自动驾驶是智慧物流质变的“诺曼底”吗？

智慧物流要由量变走向质变，离不开相关技术的突破，比如5G、大数据、人工智能等，尤其是干线物流中的自动驾驶货车、支线物流中无人机送货等何时能大批量商业化落地，或将成为整个行业质变的一个关键点，而如今这一场景正在加速到来。

前不久，商用车货运平台狮桥联合百度，一起推出自动驾驶货车领域技术平台新公司“DeepWay”，两者通过技术+场景融合，推动物流自动驾驶走出实验室，从技术期走入产品期，向前迈出了一大步。与此同时，京东物流集团旗下新型支线物流无人机——京东JDY-800“京鸿”货运型固定翼无人机也在自贡凤鸣通用机场进行载货检飞。

客观来说，当下国内智慧物流行业的发展还处于早期阶段，整个物流行业的智慧转型也不可能一蹴而就。不过，随着百度、京东等企业在相关技术上取得的进展，智慧物流正在离我们越来越近。

一、智慧物流发展的最大“拦路虎”

当下在中国，以B2C为主的快递当日达、次日达已成为行业标配，不免让人产生一种“错觉”——中国智慧物流已经非常发达，事实上并非如此。

一方面，相比物流发达国家，中国物流成本依然很高。华夏新供给经济学研究院院长贾康在《“新基建”中智能物流和智能供应链建设已是当务之急》一文中提到，当前中国物流成本占GDP比重为14.6%，比世界排名第一的美国7.2%的占比，高出了一倍多；相比全球平均水平11.7%的占比，依然高出约3%。

另一方面，由电商带动以B2C为主的快递，只是物流行业的一小部分，且由于标准化程度较高，借助电商数字化发展，属于较好智慧化改造的部分。而在B2B这类个性化需求更强、产业更传统的领域里，物流智慧化推进难度依然不小。

以占比最重的公路货运为例，在2019年中国470.60亿吨货物运输总量中，公路货运量为343.50亿吨，占比73%，是中国物流当之无愧的主力军。其中公路货运又分为快递、零担和整车三个细分子行业，而快递只占很小的一部分。

据《中国公路货运市场研究》数据显示，2017年中国公路货运市场规模超过5万亿，其中零担占25%，而整车达到70%，其规模在3.5万亿左右，是物流行业的大头，同时也是智慧物流升级的最大难点，主要体现在两方面：

第一，企业小而分散，规模效应难以形成。据申万宏源研究相关数据统计，目前公路整车货运中小公司占比90%以上，其中只有一辆车的公司占比40%，行业公司平均拥有1.6辆车，相当于90%的运力都掌握在个体运营司机手中，行业集中度非常低，很难形成规模效应。

第二，以单对单模式为主，车货匹配和运力调度欠佳，效率低下。掌握主要运力的个体运营司机，在车货匹配、运力调度、路线规划等方面没有平台大数据支撑，存在着信息闭塞、运力利用率低等问题。比如大多数仍主要依靠微信、电话获客，主要还是做熟人和半熟人生意，且存在定价混乱、缺乏精细化路线规划等一系列“小散乱差”的问题，这也导致整车货运效率和毛利率低下。

因此，相比快递而言，零担和整车物流进行转型升级难度更大，尤其是后者，由于运力分散、运营粗放，对货运运输个性化需求度最高等特点，已让其成为中国智慧物流发展的最大“拦路虎”。但由于整车公路货运的整体规模巨大，又是中国智慧物流发展必须拿下的高地。

二、拔掉“虎牙”，运输降本增效成关键

在物流领域成本支出中，运输成本又是其中的最大头，占比过半。因此在智慧物流为行业降本增效的过程中，运输环节的优化又成了重中之重。

由于运输需求的个性化差异，时效、安全和成本又是行业普遍存在的三大痛点。针对这些行业痛点的解决方案，又可以将运输环节拆分为车队管理、数字结算、安全管理、智能装备等小赛道。其中每个赛道既可以独立形成闭环，也可以串联成为平台底座，带来更大的想象空间，由此也带来了不同企业在布局上的差异。

第一类玩家更侧重在单一赛道上进行纵向深挖。

以美国为例，如车队管理领域的Fleetmatics、数字结算领域的FleetCor、安全管理方面的Verisk和Lytx，智能装备方面的Ryder和Penske等企业。

具体来看，Fleetmatics通过80000多个客户管理着180万辆汽车，建立了全球最大的GPS车队管理系统。而通过一种类似于信用卡的加油支付产品，将大型石油公司和物流车队串联起来，FleetCor如今已经成长为一家市值200多亿美元头部企业。

在国内与之对应也有易流科技和找油网、易加油、能链这类企业。前者通过IoT智能硬件设备和SaaS系统提供物流数字化解决方案。后者同样通过整合车队资源和油品资源，为车辆运营者进行成本管控和效率提升。

安全管理方面，美国的Verisk主要提供综合性大数据分析和决策支持，保护客户的资产安全。而Lytx则主要发展视频远程信息处理产品，以提高驾驶安全和企业生产效率。

而在智能装备上面，Ryder和Penske是两大代表企业，做法也略有不同。前者是全美最大的卡车服务商，运营车辆超过24万辆。后者则是车辆运营和物流服务商，并形成了卡车租赁、维修保养、二手车销售、物流服务等多元化业务发展。国内的东方驿站、挂车帮也是属于此类。

