11月25日，百度蘿卜快跑迎來國內首個付費乘客訂單。當日，一位家住亦莊附近的蘿卜快跑用戶首次以付費形式搭乘了自動駕駛出租車，行程2.1公里。

　　但其實Robotaxi早已不是什么新鮮事，甚至已經從19年開始，逐漸被資本“嫌棄”。

　　在廣袤的自動駕駛賽道上，19年之前，一眾雄心勃勃的玩家們蓄勢待發，他們中的大多數都盯上了前景和資本最為豐滿的Robotaxi，可奈何存在諸多商業化瓶頸，現實骨感。

　　當前賽道上的一批起步較早的Robotaxi“天花板”，除了Waymo、Apollo這樣有大廠在財力上撐腰的項目之外，小馬智行、momenta、文遠知行等獨角獸們也都紛紛開始探索新的落地路線，不再死磕Robotaxi。

　　由此，干線物流、礦區、環衛、港口、無人配送等一批自動駕駛垂直項目或企業開始逐漸出現在了我們的視野之中。在這其中，無疑存在一個頗具競爭力的場景，那就是無人配送。

　　辰韜資本研究報告顯示，從宏觀的物流賽道到電商、外賣等諸多場景，當前我國快遞即時配送業務市場已經達到萬億元規模。綜合計算，2021年快遞和即時物流末端配送總市場規模將超過3000億元，并且快遞和即時物流訂單量還在快速上漲�？陀^的市場空間無疑是有的。

　　那么隨著如今已經讓人些許“累覺不愛”的Robotaxi突然一個咸魚翻身，由百度率先打響了商業化第一槍。無人配送這一同樣前景豐滿且被認為較Robotaxi更容易落地的自動駕駛細分場景，離“翻身”還遠嗎?

　　賽道擠不擠?

　　從互聯網誕生伊始，以我們一貫的認知來看，就像曾經網約車玩家們的恐怖廝殺，一條擁擠的賽道往往意味著“狼多肉少”。然而隨著近年來電動汽車的戰爭愈演愈烈，這一認知已經在一定程度上被打破。

　　具體來看，一個明顯的例子就是特斯拉經典的代碼開源打法。2014年，馬斯克做出了一個在當時讓很多人出乎意料的決定，那就是特斯拉將采取“開源模式”，對外開放所有專利，歡迎對手們來“中門對狙”。值得諷刺的是這一年，正是滴滴們在為“一元打車”價格戰拼得頭破血流之時。

　　然而即便開源代碼，對手們似乎還是不給力，18年、19年，特斯拉繼續更新自己的開源代碼，甚至20年直接開源了核心技術，自動駕駛部分代碼。對于曾經特斯拉的技術，王興也發出了下圖感慨。

　　不難發現，在推動汽車電氣化工業變革的道路上，特斯拉的“好山好水好寂寞”與同期滴滴們形成了鮮明的差異，但開源代碼也絕不意味著特斯拉要“教會徒弟餓死師傅”。

　　隨著如今蔚小理等玩家走到聚光燈下，美國市場“特斯拉殺手”Rivian來襲，特斯拉銷量并沒有因此而被瓜分，反而是在這些年呈現出近乎指數型的增長奇跡，這就很足以說明問題。

　　談擎說AI認為，當前的汽車賽道與互聯網諸多細分賽道的邏輯存在本質上的差異�；ヂ摼W新賽道的導向之一往往是廝殺而后靠體量玩無限游戲，而當前的汽車細分賽道一個很鮮明的導向則是先一起把蛋糕做大。

　　驅動這一邏輯的一個核心點在于，互聯網賽道的“原生壁壘”往往不明顯，就比如滴滴抑或美團跟對手們“火拼”的那些年，對手打死一批，就又迅速來一批。而汽車賽道的“原生壁壘”則要堅固得多，要不是特斯拉不斷開源代碼來催化，電動汽車的風口也許真的要晚到幾年。

　　也因此，汽車變革，難為一家之羹。這句似乎宿命式的箴言，如今在無人配送賽道上也有著很強烈的體現。

　　“想要讓無人配送快速落地，當前只有通過合作推進。”某自動駕駛企業采購總監Tracy(化名)向我們表示，“因為無人配送當前的市場、技術這些資源要素分別在幾只手里。”

　　這幾只手的名字，分別為場景、技術、制造。

　　一：場景迭代的合理需求

　　想要讓無人配送迅速落地，很顯然第一個要義就是有足夠的場景需求來支撐。就像開一家川菜館，廚子再地道，也得有愛吃辣的人才行。

　　在當前的無人配送賽道上，存在兩個巨大的需求場景，一是物流的末端配送，一是外賣等同城實時配送，共有三家以此為代表的火爆“川菜館”，即菜鳥、京東、美團。也因此，賽道上“愛吃川菜”的需求是完全存在的。

　　那么菜鳥、京東、美團末端配送的生意做得歲月靜好，為何要給無人化一個場景機會呢?

