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2021.10.31
引言：
到底什么类型的自动驾驶已经落地呢？商用车的自动驾驶路径追求“一步到位”的高级别L4-5解决方案，“场景为王”已初现端倪。业内普遍认为自动驾驶应用的难度排序为：封闭载物<封闭载人<开放载物<开放载人。由此衍生出四大场景：
1）自动驾驶出租车Robotaxi；
2）自动驾驶货运卡车Robotruck；
3）半封闭场景微循环或固定路线；
和4）最后一公里物流配送。我们认为，较低速的封闭场景微循环和最后一公里派送已经商业落地了，而较高速的自动驾驶货运卡车技术亦渐见成熟，但Robotaxi的实现难度则依然较高。
我们认为，当前在人力成本较高的欧美国家，上述四类自动驾驶商用车降本增效的意义相对而言更为凸显。而在中国，鉴于目前人力成本在整体运营中的占比还不算最高，因此自动驾驶商用车的经济效益不算明显。比如说在长途物流中成本比例最高的还是路桥费和燃料，而在“最后一公里”配送场景中，无人小车的效率也常难敌快递员。但长期来看，随着国内人力成本的不断提升，及自动驾驶硬件成本的不断下降，自动驾驶商用车在中国的价值将得到更多释放。
1、
自动驾驶商用车路径明显，“场景为王”已现端倪
相对封闭场景下定制化路线的微循环自动驾驶接驳车和物流车，商用场景包括，机场、厂区、矿山、港口、园区和学校等，代表公司有EasyMile、驭势科技、百度等。
从安全及技术实现角度看，其低速及具备专道专用等场景相对简单也较成熟，落地更快。从经济效益看，无人物流车能提升一定的运输效率和节省人力成本，但能否“去安全员化”是实现降本的关键。
对于资金不算雄厚的初创公司来说，想要加速布局就需依赖其商业拓展能力和先入优势。驭势科技所聚焦的机场和厂区场景主要负责的是行李和货物的运送工作，而矿山和港口的无人驾驶车主要为重型牵引车和重型卡车，载重要求多在几十到上百吨。
我们认为，以科技巨头或汽车产业链头部玩家的雄厚资本和科技力量，或也会对定制化路径的业务虎视眈眈。但像驭势这类初创企业胜在对垂直场景的商业化理解和与下游客户的适配深度绑定。
“最后一公里”无人派送车主要面向快递、外卖、闪送等场景，实现无人化的末端配送。中外代表初创公司包括Nuro.ai、行深智能、新石器等，以及包括各大物流、电商和外卖巨头，例如亚马逊、菜鸟、京东、苏宁及美团等。从安全角度看，无人派送车速度较低和非载人，路径一般相对简单，远较Robotaxi的市区及卡车的高速公路场景安全。我们认为目前主要的瓶颈还在于成本。
我们预计激光雷达、线控底盘及计算平台等逐步量产化后，无人配送车的成本将从现在的17万元降至7万元以下，平均每单无人配送车成本将低至0.2元，对比目前快递及外卖每单成本约2-5元。
另外，虽然该场景为低速，技术难度相对简单，但因涉及到多地形适应、包裹保护和投递、行人路权等多方面因素，可能在发达国家人口密度较低的成熟社区内较容易实现。疫情当下的无接触配送环节，比如酒店、医院等环境，也催生了对无人派送的需求。
在高速公路上长途行驶的无人货运卡车Robotruck是MITTechReview2017年全球十大新兴科技趋势之一。从货运成本、司机短缺、以及技术实现的角度出发，都被认为能较快落地。在美国的公路物流运输成本中，约40%为人力成本，另外约25%为燃料成本。
无人驾驶卡车能节省大部分的人力成本和小部分燃料成本，即使算上无人驾驶系统的成本，预计无人驾驶也能为干线物流带来总成本约25%的节省，而卡车货运量占到美国本土总货运量的70%。美国卡车运输协会预计到2028年司机缺口将上升至16万人。图森未来（TSP.US）作为该领域的知名独角兽，中美两地联合研发，连同Navistar开发L4级自动驾驶卡车，并预计2024年实现量产。
其他国内外车企包括Volvo、Daimler等都在研发相应技术。技术演进从“车辆编队”(Platooning)的过渡形式开始，但目前比如说Waymo与合作伙伴包括FCA、Peterbilt等车企，在基于Robotaxi系统的基础上嫁接到卡车上并改良传感器配置。国内其他玩家包括，智加和嬴彻等。
从Waymo在2018年的试运营开始，到今年国内多个Robotaxi试运营项目落地，行业已进入车队规模和测试里程的比拼。虽然欧美公司技术积累较深，商业探索较早，但中国政府较为积极开放的态度也是国内Robotaxi落地测试与运营迅速发展的催化剂。
Waymo的无人驾驶出租车服务在美国凤凰城上线近三年，2019年底已完成10万次乘客接送，月活跃乘客达1500人，并自疫情后的2020年10月在凤凰城50万平方公里的区域对公众开放，提供无安全员的全自动驾驶服务。而百度是当前国内无人驾驶市场相对领先的“头号玩家”。截至2020年底，百度测试里程超700万公里，获批190张自动驾驶路测牌照，载人测试牌照超120张。国内其他玩家包括，文远、小马、元戎、滴滴等。
1.2半封闭或限定场景技术比较成熟，已经落地
半封闭或限定场景的自动驾驶接驳车/物流车，主要包括矿区、港口、厂区、园区及机场五大场景。整体来说，封闭环境的自动驾驶技术目前已比较成熟。从安全角度看，自动驾驶接驳车/物流车一般速度较低，并具备专道专用及路径单一等特点，相较于Robotaxi及卡车在市区和高速公路行驶更为安全。但在学校和园区的路上行人和矿山里坑洼不平的路况也会增加难度。
