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。

无人车主要利用了5g高数据速率的优越性。

5G与4G相比，具有“更高网速、低延时高可靠、低功率海量连接”的特点。

1、在超高速率方面，5G速率最高可以达到4G的100倍，实现10Gb/秒的峰值速率，能够用手机很流畅地看4K、8K高清视频，急速畅玩360度全景VR游戏等等。

2、在超低时延方面，5G的空口时延可以低到1毫秒，仅相当于4G的十分之一，远高于人体的应激反应，可以广泛地应用于自动控制领域。

3、在超大连接方面，5G每平方公里可以有100万的连接数，与4G相比用户容量可以大大增加，除了手机终端的连接之外，还可以广泛地应用于物联网。

5G的应用场景

“移动宽带增强”可进一步细分为两个场景：“广域连续覆盖”和“高容量热点”。前者的特质体现在覆盖范围的广度上，以保障用户的移动性和业务连续性为目标，为用户提供随时随地的高速业务体验。后者则体现“质量”上。在诸如赛场或音乐会等大型集会场景中，为用户提供极高的数据传输速率，满足极高的流量密度需求。通俗来说便是，哪都能上网。同时不但能上网，还很快，且高保真。

“低延时高可靠”，则主要面向车联网、工业控制等垂直行业的特殊应用需求。这类应用对时延和可靠性具有极高的指标要求，需要为用户提供毫秒级的端到端时延和接近100%的业务可靠性。

具体来说，在该场景下，5G可以达到10毫秒以内的延迟，这也意味着自动控制刹车几乎与人的刹车反应时间差不多。另外，5G可以实现在基站边缘进行计算，这也意味着自动驾驶数据可在最接近汽车的网络上处理，而不用上传到相对更远的街区机房。

换言之，并不存在一个全能的网络，以同样的结构可以同时满足1,2,3种不同的场景诉求。在实现上，5G将物理网络按逻辑划分为N个逻辑网络，而不同的逻辑网络，则服务于不同场景，这就像达成了“瑞士军刀式”多功能网络的效果。

太平洋汽车网特斯拉Model3车型有自动驾驶，自动驾驶汽车（Autonomousvehicles；Self-pilotingautomobile）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。

什么是自动驾驶？

在20世纪也已经有数十年的历史，于21世纪初呈现出接近实用化的趋势，自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的 *** 作下，自动安全地 *** 作机动车辆。

自动驾驶的技术原理：汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图（通过有人驾驶汽车采集的地图）对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。

目前自动驾驶的分类标准：LEVEL0：NoAutomation无自动化顾名思义，LEVEL0就是完全的人工驾驶，最好的例子就是上个世纪60年代的车辆，它们非常纯粹的诠释了LEVEL0的概念。车辆没有任何的智能而言，一切的是靠驾驶员一人掌控。当然，各位要将车辆自身的电子系统以及智能系统与“自动驾驶”概念区分开来。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

行业主要企业：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)

本文核心数据：零售领域物联网普及率、零售领域中使用物联网的原因

物联网下游行业占比12%

零售业一直是许多新兴技术应用落地的首选，根据IoT
Analytics的数据，智能零售领域在2020年全球物联网下游细分市场中占比12%，仅位于工业、交通与能源之后。

物联网普及率达94%

物联网为零售业所带来的位置跟踪、个性化信息、库存维护等功能，能够为零售企业在企业安全、库存管理、决策建议等方面提供一定帮助。——在微软调查的公司中，94%的零售企业表示已经应用了该技术，并且有88%的组织表示，至少有一个项目已经达到了“使用”阶段。

“学习”阶段项目占比最高

尽管，物联网能够为零售企业带来管理与生产上效率的提高，但到目前为止，各地零售企业对于物联网与其零售业务的结合仍旧保持保守态度，因而从物联网项目的所处阶段的占比来看，目前为止，处于“学习”、“使用”和“试验/验证”阶段的零售物联网项目分别占总零售物联网项目的28%、26%和24%，而在“购买”阶段的物联网项目则仅有22%。

