驾驶整个产业链还尚未成熟，国内外的相关政策法规也还未完全放开。

在美国，针对自动驾驶道路测试的管理规范主要由各州自行立法。截至2017 年底，美国有内华达州、加利福尼亚州、佛罗里达州、密歇根州等共 21 个州通过了地方层面的法案，另有 10 个州发布了行政命令，支持自动驾驶 汽车 道路测试，明确申请测试的资格要求及测试过程中的管理要求。

目前，美国自动驾驶 汽车 发展最具代表性的地区是加州，当地开放的政策使得几乎全球所有的自动驾驶公司都会选择在此进行道路测试。根据加州机动车管理局(DMV)公布的数据显示，截至 2018 年 12 月 7 日，共有62家来自不同领域的企业获准在加州测试自动驾驶 汽车 的许可，其中 Waymo是唯一一家获得无驾驶员在车内的自动驾驶测试资格的企业。

在中国，截至 2018 年 12 月 25 日，北京市、上海市、重庆市、杭州市、江苏省共 15 个省市区公布了地方级的测试管理实施细则，准许企业申请自动驾驶 汽车 道路测试的许可。在牌照发放方面，截至 2018 年 12 月 25 日，国内共有 27 家公司获得了共95 张测试牌照。其中，百度分别从北京、平潭、重庆、长沙、天津五个城市共申请获得了 51 张测试牌照。

同时，国内的无人驾驶路测场景也变得更加多元。

2019年1月21日，公安部交通管理科学研究所宣布建成我国首个专门用于自动驾驶测试的封闭高速公路。该封闭高速公路位于江苏省无锡市通锡高速公路（S19）南通方向，全长41km。1月22日，百度旗下的22辆“阿波罗”自动驾驶数据采集及测设车辆，在山西省五盂高速阳泉段进行了相关测试。

高速公路路测场景的开放，对于做干线物流无人驾驶技术研发的G7、智加 科技 以及图森未来来说，显然是一个有力的政策加持。事实上，在政策逐渐放开的同时，物流无人卡车的场景联动也已开始。

2018年11月8日，智加 科技 宣布与满帮集团达成独家战略合作。据统计，中国干线货车700万辆中有520万辆是满帮会员，中国物流企业150万家中有125万家是满帮会员。满帮庞大的交易数据和交通数据将能很好地加速智加 科技 干线物流的无人驾驶技术落地。

“政策的制定是与技术的成熟度是密切相关的。现在各地政府对无人驾驶都是非常支持的，但是路测到真正的商业化还有一个过程，接下来能拿到商业化牌照的，肯定是技术跑在最前面的。”汤涛表示，政策的管制只是暂时的，未来当物流无人车这个大方向上出现成熟、安全的解决方案后，政策自然就会进一步放开。

按照汤涛的说法，所有入局无人驾驶的投资机构，不管是乘用车还是商用车，都是在投未来。

“其实，短期算账是算不过来的。这个核心逻辑就是你信不信自动驾驶的卡车会在未来的物流行业占到一定比例。这类公司是不会有太多家的，最早开始做的，容易收集到更多的corner case，然后就能把系统修改得更稳定，然后成本也会更低。”汤涛表示，在这种情况下，市场上的头部公司就会把主要的份额都吃掉。

至于怎么去制定估值模型，投资的创业公司怎么去盈利，这就是一个时间表的问题了。

20世纪90年代，我国少数地区开始了最早的信息化管理。在建筑业信息化发展方面，住房城乡建设部分别于2003年、2011年、2016年发布了《2003—2008年全国建筑业信息化发展规划纲要》《2011—2015年建筑业信息化发展纲要》《2016—2020年建筑业发展纲要》，对建筑业企业信息化、行业监管和服务信息化提出了每个阶段的建设任务。

各个地区也先后建立了工程质量监测、施工现场安全管理、施工图审查等与工程质量安全监管相关的业务系统，为行业监管、决策分析、政策制定提供了一定的支撑，也一定程度推动了工程质量安全监管的发展，但仍存在监管头绪多、数据共享程度低等问题，具体如下：

一是缺乏信息化顶层设计。工程质量安全监管有关的信息系统均各自建设，存在系统标准不统一、业务难以协同、功能不齐全以及信息共享难度大等问题，网络安全保证技术力量欠缺。

二是有待扩大工程监管数据信息化覆盖范围。一些影响质量安全的关键性数据信息尚在采用简单的手工统计和报送方式，造成数据信息采集不科学、不准确、不及时，过程痕迹难保存、难查询，出现问题无法溯源。

