在被稱為自動駕駛商業化元年的2022里，相比較robotaxi的欲拒還迎，自動駕駛在一些鮮有關注的角落，如礦區、港口、機場正在加快落地。無人重卡，才是上半年自動駕駛賽道的主角。

　　僅在今年上半年，無人重卡領域就有十余家企業獲得大額融資。這向來是個昂貴的賽道，盛產超級獨角獸分布在各個落地場景。到今年，智加科技、嬴徹科技等，估值早已超10億美元。小馬智行更是在完成3月份的融資后估值達到85億美元，成為這個賽道里最貴的獨角獸。

　　但進大錢之外，上半年融資更大的意義是折射出行業變化：已有多個老玩家走到C、D輪，資本卻仍然愿意支持擎天智卡這樣的新闖入者。去年底剛成立的擎天智卡，僅僅成立三個月，就獲得了五源資本投出的近千萬美元天使輪。

2022上半年自動駕駛卡車融資情況

　　另一個背景是，過去半年正是無人重卡唯一上市公司「圖森未來」在二級市場節節敗退的半年。圖森的股價從年初的每股30美元一路跌至如今的7、8美元左右，幾乎跌去了四分之三。公司本身也深陷持續虧損、管理層套現出走的泥潭。對標上市公司的股價往往是一級市場的風向標，二級市場對圖森模式的不認可多多少少給一級市場敲響了警鐘。

　　“大家還是堅信無人駕駛必然會落地，但很明顯目前的頭部玩家路走錯了，所以都開始賭新選手。”漢能投資投資人對36氪解釋道，資本對無人重卡的信心沒有變，這一點或許可以從8月下旬，Deepway完成4.6億元的A輪融資得到印證，創造了智能新能源卡車造車新勢力的最大融資規模記錄。但未來的戰況、路線都可能出現新變數。

　　當輕模式遲遲不能落地，無人重卡玩家們正在放棄單純當個技術輸出公司的幻想，轉向了艱苦的造車之路。6月，圖森公布了氫燃料重卡子公司Hydron；7月底，小馬智行與三一重工旗下的三一重卡宣布成立成立合資公司，研發生產L4自動駕駛卡車。

　　一些頭部玩家中的key person則干脆自己轉身。去年下半年，從小馬智卡出走創業的三波團隊中的兩家：行猩科技率先選擇與車廠合作造車，千掛科技也沒有完全放棄造車的考慮；智加科技CFO韓文則創立葦渡科技，選擇面向中美市場造新能源重卡；圖森另外一位創始人黃澤鏵在去年離職后也創辦了自己的造車公司“零一智卡”。

　　五年過去，無人重卡的故事似乎掀開了新篇章。但不變的是，無論在干線物流、礦區還是港口，規模化落地都像個看起來很近、實際上很遠的夢。這條路到底去向何方？會有黑馬跑出嗎？

　　36氪在同多位業內投資人和企業深度交流后，在本篇文章中將圍繞無人卡車行業試圖回答以下幾個問題：

　　1、無人卡車主要應用在哪些場景？行業內有哪些玩家？

　　2、無人卡車當下的市場格局是什么？目前市場處于什么階段？

　　3、無人重卡距離量產落地還有多久？玩家們憑借什么存活到量產那一刻？

　　為什么卡車最需要無人化？

　　重卡，指總重量大于14噸的卡車，出沒于干線物流、礦區、港口、機場等場景。同屬硬件智能化范疇，機器人等賽道經常講的故事是降本增效，但無人重卡有些區別。它最大的痛點是真缺人。

　　人社部發布的《2021年“最缺工”的100個職業排行》中，道路貨運汽車駕駛員每季度都赫然在列，最高曾經排在25名。2021年交通運輸部發布的數據顯示，2020年1728萬貨車司機完成全社會74%的貨運量，缺口已達1000萬人。凱輝基金執行總監陳增煬(Eric)告訴36氪，當前干線物流中司機增長的速度遠遠趕不上貨運增長的需求，且這一趨勢分差在未來會越來越明顯。

