無人駕駛幹線物流：落地難度并不比Robotaxi低

摘要：

1.中國市場上重卡的保有量為600萬輛，無人駕駛技術公司如果做方案供應商，假定每套系統的價格為5-8萬元，則市場總體量在3000億-5000億元之間；但如果是去做服務運營商，則潛在市場體量為：每年都超過2萬億元。

2.從長期來看，做運營商的天花闆比較高，對一些更注重長期收益的投資機構也更有吸引力；但技術公司做運營商的弊端在于，他們需要走重資産模式，對資金消耗量比較大，因此，很難對已成功的案例進行規模化複制。

3.無論商業模式是怎樣的，技術公司都必須掌握整合産業鍊上下遊（主機廠、場景方）的能力。誰掌握了産業鍊的資源優勢，誰就會跑得更快更穩一些。在這方面，初創公司中做得最好的是智加科技。

4.針對幹線物流場景的無人駕駛卡車公司中，商業化最快的是圖森，但與原先計劃相比，圖森的進度也延期了。實際上，無人駕駛卡車技術在幹線物流場景商業化的難度并不比Robotaxi低。

5.中國在無人駕駛幹線物流的政策上比美國嚴苛，這可能導緻技術在中國的商業化晚于美國；中國市場“換道超車”的希望在于車路協同。

正文：

“運物”比“運人”更容易，早已成為無人駕駛産業的一大共識。因此，随着Robotaxi商業化進程的不斷延期，産業和資本的注意力開始向無人物流領域傾斜。

在無人物流中，按無人駕駛技術落地的難度排序，從易到難依次是：港口物流、礦山物流、末端物流、幹線物流。其中，港口物流和幹線物流都是通過卡車（重卡）來實現的。

在這四類中，資本熱情最高的，是幹線物流類公司。自2019年以來，在中國市場上，幹線物流賽道上頭部公司的融資金額，超出其他幾個賽道上頭部公司的融資額一個數量級。

（主線科技、踏歌智行的融資金額未披露）

無人幹線物流盡管在這四個賽道中商業化難度最大，“吸金能力”卻最強，最重要的原因還在于，這個賽道的市場體量最大。

以2018-2019兩年的數據為例，社會物流總費用分别為13.3萬億元、14.58萬億元，占當年GDP的比重分别為14.8%與14.7%。其中，公路運輸占了物流市場的75%，而在公路運輸中，幹線物流又占了40%——算下來，幹線物流占了總物流市場的30%。

2018-2019兩年，幹線物流的市場體量分别為4萬億元、4.37萬億元。其中，司機成本占了近30%，即分别為1.2萬億元、1.3萬億元。

看起來，卡車司機的工資占了GDP的1.3%以上，不少了。然而，全國總共有1600萬卡車司機，這1.3萬億元，分到每個人頭上，也就8萬多一點。

另據傳化慈善基金會公益研究院、清華大學社會學系在2018年聯合調查出版的《中國卡車司機調查報告NO.1——卡車司機的群體特征與勞動過程》，盡管中國卡車司機在2016年全年的平均收入就達到了10.7萬元，但仍有50.6%的司機年薪不足10萬。

與全社會的平均收入相比，10萬元不算太少，但考慮到每一個卡車司機背後都有一個沒有收入的“卡嫂”，這10萬元，實際上是家庭的總收入。再考慮到惡劣的工作環境，10萬元确實太少了。

更悲催的是，司機的工資已經沒有多少上漲的空間了——據羅蘭貝格的一份報告，物流行業的平均毛利率已下滑至6-7%，淨利率更是低得可憐。

事實上，高達65.6%的卡車司機認為自己處于“社會下層”，而有辭職念頭的卡車司機也達到了40%！

當要辭職的員工比例特别高的時候，老闆就成了“弱勢群體”。有一位漲不起工資的物流公司老闆找人訴苦：“有時候，明明是司機犯了錯，給我們造成重大損失，但我卻連一句狠話都不敢說。”

這位物流公司老闆訴苦的對象，正是一位無人駕駛卡車解決方案公司的創始人。而把這位“大老粗”和新銳的科技精英連接在一起的，正是無人駕駛技術為物流行業降低成本、提升效率的巨大潛力。

