不到9万元的毫末小魔驼3.0发布,末端物流自动配送进入精耕期

简介: 不久以后将有越来越多的末端物流自动配送车辆出现在大街小巷,和千万快递小哥一起,成为物流“最后一公里”不可或缺的一部分。

末端物流自动配送行业出现了两种截然不同的演变轨迹。

大约从2022年10月份开始,国外的无人配送探索者纷纷“折戟”。末端物流自动配送在欧美,变成了一个难以实现商业化的“伪命题”。

但在太平洋对岸的中国市场,末端物流自动配送正在加速商业落地。继单车售价12.88万元的小魔驼2.0后,毫末智行董事长张凯在第七届世界智能大会上官宣了小魔驼3.0,售价只有89999元,并具备L4级别自动驾驶能力。

单从时间上看,欧美一些玩家的入局时间甚至稍早于中国同行,可为何在无人配送领域蓄力多年后,欧美的企业倒在了黎明的前夜,而毫末智行代表的中国玩家可以交付上千台车辆,并能将价格降至9万元以内?

01 成本始终是商业化的命门
最直接的答案就是成本。

辰韬资本曾在《末端无人配送赛道研究报告》中披露这样一组数据:菜鸟物流在一线城市的快递员月薪约为7000元,京东物流一线员工每年的平均综合成本已接近11万元。如果末端物流自动配送车辆的无法给出媲美甚至低于人力成本的价格,再完美的商业故事终将会有破灭的一天。

2023年初毫末智行宣布末端物流自动配送车的交付超过1000台时,我们就曾剖析过其中的内在逻辑:由于将单车成本压缩到了12.88万元,小魔驼2.0让外界看到了大规模落地的希望,哪怕算上配套的运营支出,单台车也能在两年内抵消掉相应人力的成本,对“成本优先”的物流配送行业而言,“无人配送”开始成为一种可选项。

某种程度上说,当前末端物流自动配送市场的核心赛点正是“成本”,能否穿越降低成本的命门,直接左右着商业化探索的成败。而毫末智行的小魔驼系列能够率先把成本降下来,原因其实并不算复杂。

首先是毫末智行的供应链把控和议价能力。由于末端物流自动配送车的市场保有量还不是很高,无法形成标准化的供应链体系,底盘、传感器、激光雷达等核心元器件的采购价格居高不下。直到2021年,外界还普遍认为无人配送车的价格降到10万元级别,需要三到五年的时间。

其实末端物流自动配送车与乘用车的许多元器件可以复用,毫末智行作为国内乘用车辅助驾驶的头部玩家,有强大的量产自动驾驶能力,在元器件采购上有着毋庸置疑的优势,进而让末端物流自动配送车的成本更加可控。12.88万元的小魔驼2.0,先于行业两年把价格降到了10万元级别,小魔驼3.0再一次刷新了价格标杆。

其次是自动驾驶的研发费用。在末端物流自动配送车的成本构成中,倘若将自动驾驶的研发费用分摊进来,占比可能不逊于核心元器件,也是部分末端物流自动配送的创业者无法推进商业落地的原因。

小魔驼系列的自动驾驶能力来自毫末的自动驾驶技术能力,不仅有数据智能体系MANA的赋能,此次更是加入了毫末在行业首个推出的自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若,通过强化学习不断迭代模型。不仅提升了研发效率,还降低了使用数据的成本。

回顾末端物流自动配送的行业历程,所有玩家都要经历产品研发、样板车测试到规模化量产的过程,而成本恰恰是能否跨过最后一个障碍的关键,不少国外企业停在了最后一步,而毫末智行仅用了三年时间。

02 不能脱离场景闭门造产品
场景是仅次于成本的诱因。

“无人配送”的话题刚刚兴起时,外界还习惯性把目光盯向国外企业,让人印象深刻的就是有六个轮子且长宽都不超过1米的小型“无人配送车”,主要在人行道上行驶。也许是受限于自动驾驶的不成熟,可产品体积小、行驶速度慢、续航里程短等弊病却是不争的事实,人为阻碍了商业化空间。

同时期的国内企业要务实很多。如果一次配送的货物最多只有几单,注定只是实验室里空想出来的需求,不符合现实中的配送场景。不管是美团、京东还是毫末智行,选择的都是集约配送的路线,末端物流自动配送车可以在非机动车道上运行,续航里程有上百公里,运载效率也符合商用需求。

