2022自动驾驶干线物流的变局与新生

站在2022年时间关口，回顾自动驾驶赛道，资本市场冷热交替，一半是海水、一半是火焰，赛道玩家经历过高光时刻，也经历过至暗低谷。在整个赛道周期里，2022年不在波形的两端，却是大浪淘沙的关键时刻。

干线物流在自动驾驶赛道中的地位一直很高，虽然相比Robotaxi场景，没有那么多性感的故事，却是更具落地条件和商业价值、社会价值的场景。尤其是在Robotaxi商业落地受阻的背景下，干线物流吸引了更多关注的目光。

赛道的正面是机遇，新玩家不断涌现，反面则是安全员下车难、运营效率不及预期、节油指标有待观察等问题。与此同时，头部玩家难撑市值泡沫，量产交付不及预期，核心高管纷纷离职。

可以判断，自动驾驶干线物流赛道正在经历一个充满变局和新生的关键拐点，正在由探索期向市场启动期过渡。【关注《赛博汽车》，微信公众号后台回复：干线物流报告，即可获得报告全文】

01发展现状：L3商业价值不清晰，L4面临突破瓶颈

自动驾驶干线物流场景的社会价值、商业价值已无须赘述，我们直接来看这一赛道目前发展现状如何。

由于法规、市场、成本的多方限制，我国高速物流自动驾驶还未完全实现商业化。自动驾驶卡车行业仍处于早期发展阶段，真正的竞争预计在3-5年内到来。现阶段，我国自动驾驶卡车赛道存在着三个大的主要特征：

*，自动驾驶干线物流落地路线依旧存在分歧，L3商业价值不清晰，L4面临突破瓶颈，整个产业依旧处于投石问路阶段。

多数企业选择渐进式L3级，同时研发测试L4级技术及产品，但也有企业坚持直接从L4级落地。

L3级和L4级的核心差异点在于车上是否留人。选择从L3级落地的玩家认为，L3级有一定价值，能够省掉一名司机的同时，提升车辆安全性，L4玩家则认为，从整体运营效率来看，单班司机必然会导致运营时长增加， L3级无法根本改善运营成本。

目前来看，L3级自动驾驶卡车落地应用在探索运营经验上较有价值，但若想实现商业价值还有待进一步打磨。

第二，创业活力旺盛，新创企业不断涌现。2021年以来，自动驾驶干线物流赛道又迎来了众多新玩家，值得注意的普遍特征是，这些玩家创始团队普遍是自动驾驶赛道头部玩家高管再创业。

擎天智卡、卡睿智行、零一汽车、苇渡科技等一批新的自动驾驶卡车企业纷纷成立，从创始团队背景不难看出，这些新成立的企业，主要脱胎于赛道的头部玩家，仅小马智行一家，就走出三家创新公司，这个现象一方面反应出资本市场对于干线物流的认可，另一方面，则意味着头部玩家尚未形成核心壁垒，资本判断赛道还将有较长的窗口机会。

但本轮入局的赛道玩家与此前自动驾驶公司不同，更多是聚焦在自动驾驶卡车硬件开发上，试图从软到硬重新定义自动驾驶卡车。

第三，2022年产业投融资相对分散，对比2021年，投融资数量增加，但单笔金额减少，同时，相比于头部玩家，新项目更受资本青睐。

这与2021与2022年市场投资逻辑变化有关。2021年干线物流领域融资呈现向头部公司集中的特征，2022年则明显不同，更多资本将目光放到了新成立的公司当中，自动驾驶卡车“新生代”都获得了不同程度的融资，但金额相对较小。这样的投资风向主要有两方面原因：

一方面，有着自动驾驶*股之称的图森未来，截止2022年12月初，其股价已低至2美元，相比于去年股价最高时的79.84美元/股，已经跌去九成，自动驾驶独角兽资本神话破灭。

另一方面，头部自动驾驶公司商业化落地进展不及预期，让资本市场开始冷静下来，清醒地意识到，尽管未来很丰满，但干线物流行业当下也无法快速实现商业化落地。

因此，在看到干线物流市场，短期可能发展缓慢，但长期有巨大市场的情况下，资本更多将手伸向了新企业，而非高估值的“老玩家”。

02商业生态：以自动驾驶公司为引擎的铁三角模式

目前，国内布局自动驾驶干线物流的企业大致可以分为三类：

*类是从自动驾驶技术切入干线物流场景的创新型科技公司，如图森未来、智加科技、嬴彻智驾等，这类企业希望从具体落地场景出发，推动自动驾驶技术大规模商业化落地。

第二类是主机厂及Tier1背景的企业，如一汽解放、上汽红岩、中国重汽等，他们主要从底盘、车辆供应角度切入市场，同时广泛寻求与初创公司合作，定义下一代重卡车型，为下一个时代的重卡销售市场格局打基础。

第三类是电商、物流方，他们主要分为两种，一种以阿里、京东为代表，尝试采用自研的方式，希望通过自动驾驶技术帮助旗下物流配送体系降本增效；另一种则以满帮、顺丰等为代表，主要以投资、业务合作的方式，进行技术储备。

