2021年成无人配送商用元年,群雄逐鹿谁能脱颖而出?

简介: 2021年成无人配送商用元年,群雄逐鹿谁能脱颖而出?

无人配送起风了。


8月30日,美团在发布2021年Q2财报时透露,在过去的几年里,美团持续聚焦于无人配送车和无人机的研发。截至目前,美团无人配送车在北京已累计配送订单近5万单,并将在未来3年内进行更广泛地推广。瞄准无人配送的互联网巨头不只是美团,菜鸟小蛮驴、京东智能无人车等无人配送车均曾见诸报端。


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在互联网巨头外,无人配送赛道的初创公司正在变多。有着“中国版 Cruise”之称的毫末智行先后披露融资和产品落地消息,这是一家既有长城汽车主机厂背景,又有着科技公司基因的自动驾驶公司,致力于打造低速车生态平台,成为行业的赋能助力者,服务于美团、阿里、物美多点等巨头企业的无人配送业务。在毫末智行外,无人配送赛道还有Apollo、新石器、白犀牛、行深智能等初创公司。


2020年疫情期间,因为具备“无接触”特征,无人配送车成为“科技+抗疫”的代表应用之一,无人配送得到更加快速的发展。2021年,无人配送市场起风,中金在专题报告《无人配送,未来已来》中指出,无人配送技术渐趋成熟适配通用性场景,产业链完善、规模效应驱动成本下降。随着无人配送车在技术、产业链、实践经验上更加成熟,部分企业已在真实城市道路和小区中商业运营,数据积累驱动算法迭代的飞轮效应开始显现。


群雄逐鹿无人配送新蓝海,市面上可提供无人配送服务的企业,大致又可分为三类玩家:互联网平台型玩家、车企+科技“合体”派玩家以及自动驾驶初创公司。



三路玩家逐鹿千亿新蓝海


保守估计,无人配送市场将是一个千亿级市场,这一市场早已云集各路玩家。中金在《无人配送,未来已来》专题报告中将无人配送产业链分为上中下游玩家,上游是零部件供应厂商,涵盖线控底盘、激光雷达、摄像头等,有禾赛科技、地平线、毫末智行等企业;中游是解决方案公司;下游是电商、商超、快递、外卖、本地生活等需求方。无人配送主力玩家已形成三大派别。


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第一类是互联网平台型玩家,如阿里、京东和美团,它们拥有商业场景以及部分核心技术。


强调科技属性的京东物流算是先行者,其在2016年就成立了X事业部发布无人仓机器人、无人机、无人车原型机布局智能物流,2019年11月发布最新一代4.0版本无人配送车,今年5月成为首批获得北京无人配送车车辆编码的企业之一。京东物流的无人配送车已在常熟等地部分真实道路应用,覆盖校园快递等场景,具备人车协同运营体系。2020年疫情期间,京东物流无人配送车提供服务107天,往返6800公里,运送包裹约1.3万件。


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在发布2021年Q2财报时,京东透露,截至6月30日京东物流已申请及获得的无人配送领域相关专利超过500项。在末端配送环节,京东物流建立了自动驾驶技术研发、测试和运营的完整体系;拥有全自研技术的L4级别自动驾驶智能快递车,已在全国超10个城市投入运营。


京东、美团和阿里三大互联网巨头的财报中均在强调无人配送这块业务,它们均拥有末端物流配送场景,以及较完整的自主研发能力,因此采用软件自研 +硬件采购+自运营的方式推进无人配送,实现对末端订单配送体系的降本增效。当前三家巨头的无人配送业务都处在试运营阶段,只服务自有体系内配送业务,运营车辆在几十台到百余台之间,虽然当前无人配送订单在整体订单中的占比微乎其微,但更大意义则在于“卡位”,它们未来3年内都有规模量产、部署的计划。


无人配送车作为一个新兴产业,当前缺乏像汽车一样的成熟产业链,要大规模商用又必须要将无人配送车做到跟汽车一样成熟、安全和经济。因此互联网巨头不论是否自主研发自动驾驶技术,都离不开第三方解决方案提供商,以采购硬件或量产车辆。此外,类似华润万家、家乐福、物美这样的传统零售巨头,不大可能自主研发与制造无人配送车,同样也离不开第三方服务商。正因为此,行业类兴起了提供专业解决方案的无人配送玩家。