　　Eric也曾在礦區目睹重卡司機的稀缺程度：“很現實的是在礦區招不到司機”。另外，漢能投資投資人調研時注意到，礦上開車的司機主體還是70后，80后已經非常鮮見，90后群體更是不可能。“按照這樣的趨勢，再過五年十年會很明顯出現一批勞動力斷檔。”即便是這個已經老齡化嚴重的群體，也在快速地流失。常見的情況是，年前還有200多名司機，過完年后可能就有幾十名甚至上百名司機不來報到了。

　　卡車司機的確是個苦活。在礦區、港口、干線等商用場景中，司機要么一旦上工就要兩三個月不能回家，要么需要兩三名司機輪換實現24小時運作，不僅塵肺病、胃下垂都是常見的職業病，還往往因為疲勞而引發安全事故。而卡車這種車型對于司機要求更高。以內蒙古的一個礦區為例，要求持有B2及以上駕照，5年以上工程類駕齡。

　　要解決缺人問題的方法不止一種。對用工方而言，決定是提高薪酬招人還是上自動駕駛，核心點在于誰成本更低。以目前自動駕駛普遍落地路測的L3而言，最多還只能替換一個司機。那就要算一筆賬——

　　以礦區為例，漢能投資投資人告訴36氪：“像在內蒙或新疆等比較偏遠的礦山，最貴的礦車司機年薪達到30萬（包括吃住報銷、工資支付以及五險一金繳納），在鄂爾多斯，一個大卡司機一年也要20萬元。”如果按一個人一年20萬來算，一輛礦卡一般配備4至6名司機輪流倒班以及應對突發情況，一輛寬體礦卡一般是2-3名司機，這也就意味著，在礦區一輛運輸車一年的人力成本就接近上百萬。

　　那自動駕駛的成本呢？曾有提供礦區無人駕駛解決方案的企業做過這樣的測算：一臺寬體車改裝成本平均在40萬左右，正常使用壽命約為5年，分攤到每年的成本大概為8萬；另外車輛每運營成本，即操作員、運維人員的成本約為每年8萬；再加上激光雷達等易損的零部件維修費用約為每年15萬。綜合算下來，無人化改裝和維護的成本一年約為30萬元，大約是一輛車一年1-1.5個司機的成本。

　　但在進行自動駕駛改造后，澳大利亞鐵礦石出口商FMG的數據表明，成熟的無人化運輸效率將比傳統人工運輸提高30%左右，以載重65噸的寬體車為例，一年因效率提升帶來的利潤增長就將超過30萬元。這也就意味著投入使用一年后，效率提升帶來的效益就將覆蓋掉自動駕駛改裝的成本。

　　“且和robotaix相比，卡車單車成本較高，對成本的敏感性相對弱一些，這也是其能夠在封閉場景迅速落地的優勢之一。”一位關注自動駕駛的美元基金投資人對36氪說。

　　人工之外，無人駕駛還能節省一部分油耗成本。多位業內人士表示，在相對理想的情況下，自動駕駛會節省10%-20%的燃油費用——自動駕駛的最優控制決策會解決傳統駕駛中深一腳油門淺一腳油門以及緊急剎車等低效率燃油行為，使車輛保持在最佳巡航速度，發動機保持在最佳狀態。眾為資本合伙人于曉璐也向36氪指出，自動駕駛可以通過對路線的預先優化和對路況的提前反應，不再依賴于司機的駕駛習慣，從而減少事故率、油耗以及暴力駕駛對車輛的損傷。

　　另外，電車以及氫燃料車替代燃油車也是一種從根源上實現0油耗的方式，主線科技合伙人王超告訴36氪，“目前在港口實現智慧化的同時還在建設綠色港口，從油車基本上直接換成電車。”