　　談擎說AI認為，這主要是因為對當前末端配送主流玩家們而言，傳統人力配送模式邊際成本遞減空間已經不大，這就給到了迭代的合理需求。

　　我們以網友詬病的“萬惡資本家”代表美團外賣為例，網友整天在罵外賣漲價、騎手可憐，那美團平臺真有那么掙錢?我們看數據，2020Q2，美團外賣傭金收入127億，僅騎手成本就100億，占比高達近八成，確實“不掙錢”的美團外賣自然也滿肚子委屈。

　　不難發現，邊際成本雖然會隨著規模的擴大遞減，但末端配送屬于典型的勞動力密集產業，非邊際成本占比極高，這個遞減勢必存在天花板。倘若能夠無人化，邊際成本就會成為大頭，有菜鳥、京東、美團這樣的大需求加持，相較于當前，成本勢必會有一個可觀的降幅。

　　二：無人駕駛技術一片火熱

　　場景這只手能給到需求，技術這只手自然就閑不住了，當前無人配送賽道上盤踞的技術方案研發者并不少。

　　首先是場景自研派，沒有出意外，菜鳥、京東、美團都在技術上堅定地走自研道路，并不希望讓核心技術成為供應商的籌碼。

　　當前菜鳥的技術自研主要由菜鳥ET實驗室負責推進，已經研發出了菜鳥小G等三款末端配送機器人;專注于“互聯網+物流”的京東X事業部，無人車項目于2016年下半年投入研發;同年，美團成立W項目組，啟動對特定場景下無人配送的研究，2017年，項目組提升為事業部。

　　在“場景大戶”的自研之外，供應商們也一片火熱，百度無人車這座“黃埔軍校”出身的朱磊創辦的白犀牛，當前已與永輝、大潤發、叮當快藥等建立無人配送合作;新石器也已經為聯邦快遞中國市場提供無人配送技術支持。

　　值得一提的是，致力于城市場景無人小車的毫末智行，早在去年就已經與阿里、美團簽署了無人小車相關商業合同。不僅在阿里“小蠻驢”規�；�量產方面開展了相關合作，今年4月，毫末智行與美團也正式發布了量產L4級無人車“魔袋20”。

　　除此之外，賽道上的Apollo、一清創新、行深智能、馭勢科技等公司都在技術供應商方面有所布局。

　　三：整車供應商助力跨過產能地獄

　　場景+技術，落地就有了基礎保障，但想要達到最終的規模化遠景，第三只手是另一個基礎，即整車制造。

　　當前美團、菜鳥這些場景方的整車投放數量都在三位和四位數之間徘徊，永輝、大潤發等的投放量則更少。但隨著技術、法規逐步成熟，規�；�是一個必然存在的門檻。從下圖可以看到，盯著這個門檻的技術儲備工作，賽道上早已開始進行。

　　(圖源：辰韜資本)

　　不難發現，當前的無人配送賽道著實有些擁擠，但可以肯定的是，自動駕駛想要在無人配送這一場景上快速落地，并非造一個“終結者”就能高枕無憂，而是需要三只手的合力。這就意味著“擁擠”的含義更像是“熱鬧”，不失為一件好事。

　　小結一下，合格或優秀的自動駕駛智能化軟件實力，發達或完備的整車制造工業，體量足夠大且較容易賦能的實際應用場景，三方力量疊加，將直接決定哪一股組合勢力將率先走出無人配送的荒漠。

　　那么在這三個要素資源里，分別存在什么難題和機遇?接下來我們將進一步闡述。

　　現實骨感嗎?

　　在市場規模與“三只手”之外，關于無人貨運的難點，Tracy還在微信上向我們表示，“規模成本和商業化，(無人配送)都還得翻幾個山，對了還有技術，不就是個L4嗎?那有啥難的?”