三是缺乏施工现场监控手段。工程建设具有项目多、周期长、工艺复杂和责任主体管理水平参差不齐的特点，目前监管力量不足，监管手段单一，发现质量安全问题时，对于施工过程无法进行现场情景追溯和数据溯源，不能有效落实工程质量终身责任制和施工安全主体责任。

四是数据共享程度角度、业务监管头绪较多。工程质量、安全监管及相关的消防、设计、施工图审查、责任主体单位及人员管理的各类信息都是彼此分离、孤立的，无法连通共享，无法及时发现隐患和提前预警，给全省工程建设质量安全带来风险。

针对以上问题，结合工程质量安全监管工作的深入开展，通过建立统一的工程质量安全监管信息化平台，统一行业监管标准、业务管理标准，促进各业务间的数据互联互通，规范行业管理，推进智慧监管，成为工程质量安全信息化建设的重要内容。

工程质量安全监管信息化平台建设

一平台总体架构

省级工程质量安全监管信息化平台，采用三级监管、四级联网的建设模式，即：省、设区市、区县三级监管；省、设区市、区县和企业级（施工现场）网络互连互通，包括互连互通一张网、信息资源一个库、智慧监管一张图、保障体系一套标准及业务应用N项系统。

二互联互通“一张网”

基于互联网、政务网，打通政府部门与施工现场各方主体生产信息资源互联互通的通道，提供具备跨部门、跨层级、跨区域的海量数据处理和业务应用基础设施支撑，强化网络安全和运维管理措施，形成相互补充、集约完整、安全可

靠的住建信息化基础设施体系。

三信息资源“一个库“智慧监管“一张网”

构建集信息资源采集、存储、管理和利用的工程质量监管核心数据库，归集包括工程信息、人员信息、企业信息、数字图纸信息、工程质量监督信息、工程质量检测信息、工程安全监督信息、施工现场监控信息、消防设计审查验收信息、气象、环境监测以及基础地理信息等数据。

形成工程质量安全监管信息资源目录。全面梳理工程质量安全监管相关的数据资源，梳理工程质量安全监管信息系统清单、数据共享责任清单、不予共享清单和公共数据开放清单，形成信息资源目录。横向上建立跨业务、跨行业协同的数据资源目录和数据更新维护机制，纵向上建立省、市、县三级协同联动的数据资源目录和数据更新维护机制。

健全数据汇交、备案和更新机制。在统一的数据体系框架下，不断完善数据汇交、备案和更新机制，形成一套动态完善的工程质量安全监管数据采集标准、对接规范和治理规则。建立数据建设、管理与应用机制，保证对各类采集数据的集成整合，从源头上保障数据真实性和准确性，从汇聚途径上保障数据的时效性和全面性，全面提升数据汇聚效率和质量。

建立工程质量安全监管核心数据库。按照“一数一源”的原则，通过报表报送、业务协同、共享交换、离线汇交、在线调用及服务接入等方式，将工程质量安全监管各业务数据统一汇集，并随日常业务管理完成数据同步更新，形成企业、人员、工程项目、质量监督、安全监督、现场监控及预警等业务基础数据库。

智慧监管“一张图”。基于一张GIS地图，构建工程质量安全监管统一门户，实施获取各业务应用系统和相关部门的信息资源以及互联网、物联网等相关数据，建立多源数据的汇集集成与智能分析机制，形成“智慧监管”的大数据中心，为业务监测、业务预警、统计分析、考核评价、决策分析及综合业务等应用提供数据支撑，从而实现施工现场关键节点的一体化监管，构建“一张图、一本账”。

四六项基本应用

基于统一平台，构建施工图数字化联合审查管理、工程质量监督管理、工程质量检测监管、工程安全监督管理、安管人员和特种作业人员考试考核、建设工程消防设计审查验收等业务管理应用。

工程质量监督管理系统。以工程项目管理为主线，按照工程质量监督检查的工作程序和工作方法，以国家、各部委和各地方与工程质量有关的法律法规、规范性文件、规范以及强制性标准等为基础，应用移动互联网、大数据等先进技术，实现工程监督备案及监督任务分配、监督交底、日常监督检查、整改通知、竣工验收及监督报告出具等各个环节的全面信息化，形成一个向导型、智能化的业务体系。通过移动巡检、多方信息共享提升工程质量监管效能。

工程质量检测监管系统。工程质量检测监管子系统通过与各检测机构自有的检测试验系统互联互通，实现对检测机构工程质量检测信息上传、不合格报告统计预警、报告二维码防伪、检测机构资质信息以及人员信息等管理，辅助开展检测机构日常监管、监督检查以及机构、人员的动态管理，不断规范建设工程质量检测行为，遏制虚假检测报告的产生，提升检测行业监管效率。

