自动驾驶赛道竞逐，哪种模式能跑赢？

今年以来，先是图森未来4月份在美国纳斯达克上市，成为全球自动驾驶第一股；随后是5月份，智加科技(Plus)宣布拟通过SPAC登陆纽交所；之后是8月份，嬴彻科技完成B轮2.7亿美元融资。可以看到，今年这个物流行业的“丰收年”，自动驾驶赛道不仅收获颇丰，并且热度还将持续升温，吸引新玩家入局。

尤其是，头部玩家们纷纷把2021定位为“量产元年”，基于这种确定性的目标大手笔投入。那么，过去几年，头部玩家在这一细分赛道摸索出什么样的发展路径？什么样的模式才能跑通？新玩家的机会在哪里？今年的自动驾驶赛道上也开始出现越来越多的看点。

商业化落地“铁三角”：技术+运营+产业链

运联智库根据公开数据统计，截至9月份，今年物流行业的投融资案例累积已达近 70笔，其中有23笔涉及自动化、无人化等物流技术。可见，当前物流运营的各细分市场逐渐走向集约化的大背景下，自动化、无人化将成为行业未来发展的关键驱动因素。

显然，这种新兴技术并不是自上而下地去颠覆物流行业，而是结合实际场景去改造。这个过程中，技术要落地，第一件事就是找场景。

要做商业化落地，仅靠技术“一个巴掌拍不响”。因此，过去几年里，我们可以明显看到，自动驾驶玩家们纷纷引进生态合作伙伴，补充产业链资源。这些产业合作方，有的甚至开始走进自动驾驶公司的股东行列，逐渐摸索出一套“技术+场景+产业链”的“铁三角”打法。

1）嬴彻+G7

嬴彻科技由物联网科技公司G7联合普洛斯和蔚来资本共同出资创建，业务聚焦于干线物流场景，坚持“全栈自研+量产驱动+深度运营”的核心策略，自主研发全栈L3和L4级自动驾驶技术，和汽车产业紧密合作，为物流客户提供更安全、更高效的自动驾驶技术和新一代TaaS(Transportation-as-a-Service)货运网络。

G7本身服务的是B端物流车队。过去几年，物流车队集约化发展的过程中，大家普遍面临运营成本、司机管理、驾驶安全性等多重问题。不难理解，在嬴彻科技成立的早期，G7平台原有累积的客户为技术落地找到了场景；同时，在与客户的合作中，其逐渐摸索形成“技术+运力服务+能源创新”这样循序渐进的服务模式，深入到企业降本增效的过程中。

尤其是嬴彻科技最新完成的B轮融资中，京东物流、德邦快递、美团等做物流实际运营的企业走进其股东行列，一定程度上证明了嬴彻科技这套打法的有效性。

今年7月，嬴彻科技展示了分别与东风商用车和中国重汽联合开发的两款量产自动驾驶重卡车型，是全球最早实现量产的自动驾驶重卡车型。

2）智加科技+满帮

智加科技2016年创立于美国硅谷，并在北京、苏州、上海等地设有研发中心，拥有L4级全栈自动驾驶技术研发能力。其志在打造世界领先的自动驾驶重卡，以赋能物流企业，大幅度降低高速干线物流的成本，并增强道路安全性。

从智加科技融资历程来看，满帮分别参与了其A轮、A+轮以及最新一轮融资。要知道，满帮平台上已经拥有900万认证司机，覆盖全国339个城市、11万条线路。一方面，智加科技利用其安全性和燃油经济性帮助打造客户服务标杆，满帮平台存在潜在商业机会；另一方面，通过满帮平台累积的海量运营数据，可以寻找线路最优化货源匹配和路线设计。

同时，在国内，智加科技与顺丰开展商业化试运营；在美国，智加科技与亚马逊签订1000台量产订单。

2019年，智加科技与一汽解放成立了合资公司——苏州挚途科技有限公司（简称“挚途科技”）；2020年，智加科联合挚途科技、助力一汽解放发布了全球首款前装量产高级别自动驾驶重卡J7 L3。目前该车型已完成了双预警（车道偏离预警和前向碰撞预警）和AEB（自动紧急制动）认证测试，成为国内目前唯一取得公告并具备大规模量产上市条件的自动驾驶重卡，预计将于2021年开始投放市场。