以毫末智行的小魔驼为例,小魔驼2.0的载货空间货箱为600L,单次已经可以运送几十甚至上百单的货物。小魔驼3.0的货厢容积达到了2立方米,并且支持扩展到3立方米,符合国内大多数城市非机动车道的通行标准。同时也意味着,小魔驼3.0一次运送的货物更多,配送效率也更高。

相对应的是零售行业的微妙变化。不同于重资产的固定仓储,越来越多的零售企业开始构建柔性化的仓储体系,大容积的末端物流自动配送车有望扮演更加重要的角色。比如承担部分前置仓的作用,在配送高峰期的时候将末端物流自动配送车移动到流量价值较高的地区,进而缩短配送时长、提高配送效率,不只是降低物品的配送成本,还将在潜移默化中影响零售行业的仓储、选址等环节。

产品形态上的权衡,不过是理解实际场景的一个侧面,零售行业的产业链、需求的多样性远比想象中复杂。

所以在制定商业模式时,毫末智行的回答是“5S服务体系”,包括MAAS(运力服务)、VAAS(车辆服务)、PAAS(系统工具服务)、IAAS(供应链和硬件服务)以及FAAS(工厂服务)。这种不拘泥于单一模式的商业化逻辑,恰恰是对国内零售行业的深度洞察,不管是美团、达达等有着完善运力网络的客户,还是如物美这样的零售商超,都在毫末智行能够满足的目标客户和服务场景内。

可能在一些人的理解中,末端物流自动配送属于自动驾驶在低速场景的延伸。但对零售行业稍作了解的话,并非是场限定在技术维度的比拼,对场景的理解以及场景为中心的产品研发,才是这场竞争中看不见的胜负手。

同时也印证了毫末智行董事长张凯的观点:“末端物流自动配送市场空间大、场景复杂、需求多样,我们深知任重而道远,毫末愿意与行业伙伴一起携手合作,探索丰富多样的末端配送生态。”

03 末端自动配送进入精耕期
其中“末端配送生态”绝非口号。

每次有新物种出现后,市场都会经历各类玩家喧闹进场,再到良币驱逐劣币的过程,末端物流自动配送市场自然也不例外。当“无人配送”的概念红利消退后,行业会逐渐进入理性阶段,势必会有一些玩家被淘汰出局,也是昔日的“明星企业”出现裁员、重组、叫停落地等现象的内在逻辑。

“劣币出清”的同时,往往也是行业形成各个梯队的时候。作为局内人的张凯,对此有着深入思考,并为行业提供了一个新的视角:“伴随着自动配送车成本降到9万元之内,末端配送市场将有机会迎来大规模部署,无人配送车赛道的第一梯队玩家也会变得清晰起来,毫末具备先发优势。”

张凯的判断并不难论证,可以从两个角度找到一些蛛丝马迹。

一是消费市场的复苏。国家统计局的数据显示,2023年一季度社会消费品零售总额同比增长5.8%,最终消费支出对经济增长贡献率达到66.6%;国家邮政局监测数据显示,截止到5月4日,国内快递业务量已达400亿件,比2022年提前24天,快递业整体呈企稳回升态势,业务量增速逐月提速向好。

两组数据的背后,意味着末端物流配送远没有饱和,仍然存在很大的增长空间,而运力短缺、人力成本的增高是无法避免的挑战。在需求增长而供给不足的局面下,末端物流自动配送车可以说是填补运力短板的最佳选项。如果说过去三年验证了“无人配送”的价值,现在已经到了大规模部署的节点。

二是客户需求的拉动。根据毫末智行官方公布的数据,除了与美团、物美多点、阿里达摩院、达达快送等伙伴的战略合作,目前“小魔驼”系列已经在商超履约、快递接驳、校园配送、机场巡逻、餐饮零售、智慧社区等9大场景开启运营,在北京顺义、亦庄等地区的配送订单已经超过17万单。

而为了在更多场景中快速落地,小魔驼3.0的智驾套件和货箱均采用了模块化设计,可以快速适配不同车型、拓展衍生型号,以适配不同的业务场景。譬如通过续航扩展,小魔驼3.0最高可实现140公里的续航;货箱样式、外装饰件、配色风格,均支持定制和选装,帮助客户最短时间进行业务落地。