第二类玩家则是通过打通各个赛道，形成更加综合的生态玩法。

生态布局打通了各环节的数据鸿沟，让散落各处的数据能够像“滚雪球”般加速聚集，提升了企业收集、整合、运用行业数据的深度和广度。这不仅有助于各业务之间快速反应和协同，还能价值外溢到更多场景进行运营复用。

以狮桥物流为例，在车辆管理方面，通过狮桥运力APP，目前已实现了车辆硬件、软件、司机实时信息化监控，全程可视、精确掌控。如车辆发动机、刹车、油耗等数据都能通过网络传输到信息平台，供车辆调度员实时查看，对成本和运营进行精准控制。

这就类似于Fleetmatics和易流科技提供的服务，不过与这两者更侧重技术赋能相比，狮桥物流能够将技术和自身运营实践结合，可以实现更为精准的运营指导。且相对Fleetmatics仅服务车队，狮桥服务的对象更广，不仅有车队，还有个体货车车主、货主等更广泛人群，并由此衍生出更多元场景的赋能。

数字结算上，相比FleetCor、找油网等，除了提供油品数字结算，在司机餐饮、住宿等消费场景，以及针对车后服务的其它方面，如换胎、保险、ETC等，狮桥都能提供数字化结算服务。

而在安全管理方面，狮桥通过监测司机长时间闭眼睛、打哈欠、双手脱离方向盘等行为，可为司机提供疲劳驾驶预警服务——当卡车司机危险驾驶行为达到阈值，便会触发平台报警并给予司机提醒，保障司机用车安全。这是类似Lytx这样的企业在做的事。

这种生态布局相应的也带来两大好处，一是可以将各个环节数据打通，形成更好的业务协同。另一方面则能够将服务链条延长。

在服务链条上，相比国内外业务比较单一的物流企业而言，狮桥这种模式，从前期购车融资，到利用车辆进行物流运输、再到提供油路保胎等车后服务、最后到提供车辆租赁、置换等，已经围绕商用车全生命周期构建了一个生态闭环。

综上来看，美国物流企业，早早在各细分赛道建立了较深的竞争壁垒，让对手难以渗透，因此在垂直细分领域深挖，是更好的选择。而在物流现代化程度更低的国内，无论纵向深挖还是横向拓展，有更宽松的成长大环境，这为狮桥这类综合生态布局的企业，提供了从0到1的成长土壤。

三、布局物流自动驾驶，物流企业正在下一盘什么棋？

除了生态的搭建，全产业的数据打通和整合，智慧物流的发展最终还是要靠技术的突破，以及由技术带来的大数据反哺，这其中物流自动驾驶又成为关键一环，这也是众多电商巨头和物流企业纷纷加码自动驾驶的原因。

比如最近刚进行JDY-800“京鸿”货运型固定翼无人机载货检飞的京东，其无人配送小车也已经多次曝光。此外还有苏宁物流也推出过无人配送小车“卧龙一号”和无人重卡“兴龙一号”，阿里菜鸟的末端配送也无人车“小G”在不断迭代。

而除了狮桥和百度一起成立“DeepWay”自动驾驶货车领域技术平台公司外。在物流行业其它玩家也动作频频，如满帮投资了自动驾驶研发公司智加科技，按满帮规划，未来自动驾驶车辆要占到1/3，并且还要自己组建自动驾驶重卡车队亲自运营，可见自动驾驶的重要性。

背后逻辑也不难理解，一方面自动驾驶技术应用在商用卡车上之后，将大大提升整个车、路数据的收集和整合，能提供进行更加精细化的管理，反哺智慧物流发展。据相关数据显示，自动驾驶或可为运营商带来5%—10%降本和效率的提升。

另一方面，通过自动驾驶辅助货车司机，也将减轻工作强度，减少卡车人力成本支持，降低安全事故。据有关调查数据显示，2019年我国每百万公里事故数为3.7起。而美国早在2014年，就将公路货运每百万公里事故数已经降到0.1起左右，自动驾驶无疑会改善这一情况。

但自动驾驶商用卡车要进行大范围普及，也非一件易事，除了国家新基建日渐完善和政策支持，还需要有两大支撑。一是技术需要大量场景落地来验证；二是耗资不菲的自动驾驶卡车，对以个体运力为主的中国货车司机，也需要金融支持来助推。

百度ApolloX在选择首家合作伙伴时，也有这方面考虑。其和狮桥物流的合作，就在于通过双方优势互补，在车、路、运三方面进行协同，能够加速商业落地和普及。

总的来看，投资人和企业纷纷扎堆智慧物流领域，不仅因为智慧物流本身的行业规模巨大，足以产生不少在细分领域的头部企业。还由于以智慧物流为切口为商用车全生命周期提供服务，大大增加了这个行业的想象空间。而随着物流自动驾驶的商业落地普及，率先完成相关布局的企业，也将是最早收获智慧物流质变果实的“尝鲜者”。

*本文图片均来源于网络

文章来源：微信公众号“智能相对论”（ID:aixdlun）

作者：陈壹