　　對仍處于技術突破期的自動駕駛來說，礦區、港口等封閉場景是比城市道路更適合落地的場景，如今少數港口已經基本能實現L4級別無人駕駛。一方面道路較為封閉，卡車在相對固定的路線上進行從A到B的運輸，時速也較低，基本都在30-40km/h左右；同時在這些作業場景中，不存在上牌照的問題。

　　誰能掌握自動駕駛主動權？

　　從參與者來看，無人重卡是個格外熱鬧的生意。除創業公司外，互聯網大廠、有硬件產能的車廠，都在進行自動駕駛系統的研發。仔細盤一下局內的玩家和他們的合作方式，就能發現造車是個想繞也繞不開的環節。

　　除了創業公司外，傳統車企如一汽解放、陜汽、上汽、東風等都成立了獨立自動駕駛子公司。互聯網大廠中，百度與貨運運營平臺獅橋聯合發起的自動駕駛卡車公司——Deepway專注于研發制造L3/L4級自動駕駛卡車；阿里達摩院自動駕駛實驗室也在研發L4級自動駕駛卡車“大蠻驢”。

　　和初創公司相比，傳統車企的優勢在于有更成熟獨立的整車經驗和完整可靠的卡車上下游供應鏈。而互聯網大廠和創業公司一樣，能入局靠的是工程師紅利，但多了一重武器是手握流量入口。但在所有的稟賦之下，不同勢力爭奪的是同一個資產：數據，它不僅是打開自動駕駛落地大門的鑰匙，更是決定未來競爭格局的最關鍵變量。

　　要理解不同玩家對數據的爭奪，先要看他們是如何合作。從自動駕駛創業公司的視角看，商業模式有三種：

　　一是提供自動駕駛全棧技術，幫助主機廠或場景方做車輛的無人化改造，收取技術服務費，車輛歸屬于主機廠或場景方。比如智加科技在與主機廠合作的過程中，負責研發自動駕駛系統PlusDrive。

　　二是自動駕駛企業向整車廠買車進行自動化改造，提供第三方車隊運力，按運輸量收取服務費，車隊屬于自動駕駛企業。贏徹科技屬于此類，自研自動駕駛系統「軒轅」，與主機廠合作實現量產，向物流企業提供自動駕駛卡車運力服務。

　　三是企業一方面向B端提供用戶車隊和運力服務，另一方面還自己造車加速量產，車輛和車隊歸屬于企業自身，這種方式既可以收取運輸服務費，還可以通過售賣智慧整車實現盈利。代表公司是美股上市的圖森未來，在向UPS、U.S.Xpress提供公路貨運服務的同時，圖森還自制L4半掛卡車。與前一種模式相似的是都提供運力服務，但這種模式在造車的加持下，資產更重。

　　對于創業公司而言，相比較造車和提供運力，只提供技術解決方案當然是最輕巧的方式。主機廠由于自身基因、內部利益等問題，在自動駕駛技術研發層面很難匹敵初創公司，“像大眾豐田福特這樣全球前十的車廠都是以委外、投資、孵化為主要道路。”漢能投資投資人表示。而物流行業，由于卡車貨運的高度分散且進入門檻較低，眾多小企業的壓價造成運輸業利潤率極低（通常為個位數），也無法成為自動駕駛改造的主角。因而，拋卻造車和車隊運營，初創公司憑借技術也能占領一席之地。

　　但問題在于，無論技術多強，在沒有自己的車或車隊的情況下，最接近數據的還是主機廠，測試中產生的數據都不優先屬于他們。這也是為什么一直以來創業公司要抱緊主機廠或場景方的原因。數據目前的分配方式是：所有權在車企或場景方，他們可以通過共建白數據庫脫密使用的方式將使用權交給自動駕駛企業。但在實際的合作過程中，對數據這一核心資產的分配是個敏感問題，合作伙伴提供的數據能不能滿足自動駕駛企業去做數據訓練和系統迭代也是問題。