對物流公司的老闆來說，如果能引入無人駕駛，不僅可省去占物流總成本30%的司機成本，而且還有望将油耗降低20%以上。

據統計，與駕駛習慣差的司機相比，駕駛習慣好的司機能将油耗降低20%，而無人駕駛系統還可以通過對換道策略等做優化，比習慣最好的司機還節省6%的油耗 。此外，無人駕駛卡車在編隊行駛的情況下，還可以使油耗成本進一步下降10%-15%。

而對無人駕駛公司來說，進軍幹線物流市場的誘惑也非常大。

當前，中國市場上重卡的保有量為600萬輛，假定在市場成熟之後，無人駕駛系統每套的價格為5-8萬元，則市場總體量在3000億-5000億元之間。

如果是去做運營商，則潛在市場體量為：每年都有超過2萬億。

理想很豐滿，但現實很骨幹。正如主線科技創始人張天雷在最近的一次直播中所說：“人工智能在每個行業落地的過程，都是十分艱辛的”。

落地過程中的艱辛，主要是因為對場景的理解費時費力。已在一個月前破産的Starsky公司，為了更深刻地理解應用場景，一度有近半數員工在做傳統的卡車運輸業務——當時，該公司有3輛無人駕駛卡車，而傳統卡車卻多達36輛。

不僅艱辛，而且，隻有真正鑽進去的人才知道，這将是一場漫長的“馬拉松”。

一．與主機廠同台競技，技術類初創公司的幾種活法

過去幾年，在無人駕駛幹線物流賽道上，頻頻出現在聚光燈下的，主要是Waymo、圖森未來和智加科技等自帶光環的技術公司，而主機廠們的存在感則很弱。

如很少有人知道在美國市場上Waymo、圖森、智加合作的汽車制造商究竟是哪一家；如跟圖森合作的主機廠，變速箱、線控底盤等關鍵零部件選哪個，都是由圖森決定，而不是主機廠自己決定。

曾經，某些以”颠覆“為己任的技術公司都設想着讓主機廠給自己“代工”。也确實有主機廠曾經或正在以“代工廠”的身份配合技術公司。

一位無人駕駛公司創始人這樣解釋技術公司在當前扮演主導角色的原因：結合具體場景做方案這活兒，隻有技術公司能幹。“我們做的是大腦，車輛隻是一個執行機構而已。”

然而，，主機廠也不是吃素的。那些實力雄厚的主機廠們，并不甘心做技術公司的“代工廠”。

在國際上，随着Robotaxi商業化難度的加大，越來越多的主機廠也開始将注意力和資源向無人駕駛卡車闆塊傾斜，希望能在這個領域取得一席之地。

最典型的戴姆勒卡車公司，該公司在2019年初收購了無人駕駛卡車方案公司Torc Robotics的多數股權，随後，在此成立了無人駕駛技術集團。今年3月份，戴姆勒明确表示，将無人駕駛的重點從乘用車轉向卡車。

戴姆勒的商業模式是，直接向運營商賣軟硬件一體化的無人駕駛卡車。沃爾沃、大衆、通用、豐田（日野）等也會走同樣的路線。

在國内，東風在去年戰略投資了AutoX，雙方的合作将集中在商用車領域；最近，第一大商用車集團濰柴花6.6億元收購了ADAS公司天津清智；先後跟圖森合作的陝汽和福田也都有了自己的無人駕駛部門。

考慮到主機廠們的資金實力、對上下遊資源的整合能力要超出除Waymo之外的大多數無人駕駛技術公司，因此，未來，技術公司們能否繼續保持之前的活躍度，還存在很大變數。

甚至，随着巨頭們紛紛湧入，無人駕駛卡車賽道也将成為一片紅海。在這個紅海市場上，實力不強的初創公司很難存活下來。甚至連某頭部（Top 2）初創公司的副總裁也曾明确說過：“如果硬讓我們跟主機廠競争，我們肯定是幹不過的。”

因此，對初創技術公司來說，跟主機廠合作，才是更可取的道路。從長期看，無人駕駛技術公司主要扮演技術供應商的角色。

但在早期的試運營階段，扮演主導角色的可能是運營商。如在Waymo Via項目中，Waymo不僅提供技術，也是運營商；圖森，在不少早期項目中，扮演的角色都是運營商。

