进入2019年，多家专注于自动驾驶领域的初创公司陆续宣布获得融资。值得关注的是，致力于物流行业自动驾驶技术的企业正在赢得资本市场的更多认可。

例如，专注于无人驾驶货运的飞步科技在3月1日宣布获得数千万美元的Pre-A轮融资，投资方包括青松基金和和玉资本。另一家专注于研发无人驾驶卡车的公司图森未来在2月13日宣布完成由新浪资本领投的9500万美元D轮融资，其估值超过10亿美元。

此外，硅谷自动驾驶公司Nuro在2月12日宣布获得9.4亿美元融资，资金来自软银愿景基金。Nuro的产品主要应用于本地货物配送的自动驾驶服务。同样在2月8日，自动驾驶初创公司Aurora宣布获得超过5.3亿美元的投资，投资方包括亚马逊、红杉资本和壳牌投资部门。亚马逊的加入被视为Aurora将在自动驾驶物流领域发力的重要信号。

2018年，多家物流行业的无人驾驶创业公司也取得了显著进展。例如，普洛斯、物联网科技公司G7和蔚来资本联合成立了嬴彻科技，同年10月，G7完成了3.2亿美元的融资。另外，智加科技在2018年11月15日宣布完成A+轮融资，并与一汽解放和满帮集团合作，计划在未来3-5年内实现无人重卡进入干线物流。

这些高密度和高额的资金投入表明，随着乘用车自动驾驶创业公司融资热潮的结束，无人驾驶技术在物流领域的应用正在迅速升温。相比乘用车的应用场景，物流行业的封闭或半封闭环境以及程序化的用车需求更适合自动驾驶技术的落地。

CB Insights发布的《2019年14个科技趋势》指出，“最后一英里”的交付可能是率先部署完全自动驾驶汽车的领域之一。最后一英里的配送实际上是一个成本高昂的任务，每件快递的配送成本在1.50欧元至4.00欧元之间，占总成本的30%左右。如果利用自动驾驶技术提高物流行业的效率，将有望带来更高的利润。CB Insights预测，2019年将有更多公司开始在最后一英里交付中使用自动驾驶汽车。

然而，技术落地和商业化是两回事。底层计算平台的成熟度、车规级激光雷达的成本以及特定场景算法等因素将决定自动驾驶技术商业化的成败。总体来看，无人驾驶技术的落地和商业化就像一场马拉松，物流领域的玩家已经领先。

2016年底至2017年初，一批专注于乘用车领域的无人驾驶创业公司如禾多科技、驭势科技、文远知行、Roadstar.ai和Momenta相继成立，并在短时间内获得了多轮融资，最高单笔融资额甚至达到了上亿美元。

尽管这些公司早期获得了大量融资，但受制于自动驾驶乘用车应用场景的复杂性，它们在系统的稳定性和行车安全性上仍面临许多技术挑战。例如，激光雷达的成本控制和精度提升，以及底层计算平台的成熟度，都不是短期内可以解决的问题。

此外，文远知行和Roadstar.ai还经历了高管内斗和联合创始人因受贿被解雇等事件，暴露出技术背景创始团队在公司管理上的不足，这进一步阻碍了技术落地和商业化进程。

相比之下，在物流行业，自动驾驶技术已经开始实现商业化试运营。例如，2018年8月，Nuro与Kroger在亚利桑那州斯科茨代尔市开展了自动驾驶送货试运营服务，4个月内完成了约1000次配送。2018年12月18日，双方正式向公众提供自动驾驶送货服务，成为全球首个面向公众的无人驾驶汽车送货项目。

获得软银9.4亿美元融资后，Nuro创始人朱家俊表示，未来Nuro将与多家合作伙伴一起推出无人配送服务，涵盖餐厅、药房、生鲜超市、服装百货和干洗等多个领域。

2019年2月，亚马逊分别投资了无人驾驶创业公司Aurora和电动卡车公司Rivian，并继续投资被称为“货运版Uber”的卡车物流平台Convoy。通过自动驾驶技术提高运输效率、降低物流成本已成为亚马逊发力的重点。亚马逊在一份声明中表示，自动驾驶技术有助于改善员工和合作伙伴的工作环境，使其更加安全高效。

图森未来也在最近宣布了其在无人驾驶物流卡车研发方面的最新进展。在美国，图森未来的无人驾驶卡车每天完成3-5次货物运输，服务13位终端货主客户。在中国，图森未来在北方某港口进行了超过300天的试运营，并计划在上海临港地区开展无人驾驶示范运营。

国内的京东、菜鸟和苏宁等巨头也在积极布局。京东成立了专门的“X事业”，专注于“互联网+物流”，打造智慧仓储物流系统。菜鸟ET物流实验室也在云栖大会上发布了第四代新批发物流无人车。苏宁的“卧龙一号”是国内首个能与电梯进行信息交互的无人车，实现了从户外到室内的配送。