　　這也迫使許多無人重卡玩家參與造車／組建運力的重資產環節，試圖將數據握在自己手里，盡量把握測試和迭代進度。千掛科技CEO陶吉曾在今年接受36氪采訪時指出，“OTA和數據回傳并共享是一個大的趨勢。另一方面我們也會構建車隊參與運營，我們自己運營的車隊數據是一定能形成閉環的。”

　　除此之外，創業公司和車企的分歧更在于將卡車無人化的動機。從一眾車企設立自動駕駛子公司的動態來看，車企為了賣車，主動性并不算弱。一個大背景是，2021年開始我國重卡的銷量就在下滑，2022年1-8月，重卡銷量更是近幾年來同期表現最差，伴隨而存的油價上漲和運費下調等更是雪上加霜，這種情況下，自動駕駛上線對車廠而言或許是一個轉變契機。

　　但自動駕駛企業更多瞄準的是背后更大的價值點——運營市場，運力服務收費這是一個可以長期持續造血的增量市場。在理想的L3狀態下，卡車首先將省去勞動力成本，而在L4狀態下，卡車的人工成本就將完全抹去，油耗也將得到明顯的降低，這對利潤率極低的物流行業來說有著巨大吸引力。一旦實現規模化商業落地，自動駕駛企業就可以從物流公司夜以繼日的運輸——從每單當中收取源源不斷的運力服務費，而單純的卡車銷售基本是“一錘子買賣”，賣車服務完成也意味著交易價值的終結。

　　凱輝基金執行總監陳增煬(Eric)告訴36氪，主機廠本身從賣車的過程中來實現自身利益，賣底盤也能獲得一定收益，在這種情況下，主機廠也想積極參與自動駕駛的變革，但是要考慮投入產出，因此投入速度并不一定比創業公司和物流方快。難以快速策動車廠，這也就使得自動駕駛卡車的新玩家們注意到造車這條新路線。

　　造車的方向確定了，但這一方向背后是更重的資產比拼，無人重卡的創業公司們開啟的是個更hard模式的游戲。踏入造車行列影響因素是多方面的，跟團隊對無人駕駛和新型商用車的理解有關，和正向設計及研發的能力有關，也跟生態鏈合作和下游客群關系的把握有關。

　　有投資人告訴36氪，一輛自動駕駛卡車的樣車成本可能就需要4-5千萬，也就是說兩到三輛成本就是上億的規模。而除了資金，還有時效問題。“有些創業公司找專門的車輛改線控底盤做全新的定制升級，花費的時間就可能長達三個月到半年”。Eric告訴36氪。這對于剛剛開啟這條賽道的新玩家來說，無疑是一場困難的角逐。

　　另外，車企在和Tier 1長期合作的過程中，Tier 1的角色是只對主機廠負責，打通這條供應鏈對造車新手而言也是不小的挑戰。從贏徹科技的經驗來看，贏徹在與主機廠聯合開發L3智能重卡的過程中，和主機廠協同50多家產業鏈上下游合作伙伴，在傳感器、域控制器、線控底盤等核心零部件和系統方面進行了合作。

　　好在資本還是買單的。以今年上半年斬獲1.88億美元融資額的贏徹來看，資本還是愿意為贏徹的運營邏輯賭一把。這對于開啟重資產游戲的玩家們至關重要。

　　真正落地還有多遠？

　　盡管市場規模在不同的機構測算后有不同的結論，但總體來看，干線物是無人重卡當中規模最大的萬億級市場；礦山次之，無人化運輸是千億市場；港口較小，市場規模未到百億。

　　當前無人重卡走到了哪一步？落地拐點到達了嗎？——多位投資人給出的答案是還沒有。眾為資本合伙人于曉璐告訴36氪，自動駕駛是一個漸進的過程，不是一個零到一的突變，需要技術、政策路權和市場等多方面的量變準備才能實現質變。漢能投資投資人告訴36氪，落地上低階（主要是商用車政策推動的防疲勞等）有部分出貨，但L2以上的出貨量還非常少，拐點還遠遠未至。昊辰資本管理合伙人湯濤也告訴36氪，長期來看自動駕駛，純L4的全域無人化的確比想象中要難，所有玩家的商業化進程都在比原來預想的時間表不斷的延后，這已經是一個大家公認看到的情況。