3）图森未来+UPS

图森未来成立于2015年，专注于大型货运卡车自动驾驶系统自主研发，并在北京和美国圣迭戈成立研发应用中心，今年4月份正式登陆纳斯达克，成为“全球自动驾驶第一股”。

创立之初，图森未来做了三个重要推演：做L4技术，聚焦卡车场景，要在美国市场先商业化。在创始人陈默看来，L1到L3无法真正意义上填补市场上卡车司机的缺口，只有L4才存在无人场景，是增量市场；同时，卡车服务场景的复杂度相对较低，并且美国市场硬件成本下降、人工成本上涨、甩挂运输成熟等多重因素，决定了图森未来的三个推演方向。

2019年8月，UPS宣布投资图森未来，双方的无人驾驶运输服务合作已增加至每周20次，在美国亚利桑那州凤凰城和德克萨斯州运营两条线路。据介绍，通过与UPS的商业化合作，图森未来无人驾驶卡车能够为UPS节省大约10%的油耗。

4）主线科技+福佑

主线科技成立于2017年初，定位为面向物流领域的智能驾驶解决方案与服务提供商，其制定了“三步走战略”，即特定场景、高速场景和城区场景。这个过程中，主线科技力求实现从限定场景L4级自动驾驶到开放物流干线L3级自动驾驶的转型，最终实现L4级通用物流自动驾驶技术和产业的跃进。

目前，其已经攻克天津港第一集装箱公司真实作业场景和业务需求，让“安全员”成功“下车”，实现港口枢纽无人驾驶卡车的完全无人化商业运营。

今年5月，主线科技开始将运营场景扩向高速，其与福佑卡车联合宣布，启动国内首个干线物流自动驾驶商业项目。基于福佑卡车智能调度系统和运维线路，搭载主线科技人工智能运输系统NATS和组件，其测试车辆于5月底在京沪线试运营；到今年底前，双方将实现50台自动驾驶测试卡车在国内20条干线试运营。

5）百度+狮桥

9月17日，卡车造车新势力DeepWay品牌发布，并推出首款全正向设计研发的智能新能源重卡——深向星途1代。DeepWay是由百度与狮桥联合打造的科技公司，这是目前为止百度Apollo在自动驾驶货运赛道的唯一布局。发布会上，DeepWay宣布将快速接入狮桥干线物流网络，通过实际载货运营，推动L4级自动驾驶技术在货运场景的商业化落地。

在百度副总裁、自动驾驶技术部总经理王云鹏看来，技术是基础，没有颠覆性的技术，天生就注定平庸；场景是关键，没有在实际场景中打磨的技术，永远只能是 Demo。链接技术和场景的，是产品，承载着颠覆性技术的产品，才是新物种。

对于商业化量产时间表，狮桥董事长兼CEO万钧透露：“2023年6月，深向星途1代将落地商业化量产。预计在未来5年，深向星途1代将累计运营超过48亿公里，这些真实场景的数据积累，将使其加速实现L4级别自动驾驶在干线物流场景的落地。”

人工、能源两条路，打破“33211”成本结构

目前，干线整车物流行业，各个环节的成本基本已经压到了极致，依靠商业模式创新、组织优化或管理提升等，只能带来小幅的改善，而不会有质的跃升。

这种背景下，回看自动驾驶的客户像，大多为车队型组织。一方面，当前陷入内卷的物流行业，车队型企业普遍面临运营成本、司机管理、驾驶安全性等问题。

另一方面，他们更倾向于从车辆TCO成本角度来看成本。尤其是随着这类企业将车辆效率发挥到极致，车辆TCO成本构成也趋于稳定，基本为“33211”，分别对应路桥费、燃油费、人工成本、购车成本、维修保养成本。