生产流程监控是物联网在制造业中的最大原因

总体而言，物联网用于提高运营效率，增强客户直接接触点。接近一半的公司表示，供应链优化是一个关键的用例，超过三分之一的公司将库存优化作为其使用该技术的主要方式。监控和安全是物联网在零售环境中的首要应用——不仅用于店内防损，还可以通过整个供应链监控商品。不太常见的是，各组织也在利用物联网进行直接的客户互动，包括自动结账和个性化的折扣，这是基于可自前端获得的运营效率。物联网也打消了零售公司在安全方面的顾虑。

解决方案的沿用是第一大问题

在零售业领域，由于零售行业产业链环节较多，因而物联网与传统零售行业进的融合无法一蹴而就，许多企业仍在继续沿用传统的零售行业解决方案。此外，引入物联网带来的便利有时并不能直接解决传统零售行业中现存的问题也成为了零售物联网全面应用路径上的一大挑战。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

#中国芯片有信心5年达到70%自给率#毫米波通常是指波长为1-10毫米之间的电磁波，5G毫米波芯片是应用于5G通信领域的芯片。5G毫米波芯片具有频谱资源丰富、载波间隔大、波束窄、方向性好、时延低、尺寸小等优点，是5G毫米波通信系统的核心元器件。5G毫米波芯片可以广泛应用到5G基站、无人机、无人驾驶、物联网、智能家居、智慧城市等所有需要5G通信的行业领域。我国5G商用时代已经到来，5G毫米波芯片行业迎来广阔发展空间。

毫米波芯片设计难度大，对生产企业技术水平要求高，且生产成本高，在发展初期，毫米波芯片主要应用于军事领域。随着移动通信、无人驾驶、智能家居等行业蓬勃发展，为提高通信质量，毫米波芯片技术在民用领域的研究与应用不断深入。全球5G信号覆盖范围正在不断扩大，为达到5G技术要求，5G毫米波芯片成为研究热点。

根据新思界产业研究中心发布的 《2020-2024年5G毫米波芯片行业深度市场调研及投资策略建议报告》 显示，2019年6月，工信部发放5G商用牌照，我国正式进入5G商用阶段，5G市场发展速度随之加快。预计2020年，我国5G建设将带动上下游产业链总市场规模达到6-7万亿元，给我国5G毫米波芯片行业带来巨大发展空间。

在全球范围内，高通等领先芯片制造商具备规模、资金、技术、人才等优势，在毫米波芯片的研究与应用方面起步较早，在5G产业快速发展的背景下，这些领先企业快速进入5G毫米波芯片领域布局。2020年初，高通发布一系列5G毫米波芯片产品，可以应用在智能手机、平板电脑等电子产品领域，继续在行业中处于领先水平。

毫米波芯片技术壁垒高，一直以来，国际领先芯片企业垄断全球市场，我国不具备研发生产能力。我国5G、人工智能、物联网市场发展迅速，5G毫米波芯片必须打破国外技术垄断，才能支撑下游行业良好发展。2020年6月，中国工程院宣布，南京网络通讯与安全紫金山实验室已研制出CMOS毫米波全集成4通道相控阵芯片，并完成了芯片封装和测试，每通道成本由1000元降至20元。这标志着我国已经打破国外对5G毫米波芯片的技术垄断，5G毫米波芯片行业迎来发展机遇。

新思界 行业分析 人士表示，我国5G产业发展迅速，人工智能、物联网等技术不断进步，5G毫米波芯片市场空间广阔。早期，我国毫米波芯片市场被国外巨头所垄断，5G产业发展受到限制。2020年，我国5G毫米波芯片研发成功，且成本大幅下降，国外垄断局面被打破。在此背景下，我国5G毫米波芯片行业发展将不再受到技术限制，未来随着应用日益成熟，国内5G毫米波芯片企业有望与国际芯片巨头相抗衡。

新思界报告

第十四章 5G毫米波芯片行业投资价值与投资策略分析
第一节 5G毫米波芯片行业投资价值分析
一、5G毫米波芯片行业发展前景分析
二、5G毫米波芯片行业盈利能力预测
三、投资机会分析
四、投资价值综合分析
第二节 5G毫米波芯片行业投资风险分析
一、市场风险
二、竞争风险
三、原材料价格波动的风险
四、经营风险
五、政策风险
第三节 5G毫米波芯片行业投资策略分析
一、子行业投资策略
二、区域投资策略
三、产业链投资策略

第十五章 5G毫米波芯片行业投资建议

---