　　千掛科技CEO陶吉在此前36氪的采訪中表示，下一個mile stone將發生在從產品技術上驗證原本需要兩個駕駛員的中長途的路線是否能夠在自動駕駛的幫助下用單駕駛員完成時。也就是說，真正大批量實現僅需一個司機上路跑的時候，干線物流玩家的運輸業務就應該是正向的毛利和凈利。湯濤預測“拐點到達的時間最快的話有可能到明年或者后年”，關鍵在于企業運營擴張的速度以及產生的收益，能不能覆蓋掉研發投入及總體費用。

　　那么現在距離到達拐點還差什么？多位投資人士的共識是：

　　第一，取決于自動駕駛的技術方案成熟度能不能實現真正批量化上車。比如技術和工程化方面，據贏科技發布的《自動駕駛卡車量產白皮書》，重卡外輪廓尺寸標準寬為2.55米、高達4米，長度最長可達17米，在干線物流這一高速場景當中，在常規載重情況下，由于卡車本身體積和自重較大，需要更長的感知距離，才能保障車輛在安全范圍內實現制動剎車，這就需要更遠距的傳感器設備，自動駕駛控制難度也更大。

　　于曉璐告訴36氪，當前各家的算法在自動駕駛模擬場景中表現較為樂觀，但在實際工程化上車過程中會碰到很多問題——嵌入式方案要求對算法做裁剪，還需要考慮到算力、功耗、和成本的動態優化和平衡，這些都對自動駕駛公司的工程經驗提出了較高要求。

　　CMC資本合伙人徐晨表示，總體的技術難度更多是在于能不能與不同場景的車型進行適配，達到與車耦合的要求。在礦區開采、卸載等環節，卡車需要在起點和終點停靠的位置是變化的，對車輛控制的精確性要求較高。在港口存在船只、岸橋等調度環節，也有精準的位置要求，在這兩個場景當中很明顯需要更精準的傳感設備以及成熟的算法處理。主線科技合伙人王超補充道，在港口不同載重對車輛控制的要求實際上非常高，另外在雨雪等地面濕滑的情況下要求也會進一步提升。

　　另外，礦區和港口的自動化還需要環境的同步配合，于曉璐指出，當前真正實現無人化的港口還是少數，一些港口新舊環境雜糅，人車混行，這些客觀情況是需要無人卡車配備安全員的。但如果從建設規劃階段，港口就能按照無人化標準來推進，那是最理想的。所以這也是一個逐步提升的過程，港口無人化不是單靠車輛自身的自動化駕駛能力就能解決，還需要周邊環境的協同改變。車實現智能化的同時，環境也需要配合優化。徐晨也提到，礦區無人化最大效能的挖掘并不但是依靠無人駕駛，而是需要各個環節整體的智能化配合運作，但這一過程的推進可能還需要更長的時間，光是開采或者運輸的無人化，能夠產生的價值點還是十分有限的。

　　電池續航方面，在干線物流長途運輸中，重卡需要更強的續航能力，鋰電的最大續航里程為300公里，加上電池本身的重量，放多少電池就已經直接決定了車輛的續航里程。王超告訴36氪，在類似港口的相對短途封閉區域內電動卡車還能滿足行駛，但是在高速上可實現的續航里程還遠遠不夠。未來隨著自動駕駛卡車的普及、氫燃料的應用等，需要靠儲能方式和效率的改進來提升電池的動力。

