自动驾驶赛道投融资热度还在持续高涨。
刚刚,自动驾驶初创企业元戎启行宣布完成3亿美元的B轮融资,领投方为阿里巴巴,跟投方包括时代资本、复星锐正、云启资本、耀途资本等投资机构。
元戎启行CEO周光表示,本轮融资所得将会用于技术研发、团队扩张,以及扩大自动驾驶测试和运营车队规模。
具体来说,到今年底,元戎启行包含安全员在内的团队规模将从原来的接近400人扩张至600人,自运营车辆增至100辆,自运营与合作车辆总数则将超过150辆。
与此同时,元戎启行还宣布,公司未来三年将坚持“123N”的业务战略,即:
打造一套自动驾驶系统,聚焦自动驾驶出行和自动驾驶同城货运两大业务,生产满足安全、可靠、智能三项要求的自动驾驶产品,实现自动驾驶场景在多种生活场景中的应用。
其中,承载了元戎启行出行和同城货运两大业务板块的Robotaxi和自动驾驶轻型卡车,被分别命名为“元启行”和“元启运”。
至此,又一家Robotaxi创企正式“驶入”自动驾驶同城货运赛道。
L4轻卡“驶入”同城货运赛道
在元戎启行此次公布的“123N”业务战略中,最值得注意的莫过于即将推进的新业务:借助L4级自动驾驶轻型卡车,满足商超门店的商品供给、快递转运中心与快递站等点对点的夜间同城货运需求。
周光向新智驾透露,元戎启行的同城货运业务商业模式与其Robotaxi的业务模式一致,主要分为自营和联合运营两种:
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自营:由元戎启行自建车队,为场景需求方提供运力服务;
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联合运营:元戎启行为轻卡主机厂或场景需求方,提供全套L4级自动驾驶解决方案,后续合作运营车队,向第三方提供运力服务。
在技术方案上,元戎启行的L4级自动驾驶轻卡所采用的是与其Robotaxi相同的多传感器融合技术。
周光表示,基于城市中心区域积累的自动驾驶经验,元戎启行的技术可以很好地适配不同的车型:
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场景方面,轻卡和Robotaxi都是在城市复杂道路行驶,场景覆盖重合率超过九成;
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技术方面,轻卡和Robotaxi在轴距、规格上并没有很大的差距(轻卡的轴距是3.36米,基于林肯车型打造的Robotaxi为2.85米),因此在Robotaxi上使用的技术,90%以上都可以复用在轻卡上。
在此之外,L4级轻卡所搭载的自动驾驶方案,只需要根据城市货运场景及轻型卡车的特性进行适配设计即可。
具体来看,针对轻卡的应用场景,元戎启行的传感器方案包含了2颗64线激光雷达、3颗盲区雷达、4颗视场角为120度的摄像头、1颗毫米波雷达,以及GPS+IMU的组合导航系统,可以感知250米范围内的物体,并覆盖了人类驾驶时容易忽略的盲区。
目前,元戎启行L4级自动驾驶轻卡的研发测试已经进行了将近一年,且已通过内部的技术验证。
下一阶段,元戎启行将在自动驾驶轻卡的道路测试上加大投入,进行全方位的产品打磨。
为什么是同城货运?
至于元戎启行为何会选择切入同城货运赛道,周光表示,这主要是基于技术和市场考量的结果。
仅从技术角度看,这一应用场景要想实现落地并不简单。毕竟,L4+夜间+城区道路,单独拎出来哪一个都是自动驾驶领域的“老大难”。
只是,元戎方面似乎并不这么认为。
周光指出,夜间场景的限制主要体现在光线不足,摄像头捕捉的图像十分模糊,从而导致对车辆、行人等环境变化的感知变得相对较难。
而元戎采用的多传感器融合技术,可通过激光雷达采集的3D数据、车载相机采集的分辨率更高的二维彩色信息等互补数据的融合,完成准确度更高的障碍物检测。
与此同时,相比传统相机,元戎启行自研的车载相机,能够提供多模式高精度时间同步、曝光控制、信号灯颜色校正、视频流延时感知等核心功能,能在夜间、隧道等光线较暗的场景下提供准确的信息和更丰富的图像。
而且,其感知检测模型可适用于晴天、雨天、夜晚等不同场景,以及交通锥桶等不同的障碍物。
在周光眼中,同城货运所要面对的夜间场景,非但不是阻碍,反倒是一个复杂度更低的应用场景。
他表示,仓到店配货等同城货运通常是在夜间固定路线进行。相较于白天繁忙、复杂的交通环境,夜间道路安全的不确定性将随着道路参与者数量的降低而有所减少,自动驾驶轻卡的驾驶难度也将随之降低。
而且,不同于载人出行的Robotaxi,同城货运属于载货运输,安全性要求相对较低。政策很可能会从这一方向开始尝试,并逐步开放路权。
再加上,元戎启行本身就专注于解决城市中心区域复杂路况的自动驾驶,此前已在深圳、武汉、杭州三座城市的核心城区积累了超过200万公里的道路测试经验,具备一定的技术优势。
就技术而言,夜间的同城货运业务之于元戎启行,至少还不算是一道“超纲题”。
更何况,从市场的角度看,自动驾驶在同城货运领域还蕴藏着可观的商业变现潜力。
得益于跨省市流动人口的增加、电商市场的逐年壮大,中国消费者对于快递物流、冷链运输的货运需求正持续攀升。
前瞻产业研究院指出,2015-2020年中国社会物流总费用已经从10.8万亿元增长到14.9万亿元。
而运输早已成为物流产业链条中的核心环节。
中国物流与采购联合会的数据显示,2014年到2020年中国运输费用在社会物流总费用中的占比始终在50%以上。
其中,公路运输作为我国货物运输最主要的方式,2016年-2020年其货运量的规模占比始终在70%以上。
拆开来看,公路物流运输其实可大致分为三个环节:借助重卡进行城际间的干线物流,再通过轻卡完成从转运中心到服务网点的同城货运,以及最后触达终端用户的末端配送。
而作为同城货运主力车型的轻卡,则是目前货车领域中最大的细分市场。中国汽车工业协会的数据显示,2020年我国全年卡车销量为468.5万辆,其中轻卡累计销售219.9万辆,占比46.9%,侧面体现出了同城货运市场之广阔。
然而,配送产业的发展壮大与配套运力的严重短缺已经形成了一股难以调和的对攻之势。
未来,无论是物流运输的哪一个环节,都将同样面临人口红利消退以及由此引发的种种问题:供给端的劳力短缺,叠加上配送需求的增加,物流配送的运力缺口将会越发明显,人力成本也将随之攀升。
调研显示,2020年有81.5%的企业反映人力成本增长明显,部分物流企业已经出现较大的人员缺口,基层驾驶员等人力成本正以每年10%以上的水平增加。
以上种种难题,都将解决之道指向了能够替代人类司机的L4级自动驾驶。
只不过,不同于已经有图森未来、智加、嬴彻、小马智卡等一众劲敌入局的干线物流市场,以及阿里、美团、京东等巨头布局的末端配送市场,夜间同城货运这一自动驾驶应用场景,至今仍是一片未被深度挖掘的蓝海。
元戎启行据此发力夜间同城货运,角度刁钻,却也合情合理。
为什么是阿里巴巴?
