物流无人驾驶领域7天融资达15.65亿美元

ChenJunYi

中国经济基本面稳定,但动力和质量较为不足,物流行业发展如何受限?

2月7日,自动驾驶创企Aurora 完成了价值5.3亿美元的B轮投资,由硅谷传奇风投公司红杉资本领投,亚马逊、壳牌等巨头跟投。拿到这笔投资后,Aurora估值高至25亿美元。

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 9.4 亿美元融资。据了解,本次融资将用于扩展物流配送服务区域、扩展车队、完善自动驾驶技术等。也有分析认为,软银有意利用Nuro的自动驾驶技术,提高物流 效率。其实自2016年创立以来,Nuro就一直致力于利用自动驾驶技术让生鲜、外卖、包裹等货品的本地配送更快速高效。

2月13日,无人驾驶初创公司图森未来宣布完成 9500 万美元的 D 轮融资,由新浪资本领投,融资将主要用于商业化落地和技术研发。据了解,图森未来一直专注于大型货运卡车自动驾驶系统的自主研发。

春节后的短短一周,“风生水起”的无人驾驶领域融资高达15.65亿美元,这给2019年物流行业发展打了一剂“强心针”。其实,无人化、自动化一直以来都是物流企业实现降本增效的关键所在。但这究竟是落实在即的信号还是表面风光的空想,是值得追问的。

物流无人驾驶的兴起,和其他物流无人技术、自动化技术、人工智能技术一样,无论是满足企业降本增效的诉求也好,追求物流行业可持续、高质量发展也罢,一直都在饱受争议中前进。有人说,无人技术是噱头,是企业的“卖点”;有人说,社会对技术设备的包容度远远低于对技术本身的存在与发展的关注度;也有人说,未来物流行业的各类高新技术的投入与落地是后续发展的必经之路。

那么,深受资本市场青睐,正迈入新一轮发展历程的物流无人驾驶技术,究竟还有哪些“成长的烦恼”?

成本过高,回收投入较难

和无人驾驶客车不同的是,无人驾驶物流车的技术研发成本相对更高。如在封闭商业场景里,由于 应用在较大车身的车体上,所需的传感器会更多,因此传感器的投入成本成了整个技术投入的大部分。反观开放场景的成本投入,其技术则需要不断更新、升级而导 致成本的持续增长。正如Nuro公开表明本次融资将用于扩展物流配送服务区域、扩展车队、完善自动驾驶技术等。

所以要想加快物流无人驾驶技术的应用落地,减少过大的成本投入,加速商业化落地——得到与投入成正比的回报成了其发展的重中之重。

商业化落地难,竞争激烈

2月13日的D轮融资过后,图森方面表示,此次融资除常规运营之外,还将用于与整车厂、一级供应商和传感器生产方建立研发合作关系,同时,无人驾驶卡车的各关键零部件生产厂商正在与图森一起做无人驾驶的动力、刹车、操纵的系统集成,为的就是加快商业化落地进度。

商业化落地难、落地慢的问题一直困扰着物流无人驾驶领域。意思就是,投入较高成本的技术研发,最后没有得到合理的商业化运作,赚不到钱,后续发展就举步维艰。

在物流无人驾驶领域的三大商业场景领域的抢夺也是十分激烈的。物流自动驾驶在经过多年发展过 后,形成了企业竞相角逐的“一高(速)两低(速)”三大核心场景。“一高”,指的是高速运动的干线物流场景;“两低”,则是低速行驶的“最后一公里”配送 与封闭场景。特别是干线物流场景,干线物流的运力大、产值高,也因其主要运用于封闭场景而被认为技术难度低,所以竞争十分激烈。

所以,企业能否在多种商业场景中找到最适合自身发展,加速商业化落地的商业场景也是其发展的关键所在。

人才紧缺,流动大

首先是人才紧缺问题。无论是技术研发的人才还是落地应用的操作人才都存在一定程度的紧缺状况。由于所处技术领域较“曲高和寡”,所以物流无人驾驶领域的人才紧缺成了一种“常态”。但市场不等人,投入过多的人力成本特别是时间成本无疑是对此类企业来说面临的较大挑战之一。

其次是高新技术领域一向是“受不起”人员流动之“痛”的。

据公开资料显示,坐拥大量行业顶尖技术人才的Aurora公司,其技术团队由首席执行官克里 斯-厄姆森领导,他曾是Alphabet自动驾驶部门Waymo的首席技术官,而Waymo被广泛认为是自动驾驶领域的领导企业。与被技术瓶颈,屡被居民 吐槽,无人车理想遭遇现实冲突等问题困扰的Waymo不同,Aurora却发展的顺风顺水,成立不到两年,估值近25亿元并且已经在业内掀起了不小的波 澜。

因此,物流无人驾驶领域的企业怎样留住高精尖人才、具备出色领导能力的人才往往是发展历程中所要考虑的问题。技术研发往往较为敏感,人才的流动有时会对企业造成“致命一击”。

政策支持少,法规标准缺

在曾经采访京东X事业部总裁肖军时,他曾表示“我所遇到最大的问题是法规标准。像飞机,没有 空域许可不允许上天。在北京、上海虽然均出台了无人驾驶标准,但后续工作依旧十分难以落实,技术问题是可以解决的,但基础设施、法律法规需要上升到制度层 面去处理,这或许是无人驾驶技术面临的最大挑战。”

物流无人驾驶技术的落地最终还是要进入城市等场景的,其是否与以往的规则产生冲突,是否会带来一系列难治理问题(如扰民问题),都不得而知,技术的落地与在实际场景的应用上还是需要社会各方的协调与支持的。

安全问题绕不开

有一种观点认为,物流行业面临的严峻安全问题让自动驾驶的价值日益凸显,因为重大货车事故频发。如2018年11月28日张家口重大燃爆事故等,而无人驾驶技术的落地应用或许可以挽救这些鲜活的生命。出于安全问题的考虑,将来国内物流行业对自动驾驶的呼声越来越高。

但不少人对这种观点保持观望的态度,物流无人驾驶技术如果真正广泛应用于实际,真的会改善物流行业的安全问题吗?

2018年3月,在美国亚利桑那州,一辆Uber在路试时与一名骑自行车的妇女相撞,该起事 故导致了骑车妇女的死亡。据悉,这是全球首例因为无人驾驶车辆导致的死亡的交通事故,有消息称发生该起事故时,参与测试的工程师并没有在驾驶席上,工程师 可能在后排座位操作,导致无法及时按止停按键,目前事故还在调查中。

因此无人驾驶技术的安全措施处理一定是各企业研发技术时绕不开的话题。

面对发展的“烦恼”,物流无人驾驶领域依旧独角兽频现,相信在解决技术研发、实际落地、社会法规标准等问题的过程中,无论是企业亦或是行业或许都能获得发展。


如何应对2019年新形势下中国物流行业的变化与挑战? 专家在线答疑

物流 无人驾驶

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