　　第二是在逐步商業化的過程中，以贏徹科技為例，在自己保有運力服務的同時，能不能將一部分運營體系賣給物流公司來增加產值收入，加快盈利速度，在這個過程中，初創公司打造的運力盈利模式也至關重要，這事關物流公司能否在這個運營體系下獲取可觀的盈利。圖森目前的收入模式就提供了一種思路。

　　圖森目前有兩種收入模式，一是承運人運輸，貨運公司客戶向OEM訂購搭載了圖森路徑的L4特制半掛卡車，通過訂閱圖森的自動駕駛、路線規劃等多功能一體化的服務，收取每英里0.35美元的單車訂閱費；二是自營車隊運輸，通過為有貨運需求的托運人提供承運貨物服務，每英里收費1.45美元（比傳統卡車每英里1.70美元的收費略微劃算）。

　　第三，路測里程的長短，是否能夠通過足夠數量的車來達到充分的場景測試量；湯濤表示，自動駕駛測試里程對于企業拿到運營資格而言至關重要。只有測試場景達到足夠的數量，未來再去申請真正的商業化運營資質時才能夠保證基本覆蓋路面上的遇到的各種情況。

　　這也回答了一個問題是：當前玩家們都在拼的端到端的封閉路測牌照其實仍然有一定意義。Eric告訴36氪，自動駕駛測試到一定里程，企業才有資格去獲取一些證書或是得到客戶的認可。自動駕駛里程很多都是在測試的場景下達到一定閾值，才能再去實際上申請獲得半運營的一些資質，然后去覆蓋一些在測試情況下，沒有達到的corner case，進而實現數據擴充和系統迭代，所以說端到端的路測以及能夠實現的里程數是日后真正商業化運營的敲門磚。

　　湯濤還告訴36氪，現在企業普遍申請和運用的是商用車路測牌照，這個牌照在路測的同時是能夠進行拉貨運輸來變現的。獲得牌照后跑出幾千臺車的規模其實并不難，這與國內整個龐大的干線運輸的規模相關，在一些繁忙的道路上，每天的車流量可能是幾千上萬臺車在來回跑，所以有這幾千臺車路測便能夠實現一定的商業化能力。另外，從商業化角度來看，幾千臺車實現的路測里程數就已經能夠比肩物流公司的規模。

　　第四是政策方面的開放性以及安全性考量。徐晨認為，干線運輸核心問題在于國內路權的開放程度，由于干線運輸的跨區域長途，但在不同省份道路歸不同的交通局管理。如果無人駕駛能夠得到多地的車管部門的認可，實行統一的標準，自動駕駛才有可能盤活整個干線網。

　　那么按照以上設想，在干線場景中，無人卡車開始商業落地之后，交付對象首先是具備穩定貨運量的物流行業。不同于消費品屬性的乘用車，卡車作為生產資料，湯濤告訴36氪“拉貨這件事情只要足夠安全便宜，市場采用的意愿便會比較強，接受程度會非常快，物流行業是非常適合自動駕駛技術的。”Eric也告訴36氪，最終物流公司一定會朝著無人化方向發展，目前除了采購第三方系統來整合，很多物流公司自身內部也通過多種方式參與著自動駕駛，內外賽馬進而選出最佳合作伙伴，反觀也說明無人化確是他們的剛需。

　　而對于中國的貨運體系中另一部分沒有雇傭關系的“夫妻店”的模式，徐晨表示，自動駕駛公司與物流公司的合作運輸其實是一種信息交換，即貨物與運力的交換。對于個體戶而言，一方面零散的狀態不太可能有規模效應，另一方面對車主本人來說，花錢進行自動駕駛改造去替代自己，邏輯上也是跑不通的。

　　按照目前的節奏，自動駕駛卡車落地仍受制于內和外，向內有技術和運營的成熟度來決定，向外有政策和使用意愿來牽制，經過5年的競賽積淀，如今又有造車新勢力涌入試圖為這個大賽道加速，或許再過上5年，落地夢就有可能真正照進現實。