工程安全监督管理子系统。基于工程安全监督管理子系统对全省范围内取得施工许可证的建筑工程实施信息化施工安全管理，主要涵盖安全监督手续办理、安全监督检查、安全自查、危大工程管理、双控机制建设、安全生产标准化考评、起重机械安全管理、安全文明工地及绿色施工示范工程创建等方面。施工安全监管部门、参建各方主体使用该系统线上 *** 作，及时、全面、准确记录和存储安全管理行为、管理结果，并运用信息结果开展各项检查工作，有效地督促施工安全监管部门、参建各方主体履职尽责、落实责任目标，提升监督水平。

安管员和特种作业人员考核管理系统。引入“互联网+”等先进理念，构建以“数字化、网络化、智能化”为特征的安管员和特种作业人员考核管理子系统，实现企业报名、资料审核、考务安排、在线考核、自动评分以及证书维护等全过程、智能化的管理。通过系统整合，实现省市级、企业、考点、考生多方双向数据的互联互通，简化报名手续，规范考核流程、优化考核服务，提高服务效率、节约考核资源。

施工图数字化联合审查管理系统。施工图数字化联合审查管理子系统面向主管部门、建设单位、勘察设计单位以及审图机构提供数字化图纸在线交付、在线审查、多部门联审管理、设计变更留痕、意见在线反馈及预警监控等功能，实现施工图审查的全过程信息化管理，将原先的人工 *** 作全部交由计算机处理，信息查询、汇总、统计更加便捷，审查流程和意见也更加规范，为主管部门监管建筑行业中施工图审查提供了便利，提高工作效率、降低工作成本。

建设工程消防设计审查验收政务服务系统。建设工程消防设计审查验收政务服务子系统运用“互联网+”模式，构建省、设区市、区县（城市）和建设单位四级联动的政务服务系统，实现对建设单位提交的建设工程消防设计审查、消防验收备案以及消防验收申请进行在线受理、审核、归档工作，进一步提升办事效率和服务质量。

平台应用分析

综合运用物联网、云计算、移动互联、大数据等技术和力量，构建政府主导，与建筑市场各方主体互联的工程质量安全监管网络，充分发挥工程建设过程中各类信息资源的支撑作用，实现对工程实体质量和市场各方主体质量行为的动态监管，对施工现场相关人员、机械设备、临时设施等安全信息以及施工扬尘进行监测和有效管控，在工程全生命周期做到信息可查询、责任可追溯，推进落实高质量发展要求，全面落实工程质量终身责任制，构筑防范建筑施工质量安全风险的重要防线。

推进工程质量安全业务监测管理。汇集全省工程质量安全信息，各级工程质量安全管理部门通过系统报送质量安全交底、监督计划、检查巡查记录、问题处理、中止施工、质量投诉、竣工验收及设备记录等数据信息，汇集参建责任主体工程项目建设过程中的质量安全管理数据，为参建责任主体提供便捷的远程业务服务和数据信息查询，为其他相关系统提供数据信息支持。

推进工程质量安全业务预警管理。利用智能监控和物联网技术，在施工现场起重机械设备等技术参数达到阀值时进行预警；在施工现场扬尘数值超过阀值时进行预警。在极端天气、特殊时期、突发情况下，各级主管部门平台向相关人员推送预警提醒。

推进工程质量安全考核评价管理。各级主管部门通过平台应用本辖区省文明工地创建信息，引导企业文明施工，提高施工安全管理水平，预防安全生产事故发生；应用本辖区省结构优质工程信息，引导参建主体创建结构优质工程，促进全省工程建设高质量发展；应用本辖区施工企业、工程项目标准化考评信息，指导建筑施工安全生产标准化工作，促进过程控制、持续改进安全管理机制的形成；通过掌握质量安全机构及监督人员信息，加强质量安全监督队伍的建设，提高人员执法水平。

通过建设工程质量安全监管信息化平台。通过先进的技术手段，归集调取施工现场影像、图纸、质量监测、人员到岗、安全设备运行及扬尘处置等生产信息，形成建设工程质量和安全的“大数据库”，对施工在建项目的情况做到心中有数、一目了然。同时，利用信息化手段进一步促进工程质量监管部门的规范化标准化管理，规范参建单位各责任主体的质量安全行为，真正落实质量安全各方主体责任，全面把好事前计划关、事中过程控制关和事后整改复查关，为建设工程质量安全保驾护航。

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