隨著5G應(yīng)用落地,無人駕駛在通信技術(shù)上的一大阻礙逐漸消失,而無人駕駛的曙光則漸行漸近。一方面,國(guó)家和地方層面密集發(fā)布無人駕駛汽車路測(cè)新規(guī)及路測(cè)實(shí)施細(xì)則,國(guó)內(nèi)多個(gè)城市也陸續(xù)發(fā)放自動(dòng)駕駛的開放道路測(cè)試牌照;另一方面,包括BAT在內(nèi)的各路資本加快布局無人物流,其中不少企業(yè)正力推無人駕駛在物流卡車領(lǐng)域的運(yùn)用。
本人與很多專家和業(yè)內(nèi)人士交流,他們都認(rèn)為物流貨運(yùn)行業(yè)具備無人駕駛技術(shù)發(fā)展的商業(yè)動(dòng)因,無人駕駛或最先在物流領(lǐng)域大規(guī)模商用和普及。從2B的物流運(yùn)輸業(yè)開始,隨后才會(huì)蔓延到2C的消費(fèi)者領(lǐng)域。
但研究發(fā)現(xiàn)“法律、商業(yè)、科技”之間一環(huán)套一環(huán)的“死循環(huán)”塑造了目前無人駕駛在物流行業(yè)落地的“不可能三角”:嚴(yán)格的法律管制不能為無人駕駛的商業(yè)化提供應(yīng)用場(chǎng)景和更大范圍的測(cè)算環(huán)境,從而導(dǎo)致投資人不能通過商業(yè)化數(shù)據(jù)測(cè)算技術(shù)對(duì)效率的提升效果及投資模型,進(jìn)而被限制的科學(xué)技術(shù)發(fā)展緩慢,現(xiàn)有水平很難滿足法律及監(jiān)管部門對(duì)于安全行駛的要求。所以,本文也將圍繞“效率、安全、成本”這三個(gè)指標(biāo)剖析無人駕駛在物流行業(yè)的應(yīng)用,試圖從商業(yè)角度找到破解不可能三角的突破口。
■ 以下為目錄:
第一部分 從商業(yè)模式看為什么『物流』是無人駕駛的最可能首先商業(yè)化落地的應(yīng)用場(chǎng)景
第二部分 無人駕駛在『物流行業(yè)』商業(yè)化突破“不可能三角”的關(guān)鍵在于“法律、商業(yè)、科技”制約平衡的瓦解
1、無人駕駛技術(shù)作為一項(xiàng)新興不久的高新科技,整體的底層支撐目前還并不完善
2、安全是干線運(yùn)輸成為無人駕駛物流應(yīng)用最佳落地場(chǎng)景的核心要素
3、技術(shù)上的突破,現(xiàn)階段無法改變駕駛行為是涉及公共安全、社會(huì)規(guī)則甚至社會(huì)倫理的復(fù)雜行為的事實(shí)
4、從優(yōu)化成本的角度給物流企業(yè)帶來價(jià)值看,無人駕駛技術(shù)提升效率帶來的成本壓縮空間僅有17%
5、中國(guó)人力成本仍然偏低,物流企業(yè)運(yùn)輸大部分成本依舊來源于折舊、路橋費(fèi)、油費(fèi)等部分
第三部分 趨勢(shì)及建議
■ 以下為正文:
/ 第一部分 /『物流』是無人駕駛的最可能首先商業(yè)化落地的應(yīng)用場(chǎng)景
從商業(yè)模式的角度看,無人駕駛汽車在市場(chǎng)中以“賣產(chǎn)品”或“賣服務(wù)”兩種形式出現(xiàn),具體可以細(xì)分為B2C、B2B2B、B2B2C三種運(yùn)營(yíng)模式:
(1)B2C模式:與現(xiàn)有汽車“賣產(chǎn)品”模式相同,以產(chǎn)品形式直接售賣給C端個(gè)人消費(fèi)者作為私人車輛;
(2)B2B模式:對(duì)于“賣服務(wù)”的場(chǎng)景,將會(huì)在中間的B端出現(xiàn)無人駕駛車輛運(yùn)營(yíng)服務(wù)提供商,針對(duì)C端消費(fèi)者,它們將提供無人駕駛車輛,在通勤時(shí)間可以作為公共交通“最前一公里”和“最后一公里”的補(bǔ)充;面對(duì)B端客戶,在一些路線相對(duì)固定的場(chǎng)景,諸如物流企業(yè)貨車在高速路段。
從整個(gè)商業(yè)模式的分析看,本文對(duì)未來無人駕駛賽道的玩家分類的『1+2+1&4』格局觀點(diǎn):隨著技術(shù)成熟,必然出現(xiàn)“資產(chǎn)持有-數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)-操作調(diào)度”的三層分化, “資產(chǎn)持有”層大概率出現(xiàn)“主機(jī)廠三足鼎立”或“類似普洛斯在物流地產(chǎn)的統(tǒng)治”競(jìng)爭(zhēng)格局;“數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)”層獨(dú)角獸最有可能出現(xiàn)擁有“云+算法+豐富應(yīng)用場(chǎng)景”的公司,比如“騰訊+滴滴”在B2B2C領(lǐng)域、阿里菜鳥在B2B2B,“操作調(diào)度”層可能進(jìn)一步分化成“統(tǒng)一干線+特色末端(快遞、大件、特殊件、工業(yè)品)”的“1+4”競(jìng)爭(zhēng)格局。