1.3自动驾驶商用车的经济效益
1.4“去安全员”是无人接驳车/物流车降本增效的关键
近年，传统物流车/接驳车的用人成本大幅提升，年轻人不愿意干低端、单调、重复的工作，管理成本随之上升。从经济效益出发，我们认为无人接驳车/物流车能一定程度提升运力与效率，而能否“去安全员”是实现降本增效的关键。
无人接驳车/无人公交：我们参考新加坡公共交通研究平台TUMCREATE于2019年初发布的论文EconomicAssessmentofAutonomousElectricMicrotransitVehicles。报告中指出，至2030年，人力费用将占据传统巴士（30人）约70-75%的成本，而利用自动驾驶技术可大幅省去这一部分费用。
无人物流车：西井科技表示中国许多港口的人工成本占到了整体成本的70%，其无人驾驶集卡Q-Truck每年可为港区客户节省约40万元的人力成本及约10万元的燃油费及车辆维护费。另外由于机场、矿区、港口等场景的工作环境恶劣、危险系数高，司机短缺的问题也日益严重。
1.5最后一公里：典型无人配送场景
最后一公里无人配送车主要面向各种物流，如快递、外卖、闪送等场景，是物流巨头的必争之地。自动驾驶技术应用于无人配送车，可从分拣中心或商户配送至客户楼下，实现无人化的末端配送，节约人力成本。
中外各大物流及外卖巨头，如亚马逊、菜鸟、京东、苏宁及美团等纷纷加入战团，而代表初创公司也包括Nuro.ai、Starship、AutoX、行深智能及新石器等。
1.6最后一公里主要瓶颈仍在于效率
很多研发无人配送技术的企业已经进入了小批量生产阶段，而头部企业在全国甚至国外已经部署了大量无人车进行测试。
安全角度：无人配送车具备速度较低、非载人，路径相对简单等特点，远较Robotaxi及自动驾驶卡车的高速复杂场景安全。
成本角度：长期来看，无人配送车硬件成本长期将不断下降，而人力成本将不断上升，无人配送车的价值将逐渐释放。我们预计激光雷达、线控底盘、以及计算平台等逐步国产化及量产后，无人配送车的成本将会从现在的17万元降低至7万元以内。根据36Kr的市场调研，截至2019年，中国日均所需快递员数量达174万人，理想情况下，一辆无人配送车至少可替代两位配送人员的工作量（100单/天），意味着国内市场所需求的无人配送车达到87万辆。
按照配送人员平均月薪6200元计算，全年可替代快递行业劳动力成本为1294亿元。当前无人配送车成本约17万元，按无人配送车每天200单，寿命5年计算，平均每单无人配送车成本约为0.47元/单（未考虑能源及维修费用）。未来我们认为无人配送车的成本可降至7万元以内，对应的每单配送成本在0.2元左右，对比目前快递及外卖每单提成约2-5元不等。
我们认为，在中国市场，短期来看，“最后一公里”无人配送车的效率仍难敌快递员。但长期来看，随着国内人力成本不断提升，无人配送车的价值将得到更多释放。在中国高线城市，楼房以高层建筑为主。目前小件快递的人工运送流程已高度标准化，即使无人车与快递员同时到达，无人车也难以送货上楼或将快件放至快递柜，在效率层面落后于快递员。而在强调及时性的外卖场景中，无人配送车效率方面的瓶颈更为明显。因此我们也可以看到，目前无人配送车仍集中于办公园区、厂区、校园等集中管理的场景进行落地。
我们也认为，当前无人小车在欧美国家的价值更为凸显，主要有两大原因：1）欧美国家人力成本更高，无人配送车的经济价值更大；2）欧美国家人口密度低，低层建筑多，更适于无人配送车的工作。
2、
“全场景野心”能否实现？
驭势科技的全场景野心横跨乘用车与商用车，涵盖L2到L4全系列，从载物到载人，从低速到高速，从封闭到开放场景。目前，驭势科技聚焦L4级别“最初三公里”的无人物流车，集中于机场和厂区进行商业落地，实现“去安全员”运营，已取得一定成绩，商业化前景越见清晰。
但驭势的野心不止于此，公司希望将现有场景进行可规模化复制，并计划在载物之外，积极发展载人业务，其“全场景”战略版图中还覆盖了难度更高、速度更快的微公交、乘用车、Robotaxi等更多领域。
目前，驭势科技将业务重心放在无人物流的“最初三公里”环节，主要落地场景集中在机场和厂区。我们认为，此类半封闭式场景运行相对低速并且可预测性高，适合在发展初期快速打开市场，并进行商业化落地。目前，驭势已在香港国际机场、上汽通用五菱厂区等项目中实现“去安全员”运营。
我们认为，驭势在垂直细分领域中拥有先发优势，其领先地位为公司未来进入开放式场景奠定基石。载物之外，驭势也在积极发展载人业务，通过与主机厂结盟的方式进军无人公交、Robotaxi、乘用车智能驾驶等市场，并皆有所进展。
我们认为，驭势科技“全场景”的核心竞争力在于其打造的π形架构：在一套技术栈UDriveOS(OneStack)下，商用车场景采用U-Drive全栈智能驾驶平台，乘用车场景开发UPilot中高端智能驾驶解决方案。通过不断重复现有技术，驭势科技得以降低不同业务场景间的迁移成本，触达无人物流、个人出行和公共出行三大场景。