不应该忽略的还有小魔驼3.0的自动驾驶能力。在3颗固态激光雷达、7颗高清摄像头、IDC 3.0大算力计算平台等硬件加持,以及中国首个自动驾驶数据智能体系毫末MANA的赋能下,小魔驼3.0具备可落地的L4级自动驾驶,可以在混行、拥堵等复杂交通场景通行,城区末端配送实现现场无人跟随。

也就是说,当新的机会窗口打开时,毫末智行代表的第一梯队,正在技术、场景和生态上形成一个三角连环,稳步推进末端物流自动配送车的规模化落地,整个行业已经告别无序发展,进入精耕阶段。

04 写在最后
也许末端物流自动配送在一些细节和制度上还需要打磨,但商业模型已经被验证,大规模落地将是不可逆的趋势。

特别是毫末智行的小魔驼3.0后,不到9万元的定价消除了市场上的成本焦虑,L4级自动驾驶解决了“上路”的技术阻力,剩下的则是需求的深入挖掘。可以预见,不久以后将有越来越多的末端物流自动配送车辆出现在大街小巷,和千万快递小哥一起,成为物流“最后一公里”不可或缺的一部分。

相关文章
|
10月前
|
存储 监控 算法
EMAS 性能分析全面适配HarmonyOS NEXT,开启原生应用性能优化新纪元
阿里云EMAS(Enterprise Mobile Application Studio,简称EMAS)性能分析现已全面适配华为HarmonyOS NEXT操作系统,为企业客户及开发者提供覆盖应用全生命周期的性能监测与优化解决方案,助力企业抢占鸿蒙生态先机,赋能开发者打造极致体验。
|
9月前
|
消息中间件 人工智能 监控
文生图架构设计原来如此简单之分布式服务
想象一下,当成千上万的用户同时要求AI画图,如何公平高效地处理这些请求?文生图/图生图大模型的架构设计看似复杂,实则遵循简单而有效的原则:合理排队、分工明确、防患未然。
333 14
文生图架构设计原来如此简单之分布式服务
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 NoSQL
记忆层增强的 Transformer 架构:通过可训练键值存储提升 LLM 性能的创新方法
Meta研究团队开发的记忆层技术通过替换Transformer中的前馈网络(FFN),显著提升了大语言模型的性能。记忆层使用可训练的固定键值对,规模达百万级别,仅计算最相似的前k个键值,优化了计算效率。实验显示,记忆层使模型在事实准确性上提升超100%,且在代码生成和通用知识领域表现优异,媲美4倍计算资源训练的传统模型。这一创新对下一代AI架构的发展具有重要意义。
528 11
记忆层增强的 Transformer 架构:通过可训练键值存储提升 LLM 性能的创新方法
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
文科生在AI大模型时代:以人文为翼,迎接新机遇
随着AI大模型的崛起,关于“文科无用论”的讨论再度兴起。然而,AI在内容创作中的优势并未使文科生陷入就业寒冬,反而带来了新机遇。AI大模型依赖高质量的人文训练语料,文科生可在模型训练、优化及新兴职业如AIGC内容官中发挥专长。掌握AI技能并通过GAI认证,文科生能在新时代绽放光彩。
|
存储 Java 程序员
Java基础的灵魂——Object类方法详解(社招面试不踩坑)
本文介绍了Java中`Object`类的几个重要方法,包括`toString`、`equals`、`hashCode`、`finalize`、`clone`、`getClass`、`notify`和`wait`。这些方法是面试中的常考点,掌握它们有助于理解Java对象的行为和实现多线程编程。作者通过具体示例和应用场景,详细解析了每个方法的作用和重写技巧,帮助读者更好地应对面试和技术开发。
484 4
|
传感器 监控 搜索推荐
量子科技在医疗领域的应用?
【8月更文挑战第4天】量子科技在医疗领域的应用?
815 1
|
SQL 存储 API
Flink教程(25)- Flink高级特性(FlinkSQL整合Hive)
Flink教程(25)- Flink高级特性(FlinkSQL整合Hive)
1426 0
|
数据安全/隐私保护 Android开发 芯片
wpa_supplicant介绍
wpa_supplicant介绍
322 1
|
Shell Linux
Linux Shell巡检脚本
Linux Shell巡检脚本
338 0