第二类是有主机厂及 Tier1 背景的自动驾驶初创企业,即“车企+科技”合体类玩家,它们既承担着传统汽车大厂智能化转型的重任,同时也将汽车+科技能力开放出来形成解决方案,比如具有代表性的毫末智行。因为有传统汽车制造业的基础,所以它们先从底盘、车辆供应角度切入市场,再面向第三方客户提供类似于底盘、工具、制造、整车、运力等无人配送解决方案。


毫末智行没有直接面向C端提供服务,而是专注于提供无人配送解决方案,形成了5S服务体系,包括FAAS(factory as a service)工厂制造服务、IAAS(infrastructure as a service)供应链和硬件服务、PAAS(platform as a service)系统工具服务、VAAS(vehicle as a service)整车服务 和MAAS(mobility as a service)运力服务,满足不同客户的无人配送需求,是全球低速车生态平台的开创者。


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  • 有的企业具备无人配送软硬件技术,但自己没有制造能力,毫末智行的FAAS可以提供制造服务,加速客户生产组装的效率,解决设计方案落地,解决整车量产的问题;
  • 有的企业没有无人配送车相关软硬件技术,但可以自主运营,这时候毫末智行的VAAS服务就可以提供整车售卖和深度定制化的服务,客户可定制底盘性能、车体外观、色彩;
  • 有的企业没有基础运营能力,可直接用毫末智行的MAAS服务,说白了就是使用其无人配送车队以及对应运营服务,相当于一个低成本、可按需使用的“无人车众包小哥团队”。


毫末智行横跨上游与中游,但不做下游业务,不做消费端业务,不跟客户竞争的思路,让其可以更好地做好“助力者”,理论上来说与美团、阿里等互联网平台,以及下游的电商、商超、快递、外卖、本地生活、园区等需求方,都是合作而非竞争关系。随着无人配送大规模商用,毫末智行这样的“助力者”将会越来越多,且会更加细分,比如出现针对外卖场景的无人运力服务商。


最后一类则是自动驾驶初创公司,它们从自动驾驶技术切入到特定场景,成为专业解决方案商,如Apollo、新石器、白犀牛、行深智能等,它们均手握自动驾驶技术积极寻找商用场景,商用门槛更低的无人配送自然成了香饽饽。


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在自动驾驶行业,有Waymo(先有技术再探索RoboTaxi 和 RoboTruck等应用)、Tesla(先有车辆和驾驶场景,基于此不断精进自动驾驶技术,作为车的核心卖点)和GM Cruise (以现有主机厂为主,成立独立的自动驾驶公司,来为主机厂的智能化与自动驾驶提供服务)三种模式。与之对应,毫末智行更像是GM Cruise模式(汽车+科技),美团们则是特斯拉模式(先有场景再做技术),新石器们则是Waymo模式(先有技术再找场景)。


天下熙熙皆为利来,天下攘攘皆为利往。无人配送市场一下变得十分热闹不让人意外。2021年有望成为无人配送商业化元年,第一个有望大规模商用的自动驾驶场景,正在显现。



为什么我们需要无人配送?


对于外卖、电商、快递等行业来说,配送成本高一直是老大难问题,劳动力短缺导致物流配送行业人力成本进一步上涨。9月1日起,多家快递公司每单派费上涨1毛;美团、饿了么等外卖平台一直难以盈利;电商包裹被快递放驿站则导致用户体验差,这些都指向“人力成本高”这一原因。


在成本高外,人力配送会受到天气等影响,很难做到7*24小时服务,配送员在极端天气或违反交规等情况下人身安全受到威胁。配送员上门取派件时包裹容易丢失,部分用户顾虑到隐私纠结是否要送货上门,部分封闭区域不让快递员进入,种种因素均在制约末端配送的效率、成本与体验。


针对以上难题,物流快递业近年来有一些解决方案,比如快递柜、取餐柜、驿站等等,然而这些会直接影响用户体验,增加末端配送成本。无人配送车则是一个更优的解决方案:


1、边际成本降低,最终成本一定比人力更低。2020年京东物流每单快递配送人力成本为5.3元,随着快递数量增加,这一成本很难再下降。虽然当前无人配送成本相对人力更高,但其边际成本会随着配送规模增长而下降,中金预计当2023年随着单车成本下降至10万元,以及单车日均配送单量提升和运营效率提升后,无人配送每单成本将降到1.5元上下,使用无人车超过10个月即比招聘一个快递配送员划算。


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2、规避了人面临的安全性问题。无人车不会违反交规,不惧恶劣天气,在充电维保外可7*24小时不间断服务;


3、体验更好,可最大程度减少人员接触,在封闭区域或特殊场所中有特别应用价值。用户没有隐私顾虑,丢件风险小得多。


前两年我们小区有部分业主反馈小哥电瓶车横冲直撞威胁业主安全,物业推行一个新规:禁止快递/外卖小哥进入小区,只能送到大门由业主前往领取,或者放到快递柜,结果很快遭到大部分业务的抵制,因为业主的成本变高了,取快递/取外卖变得很不方便。平衡不同业主的诉求,无人配送就是一个很好的解决方案。


无人配送的价值毋庸置疑,关键在于能否大规模商用。



大规模商用天时地利人和


实际上,前些年无人配送在一些封闭场景已得到广泛应用,比如现在高级酒店内都有送货机器人,可将住客购买的商品、外卖或酒店提供的物品送到门口;再比如越来越多餐厅使用的送餐机器人,负责将食品从后厨送到餐桌,这些无人配送都是在特定封闭区域,而无人配送+本地生活服务、无人配送+电商、无人配送+新零售,则是应用在城市开放区域的无人配送,应用场景更多,市场空间也大得多。2021年,无人配送在中国大规模商用,可以说是天时地利人和。


1、天时:技术成熟,成本降低。


自动驾驶产业以及无人配送行业已经历超过10年发展,随着激光雷达、AI芯片等相关元器件的成本降低,以及量产方案的成熟,无人配送车的成本正在显著降低。正如中金报告《无人配送,未来已来》指出的:“无人配送的技术架构体系在业内逐步达成共识,可适配通用性场景。随着产业链上下游逐渐完善,潜在的规模效应将驱动成本下降,进一步实现无人配送规模化的复制。”


毫末智行是无人配送的代表玩家之一,据其高管介绍,2019年低速物流车整车成本在近百万,2021年已降低在25万左右,未来三年整车3-5年会下降到十万左右,2019年到现在,这家公司抓住无人配送车成本大幅降低的时间窗,快速增长。如果无人配送成本高昂,既体现不出其相对于人力配送的成本优势,更不可能大规模商用,如今其成本正在降到合理范围内,随着接下来大规模商用成本将进一步降低,形成“正循环”。


2、地利:政策友好,拥有路权。


中国自动驾驶创业者拥有“地利”优势,因为中国整体上对自动驾驶相对更加友好开放,这一点是世界公认的,比如早在2016年,美国科技媒体VentureBeat就指出,“中国将通过政策调控帮助本土企业在自动驾驶技术方面实现超越。”


今年5月,北京高级别自动驾驶示范区向美团、京东等企业颁发国内首批无人配送车车辆编码,首次给予了无人配送车相应的路权,从自动驾驶的开放路径来看,北京开放后各地往往会跟进,无人配送车的路权问题正在被解决。


3、人和:需求牵引,市场驱动。


2020年无约而至的新冠肺炎疫情,直接改变了人们的生活习惯。无人配送车在疫情期间成为媒体广泛报道的“抗疫”应用,即便疫情过去,人们出于隐私保护和便捷效率等原因也更愿接受无接触配送。与此同时,快递企业,外卖平台,电商平台,零售企业也发现了无人配送车的价值,无人配送+快递,无人配送+外卖,无人配送+新零售……无人配送正在渗透到越来越多的商业场景。接下来,更安全、更便利、更经济的无人配送将大行其道。


正是因为此,中金才在报告中乐观地认为:“无人配送的解决方案,从一个长期趋势的探索,变成中期更现实甚至迫切的命题,在自动驾驶的各个赛道中,我们认为低速商用无人驾驶有望较早迎来发展拐点,其关键在于技术完善、路权开放和商业场景的磨合。



无人配送PK的关键是什么?