從Ipsos《公眾對(duì)未來無人駕駛汽車的民意調(diào)查》報(bào)告的結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)幾個(gè)結(jié)論:
(1)中國(guó)民眾對(duì)于無人駕駛汽車的信任程度明顯高于全球平均水平(基本都超過10%),這說明一方面這些年國(guó)內(nèi)企業(yè)在無人駕駛領(lǐng)域的發(fā)展在全球?qū)儆诘谝惶蓐?duì),一方面說明民眾對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)在科技方面的投入較為認(rèn)可。
(2)中國(guó)與全球在指標(biāo)排序上,唯一的不同在“效率”上,強(qiáng)烈地表達(dá)了對(duì)技術(shù)驅(qū)動(dòng)效率的訴求,很大程度源于國(guó)內(nèi)擁堵的交通狀況。
(3)“效率、安全、成本”三個(gè)方面是目前公眾最不信任的三個(gè)領(lǐng)域,而在上面分析的無人駕駛?cè)笊虡I(yè)模式中,以物流對(duì)這三個(gè)指標(biāo)最不敏感,所以物流是無人駕駛最可能首先商業(yè)化落地的應(yīng)用場(chǎng)景。
進(jìn)而,本文也將圍繞著“效率、安全、成本”三個(gè)指標(biāo)剖析無人駕駛在物流行業(yè)的應(yīng)用。
/ 第二部分 /無人駕駛在『物流行業(yè)』商業(yè)化突破“不可能三角”的關(guān)鍵
在于“法律、商業(yè)、科技”制約平衡的瓦解
物流業(yè)主要分為“干-支-配”三大運(yùn)輸環(huán)節(jié),從場(chǎng)景復(fù)雜度和車輛行駛速度兩個(gè)維度觀察:干線運(yùn)輸場(chǎng)景復(fù)雜度低但行駛速度相對(duì)較快,支線運(yùn)輸復(fù)雜度和速度都相對(duì)居中,末端配送則場(chǎng)景復(fù)雜度高但行駛速度較慢。這些從本質(zhì)上決定了無人駕駛在三個(gè)場(chǎng)景的落地應(yīng)用的核心關(guān)注點(diǎn):干線運(yùn)輸最重視安全、支線運(yùn)輸最擔(dān)心成本、末端配送最關(guān)切效率。
“法律、商業(yè)、科技”之間一環(huán)套一環(huán)的“死循環(huán)”塑造了目前無人駕駛在物流行業(yè)落地的“不可能三角”:嚴(yán)格的法律管制不能為無人駕駛的商業(yè)化提供應(yīng)用場(chǎng)景和更大范圍的測(cè)算環(huán)境,從而導(dǎo)致投資人不能通過商業(yè)化數(shù)據(jù)測(cè)算技術(shù)對(duì)效率的提升效果及投資模型,進(jìn)而被限制的科學(xué)技術(shù)發(fā)展緩慢,現(xiàn)有水平很難滿足法律及監(jiān)管部門對(duì)于安全行駛的要求。
1、無人駕駛技術(shù)整體的底層支撐目前還并不完善
目前國(guó)內(nèi)外大多數(shù)研發(fā)無人駕駛技術(shù)的企業(yè)中,絕大部分還處在摸索嘗試的過程中,而這個(gè)階段的大部分嘗試無疑都將以失敗告終,在這個(gè)不斷試錯(cuò)的基礎(chǔ)之上,才有可能實(shí)現(xiàn)下一階段的突破,而這個(gè)試錯(cuò)的過程可能并不會(huì)很短,投入之大也非常人可以承受。
無人駕駛沿著兩橫三縱的技術(shù)架構(gòu),逐步實(shí)現(xiàn)成熟的智能化和網(wǎng)聯(lián)化:
(1)2016年-2018年主要是三大傳感器的融合使用;
(2)2017年-2019年主要是高精度地圖的成熟;
(3)2019年-2022年是車載通訊模塊、互聯(lián)網(wǎng)終端、通信服務(wù)的成熟;
(4)2022年-2025年主要是決策芯片和算法的成熟。
2、安全是干線運(yùn)輸成為無人駕駛物流應(yīng)用最佳落地場(chǎng)景的核心要素
目前全國(guó)有約700萬輛貨車運(yùn)營(yíng)全國(guó)干線運(yùn)輸業(yè)務(wù),占全國(guó)總載貨汽車擁有量的27.6%。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和公安部交通管理局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示:(1)2018年,全國(guó)共發(fā)生貨車責(zé)任道路交通事故5.09萬起,造成2.23萬人死亡和4.7萬人受傷,分別占汽車責(zé)任事故總量的30.5%、48.23%和27.81%。(2)貨車發(fā)生的事故率和死亡率高出整體水平一倍,貨車的生產(chǎn)安全成了監(jiān)管部門最關(guān)切的地方。