在本轮融资中,领投方阿里巴巴无疑是最惹眼的一位。
在此之前,阿里在智能汽车赛道的动作不少:成立斑马智行以研发车载操作系统、参与小鹏汽车的多轮融资、与上汽合作成立“智己”造车、研发末端配送的无人物流车等等。
若是元戎启行此番并未提及进军同城货运,本轮投资或许还能看作是阿里二度布局Robotaxi的举动——阿里此前还曾参与另一家Robotaxi创企AutoX的A轮融资。
但元戎布局货运的消息一出,阿里这一次的投资就显得更耐人寻味了些。
作为中国电商界巨头,近年来,阿里正在原有的线上电商平台以外,积极开拓线下以盒马为首的新零售业务,其电商帝国的版图正持续扩张。而配送作为其电商服务的重要一环,来自物流运输体系的稳固支撑必不可少。
早在2013年,阿里即牵头成立了菜鸟网络,以维系其电商业务的稳定运转。
同时阿里还在不断投资布局外部的物流企业。截至2020年,阿里已经陆续参股了中通、圆通、申通、百世、韵达五大快递公司,与物流行业形成了深度绑定。
但也正如上文所说,随着人口红利的逐渐消退,从仓储到运输配送,各物流环节都将面临劳力缺口增大、人力成本上升的问题。
物流无人化,已然成为阿里巴巴这类电商平台降本增效的战略性需求。
针对运输环节,阿里达摩院此前已研发出了面向最后三公里末端配送场景的无人物流车“小蛮驴”。
今年6月,阿里巴巴CTO兼菜鸟CTO程立进一步透露,未来一年将会在校园和社区投放1000辆的“小蛮驴”。与此同时,阿里内部也已启动面向公开道路的无人物流卡车研究。
阿里之外,京东、美团等也在试图借助自动驾驶,解决物流运输领域的人力成本痛点。
除了内部自研末端配送无人车,京东物流与美团还于今年8月联合领投了嬴彻科技,以布局自动驾驶干线物流赛道。只是,两者的触角均未伸至无人驾驶同城货运领域。
若是阿里能最先完成物流运输的干线、支线、末端的全链条布局,也就能先于一众竞争对手一步,构建出属于自己的物流壁垒。
巧合的是,目前在自动驾驶赛道,布局支线物流的并不多。
于阿里而言,投资深入研发L4级自动驾驶轻卡的元戎启行,也是其为数不多的选择。
另一方面,对于正在寻求商业落地之途的元戎启行而言,阿里背后庞大的货运需求,同样极具诱惑力。
周光意识到,“在同城货运这个市场上,搞定末端客户是最重要的。电商、超市或者本地生活等等末端客户最为重要,因为他们才是最终有选择权的。”
他表示,“除了电商快递包裹的运输场景,阿里还有大量的零售货运场景,例如阿里投资的银泰、盒马鲜生、联华超市、十荟团等,每天都有大量的供货需求。”其场景需求与元戎有着较高的匹配度。
据悉,元戎启行正就同城货运的业务合作与阿里进行沟通。
拥有大量的商超门店、快递运输、社区团购等等应用场景的阿里巴巴,或将成为元戎启行收集场景数据的沃土,以及未来占领同城货运市场的前沿阵地。
结语
眼下,Robotaxi距离商业变现尚有一段距离,业内L4级Robotaxi公司的商业探索重心从载人出行慢慢转向了载货运输领域:小马智行早已成立“小马智卡”,发力干线物流;文远知行也于近日发布L4级自动驾驶轻客车型,正式迈入同城货运领域。
无人物流运输俨然成了Robotaxi公司盯上的又一块香饽饽。
只是,物流运输之于L4级自动驾驶,究竟是触手可得的蜜糖,还是又一块看得见吃不着的肥肉?这个问题的答案,终归还是取决于技术与法规的桎梏能否被解开。
新赛道之中,谁将独占鳌头?谁又将黯然退场?围绕自动驾驶的一出出好戏还在持续上演,值得期待。
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