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。

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也叫轮式移动机器人。关键是通过车内基于计算机系统的智能驾驶仪实现无人驾驶的目标。世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试并行驶了近50万公里，其中最后8万公里是在没有任何人为安全干预的情况下完成的。然后，让我们耐心地向朋友们简单介绍一下无人自动驾驶汽车。

专有技术

无人车是指通过车载传感器系统感知道路环境，自动规划行驶路线，并对车辆进行调整以达到预定目标的智能车辆。

它借助车载传感器感知汽车周围的环境，并根据感知得到的道路、汽车位置和障碍物信息调整汽车的转向和速度，使汽车在道路上安全可靠地行驶。

它集成了自动调节、建筑、人工智能、视觉计算等多种技术。它是计算机科学、模式识别和智能调控技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和产业水平的重要标志。它在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

主要特征

稳定性:安全是增加无人车需求的关键因素。每年司机的疏忽大意基本上会影响很多事故。既然司机错误百出，汽车制造商当然需要集中精力设计能够确保汽车安全的系统。& ldquo没有人。驱动系统有很多种，其中一些根本不是& ldquo没有人。，有些就像科幻小说里的东西。

防抱死制动系统，我觉得就算无人驾驶系统。虽然防抱死制动由驾驶员 *** 作，但该系统仍然可以作为系列无人驾驶系统的代表，因为防抱死制动系统的一些功能过去是由驾驶员手动实现的。当没有防抱死制动系统的汽车紧急刹车时， 轮胎 会被锁住，从而影响汽车失控侧滑。驾驶没有防抱死制动系统的汽车时，驾驶员需要反复踩刹车踏板，避免轮胎抱死。防抱死制动系统可以代替驾驶员完成这一 *** 作& mdash& mdash且效果优于人工 *** 作。该系统可以监控轮胎状况，知道轮胎何时即将锁死，并立即做出反应。而且反应时间比司机的还准。防抱死制动系统是引领汽车工业向无人驾驶发展的早期技术之一。

汽车测试

道路试验

2015年1月，英国将开始允许无人驾驶汽车上路行驶。英国还将修订道路行驶规则，以指导无人驾驶汽车的适当供应规则。

英国商务部长凯布尔最近宣布，英国将于2015年1月开始在多达三个试点城市测试无人驾驶汽车，并将考虑重新调整这种新型汽车的出行规则& ldquo铺路& rdquo。

无人驾驶汽车已经在许多国家投入使用，包括日本、瑞典和美国。美国四个州甚至通过了允许无人驾驶汽车上路的法律。

许多国家已经开发并测试了无人驾驶汽车。美国搜索巨头谷歌开发的无人驾驶汽车已经行驶了30多万公里。中国的无人驾驶智能汽车于2012年在京津高速公路上进行了测试，日本、德国、新加坡、瑞典等国家已经基本对无人驾驶汽车进行了测试。

自动驾驶系统

自动驾驶系统是智能汽车的大脑，以人工智能为核心技术的自动驾驶解决方案企业，就是智能汽车产业链的核心，掌握着产业发展主导权。

在中国，这类企业主要集中在两个领域：一个是百度为代表的互联网公司，下辖自动驾驶事业群;另一个则是专注于自动驾驶系统研发的初创公司，比如小马智行、初速度(Momenta)、文远知行等。

高精地图助力自动驾驶发展

2020年既是5G行业落地的关键节点，也是主机厂商及科技公司推出L3级别以上自动驾驶技术的关键节点。

高精地图作为自动驾驶不可或缺的模块，其必要性得到汽车行业的共识。通过高精地图提供的高精定位、超视距感知、车道级路径规划等服务，不仅提升了自动驾驶汽车的安全性，同时也让车辆有更加智能的驾驶表现，为乘员带来更加舒适的乘坐体验。

5G将一个万物互联的新时代呈现在人们面前，而对于自动驾驶而言，5G将使高精地图的优势得到更加充分的发挥，让高精地图能够更好地为自动驾驶服务。

——以上数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

工业和信息化部部长苗圩表示，到5G的时代，这个时延的标准，已经从秒进入到毫秒级，也就是时延低于1毫秒，这个是人根本察觉不到的。比如说无人驾驶汽车、无人机的 *** 控。那可是差之毫厘、谬以千里，这个一毫秒的时延有可能导致车毁人亡，这个时候，就需要有这种高带宽、低时延、广覆盖的5G时代的网络。

关于物联网方面，苗圩进一步解释，比如说现在大家都在热议的无人驾驶汽车，无人驾驶汽车除了有传感器来感受各方面的信息之外，它还要建立车和车之间、车和路之间的信息联系。这个车如果卡顿一下，突然没有了信号，那它就乱跑了，该刹车的时候停不住，该转弯的时候它还直着走，这个后果就是非常严重了。所以这方面对网络的要求，高可靠、低时延、高带宽、广覆盖，这些方面的要求是非常高的。

至于无人驾驶汽车什么时候能用上，苗圩认为，这个还得有一个比较长的时间，比如说八到十年。“首先，驾驶的安全性是我们优先要考虑的方向，如果无人驾驶汽车整天出事故，我想这个技术根本就没办法推广，也没人敢用，所以安全性是第一位考虑的。其次，当然是对人的取代，你别说无人驾驶了，比这个更迫切的是机器人对工人的取代。我觉得这是一个回避不了的问题。我们要适应这种转变。”

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