貨車司機(jī)的疲勞駕駛和超速駕駛是交通事故發(fā)生的主因。通過G7監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)顯示:每天每名司機(jī)長(zhǎng)時(shí)間眼睛閉上的時(shí)間超過18.2次;在駕駛過程中,出現(xiàn)注意力分散的次數(shù)平均一天有7次;打哈欠平均每天是2.2次;頻繁低頭的情況是每天0.2次。而無人駕駛可以很好地規(guī)避這些非常危險(xiǎn)的駕駛行為,尤其是在干線運(yùn)輸這樣枯燥且危險(xiǎn)的場(chǎng)景。
3、技術(shù)突破現(xiàn)階段無法改變駕駛行為是涉及公共安全等復(fù)雜行為的事實(shí)
雖然無人駕駛技術(shù)給大眾描繪了一副智慧出現(xiàn)的未來藍(lán)圖,但其安全性、可靠性依然存疑,具體技術(shù)水平需要達(dá)到什么樣的水平,才能得到各個(gè)國(guó)家的認(rèn)可。而不同國(guó)家之間對(duì)無人駕駛技術(shù)的態(tài)度不一、政策上的不確定性,也會(huì)在很大程度上影響無人駕駛技術(shù)的發(fā)展方向。具體政策法規(guī)制定實(shí)施的不確定性,所需要耗費(fèi)時(shí)間的不確定性,都會(huì)阻礙無人駕駛技術(shù)的普及,同時(shí)一次無人駕駛意外的發(fā)生,就可能阻擋,甚至冷凍一項(xiàng)新興技術(shù)。
但新事物并非“洪水猛獸”,無人駕駛更加廣泛和深入地影響普通人的生活已經(jīng)成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。所以,法律在無人駕駛新技術(shù)大潮中如何發(fā)揮規(guī)范指引作用,平衡新技術(shù)與公共安全的關(guān)系,是對(duì)政策制定者智慧的重要考驗(yàn),一定程度上也是影響新技術(shù)及相關(guān)企業(yè)命運(yùn)的重要因素。
4、無人駕駛技術(shù)提升效率帶來的成本壓縮空間僅有17%
目前無人駕駛汽車單車成本仍然較高,在目前貨車司機(jī)違規(guī)的情況下(每天行駛18個(gè)小時(shí)),可能超過司機(jī)工資及事故成本降低所節(jié)省的費(fèi)用。雖然消除司機(jī)成本是物流企業(yè)盈利的關(guān)鍵,但無人車輛的造價(jià)即使降低到市場(chǎng)水平,能夠壓縮的單公里成本空間很少,僅有17%。測(cè)算模型如下:
5、物流企業(yè)運(yùn)輸大部分成本依舊來源于折舊、路橋費(fèi)、油費(fèi)等部分
但無人駕駛技術(shù)有可能大幅降低負(fù)外部性成本。例如:每增加一名司機(jī)就加劇了所有其他司機(jī)面對(duì)的擁堵程度,也提高了另一名司機(jī)的事故發(fā)生機(jī)率,這種外部性的成本大約為每公里0.56元。假設(shè)一名司機(jī)行駛了1萬公里,除自己承擔(dān)的那部分費(fèi)用以外,還會(huì)給別人帶來5600元的成本。
/ 第三部分 /趨勢(shì)及建議
(1)鐵路總公司具有標(biāo)準(zhǔn)化、網(wǎng)絡(luò)化、高信譽(yù)、大容量、全天候、低價(jià)格、高保障、低碳環(huán)保等獨(dú)特優(yōu)勢(shì),目前限于貨運(yùn)清算和分配方面激勵(lì)性不足,以及難以控制公路貨運(yùn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)“門到門”體系,一旦實(shí)現(xiàn)無人駕駛,鐵總將很容易通過“無人化支線接取送達(dá)網(wǎng)絡(luò)”實(shí)現(xiàn)干線網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)最大化。
(2)從目前公布的無人駕駛測(cè)試路段的城市分布看,多集中于沿海和東南部地區(qū),北京、長(zhǎng)沙、廣州和重慶成為無人駕駛測(cè)試重點(diǎn)路段。東部地區(qū)由于人工成本壓力,支線運(yùn)輸很可能會(huì)成為無人駕駛的突破環(huán)節(jié),但要選擇西南等偏遠(yuǎn)地區(qū)進(jìn)行技術(shù)測(cè)試與快速迭代。
趨勢(shì)及建議:雖然干線場(chǎng)景適合無人駕駛快速落地,但長(zhǎng)遠(yuǎn)看仍無法取代鐵路的干線優(yōu)勢(shì),東部地區(qū)的支線運(yùn)輸會(huì)成為無人駕駛的突破環(huán)節(jié)(有人工成本壓力),但要選擇偏遠(yuǎn)地區(qū)進(jìn)行技術(shù)測(cè)試與快速迭代,只有技術(shù)的成熟才能反過來倒逼法律與政策的改變,但要意識(shí)到被技術(shù)替代從而釋出的司機(jī)群體的就業(yè)保障是核心問題。
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