“无人驾驶已经不是展示demo的时代了，现在更强调落地。在无人驾驶乘用车落地变得遥不可及的情况下，物流行业相对简单的场景和巨大的市场规模提供了更多机会。”无人驾驶领域的创业者张驰表示，以Nuro为例，低速物流车相对更安全，落地速度也会更快。

张驰认为，物流行业最快落地的应该是低速无人配送车和封闭场景如港口、码头、仓库和矿产的无人驾驶卡车；其次是负责干线物流运输的自动驾驶；最后是社会化道路上行驶、场景最复杂的无人驾驶城配物流车。

“实际上，在全封闭的工厂和仓储园区，已经出现了无人驾驶的小规模商业化应用。”钟鼎资本合伙人汤涛表示，此前钟鼎投资了一家专注于场内物流的公司，该公司已经开始了小规模生产和销售。

汤涛认为，物流行业目前面临的“用工荒”问题加剧，越来越多的年轻人不愿意从事单调、繁重的运输工作，因此物流行业对无人驾驶技术的需求比乘用车市场更为迫切。此外，今年资本市场整体趋于谨慎，更倾向于投资那些盈利前景明确的公司。在自动驾驶技术的发展方向上，无人物流车可能更快实现商业化——一方面因为技术难度较低，另一方面从政策角度来看，商用车可能会更快取得突破。

2019年CES前夕，百度利用自动驾驶车队从长沙运送包裹到拉斯维加斯，展示了完整的自动驾驶物流闭环。整个过程中，除了跨洋飞行外，干线物流、终端配送等环节均由百度无人驾驶车队完成。这一全球首次实现的自动驾驶物流闭环，展示了物流行业技术发展的关键节点。

“从各方面条件来看，距离大规模商业化应用物流无人车还需要一段时间。”张驰表示，目前无人驾驶行业的主要三大环节——底层计算平台、场景算法和车规级激光雷达尚未完全成熟，改装一辆无人车的成本可能高达200万元，成本过高。因此，物流行业的无人驾驶技术爆发还需等待。

实际上，除了整个无人驾驶产业链尚未成熟，国内外相关政策法规也未完全放开。

在美国，各州针对自动驾驶道路测试的管理规定主要由各州自行立法。截至2017年底，已有21个州通过了地方层面的法案，另有10个州发布了行政命令，支持自动驾驶汽车道路测试。

目前，美国自动驾驶技术最发达的地区是加州，该州开放的政策吸引了几乎所有自动驾驶公司的参与。根据加州机动车管理局的数据，截至2018年12月7日，共有62家企业获得了在加州测试自动驾驶汽车的许可，其中唯一一家获得无驾驶员在车内测试资格的是Waymo。

在中国，截至2018年12月25日，北京、上海、重庆、杭州和江苏等地共15个省市发布了地方级的测试管理实施细则，允许企业申请自动驾驶汽车道路测试的许可。截至2018年12月25日，国内共有27家公司获得了95张测试牌照，其中百度从北京、平潭、重庆、长沙和天津五个城市共获得了51张测试牌照。

同时，国内的无人驾驶路测场景也变得更加多样化。2019年1月21日，公安部交通科学研究所在江苏省无锡市通锡高速公路（S19）南通方向建成了我国首个专门用于自动驾驶测试的封闭高速公路，全长4.1公里。1月22日，百度旗下的22辆“阿波罗”自动驾驶数据采集及测试车辆在山西省五盂高速阳泉段进行了相关测试。

高速公路路测场景的开放，对于专注于干线物流无人驾驶技术研发的G7、智加科技和图森未来来说，无疑是一个有利的政策支持。实际上，在政策逐步放开的同时，物流无人卡车的场景联动已经启动。2018年11月8日，智加科技与满帮集团达成独家战略合作。据统计，中国干线货车700万辆中有520万辆是满帮会员，中国物流企业150万家中有125万家是满帮会员。满帮庞大的交易数据和交通数据将有助于加速智加科技干线物流无人驾驶技术的落地。

“政策的制定与技术的成熟密切相关。目前各地政府对无人驾驶非常支持，但路测到真正商业化还需要一段时间，未来能够拿到商业化牌照的一定是那些技术领先的公司。”汤涛表示，政策管制只是暂时的，一旦出现成熟、安全的技术解决方案，政策将会进一步放开。

按照汤涛的说法，所有进入无人驾驶领域的投资机构，无论是乘用车还是商用车，都是在押注未来。短期来看，这样的投资难以量化收益，但核心逻辑在于是否相信自动驾驶卡车在未来物流行业中占据重要位置。这类公司数量有限，最早开始布局的公司更容易收集到更多极端情况的数据，从而优化系统并降低成本。

至于如何制定估值模型和实现盈利，这只是一个时间问题。