　　當然，她并沒有忘記在自己關于L4的這個結論后面加上一個“狗頭”表情符號。

　　誠然，L4技術攀峰的時間成本早已在Robotaxi上讓資本直呼“渣男”，硬件測試工程師李暢(化名)也向我們表示，“場景、制造能力都有，這就好比你要炒菜，什么食材都備好了，但家里燃氣灶還沒通，就是干著急。”

　　至于Tracy所言的“規模成本和商業化”問題，我們認為與L4技術的不成熟同樣不無關系。

　　李暢向我們調侃，“(現階段)這些小車，一個個都像是行走的小金庫，路測要是真遇到個懂行的，能給拆得一干二凈。”

　　具體來看，“當前(無人配送小車)整車成本在50萬左右，能壓在20萬的都已經很不錯了。”李暢說，“但時間問題終歸是時間問題，我們預測最終將會控制在5-10萬之間。”

　　也因此，當前無人配送賽道距離大規模商業化，首座要翻越的山就是成本，這是對當前技術不成熟的直接反映。

　　到了實際使用場景上，當前無人小車的主要問題是存在“體驗降級”的風險。為消費者升級體驗往往是產品經理們的天職，但讓消費者“體驗降級”，夸張點地講，似乎是一件站在全人類對立面的事情。

　　當前末端配送，除了菜鳥驛站和蜂巢等“取件式”服務，最主要的模式還有“交接式”服務。

　　試想一下這樣一個場景，寒冷冬夜里你點了一份外賣，外賣小哥可以保證你不踏出家門一步就能吃上熱騰騰的飯菜，但無人配送終端如果做不到精確的點對點，你就需要跑下樓去小車里自取，這樣的外賣可謂是“莫得靈魂”。

　　談擎說AI認為，任何的科技變革都是為了讓體驗再優化一層，而不是退化。

　　這就為當前玩家們提出了類似于以下一連串式的技術問題：無人車怎么進公寓樓?用無人機在末端解決嗎?那么滿大街的無人機安全問題如何保障?

　　不難發現，在“交接式”服務上，且不說未來讓體驗優化，單就保持用戶體驗原汁原味，似乎也是一件頗為棘手的事情。

　　“室內困境”怎么辦?

　　我們來看當前賽道上的場景提供方，體驗問題上，在外賣和順豐、京東物流這樣可以或是必須要送貨上門的服務基礎上，想要保證用戶體驗不被降級，難度無疑是很大的。也因此，單就落地技術復雜程度來看，美團、京東、菜鳥三家里，菜鳥的驛站式無人配送將會更容易實現。

　　那么美團、京東體驗更好的“交接式”服務真就無解了?我們不妨從“實現配送終端與接收人的面對面交接”，這一直接難點入手。

　　具體來看，有報告統計得出過結論，人類約80%的活動都發生在室內場景，那么如何讓無人終端在室內像配送小哥們一樣靈活，無疑是這一愿景實現的最大難點之一。如何解決這一問題呢?讓我們回歸到自動駕駛的技術本身上。

　　我們都知道特斯拉堅持不用高精地圖，不用激光雷達，而是走純視覺路線，但簡單來講，這其實主要是因為特斯拉的視覺算法受到了非常大量的訓練，從而減輕了對其他輔助定位軟硬件的依賴。

　　對于無人配送的“室內困境”而言，像特斯拉一樣通過大量的數據訓練來實現存在理論上的可行性，但相較于室外路測，室內人員密集且危險性更大，政策法規這一關可能并不好過。

　　也因此，用軟硬件來為無人配送終端提供輔助性幫助，將有望推動其更快速落地。

　　天眼查信息顯示，11月24日，上海方位角數據科技有限公司獲得了近億人民幣的天使輪融資，值得注意的是，該公司主要從事高精度時空服務和室內外一體化定位導航服務，團隊主要成員來自于中科院的北斗導航衛星研制團隊。

　　我們都知道當前的車企ADAS研發，想要實現對特斯拉的“彎道超車”，高精地圖、激光雷達等都是很重要的輔助性技術手段，那么室內高精地圖如果真的能夠做出來，無疑也會推動美團們的無人配送落地。

　　總的來看，相較于能夠循序漸進的ADAS，L4技術本就是一個需要渡過長期沒有商業化能力的難啃硬骨頭。但這確實也像是一股燃氣，小馬智行聯合創始人李衡宇曾公開表示，小馬智行可以做到把80%的乘用車自動駕駛技術用到卡車上。

　　這無疑意味著，到了L4技術成熟那天，干線物流、礦區、環衛等等場景都將加速商業化。畢竟燃氣灶能打出火了，炒出各色菜肴很可能就會成為“分分鐘”的事情。

　　我們也期待著無人駕駛賽道能夠盡快打出這團火。

　　Ps：談擎說AI，左拐新能源汽車，右拐智能駕駛，有深度，有溫度，作者鄭開車，轉載請保留版權信息。