驭势科技计划用同一套技术栈，在提供载物服务的同时也解决载人问题，并从半封闭式走向开放式场景。我们认为，同一套技术栈下，驭势正在自动驾驶这场马拉松中逐步形成“造血-进化”的良性循环：商用车场景产生现金流，确保驭势不断跑下去；乘用车场景产生数据，给予驭势更多获胜的筹码，实现闭环。
但值得注意的是，无人驾驶载人场景对于技术和安全的要求对比载物场景不可同日而语。业内普遍认为无人驾驶应用的难度排序为：封闭载物<封闭载人<开放载物<开放载人。驭势科技2017年曾在白云机场开展载人自动驾驶车的试运营，但最后选择了先从无人物流车开始打开市场。公司未来计划逐渐从半封闭式向开放式场景进行拓展，但场景的不可预测性和cornercases数量将大幅提高，对传感器和算法的要求也将更高。
另外，我们也认为一些财雄势大的互联网巨头或汽车产业链巨头，对于驭势科技的业务或也虎视眈眈。以驭势科技为代表的初创企业，在发展初期通常会选择在特定的垂直细分场景发力，从而快速抢占市场。
但在面对互联网巨头或产业链里具备经验的玩家，凭借他们雄厚的资本和科技力量，或会在原来的L4&L5全场景自动驾驶基础上切入来挑战。但像驭势这类初创企业胜在对垂直场景的商业化理解和与下游客户的适配深度绑定。另外，当驭势科技逐渐拓展业务，步入无人小巴、Robotaxi等更大的市场时，也需要跟这些竞争对手正面交锋。
略注资。我们认为，博世作为领先Tier1供应商，将带来技术和行业的前瞻看法，并将协助驭势进行海外市场的开拓。
而国开制造业转型升级基金经国务院批复，财政部、国开金融等共同出资设立，意味着驭势科技将获得国家层面的资金及资源支持，成为中国汽车产业转型升级中的重要参与者。在乘用车和Robotaxi领域，驭势则希望借力资源丰富的主机厂，更快更高效地进行载人场景的落地上量，并实现数据和算法的内循环。
我们认为，在自动驾驶这场马拉松中，驭势正在逐步形成“造血-进化”的良性循环：商用车场景产生现金流、提升算法，确保驭势不断跑下去；乘用车场景产生数据，给予驭势更多获胜的筹码，实现闭环。
驭势科技的全场景野心横跨乘用车与商用车，涉及L2+到L4全系列，从载物到载人，从低速到高速，从封闭到开放场景，在无人物流、无人公交、乘用车自动驾驶、Robotaxi等各场景都有所涉猎。
现阶段，驭势科技的业务发展重点为机场、厂区场景的无人物流，并计划于2023年开始走向国际。另外，驭势科技计划于2024年实现无人公交的规模商业化。基于对产业发展的判断，2025年后驭势的战场将集中于乘用车智能驾驶与Robotaxi。
2.4优势：以“无人物流”为重心，商业化前景明晰
无人驾驶在商用车领域“场景为王”。而驭势科技则抓住L4级别无人物流，尤其是“最初三公里”为业务重心，商业化前景清晰。目前公司在机场和厂区场景的细分领域拥有先发优势。另外，驭势科技从“刚需、规模、盈利”三维度出发，不断寻找更多合适场景进行业务适配和拓展。我们认为驭势科技若能将此类场景可规模化的复制，整体存在较大市场空间。
1）市场端：规模与可复制性；
2）商业模式：是否高频刚需、能否盈利、法规是否允许；
3）技术可行性：技术能否胜任场景、产业链是否成熟、出错成本是否可控。依照这套方法论，驭势将现阶段重点放在“最初三公里”环节，即园区内的物流运输，主要落地场景集中在机场和厂区。
我们认为，“最初三公里”无人物流场景的优势主要体现在：1）工业园区，尤其是机场的工作对安全性要求高，且人力成本不低，对物流无人化存在需求；2）此类半封闭特定场景下，人车行为都相对规范且可预测性高，因此驭势可将多种场景收入数据库中，以确保更快也更安全地进入全自动驾驶。
2.5优势：实现“去安全员”，为客户降本增效
驭势科技通过技术“去安全员”实现完全的无人驾驶，并将其投入规模化商业运营，为客户带来真正的降本增效。我们认为，这在全球范围内都起到了标杆性的示范效应。目前，驭势科技的“去安全员”无人物流服务已在香港国际机场和上汽通用五菱厂区落地，且客户群在迅速扩大中。
海量测试下的数据收集及算法迭代优化，赋予了驭势“去安全员”的底气。驭势科技在浙江嘉善拥有一个占地面积约200亩的大型测试场，覆盖几千种复杂场景，进行7*24小时无间断的测试。
2019年，驭势科技在嘉善测试场完成“去安全员”运营测试，并在年底于香港国际机场和上汽通用五菱厂区启动了无人物流车的常态化运营。目前，驭势的“去安全员”商业运营里程超过70万公里。
硬件和传感器配置方面，据36氪报道，驭势科技在香港机场投放的无人物流车配备了8个摄像头、4个激光雷达和2套差分全球定位系统。香港机场车型采用的激光雷达由Velodyne供应，同时驭势也在积极接触国内激光雷达厂商。另外，驭势自主研发了两款车规级控制器，实现全功能、车规级，可轻量、灵活部署于各式车型。
我们认为，“去安全员”是驭势科技突围而出的关键，也是全自动无人驾驶的关键：1）降本增效。驭势科技表示，其单个标杆项目中，100台无人物流车现在只需要一个远程运维人员，真正实现了“无人”的概念，大幅减少了对人力的需求。据介绍，驭势科技的无人物流车可为五菱宝骏基地内的单条运输线路节省50%以上的人工成本。
2）满足特殊情况下常态化运作需求。“全天候”是机场/厂区场景对于无人驾驶的特殊需求。驭势科技的远程支持能力，可以实现远程监测、开关机、故障诊断等功能。疫情防控、恶劣天气期间，驭势科技的无人物流车由于不需要安全员和工程师在现场提供支援，仍可满足全天候运营需求。