對技術公司來說，在其技術尚未完全成熟之前，終端客戶并不敢冒險花很多錢買他們的方案。這個時候，技術公司自己買車做運營商，便降低了客戶的試用風險（不用買設備和技術方案，買運力就行了），更容易赢得客戶的配合，因而，有利于收集數據、了解場景。

而從長期來看，做運營商也更容易獲得可持續的收入，業務的天花闆比較高，對一些更注重長期收益的投資機構也更有吸引力。

但技術公司做運營商的弊端在于，他們需要走重資産模式（需要花很多錢買車），對資金消耗量比較大，因此，很難對已成功的案例進行規模化複制。

并且，急着賺快錢的投資機構們并不喜歡重資産模式。正如Starsky創始人Seltz-Axmacher在公司破産前的總結文章裡所說：VC們更願意選擇一家利潤率達到 90％ 的 10 億美元業務，而不是利潤率為 50％ 的 50 億美元業務。

此外，做運營商也更容易跟相關合作夥伴出現利益沖突，這便導緻商務談判難度加大，并且，後續的磨合成本也會比較高。

相反，如果隻是做技術方案供應商，雖然天花闆會比較低，但好處是，不僅可以輕裝上陣，而且不需要去跟場景方“搶蛋糕”，更可能得到後者的配合。因此，對沒有太多資金的初創技術公司來說，做方案供應商會是一條更務實的道路。

不過，智加科技高級主任科學家崔迪潇在去年6月份接受億歐采訪時又提到：希望幾年以後我們能貫通技術-産品-商品-運營四個環節，實現從技術供應商向運營服務商的升級和轉型。

而據一位接近圖森的業内人士透露，圖森的商業模式也沒有完全确定，“短期内會以做技術供應商為主，長期，不能排除自己去做運營的可能性。”

二．整合供應鍊，鎖定應用場景

其實，這些無人駕駛公司的創始人們從一開始就意識到了處理好跟主機廠關系的重要性。

與純技術背景的創始人不同，智加科技創始人劉萬千、嬴徹科技CEO馬喆人都是商人出身，因此，他們對供應鍊整合、技術的應用場景有着更多的關注。

崔迪潇回顧說，2018年，還在西安交大當教師的他跟智加科技創始人劉萬千有過一次深談，10天後，他便決定從西安交大辭職，加入智加科技。

原因正是，劉萬千很快點明了崔迪潇在看待整個技術落地應用中的缺失環節，讓他從産業生态的角度重新理解了技術的定位、和技術需要的其他支撐環節，包括和OEM的關系、和運營平台的關系、政府政策的支持等。

智加與一汽解放從合作緊密度，雙方互信程度，技術合作開發的深入度都讓崔迪潇很受觸動，覺得這是一條找到規律的道路，是在提前布局，等到條件成熟後，能夠産生倍增的效果。

在經過一年多的産業實踐後，崔迪潇進一步意識到，如果無法打通産業鍊上遊，真正将無人駕駛技術前置到車輛的生産研發環節，頂多隻能做做“實驗室級車隊”而已，不能完成真正量産規模化的落地。

崔迪潇說：“現在這個階段，其實是技術思路在整個産業鍊的維度上進行的一輪新的演進，誰掌握了産業鍊的資源優勢，誰就會跑得更快更穩一些。”

為了鞏固這一優勢，智加科技在2019年8月跟一汽解放和北京經緯恒潤科技有限公司等企業共同組建了新的合資公司——蘇州摯途有限公司。

與智加相比，圖森的産業鍊整合做得供應鍊整合做得并不算成功。圖森在國内最早是跟陝汽合作，但據一位接近圖森的人士透露，圖森跟陝汽相處得并不好，現在，圖森改用福田的車輛了。

赢徹科技在整合供應鍊方面，也做了不少努力，該公司在2018年發起了幹線物流聯合創新中心，截至目前，該中心有大約20個成員單位。如重汽、福田、一汽解放、聯合卡車等主機廠，采埃孚、威伯科等Tier 1,Velodyne、速騰聚創等激光雷達廠商，芯片廠商地平線及高精地圖公司四維圖新等。