自动驾驶概念出现多年,2016年前后特斯拉、Waymo、Apollo等科技企业将自动驾驶业务推向高速发展的轨道,传统汽车厂商纷纷跟进。然而时至今日,真正的全自动无人驾驶(L4/L5)商用依然遥遥无期,应用到特斯拉、蔚来汽车等汽车上的L2自动驾驶频繁出现事故,导致人们对自动驾驶前景变得越来越悲观。实际上,人们原来对自动驾驶可能过于乐观,自动驾驶商用将需要一个更加漫长的过程,且一定是循序渐进,由小到大,逐步扩散,稳步推进的。


关于自动驾驶的演进路径,毫末智行率先提出的“自动驾驶三定律”我认为是比较贴切的:“从低速到高速、从载物到载人、在商用到民用”。以Robotaxi为代表的乘用车当前在技术、成本、路权、商业化上均面临重重挑战,低速、载物、商用场景的无人配送车更有机会率先大规模商用,正如中金在报告中的结论一样:“低速商用车较早实现安全性、通用性和商业化三个层面的均衡,尤其在末端配送中找到了适配的场景;相比Robotaxi,无人配送Robodelivery由于运输频次高,拥有与Robotaxi一样可观的市场空间。”


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2021年无人配送商业化爆发后,势必会吸引更多玩家以及资本入局,接下来市场竞争只会更加激烈。当前市场没有明显的领先玩家,罗超频道认为,接下来两三年行业跨越式发展,对玩家来说一个非常关键的窗口期,赢得下面几点的玩家将会在群雄逐鹿阶段脱颖而出成为头部甚至领先玩家:


首先,大规模量产能力。


无人配送短时间内要大规模商用,离不开产能。产能不只是说要造出来量产车,更重要的是要在足够低的成本下,保证质量与安全,因此无人配送玩家PK的将是智能制造和柔性制造能力。截至目前,主流玩家都在布局产能,PIX规划年产能1.2万台,新石器规划年产能1万台,毫末智行规划年产能5000台。


新石器打造了L4级无人车量产智能制造基地,自建智造工厂解决标定问题,年产能达10,000台,年返修率小于1%;自建智能pack电池工厂解决新能源供应问题,掌握核心电池技术;


毫末智行在保定建设全球首个专为L4级低速无人车打造的柔性制造基地,混线生产多种车型,占地5000平米,设计产能每年5000辆;预计到2021年底,毫末智行及合作伙伴将落地无人配送车超过1000台。虽然毫末智行设计产能不是最高的,但其制造能力却最值得期待。


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毫末智行走的是“助力者”路线,其产能服务于其VAAS(vehicle as a service)整车服务 ,毫末智行同时提供FAAS(factory as a service)工厂制造服务,因为智能制造能力是其核心竞争力之一。毫末智行的背景有些不同,它前身是长城汽车智能驾驶前瞻部。作为一家依托主机厂的自动驾驶公司,毫末智行有着主机厂在制造、供应链和产业链上的优势,保障了核心、车规零部件稳定供给,通过引人科技企业高端人才、美团等科技巨头投资,进而具备了AI科技基因。


毫末智行董事长张凯是长城汽车车辆安全工程研究院院长,长城汽车技术副总工程师,长城智能驾驶系统开发部部长,长城研究院的副总工程师兼智能网联部部长,具有超过20年的汽车产业经验;CEO顾维灏2003年加入百度,历任百度MP3和视频搜索主架构师、百度语音识别技术负责人、百度地图副总经理、百度智能汽车事业部总经理等职位,具有AI和互联网经验。从两位核心高管的背景也可以看出毫末智行的“汽车+科技”双重基因。


在智能制造能力上,毫末智行拥有规模与成本的优势,同时拥有传统车企的制造底蕴,其生产基地覆盖制造、检测的完整工艺流程,每一台毫末制造的无人车,均经过下线电检、传感器标定、四轮定位、喷淋测试、以及覆盖涉水池、比利石路、坡道、8字环等特种车道的实车路测。