2.6优势：在垂直细分领域走在领先地位，为未来发展奠定基石
我们认为，驭势科技在机场和厂区的半封闭细分领域中拥有先发优势，其领先地位为公司未来进入开放式场景奠定基石。
驭势科技以机场作为商业化破局点，主要是由于机场对出错零容忍，拥有很高的进入壁垒。胜任机场场景后，公司从高到低俯冲其他场景也会更加容易。驭势科技与香港机场自2017年6月第一次接触，同年第4季度正式开始合作。
2018年4月无人驾驶车进入机场，2019年3月第一次进行“去安全员”测试，直到2019年12月底正式开启常态化运行。通过长达2年的磨合、测试和优化，驭势积累了一定的技术壁垒，奠定了其在机场场景的领先地位。由于客户的转换成本较高，我们认为其先发优势明显。
全球机场和厂区场景的无人物流车玩家并不多，我们认为驭势科技的最有力竞争者为半封闭场景自动驾驶运营商EasyMile与Navya。EasyMile与Navya的主要产品皆为无人接驳车，但两家公司在无人物流车场景也皆有涉猎。2018年，Easymile携手全球机场地勤设备龙头TLD推出无人牵引车TractEasy，2019年底与2021年初分别于日本东京成田机场试运行与阿姆斯特丹史基浦机场进试运行。
而Navya通过子公司CharlatteAutonom推出无人驾驶拖车AT135，2019年底在法国图卢兹布拉尼亚克机场进行测试。驭势计划于2023年走向国际。在中国，行深智能于2020年推出奔霄和绝地系列，可用于厂区场景，目前与富士康达成合作，提供无人“智慧物流”整体运转方案。
2.7机会：借力主机厂，合作开发自动驾驶载人市场
载物之外，驭势也在积极发展载人业务，通过与主机厂结盟的方式进军无人公交、Robotaxi、乘用车智能驾驶等市场。
业内普遍认为无人驾驶应用的难度排序为：封闭载物<封闭载人<开放载物<开放载人。我们认为，驭势作为初创企业，借力资源丰富的主机厂，可更快更高效地在载人场景落地上量，并实现数据和算法的内循环。
我们认为，驭势科技未来的战略版图仍需克服以下三点：
1.载人场景对无人驾驶技术的要求要高于载物场景，尤其是对舒适度存在更高的要求。驭势科技2017年曾在白云机场开展无人载人驾驶车的试运营，但最后还是选择先从无人物流车开始打开市场。
2.驭势未来计划逐渐从半封闭式向开放式场景进行拓展，场景的不可预测性和cornercases的数量将大幅提高，对传感器和算法的要求也将更高。
3.科技巨头和汽车产业链巨头们或对公司的业务虎视眈眈。以驭势科技为代表的初创企业，在发展初期通常会选择在特定的垂直细分场景发力，主要是为了绕开传统巨头的商业布局，快速抢占市场。但像驭势这类初创企业胜在对垂直场景的商业化理解和与下游客户的适配深度绑定。另外，当驭势科技逐渐拓展业务，步入无人小巴、Robotaxi等更大的市场时，也需要跟这些竞争对手正面交锋。
2.8机会：打造全栈技术平台，从载货到载人、封闭到开放、低速到高速进化
驭势科技计划从载货到载人、封闭到开放场景、低速到高速进化，公司的战略版图中，除了半封闭场景之外，还包括微公交、乘用车和Robotaxi等难度更高的开放式场景。
我们认为，驭势科技“全场景”的核心竞争力在于其打造的π形架构：在一套技术栈U-DriveOS(OneStack)下，商用车场景与行业生态合作伙伴共同开发U-Drive全栈智能驾驶平台，乘用车场景与OEM深度结盟，开发U-Pilot中高端智能驾驶解决方案。通过不断重复现有技术，驭势科技得以降低不同业务场景间的迁移成本，一步步实现自己的全场景野心。
UDriveOS的核心可总结为“车脑+云脑”。“车脑”即部署在无人驾驶车的驭势自研智能驾驶控制器，配合车身周围的多类传感器，通过感知、定位、规划和控制的AI算法，实现多种复杂环境下的无人驾驶运输作业，可适配多种车型。“云脑”则部署在基础设施或云端，嵌入至机场、工厂、园区等不同业务场景中。
云端智能运营管理平台为无人运营提供系统化的工程管理，实现远程监控、运输任务管理、车辆调度等功能。另外，云端智能大脑也覆盖了大数据采集分析、高精地图、建模与仿真等功能模块。
2.9竞争对手：国外领先半封闭场景自动驾驶运营商EasyMile
2014年EasyMile于法国成立，由机器人软件商RoboSoft和法国超跑厂商Ligier合资成立。2021年4月，EasyMile完成了5500万欧元的B轮融资，累计融资7700万欧元，投资者包括全球领先的私人投资公司SearchlightCapitalPartnersLP、阿尔斯通、Bpifrance和Continental等。
公司生产的EZ10无人驾驶公交车早在2015年即投入使用，目前已经在美国、法国、芬兰、瑞士等30个国家投入使用，累计交付200辆，累计行驶里程超60万公里。
EZ10车长4米，宽1.9米，高2.9米。EZ10采用纯电驱动，可支持最高45公里时速，最长续航可达16小时。EZ10内部没有方向盘、油门、刹车和仪表表等，前后共设置了6个座位，最多可承载12名乘客，内置高精度地图，可按需定制路线。