这意味着，任何一个可以对成本结构造成冲击的措施，都最终会给企业带来可观的收入。直观来看，具有大幅改善空间的就是人工、能源。

从人工角度来看，自动驾驶布局的场景可以分为开放场景和封闭场景。其中，封闭场景考虑的是类似主线科技在天津港第一集装箱公司真正做到无人。而开放场景中，长途的经济效益更高，在当前无人驾驶相关政策尚未落地的情况下，通过L3 技术的辅助驾驶，可以降低司机工作强度，从而将过去的单驾距离从500km延展到1000km左右，从而大幅降低车队型企业的人车比。

从能源角度来看，解决方案似乎变得灵活了许多。

第一，是技术降本。根据目前已经有试运营案例的企业来看，嬴彻科技、智加科技、图森未来等企业，通过嵌入高精地图累积线路数据、驾驶习惯数据等方式，可以帮助企业降低7%-10%左右的燃油成本。

第二，是能源替换。其中，当前渗透率较高的是LNG。平日里市场上的气价基本为油价的70%，这种能源上的节省，能为物流企业带来极大的成本节省。但是从周期的角度来看，气价不稳定，有着冬涨夏跌的特点，因此企业在上LNG车的时候，基本会控制在一定比例。

近年来，自动驾驶企业也在试图与天然气龙头企业合作，比如嬴彻科技与新奥合作建立LNG燃气重卡大通道，给客户提供一个可选的稳定价格方案，只要用嬴彻的车，其气价与油价锁定，基本可以保持在油价的7-7.5折。

另一种能源替代则为电动车。目前国内新能源牵引车标准续航多在300-500km的区间，但加上多方面因素实际续航基本不到300km。目前其应用场景还是以封闭场景下的矿山、码头为主，以70km/小时的速度计算，基本为4小时休息一次。

DeepWay发布的深向星途1代，便试图通过换电模式将电动化扩展到长途线路，而这就对换电网络提出更高的要求。

探索新运营模式

正如陈默所说的，图森未来自动驾驶先在美国商业化应用的原因，在于国情的不同，仅从运营指标方面来看，美国市场硬件成本下降、人工成本上涨、甩挂运输成熟等为自动驾驶落地场景提供了更大可能。

随着大型物流企业货源组织能力的提升，物流线路的运营正在从过去的单边逐渐变成往返、甩挂，一步步地提升车辆的效率。这时候，自动驾驶似乎具备颠覆传统运营模式的可能。

1）驿站式运输

不少物流企业也曾提出一种理想状态下的运营模式——“驿站式运输”，即每400km 左右设置一个司机轮换点，使得司机可以像正常上班族的形式，每天跑一个往返能够回家。但是，由于司机的身体状况、驾驶水平都不一样，很难做到人车分离。

此前，在嬴彻科技的客户体验日上，广州捷辉物流尹杰描述道：“我们去国外考察时，看到那边的物流车队就在做这样的事。他们在一条1300km左右的线路上设置了4个点，车上始终只有一个人。

这当中，自动驾驶技术带来的可能性在于，车和司机不再是绑定的了，将驾驶行为变得标准化，解决了人车分离问题。

2）H2H模式

对于商用车自动驾驶场景，大家普遍聚焦于高速场景，并尝试探索新的运行模式。这种模式中，司机的职能发生了变化，从干线的长时间运输到了前后端的车辆接驳，即前端司机将车开到高速口，干线运输用自动驾驶，到目的地后再由接车司机把车开走，从而降低人力成本，提升干线运输效率。

Deepway的H2H模式，便是在探索这种方案落地的可能性。在HUB中心，深向星途与人工驾驶卡车完成货厢交接，随后进入高速，实现自适应巡航，根据地理信息节能驾驶、避障、变道、超车、编队行驶、转换闸道、自动过ETC等能力，直至到达目的地最近的HUB中心，再次与人工驾驶卡车完成货厢交接，最终由人工驾驶卡车将货物运输至目的地。

表面上看，自动驾驶改变的是企业的成本，而事实上，技术对企业的影响具有联动作用，对企业的服务能力、组织模式、商业模式等多个维度都具有重塑的可能。