但這隻是一個很松散的組織，成員之間的關系并不牢固，算不上很成功的整合。

在關注供應鍊的同時，這些公司都争取通過跟場景方的“捆綁”的來提前鎖定一部分未來的訂單。

其中，嬴徹科技從誕生之日其便“自帶場景”——其的發起股東G7和普洛斯便是其未來的客戶。

嬴徹發起股東G7為全國第一大商用車管理平台，截至目前，G7服務的客戶超過6萬家，連接車輛超過120萬台。此外，嬴徹CEO由G7總裁馬喆人親自擔任。

嬴徹的另一股東，普洛斯是中國物流地産、全球物流地産最大的發展商。目前，其在43個戰略性的區域市場投資、開發并管理着388個物流園、工業園及科創園，物業總面積達4,220萬平方米。

這兩大股東，均可為無人駕駛卡車提供豐富的應用場景。

圖森、Emabark、Aurora等公司也通過拿到場景方的戰略投資實現了捆綁。不過，拿到場景方的戰略投資并不等于關系就特别牢靠了。

比如，UPS雖然投資了圖森，但投資金額及所占股比都很少；比如，亞馬遜就投資了多家卡車方案公司，任何一家都不是他的“唯一”。

而智加跟滿幫的合作，則是一個無人駕駛公司跟場景方深度捆綁的典範。

總部位于貴州的滿幫定位為“卡車界的Uber”，該公司在2018年拿到了軟銀和國新基金等19億美元的投資，其中，軟銀投資了10億美元。據稱，中國700萬長途卡車司機中有四分之三是都是滿幫的用戶。

據科技媒體the information在2月份的報道，滿幫集團在2019年已實現了盈利，這是軟銀的投資組合中極其罕見的盈利項目。

滿幫并不滿足于在中國市場上的成功。該公司還投資了巴西的卡車撮合平台 TruckPad。

雖然雙方并未披露投資金額，但據智加科技方面說是屬于“排他性合作”。即滿幫是智加唯一的客戶，智加也是滿幫唯一的無人駕駛方案供應商。

智加的高管們甚至說“我們跟滿幫的關系，就相當于Uber ATG跟Uber的關系。你可以理解為，我們就是滿幫的無人駕駛部門。”

對場景方的鎖定，也需要保持對賽道的專注。

其實，在2018年，圖森和智加科技都曾經試圖切入港口物流領域。

圖森甚至多次表示，在中國則側重于港口物流。按照計劃，圖森2019年将在中國東部某港口的一個碼頭部署300台無人卡車，而3年内的目标則是拿下全部8個碼頭，總體部署超過2000台車。

不過，到了2019年初，圖森決定砍掉港口項目，聚焦于幹線物流。而到了2019年下半年，智加科技也表示，聚焦于幹線物流，不做港口物流了。

畢竟，港口物流市場體量要比幹線物流小得多，而去熟悉場景還得耗費很多精力，性價比不高。

事實上，經過幾年的探索，“專注”“聚焦”已成為一些優秀創業者們的共識。

主線科技創始人張天雷最近在一次在線分享中說：“人工智能賦能任何一個領域的過程，都是無比艱辛的”。因為，無人駕駛技術在垂直領域落地的過程中，對場景的了解甚至比技術本身還要重要，而鑽研場景，就是個辛苦活兒。

面對這種辛苦活兒，無論再牛逼的人，如果沒有足夠的專注，也很難做好。

三．“這是一場馬拉松”

從目前已公開的信息來看，在幹線物流賽道上的無人駕駛公司中，商業化試運營最早的并不是Waymo，而是圖森。

早在2019年3月，圖森就開始為UPS在Tucson-Phoenix 線上提供運輸服務。在今年2月份，又增加了Phoenix——El Paso線路。如今，車隊規模達40輛，訂單數已從每周10份增加到20份。

2019年10月，圖森CEO 陳默向媒體介紹說，圖森未來已在美國服務于18家客戶（包括後裝市場上的客戶）。

在中國，圖森在2018年10月份獲得上海頒發的全球首張無人駕駛重卡路測牌照，并在上海臨港地區投入測試。目前，測試車輛正在臨港物流園區、東海大橋、洋山港之間的高速上試運營。