传感器方面，EZ10使用了8个激光雷达（供应商：Velodyne），分别位于车辆的顶部、四角以及前后。同时在车身两侧和车内，EZ10还安装了摄像头，用于车内乘客监控。另外，EZ10采用了英特尔的CPU与英伟达的GPU。
除了EZ10外，Easymile还与全球机场地勤设备龙头TLD合作，基于TLD的JET-16牵引车，打造无人行李牵引车TractEasy，同样使用Velodyne激光雷达。目前，TractEasy已在法国Sochaux的雪铁龙PSA工厂展开运作，负责仓库和装备线间的货物运输。2019年底，TractEasy于日本东京成田国际机场进行试运行；2021年初，于阿姆斯特丹史基浦机场进行试运行。
2.10竞争对手：全球微循环无人微公交主要玩家
目前，微循环无人微公交场景国内外的引领者分别为百度阿波龙与EasyMile。2018年，百度与金龙客车联合推出阿波龙无人小巴。8月，阿波龙2亮相，集成了Apollo最新一代自研自动驾驶计算平台与传感器系统，进行全面升级。
EasyMile是全球领先的半封闭场景自动驾驶运营商，其无人小巴车型EZ10早在2015年就投入使用，当前已在超30个国家落地超300个项目，总行驶里程超60万公里。除EasyMile外，同样来自法国的Navya也是无人小巴场景的有力竞争者。2020年，Navya的无人接驳车AutonomShuttleEvo正式投入运营，目前在全球10余个国家展开运营，落地项目也已超50个。
值得注意的是，2019年7月，Navya无人接驳车在奥地利维也纳试运行期间曾撞到一位行人，造成轻微擦伤。此后，当地交通局暂停了Navya在维也纳的试运行。作为Navya的主要竞争者，EasyMile也曾于2020年2月在俄亥俄州哥伦布市因紧急煞车发生问题导致一位乘客从座位上摔落，被美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）要求在美国16州暂停营运，直至今年5月才获批重启运营。我们认为这也证明了载人场景相较于载物场景，对自动驾驶安全性提出了更高的要求。
3、
竞争日益激烈，新石器低速无人小车如何突围？
2019年，新石器将其无人小车的业务重点从“末端物流配送”转为“移动零售”。我们认为，相比快递外卖等配送场景，无人零售小车的商业模式已基本跑通，短期来看商业效益更高。而新石器在移动零售领域拥有先发优势。
我们认为，“最后一公里”中快递和外卖场景的主要瓶颈仍在于成本与效率，短期内无人小车仍难以替代快递与外卖员。相较之下，无人零售小车的回报率更高，新石器的无人零售车普遍一年至一年半即可收回成本。
新石器是移动零售领域为数不多的玩家，我们认为这主要是由于行业内尚未形成对无人零售小车的认知。也正因此，新石器在该细分领域拥有先发优势。一方面，新石器与美团、京东物流一起在北京亦庄的高级别自动驾驶示范区内成为国内首批拥有L4级无人车开放道路运营资质的企业，在路权的获取上拥有了一定的先发优势。
除中国外，新石器也在积极拓展海外其它国家的路权资格。截至2021年7月，已在9个国家的40个城市落地，加速全球市场的渗透。另一方面，新石器累计合作商家/餐饮品牌已超200家，相较后来者积累了更多的商家资源、口碑与消费数据。
我们认为，新石器拥有无人小车的软硬件研发、生产制造和运营维护能力，在量产落地节奏方面具备了领先同行的条件。
2018年，新石器分别与车和家（现为理想汽车）和百度达成合作，迎来真正的发展期。车和家分别领投了新石器的天使轮和A+轮融资，提供车规级供应链资源；百度则为新石器的无人驾驶系统和远程驾驶系统助力。我们认为，与两家企业的深度合作正是新石器在创业初期能够迅速进行落地的秘密武器。
长期来看，随着更多玩家进入，我们认为自主研发能力才是企业得以生存的关键。新石器也在不断招兵买马，构建软硬一体化的工程闭环，实现算法和数据之间的正向循环。硬件方面，新石器在常州建立了L4级无人驾驶智造生产线，自研车规级标准底盘和无人驾驶计算平台。软件方面，新石器已完成其自动驾驶系统的全自研闭环。
我们认为，低速无人小车目前已到了规模化量产落地的前夜，在下一赛段，谁能更快规模化落地，谁就能抢占先机。而低速无人车的应用场景丰富，包括配送、零售、安防、清洁等。新石器通过其模块化的智能货箱、标准化的量产体系和软硬件一体化的研发体系，可灵活适配不同场景需求，在量产落地节奏方面具备了领先同行的条件。
在新石器快速发展的同时，低速无人小车领域的竞争也日益激烈，不仅有电商巨头入场，无人小车初创企业也开始布局更多的细分赛道，抢占市场空间。
电商巨头纷纷入局“最后一公里”战场。我们认为，新石器与电商并非直接的竞争关系，新石器在与电商的合作中可承担主机厂的角色。电商普遍无“造车”的能力，新石器可以满足电商无人车硬件的需求。但同时，电商巨头也可选择与整车厂或其它玩家合作，或会对新石器构成竞争。
我们认为，尽管电商巨头在财务能力、落地场景、供应链资源到技术人才层面等各方面都具有明显优势，但受制于大企业框架的束缚，电商巨头也往往缺乏动力开拓与其主营业务无关的其他赛道。从这一维度上来说，新石器聚焦零售的战略选择也是正确且明智的。即使巨头或也在虎视眈眈，但新石器作为探路者已具有先发优势。
另外，越来越多的初创企业开始布局“最后一公里”场景，包括行深智能、智行者、白犀牛等。现阶段的低速无人车市场“落地为王”，末端物流运送场景难以支撑这些初创企业，因此各玩家都在探索其他可落地的商业化场景。