相比于自动驾驶技术公司，主机厂布局自动驾驶主要呈现三大特点。

一是相对保守。与初创企业较为激进的自动驾驶路线不同，商用车主机厂多采取渐进式发展路线，从L1向L4逐级迈进；

二是更看重线控底盘。相对而言，车企更聚焦于线控底盘，而非自动驾驶系统，这也更容易发挥自己的优势和特长；

三是产品处于L2级向L3级渐进发展阶段。虽然国内主流厂商在智能驾驶领域均开展了不同程度的研究，但在实际匹配应用方面普遍存在不足。

市面上大多是配置预警类或自动紧急刹车类，其余配置匹配度相对较低，主要原因是因为产品成本高、技术可靠性有待提升，以及法律法规需要进一步完善。

此外，自动驾驶关键零部件自主掌控能力不足也是制约自动驾驶重卡落地的重要因素。

作为自动驾驶卡车落地场景方，物流公司是技术落地应用的关键一环。

同时，推动自动驾驶技术持续发展的核心需求，也是为解决物流场景所存在的劳动力短缺、降本增效等问题。

物流公司希望在重塑行业关键技术时期抓住机遇，通过科技创新实现降本增效、提升竞争力，挖深“护城河”，并通过积极进行布局与合作守住自身领地。

相比乘用车领域，重型卡车向智能化转型更加迫切，因为物流公司需求更简单、明确，一旦性价比合适，即自动驾驶技术能够真正实现降本增效目的，车队将有机会大规模、快速落地。因此，物流公司也非常关注前沿技术的发展，并尝试运用于自身业务。

阿里、京东等科技定位且财力较强的公司倾向于风险较大的自研技术路线，而更多传统物流场景方则倾向于选择投资自动驾驶技术公司投资，或者进行业务合作的方式，抢占先机的同时，也能更大程度的规避风险。不过，以场景方玩家为主导的技术开发及车辆运营普遍进展较慢，落后于赛道整体节奏。

自动驾驶技术公司-卡车制造商-物流服务商，铁三角的合作模式，是业内玩家目前普遍认可的合作方式。自动驾驶技术公司作为推动新业态发展的引擎，一手牵着卡车整车企业，共同开发面向未来的智能化、新能源化产品，一手牵着物流服务公司，尝试探索更高效的物流运输模式。

因此，当前的普遍模式是，自动驾驶公司小规模地自持车队（几十、几百台不等），加入合作的物流服务商体系，充当新型运力资源，一边通过实际运营优化产品性能、指标，尤其是自动驾驶能力，一边尝试探索无人化运营的商业模式。随着自动驾驶技术不断成熟，从重资产走向轻资产将是未来产业发展趋势。

03前景趋势：预计2025年是落地应用拐点

自动驾驶无人物流从技术、产品、商业等维度来看，依然有非常多细腻的工作需要探索。

在软件算法层面，自动驾驶技术长尾问题难以解决，早入局的玩家普遍遭遇困境，给新入局赛道者留出机会。甚至有观点认为，各企业间软件算法差距不大，新入局玩家半年、乃至一年时间就有可能追上。

在硬件层面，自动驾驶卡车产业链还不够完整、成熟，核心链条需要优化、补足。同时，新能源化也已经开始深刻影响重卡行业，全面正向开发一款真正符合无人物流场景的重卡产品符合市场期待，一些新入局干线物流的玩家也是基于这个逻辑。

由于政策及实际交通环境差异，国内自动驾驶卡车更倾向于先从L3自动驾驶入手，同时布局、打磨L4技术，而美国市场玩家则更倾向于直接做无人化的L4自动驾驶卡车，目前两种路线都在探索中。不论国内市场还是国际市场，普遍尚未实现去人运营。

无人干线物流市场进入到商业化探索期，赛道玩家一边收集数据、打磨技术，一边深入到实际运营场景积累运营经验。

在当前阶段，自动驾驶技术公司主要扮演车队运营者的角色，经历几年的发展，企业普遍意识到，无人干线物流商业化，不仅是技术问题，更涉及到运营的每个环节，只有深入场景，才能从根本上优化产品和服务，推动技术迭代。

自动驾驶技术公司、商用车主机厂、物流场景方三方紧密合作，是当前主要的商业生态模式。自动驾驶技术公司是这一轮变革的引擎，主机厂和场景方对于新技术的接受度越来越高，三方合作也越来越密切，已经由最初的单纯的合作模式，转化为深度绑定的成立合资公司的模式。

无人干线物流市场新一轮创业潮已经开始，新入局者多数将产品方向锁定在线控底盘、整车制造等硬件。这在一定程度上说明，自动驾驶卡车在实际运营中，硬件能力不足的问题已经被关注，且被判断为新创业机会。同时也意味着，自动驾驶卡车赛道进入一个新阶段，产业分工正在呈现细分化特点。

数据安全导致市场割裂，对于中、美两地同时布局的企业是一个挑战，在不同国家积累的数据和技术无法复用，加大自动驾驶技术公司开发成本及落地合规成本。趋势来看，中、美两地团队独立发展或是破题思路。

从市场前景来看，无人干线物流行业拥有巨大的市场潜力，依然会是较快落地的场景。尽管市场有所波动，但从业者对干线物流赛道的认可度从未改变。

一直以来，干线物流都被认为是仅次于Robotaxi的第二大自动驾驶商业化应用场景，同为万亿级赛道，且高速公路相对规范的道路环境和公路货运行业强烈的应用需求，也让干线物流场景被认为会更早实现自动驾驶商业化应用的场景之一。

国内外行业整体进展速度慢于此前预期，预计在2025年以后有望实现规模化应用。在2015年左右，自动驾驶*波热潮之际，很多人认为，干线物流将会是最快落地场景之一，甚至2023年就有机会实现大规模商业化落点。

但目前来看，市场情况低于预期，业内普遍预测，自动驾驶干线物流场景实现一定规模的应用的时间点会在2025年，而大规模落地时间可能要退至2030年。

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