需要注意的是，在幹線物流場景，卡車行駛路徑除了路況相對簡單的高速道路，還包括從上高速前（倉庫到高速口）和下高速後（從高速口到倉庫）這兩段路。通常，自己駕駛技術隻能高速路段，那另外兩段路怎麼辦？

Starsky公司的計劃是，另外兩段路上的駕駛，由遠程操作員來完成。不過，鑒于Starsky已經破産了，這個設想能否經得起驗證還不好說。

亞馬遜投資的Embark公司的設想是，在高速附近設立“轉運中心”，同時，無人駕駛卡車的車頭和車廂可分離，倉庫到轉運中心（或者相反）這段路由人類駕駛的車輛來完成。京東也曾經做過類似設想。

但車廂和車頭可以快速分離意味着，不能在車廂上裝傳感器。而目前的大部分卡車上，車廂後面有都個倒車雷達。因此，這種方案操作起來難度比較大。

由Nuro在2018年孵化出來的Ike公司的設想更簡單：這兩段路上的駕駛，還是由人類駕駛員來完成，但不必更換車頭。“交接”同樣是在轉運中心完成。

但這兩種方案共同的麻煩之處在于，“轉運中心”也隻能設在高速“附近”，而不是高速“出入口”，因此，還有一段系統無法順利應對的非高速場景。

此外，按圖森首席産品官Chuck Price的說法，轉運中心實際上就是高速邊上的一個大型停車場，如果同時運貨的車隊規模達100輛，則這個“停車場”至少需要100英畝（超過40萬平方米），而且，還需要配備安保措施，這就相當于一個“港口”了。

況且，就算你能花得起這麼多錢，高速出入口也未必有這麼大的空閑場地啊。

Chuck Price認為，在高速邊上設轉運中心，會是一個“噩夢”。

為避開這個“噩夢”，圖森和智加科技的計劃是，直接實現倉到倉的完全無人能駕駛，即“兩頭”的行駛也是由系統來完成的。這意味着，這兩家公司的無人駕駛系統，不僅需要搞定高速場景，還需要搞定部分城市道路。

不過，據智加科技中國區總裁容力在4月24日晚上的分享中介紹，短期内，這兩段的駕駛仍然會由人工來完成。

2020年3月，圖森跟采埃孚達成合作協議，采埃孚将支持圖森未來小批量生産無人駕駛套件，并進行工程驗證，最終将其集成到量産的商業車輛中。

圖森方面稱，同世界級的供應商采埃孚合作，意味着他們已準備将無人駕駛卡車技術推向市場。

不過，即便是對圖森這樣的頭部玩家來說，無人駕駛卡車技術在幹線物流場景的批量化應用，也沒那麼容易。

2018年1月份，圖森CEO陳默在接受《中國企業家》雜志采訪時說：“2019年結束的時候，我們會把第一個1000輛部署下去。”

2018年12月，圖森又樹立了一個目标：

在2019年技術定型，将美國亞利桑那州的車隊規模擴張到200台；

到2020年，計劃完成3000萬英裡的測試，以證明無人駕駛在幹線運輸上比人類司機安全；

到2021年，推出1500輛卡車做幹線運輸，等到可以撤掉安全員和測試員的時候，就是上市的時間。

不過，2019年12月，圖森聯合創始人兼總裁、CTO侯曉迪在接受Business Insider采訪時說，搭載圖森方案的前裝無人駕駛卡車要到2023年才能批量上路。

實際上，早在去年8月份，就有無人駕駛卡車公司高管委婉地對圖森的計劃提出了質疑：“有的公司隻要做個demo,就說我馬上要量産1000輛了， 制造業不是這麼玩的。傳統的汽車生産，從0到1的階段需要十年時間才能完成，現在雖然快了，但至少也得五年吧？”

也是在8月份，智加科技創始人劉萬千在接受億歐汽車采訪時說：“L4級無人駕駛汽車的落地，遠遠沒有到'下半場’的階段，把它比喻成一場籃球比賽的話，現在行業整體才剛剛進入第二節開打的狀态。無人駕駛就像一場'馬拉松’長跑賽，這不是一個打快牌的事，打快牌會把自己'打死’。”