目前新石器在移动零售领域走在相对领先的地位，并积极探索新的落地场景，希望抢占先机，但未来能否继续保持领先还取决于其降本能力、产品性能，以及运营能力。
3.1新石器SWOT
优势：转型“移动零售”，实现区域盈利
我们认为，“最后一公里”中快递和外卖场景当前的主要瓶颈仍在于效率，短期内低速无人小车仍难以替代快递员与外卖员。我们在前文中提到，尤其在高层建筑居多的中国，无人车由于难以送货上楼或将快件放至快递柜，在效率层面仍落后于快递员。当然，长期来看，无人小车的技术将不断进化，同时其硬件成本将不断下降，而人力成本将不断上升，届时，无人小车在配送领域中的价值将开始释放。
出于成本和效率的考量，新石器在2019年将低速无人小车的业务重点从“末端物流配送”转为“移动零售”，场景聚焦办公区、公园和校园等人口集中、面积较大的半封闭或开放场景，主要分为团餐配送和移动零售。
我们认为，新石器战略转型的背后，是其对行业痛点需求的深入了解和明确的商业化目标。一家初创企业只有早日实现自我造血才能够先在行业中立足，再进行更高维度的探索。
另外，新石器的无人零售车提供加热、制冷、保温等多种功能，可结合实际情况调整策略，定制冰淇淋车、咖啡车等。而与自动售货机相比，无人零售小车可自行回店补货，每日补货频次可达5次以上，因此可售卖生鲜和热食。
优势：已构建软硬件一体化的研发体系
目前，新石器已逐步构建了软硬件一体化的研发体系以及即时流量数据驱动的运营体系。在此基础上，随着数据、算法、系统以及平台的迭代，会螺旋上升地驱动前端体验和后端周转提升，支撑一个规模化的全链条效率提升的履约网络。
数据：长期在即时流量场景中的扫描与运营，积累了大量高价值密度的差异化数据资产，在实时更新中升级自动驾驶决策能力、供需匹配效率、路线优化和运营调度效率；而基于数据和系统调度的全局最优解，会释放巨大的商业价值。
软件：目前，新石器已自研了其自动驾驶软件系统中除高精地图外的所有模块，包括感知融合、定位、预测、规划控制等，此外公司已在申请高精地图的乙级测绘资质。从其官网发布的招聘信息来看，新石器也在广纳人才，包括自动驾驶传感器、地图定位、感知系统、控制、决策等多模块的工程师。
智能硬件：1）计算平台：新石器基于英伟达Xavier芯片自研无人驾驶计算平台NeoWise，提供96TOPS算力。此外，新石器还自研了智能交互控制器VCI与整车域控制器SVCU，将底层硬件打通，确保系统的自主可控。今年9月，新石器宣布与地平线达成合作，基于征程芯片共同打造面向无人配送量产车的融合感知解决方案。
2）传感器：新石器正在与供应商定制开发摄像头方案，预计于2022年落地。此外新石器自研了RTK+IMU定位导航模块
车辆平台：1）底盘：新石器已自主研发车规级底盘，得益于此，新石器可打造前文所提的模块化智能货箱。2）换电系统：新石器基于无人车运营场景开发了匹配的智能换电系统，单次1分钟换电可提供100km续航，支持无人车服务网络24小时运行。
优势：模块化智能货厢，标准化量产体系
我们认为，低速无人小车目前已到了规模化量产落地的前夜。在下一赛段，谁能更快规模化落地，谁就能抢占先机。而低速无人车的应用场景丰富，新石器通过其模块化的智能货箱和标准化的量产体系可灵活适配不同场景需求，在量产落地节奏方面具备了领先同行的条件。
2019年，新石器于常州自主设计建造L4级无人车智造工厂，已于当年5月投产，总建筑面积13600平方米，设计年产能在1万辆以上，为新石器未来的业务扩张和大规模量产奠定基础。同时，自建工厂可驱动量产成本快速下降。目前新石器小车的成本约11万元/辆，低于行业平均水平。
根据新石器的规划，其目前的业务场景仍将集中于无人零售车，同时担任主机厂与运营商的角色。而在其它场景，如快递、外卖、金融服务等，新石器目前主要担任解决方案供应商的角色，提供整车硬件或软硬件一体化服务，但不承担运营角色。
机会：无人小车赛道已获得公开道路资质政策支持，商业化落地进度较快
我们认为，在无人零售小车领域，新石器在路权获取和客户资源积累两方面拥有先发优势。
目前“最后一公里”的落地场景仍多为末端物流运送，新石器是移动零售领域为数不多的玩家，我们认为这主要是由于行业内尚未形成对无人零售小车的认知。也正因此，新石器在移动零售领域拥有先发优势，主要体现在两方面：
“持证上岗”意味着新石器可以在更复杂的公开道路环境中进行更大规模的测试和运营。新石器提供的服务与京东、美团有所不同，因此彼此之间并不构成竞争。目前，各地政府正在陆续推出有关无人车的标准政策，其中新石器已参与了4项国家标准的制定。
2）率先积累客户资源：截至2021年7月，新石器的合作商家/餐饮品牌已超200家，在全国部署的常态化运营车辆超300辆，累计下单用户数超30万人。尽管新石器与现有商家并未签署独家协议，但商家在更改供应商时存在一定的切换成本。
此外，相较后来者，新石器在移动零售领域已积累了一定的口碑和消费数据。因此我们认为，在所提供的产品和服务差异不大的前提下，新石器将更容易收获商家的青睐。
机会：进军海外，布局海外无人车路权资源
