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，國家和地方層面密集發(fā)布無人駕駛汽車路測新規(guī)及路測實施細則，國內(nèi)多個城市也陸續(xù)發(fā)放自動駕駛的開放道路測試牌照；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)為物流貨運行業(yè)具備無人駕駛技術(shù)發(fā)展的商業(yè)動因，無人駕駛或最先在物流領(lǐng)域大規(guī)模商用和普及。從2B的物流運輸業(yè)開始，隨后才會蔓延到2C的消費者領(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)用場景和更大范圍的測算環(huán)境，從而導(dǎo)致投資人不能通過商業(yè)化數(shù)據(jù)測算技術(shù)對效率的提升效果及投資模型，進而被限制的科學(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。

　　01

　　物流是無人駕駛的最可能首先商業(yè)化落地的應(yīng)用場景

　　從商業(yè)模式的角度看，無人駕駛汽車在市場中以“賣產(chǎn)品”或“賣服務(wù)”兩種形式出現(xiàn)，具體可以細分為B2C、B2B2B、B2B2C三種運營模式：

　　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端個人消費者作為私人車輛；

　　B2B模式：對于“賣服務(wù)”的場景，將會在中間的B端出現(xiàn)無人駕駛車輛運營服務(wù)提供商，針對C端消費者，它們將提供無人駕駛車輛，在通勤時間可以作為公共交通“最前一公里”和“最后一公里”的補充；面對B端客戶，在一些路線相對固定的場景，諸如物流企業(yè)貨車在高速路段。

　　從整個商業(yè)模式的分析看，本文對未來無人駕駛賽道的玩家分類的『1+2+1&4』格局觀點：隨著技術(shù)成熟，必然出現(xiàn)“資產(chǎn)持有-數(shù)據(jù)運營-操作調(diào)度”的三層分化， “資產(chǎn)持有”層大概率出現(xiàn)“主機廠三足鼎立”或“類似普洛斯在物流地產(chǎn)的統(tǒng)治”競爭格局。

　　“數(shù)據(jù)運營”層獨角獸最有可能出現(xiàn)擁有“云+算法+豐富應(yīng)用場景”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”競爭格局。

　　從Ipsos《公眾對未來無人駕駛汽車的民意調(diào)查》報告的結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)幾個結(jié)論：    （1）中國民眾對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)儆诘谝惶蓐牐环矫嬲f明民眾對國內(nèi)企業(yè)在科技方面的投入較為認(rèn)可。    （2）中國與全球在指標(biāo)排序上，唯一的不同在“效率”上，強烈地表達了對技術(shù)驅(qū)動效率的訴求，很大程度源于國內(nèi)擁堵的交通狀況。    （3）“效率、安全、成本”三個方面是目前公眾最不信任的三個領(lǐng)域，而在上面分析的無人駕駛?cè)笊虡I(yè)模式中，以物流對這三個指標(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)用場景。    進而，本文也將圍繞著“效率、安全、成本”三個指標(biāo)剖析無人駕駛在物流行業(yè)的應(yīng)用。

　　02

　　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”三大運輸環(huán)節(jié)，從場景復(fù)雜度和車輛行駛速度兩個維度觀察：干線運輸場景復(fù)雜度低但行駛速度相對較快，支線運輸復(fù)雜度和速度都相對居中，末端配送則場景復(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場景的落地應(yīng)用的核心關(guān)注點：干線運輸最重視安全、支線運輸最擔(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)用場景和更大范圍的測算環(huán)境，從而導(dǎo)致投資人不能通過商業(yè)化數(shù)據(jù)測算技術(shù)對效率的提升效果及投資模型，進而被限制的科學(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，而這個階段的大部分嘗試無疑都將以失敗告終，在這個不斷試錯的基礎(chǔ)之上，才有可能實現(xiàn)下一階段的突破，而這個試錯的過程可能并不會很短，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、安全是干線運輸成為無人駕駛物流應(yīng)用最佳落地場景的核心要素

　　目前全國有約700萬輛貨車運營全國干線運輸業(yè)務(wù)，占全國總載貨汽車擁有量的27.6%。根據(jù)國家統(tǒng)計局和公安部交通管理局的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示：

　　（1）2018年，全國共發(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)測到的數(shù)據(jù)顯示：每天每名司機長時間眼睛閉上的時間超過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)避這些非常危險的駕駛行為，尤其是在干線運輸這樣枯燥且危險的場景。

　　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

　　雖然無人駕駛技術(shù)給大眾描繪了一副智慧出現(xiàn)的未來藍圖，但其安全性、可靠性依然存疑，具體技術(shù)水平需要達到什么樣的水平，才能得到各個國家的認(rèn)可。而不同國家之間對無人駕駛技術(shù)的態(tài)度不一、政策上的不確定性，也會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)制定實施的不確定性，所需要耗費時間的不確定性，都會阻礙無人駕駛技術(shù)的普及，同時一次無人駕駛意外的發(fā)生，就可能阻擋，甚至冷凍一項新興技術(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。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，是對政策制定者智慧的重要考驗，一定程度上也是影響新技術(shù)及相關(guān)企業(yè)命運的重要因素。

　　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，在目前貨車司機違規(guī)的情況下（每天行駛18個小時），可能超過司機工資及事故成本降低所節(jié)省的費用。雖然消除司機成本是物流企業(yè)盈利的關(guān)鍵，但無人車輛的造價即使降低到市場水平，能夠壓縮的單公里成本空間很少，僅有17%。測算模型如下：

　　5、物流企業(yè)運輸大部分成本依舊來源于折舊、路橋費、油費等部分

　　但無人駕駛技術(shù)有可能大幅降低負外部性成本。例如：每增加一名司機就加劇了所有其他司機面對的擁堵程度，也提高了另一名司機的事故發(fā)生機率，這種外部性的成本大約為每公里0.56元。假設(shè)一名司機行駛了1萬公里，除自己承擔(dān)的那部分費用以外，還會給別人帶來5600元的成本。

　　03

　　趨勢及建議

　　（1）鐵路總公司具有標(biāo)準(zhǔn)化、網(wǎng)絡(luò)化、高信譽、大容量、全天候、低價格、高保障、低碳環(huán)保等獨特優(yōu)勢，目前限于貨運清算和分配方面激勵性不足，以及難以控制公路貨運企業(yè)實現(xiàn)“門到門”體系，一旦實現(xiàn)無人駕駛，鐵總將很容易通過“無人化支線接取送達網(wǎng)絡(luò)”實現(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、長沙、廣州和重慶成為無人駕駛測試重點路段。東部地區(qū)由于人工成本壓力，支線運輸很可能會成為無人駕駛的突破環(huán)節(jié)，但要選擇西南等偏遠地區(qū)進行技術(shù)測試與快速迭代。

　　雖然干線場景適合無人駕駛快速落地，但長遠看仍無法取代鐵路的干線優(yōu)勢，東部地區(qū)的支線運輸會成為無人駕駛的突破環(huán)節(jié)（有人工成本壓力），但要選擇偏遠地區(qū)進行技術(shù)測試與快速迭代，只有技術(shù)的成熟才能反過來倒逼法律與政策的改變，但要意識到被技術(shù)替代從而釋出的司機群體的就業(yè)保障是核心問題。