基于制造优势,毫末智行可以更好地满足客户的制造需求,其规划产能虽然不高,但我认为这反映出其更加注重弹性产能布局,未来可根据客户需求配套产能,以避免盲目扩张。


其次,商业化正循环。


自动驾驶已持续投入多年,如果商业化一直没有显著进展,资本将会缺乏耐心或有心无力,因此,自动驾驶必须尽快证明自己有赚取真金白银的能力。无人配送接下来大规模商用,同样要基于商业化的正循环,不能靠资本无休无止地输血,而是要形成造血能力。


美团、阿里和京东等互联网巨头家大业大,财力雄厚,短期内可以持续投入,直到无人配送商业化规模扩大到边际成本显著降低。多年来京东物流在仓储物流上的大规模投资,美团则大手笔地构建了百万骑手的同城即时物流网络,阿里菜鸟耗费巨资拉拢快递巨头建立智能物流骨干网,接下来,它们会在无人配送上进行长周期的大规模投资。


而像毫末智行这样的“助力者”,则不可能像巨头一样持续投资多年而不考虑现金流,它们必须要服务尽可能多的客户,拿到足够多的订单,形成正向现金流。在这一点上,毫末智行一直将生存放在第一位,在6月份的品牌开放日上,其CEO顾维灏表示:“毫末智行是一家为生存而战的公司。”一方面,依托长城,毫末智行已有大规模订单,具有营收基本盘,比如未来三年搭载其辅助驾驶产品的长城乘用车数量将突破100万台,这就是可观的现金流。另一方面,其5S模式意味着可服务的对象很多,其既可以提供“小魔盘”通用线控底盘(已有明确订单),也可提供智能制造服务、整车定制服务、运力服务等,商业化路径宽。在金矿旁最先赚到钱的是卖水的,同样,定位无人配送“助力者”的毫末智行有望率先获取规模化营收。


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最后,核心技术壁垒。


自动驾驶本身就是技术驱动的,因此技术是核心玩家们绕不过的话题。不过,算法跟制造、运营、技术服务又完全不是一回事。在无人配送大规模商用阶段,玩家们PK的将不只是自动驾驶技术、AI科技等算法层面的事情,更重要的是将强大的技术形成软硬件结合的整车产品,将整车大规模量产的能力,在商业场景运营产品的能力,以及在场景获取数据再反哺给技术的能力。


由于采取的是GM Cruise模式,毫末智行的技术更加“跨界”,涵盖汽车相关技术和自动驾驶等AI技术,其拥有全套自研软硬件技术、独立生产制造的能力,构建更高的技术壁垒。


在给长城、美团等客户服务过程中,毫末智行已积累高质量数据,其通过风车战略的“三叶”即乘用车、低速无人车生态平台和智能硬件不断收集场景数据,再用数据反哺产品的研发与制造,形成良性循环。在AI架构上,毫末智行没有使用行业普遍应用的CNN架构,而是采取最先进的Transformer架构,其更适合视觉识别技术,可实现从感知智能到认知智能的跨越,可提升辅助驾驶安全性及稳定性,毫末智行也是第一个大规模投入Transformer架构的公司。在认知智能上,则采取自主研发的认识算法CSS,应对中国更加不确定的特色交通状况,让辅助驾驶系统更安全。


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写在最后:


有专家预测,未来十年80%的包裹交付都将采取自动配送,即便按照当前配送行业(快递&外卖)的市场规模来看,80%的蛋糕将远不止于千亿规模。如果再算上无人配送可延展的无人零售、安防巡逻、户外广告等商业模式来看,市场空间将更加广阔。


当前,主流无人配送车玩家的出货规模均只有数百台级别,未来两三年,无人配送车成本将进入“10万元(人民币)”阶段,行业将会出现每年出货上万台的大型无人配送车企业,无人配送每年履约订单量将达到数十万以上。单车成本从100万到10万,出货量从几百台到上万台,订单量从几千到数十万,势必会由量变引发质变。无人配送Robodelivery成为自动驾驶行业新宠,谁会成为这一行业的Waymo,时间很快就会给出答案。


早在2015年,市面上就出现了无人配送车这样的概念产品,比如语音通话软件Skype的两位创始人成立了Starship(星船)公司来解决最后一公里的送货问题,他们研发的无人车可以在20分钟内将快递送到5公里之内的地方,当时外界认为这是一款来自未来的黑科技产品,如今这样的产品正在中国的大街小巷出现,未来已来。

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