除中国外，新石器也在积极获取海外市场的路权资源。我们认为，进军海外市场既能够帮助新石器积累更多数据进行产品的迭代优化，同时在不断提升全球市占率的过程中，规模效应也将进一步显现。但需注意的是，在海外市场的拓展中，新石器也势必将面临Nuro等全球无人小车领先玩家的竞争。
截至2021年7月，新石器已在9个国家获取路权，在40个城市部署车队，并计划于2025年覆盖全球20个国家的60个城市。新石器在海外目前拥有约20个合作伙伴，包括中东最大电商平台Noon、瑞士邮递企业DiePost、阿联酋卫生部、泰国国家广播和电信委员会NBTC、泰国SirirajPiyamaharajkarun医院等。与国内相比，海外人工成本明显更高，因此对无人配送小车的需求也更为迫切。
3.8电商巨头入场，是否会对新石器造成冲击？
电商巨头纷纷加入“最后一公里”的战场。我们认为大厂入局对行业生态而言是一次升级，而对产业链里的企业来说，既是机遇也是挑战。京东自2016年起研发配送机器人；美团2017年底成立无人配送部；阿里达摩院2020年9月正式推出物流机器人“小蛮驴”。
我们认为，新石器与电商并非直接的竞争关系，新石器在与电商的合作中可承担主机厂的角色。新石器相较于电商的一大优势在于其“造车”的能力，可以满足电商无人车硬件的需求。京东和美团都曾是新石器的客户。2018年，新石器为美团打造无人小车概念车；2020年6月，新石器无人物流车交付京东物流。
我们认为，电商巨头从财务能力、落地场景、供应链资源到技术人才层面等，相较于新石器等初创企业或较为丰富。但另一方面，电商巨头也会受到大企业框架的束缚。例如，京东和美团的落地场景自然地依附于京东电商和美团外卖/美团买菜，拥有庞大的潜在市场的同时也缺乏动力开拓其他赛道。
因此我们认为，新石器聚焦零售的战略选择从这一维度上来说也是正确，尽管巨头或也在虎视眈眈，但作为探路者具有先发优势。
竞争对手：低速无人车市场“落地为王”，初创企业纷纷布局各自细分领域
我们认为，现阶段的低速无人车市场“落地为王”，而单凭无人配送车这单一产品难以支撑企业的商业化需求，因此各玩家都在积极尝试探索其他实际可落地的商业化场景。目前新石器在移动零售领域走在相对领先的地位，并积极探索新的落地场景，希望抢占先机，但未来能否继续保持领先还取决于其降本能力、产品性能，以及运营能力。
行深智能重点布局末端物流的配送场景，同时也在积极拓展其他业务场景，包括零售、金融服务、厂区物流等。行深智能2020年底于湖北龙灵山景区和盐城聚龙湖公园推出无人零售车，为游客提供零食和饮料的移动式售卖服务。
智行者也规划未来将业务拓展至零售场景的同时，也推出无人清扫车蜗小白，布局清洁环卫场景。相较之下，白犀牛成立于2019年起步较晚，目前在末端物流配送场景进行商业化落地。
中国“最后一公里”玩家融资情况
国外玩家Nuro：美国领先的最后一公里无人配送车初创企业
Nuro于2016年由Google无人车团队前首席工程师朱佳俊和DaveFerguson成立，为全球领先的专注于最后一公里配送的自动驾驶初创企业。目前公司员工超650人，累计融资超15亿美元，估值50亿美元，投资人包括BaillieGifford、FidelityManagementandResearch、软银、高榕资本、GreylockPartners、网易创始人丁磊等。
2018年1月，Nuro推出了自主研发的无人配送车R1，该款车的车体尺寸约为普通轿车的1/3~1/2大小，车身两侧均是可以打开的货仓。车辆顶部架设有一台16线或32线激光雷达，而围绕车顶和车身一周，布置了8个或以上的摄像头。车身结构和材料的设计主要是为了保护周围的行人。2018年公司即与大型超市Kroger合作，利用R1无人配送车提供当日达或次日达服务，配送费为5.95美元。
2020年2月7日，Nuro正式宣布成为首家获得联邦政府无人驾驶豁免的公司。根据规定，Nuro可以部署没有侧视镜和方向盘等人工控制装置的无人配送车，部署数量在两年期间内不得超过5000台。美国运输部国家公路交通安全管理局批准的这项豁免适用于Nuro最新推出的低速电动汽车R2，这款车为R1的升级版，相比此前R2不但储物空间大了65%，还新增了温控系统更利于生鲜食物的递送。此外，它还配备了更大的电池，能支撑递送车一天的运营。R2的芯片由英伟达供应。
2021年4月起，R2开始在德州休斯顿为Domino’sPizza提供配送服务。用户可通过GPS实时确认R2的定位，并通过密码进行取餐。我们认为，Domino’s作为全球最大的披萨店之一，此次合作在行业内具有示范与标杆意义。7月，Nuro表示其下一代车型将为FedEx配送包裹。
国外玩家RefractionAI：美国“最后一公里”自行车的代表
RefractionAI于2017年由密歇根大学的两位教授MatthewJohnson-Robertson（现CTO）与RamVasudevan创建，旨在提供“最后一公里”送货服务。与Nuro相比，RefractionAI的规模尚小，公司员工约50人。2021年3月，公司完成了由PillarVC领投的420万美元种子轮融资，累计融资840万美元。
2019年8月，RefractionAI推出REV-1，一款轻量级、低成本的“最后一公里”送货机器人。REV-1主要有三大特点：