正是基于這種理念，智加開辟了“第二條道路”，即在主攻L4的同時，也成立L2團隊。去年10月份，智加科技與一汽解放和北京經緯恒潤的合資公司蘇州摯途有限公司便發布了首款L2級無人駕駛汽車。

圖森也開始調整了。

2020年2月份，圖森在接受《中國日報》英文版采訪時說：”未來許多年裡，都是無人駕駛系統與人類司機協作。”所謂協作，有兩層含義：系統能力是L4，在在較長時期内，安全駕駛員仍然必不可少；圖森可能要做面向卡車的L2級無人駕駛系統了。

圖森做L2并非毫無可能。

事實上，圖森并不孤獨，大多數研發L4無人駕駛卡車的公司都意識到，這事兒并沒那麼容易。在現實的困難前，先從L2做起，是一種比較務實的做法。

曾經第一個在全球範圍内做了“L4”無人駕駛卡車運輸Demo的前Uber無人駕駛負責人萊萬多斯基，在2018年創辦了無人駕駛卡車方案公司Pronto.ai，不過，該公司的定位不是直接做L4，而是先做針對後裝市場上的L2級無人駕駛套件，然後再逐步向L4叠代。

連曾經以“激進”著稱的萊萬多斯基都開始“收斂”了，其他公司怎麼還好意思執着于一步到位實現L4呢？

嬴徹科技，雖然自帶應用場景，但L4的進展并不順利。實際上，該公司采取的是漸進式策略，先從L1、L2入手，到2021年底推出L3；L4的商業化時間進度還不明确。

京東物流，其商業模式決定了他們的無人駕駛隻能是L4，L2隻是雞肋。在2018年5月29日的JD CUBE大會上，京東稱預計2020年在國内實現無人駕駛重卡商業化試運營，但在2018年底或2019年初，在意識到一些現實困難後，京東物流幹脆取消了無人駕駛重卡項目。

菜鳥的無人駕駛重卡項目也在2019年3月份前後砍掉。

那麼，開發針對幹線物流的無人駕駛卡車技術，挑戰主要有哪些呢？

首先，從技術的角度看，卡車與乘用車在運營中最大的差别就是：卡車不允許急刹車，且需要盡可能減少刹車，這其中的主要原因是——

　　（1）卡車運載貨物多樣，急刹車易引發危險（例如：卡車司機最不想運鋼管）；

　　（2）卡車重量大、慣性大，急刹車産生的巨大摩擦力和熱量易引起明火；

（3）卡車車身長，急刹車時重心偏移較大，大部分重量集中在前軸輪胎，接觸面積減小、摩擦力減小，容易打滑翻車；

（4）卡車輪胎數量多，容易因為一個輪胎的失效/輪速傳感器失靈而激活ABS進而限制刹車制動力。

這些都意味着，卡車所需的安全刹車距離遠遠大于乘用車。因此，無人駕駛卡車需要解決長距離感知的問題，然而，當下的激光雷達的感知距離還遠達不到要求。

圖森的方案是，以自研的攝像頭作為主傳感器，可實現超過1000米的探測距離。但這種方法仍然有個困難：在夜晚光線不好的情況下，攝像頭能否依然正常工作？

其次，卡車的定位比較複雜。由于車頭和車廂通常是獨立的兩部分，且車廂長度通常較長，因此一般需要有至少兩個點來定位整個卡車（試想，如果隻有車頭定位，那麼在做出轉彎動作的時候，根據這個定位，車頭過去了，車廂可能還沒有甩過去）。

再次，如果有尺寸很長的隧道，定位和建圖怎麼做，也是個難題。

最後，盡管高速上的駕駛場景的确比較簡單，但在最極端情況下，一旦無人駕駛卡車在高速上發生事故，後果就要比乘用車嚴重得多。

因此，單從技術的角度看，自動動駕駛重卡的商用絕不會比Robotaxi簡單。

四．中國市場的法規政策限制了技術落地

除技術障礙外，法律政策也是影響無人駕駛卡車商用的一個關鍵因素。

截至目前，智加科技在美國的17個州展開測試，而在中國僅拿下了在長三角三省一市(上海市、浙江省、江蘇省、安徽省)開放道路區域進行無人駕駛測試的牌照。

原因并非在于這家公司對中國市場的興趣弱于美國市場，而是中國對卡車的測試牌照卡得更嚴。

在美國，盡管由于卡車司機工會的反對（怕失業），美國衆議院和參議院在2017年9月份和10月份提交的《無人駕駛法案》中，均将重卡排除在外了，但在州一級，對無人駕駛卡車測試的态度還是比較開放的。