1）并未使用激光雷达，主要依靠12个摄像头进行感知，因此成本更低，公司可以更快的扩大车队规模，但也不可避免地在感知精度和探测距离上存在一定局限性；
2）RefractionAI表示REV-1无惧雨雪，可以在极端天气条件下正常运作；
3）REV-1在法律上被归类为“eBike（电动自行车）”，因此可以在自行车道和机动车道上行驶。
目前，RefractionAI的运营仍局限于密歇根州安娜堡地区，为MissKim和Tio’sMexicanCafé等餐厅提供送餐服务。去年6月疫情期间，RefractionAI宣布为位于安娜堡的农产品供应商ProduceStation配送订单，首次进军食品杂货配送领域。截至去年5月，RefractionAI在安娜堡地区运营了8辆REV-1，目前我们预计已增加至约20辆。今年3月最新一轮融资完成后，RefractionAI表示将在安娜堡以外的地区进行测试，但还未披露具体计划。
4、
依托长城优势，毫末智行低速无人物流车业务能否弯道超车？
在低速无人车领域中，毫末开发了无人配送车线控底盘产品“小魔盘”及无人配送车“小魔驼”，利用软硬件两套产品可满足不同客户的需求。此外，毫末也可通过长城汽车大规模的乘用车车队共享数据，快速迭代自动驾驶算法模型。
“自研自产、软硬一体”是毫末智行在无人小车领域立足的根本。
毫末智行作为脱胎于长城汽车的独立自动驾驶科技企业，拥有“传统汽车+互联网”复合经验。因此，毫末既具备传统汽车行业的供应链与生产制造能力，又拥有互联网企业的创新、灵活组织架构与管理机制。
2021年2月，首钢基金、美团、高瓴创投等外部投资者的加入，进一步充实了毫末的弹药库。我们认为这也是为什么成立于2019年末的毫末得以快速入局无人物流小车领域，并已开始有所收获。
在低速无人车领域，毫末开发了两套产品：无人配送车线控底盘产品“小魔盘”及无人配送车“小魔驼”，可以提供给缺乏硬件制造能力的电商巨头及缺乏软硬件研发能力的商超和配送公司。
我们认为毫末利用软硬件两套产品可满足不同客户的需求，从而获取更多破局的筹码与机会。我们认为，自主可控的自动驾驶软硬件能力可为毫末带来更快速的需求响应和算法迭代效率，也是毫末的核心优势。
毫末也拥有生产能力，在河北保定拥有专为L4无人配送车生产的工厂，面积超过5000平米，年产能5000辆的制造基地。
展望未来，我们认为毫末借力长城获得的海量数据，以及前沿的算法，是其在众多无人小车玩家中突围的关键。
数据的质量和规模直接决定了AI算法模型的有效性。在无人配送车业务外，毫末智能同时为长城汽车提供乘用车辅助驾驶系统“小魔盒”。一旦“小魔盒”落地铺开，通过长城汽车大规模的乘用车车队，毫末未来将拥有源源不断的数据反哺其算法。
基于长城2025年战略，截至2025年底，搭载毫末域控制器的累计乘用车销售规模将超过800万台，届时其数据规模有望跻身国内乃至国际第一阵营。尽管低速无人车和乘用车的专用算法有所不同，但通过毫末自研的自动驾驶系统，两者可共享数据采集与泛化性训练。换句话说，毫末的无人小车业务将同样受益于其乘用车业务采集的海量数据。
此外，毫末智行采用前沿的Transformer算法进行感知训练。该算法较传统的CNN模型更适宜于训练大规模图像数据集，识别准确度更高，同时拥有高鲁棒性和强泛化能力。我们认为，“大规模的数据+前沿的算法模型”将共同构成毫末智行未来的技术壁垒。
4.1毫末智行SWOT
4.2优势：软硬件两套产品满足不同客户需求
低速无人小车，特别是面向开放道路的自动驾驶物流小车，整体仍然面临成本、技术、监管多方面的挑战。面向潜在的市场空间，需要具备强大的产业链优势，以及持续的自我造血能力，否则将持续面临生存的挑战。
在无人小车领域，毫末拥有全套软硬件研发生产能力，目前主打两套产品：无人配送车线控底盘产品“小魔盘”及无人配送车“小魔驼”。我们认为，软硬件两套产品可对应不同客户的需求，帮助毫末在竞争日益激烈的无人小车领域站稳脚跟。
有无人配送需求的客户分为两类：
1）没有软硬件研发能力的商超、配送公司，毫末可为其提供无人小车的整套解决方案“小魔驼”。目前，毫末为物美多点提供的无人小车已在北京顺义展开常态化运营，为10余个小区的居民提供“最后三公里”服务。另外2021年1月，毫末与深圳坪山区政府签署战略合作协议，共同建设低速无人物流车全国标杆示范区。
2）以阿里、美团为代表的电商和配送巨头。正如我们前文所述，电商巨头近年开始加入“最后一公里”的战场，通常选择自研自动驾驶软件算法，但硬件制造能力急需提升。毫末以硬件供应商的身份切入，为其提供无人小车底盘“小魔盘”。2021年4月，毫末与美团合作的无人小车“魔袋20”正式在北京顺义区落地运营。疫情反复期间，“魔袋20”也前往广州、南京、成都等城市驰援防疫一线。
4.3优势：拥有多项专利，全套软硬件研发和生产能力
我们认为，“自研自产”毫末智行在无人小车领域立足的根本。自主可控的自动驾驶软硬件能力，可为其带来更快的需求响应速度和自动驾驶算法迭代效率。
得益于长城丰富的造车与供应链资源，毫末在河北保定建立起了6000平米的L4级智能服务车制造基地，设计产能每年5000辆，每日20辆。截至2021年6月，小魔盘生产数量已突破500台，预计至2021年年底，毫末智行无人小车将落地超1000台。