與Robotaxi的試運營隻需要經過某個城市的許可不同，在高速上跑的無人駕駛卡車，往往是要跨越多個城市、甚至多個省份的，這意味着，無人駕駛公司需要”搞定“多個城市/省份，才能進行無人駕駛卡車的試運營或測試。而在美國，同時搞定多個州，比中國要容易一些。

Waymo、圖森、智加和Pronto.ai的試運營，經常是跨城市的。其中，圖森跟UPS的第二個合作項目，跨越了亞利桑那州、新墨西哥州和德克薩斯州三個州；而智加科技跟乳業公司藍多湖合作的項目，橫跨美國東西海岸，單趟運輸距離超過3000英裡（智加2800英裡）。

相比之下，在中國，智加科技去年11月份拿到的長三角三省一市的測試牌照，是全行業唯一一張無人重卡跨省區域測試牌照。

在中國，高速上發生的重大安全事故，可能會影響到地方官員的仕途，因此，地方政府對給無人駕駛卡車公司發牌照會非常謹慎（目前已經頒發的無人駕駛卡車測試牌照多在封閉或半封閉區域）。

此外，需要特别強調一下的是，在美國，自Uber/Otto、Waymo、圖森、智加科技等公司的無人駕駛卡車都有載滿一車貨物的經曆。其中，圖森跟UPS的合作，每周有20份訂單。

相比之下，在中國，在已經從法規層面支持無人駕駛商業化的6個城市中，隻有北京的法規裡面明确提到了“載物測試”，而其他5個城市，都隻提到了“載人測試”。也就是說，目前的無人駕駛卡車牌照，隻允許“空跑”，而不允許運貨。

在實操層面上，圖森等在美國的測試就是'倉到倉“的無人駕駛，而在中國，目前高速上還需要司機來繳費。這意味着，即使無人駕駛技術OK了，還得花心思去解決“無人繳費”的問題。

還有很關鍵的一點：美國卡車司機比中國卡車司機人力成本高3-4倍，并且司機缺口比中國更明顯，這使得美國的物流/電商公司比中國同行們更有動力采用無人駕駛技術。

因此，盡管中國市場有更大規模的貨運量，但無人駕駛卡車在幹線物流場景中的應用，美國市場有極大的概率會走在中國市場的前面。

五．中國市場“換道超車”的希望與挑戰

不過，智加科技中國區總經理容力中國市場進展慢隻是當前的情形，未來如何尚存在很大變數。“不能因為中國市場更嚴，就斷定中國市場一定更慢。”

容力說：“美國的物流費用占GDP的12%，而中國的物流費用占了GDP的14.8%，但從這一點來看，中國作為第一制造業大國，物流的效率提升空間還很大。”

容力認為，在大批量推廣的時候，中國市場有可能通過5G和車路協同技術的支持，推動幹線物流場景的無人駕駛卡車走在美國市場前面。

無論是2月份發改委等部門頒發的《智能汽車創新發展戰略》還是最近一段時間的“新基建”，都有不少關于“車路協同”的内容，但眼下的難題是，誰來出錢？

中國智能網聯汽車産業創新聯盟等4家行業聯盟在2019年世界智能網聯汽車大會閉幕式上聯合布的《C-V2X産業化路徑及時間表》白皮書透露，目前，國内的 C-V2X 路側設施離實現産業化目标仍存在不少差距，其中最“刺眼”的一點是：商業模式不清晰。

目前已建好的車路協同設施，基本都是由地方政府投資的。但地方政府能投資的前提是，這些設施多是建在在一些示範區裡的幾段時道路上，路段比較短、設施也比較少，花錢不多，這種方式的投資，無法形成商業模式的閉環，因而也難以規模化複制。

唯有把商業模式的問題解決了，車輛協同才能規模化發展，進而加快無人駕駛卡車商業商業化的進度。