臨近年底，無人駕駛的悲觀情緒開始了新一輪的蔓延。
破產、倒閉、裁員的消息接連不斷：ArgoAI官宣倒閉、小馬智行被曝裁員、圖森未來內斗、Nuro裁員......
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歸納總結這些公司的特性可以發現，從技術角度看，多是L4級別的無人駕駛公司；從落地場景來看，多是To C的無人駕駛公司，或者我們可以稱之為“民用級無人駕駛”公司。
經濟學家熊彼特認為，當經濟周期從景氣循環到谷底的同時，也是某些企業家被淘汰出局而另一些企業家必須要“創新”以求生存的時候。因此，每一次的行業調整都孕育著新的機會。
那么，新的機會在哪里？從最近的資本流向可以看出來：拿到商湯國香資本等機構投資的仙途智能是一家無人駕駛清潔車研發商；宣布完成過億元融資的踏歌智行是做礦區無人駕駛的；近日宣布完成億元級A輪融資的九曜智能主攻的是工業場景下的場間物流。
一冷一熱，直接反映出行業水溫的變化：與遲遲不能落地的民用級無人駕駛相比，工業場景下的無人駕駛公司顯然更受資本的歡迎。
騰飛資本合伙人楊鵬就曾表示，當下比較看好的細分賽道，就是港口、礦區、工業場景這些已經在海外市場和國內市場得到了一些驗證的場景。
不過，即使同是工業場景的無人駕駛，仍有一個明顯的區別是：從融資輪次來看，今年踏歌智行已經融到了C1輪、慧拓智能是C+輪、仙途智能是B3輪，但九曜智能剛到A輪而已。
這說明，干線物流、港口、礦山等場景早在幾年前已經獲得了投資人的認可，但像場間物流場景的無人駕駛尚在早期階段。
風口未起之處，往往也是投資機會的所在。對于場間物流場景下的無人駕駛來說，能否在行業調整過程中逆勢跑出一個新機會？
場間物流無人駕駛的本質：全流程自動化
與Robotaxi這些民用級無人駕駛相比，工業級無人駕駛做的是To B的生態。在To B的生態中存在兩種思維：技術思維和商業思維。
兩者的區別就在于，技術思維考慮的是怎樣以最好的技術解決問題，而商業思維的重點是技術實現的周期和成本。
在行業發展早期，前者占據上風，但隨著行業朝著拼落地的方向發展，后者的重要性就顯露出來了。其中很重要的原因在于，B端客戶同樣是商業思維，決策是理性的，需求是直接的。
在場間物流場景中，客戶的需求就是在極高安全性的保障下，實現公路到廠區門口、廠區門口到工廠門口、工廠內部物流運輸的無人化和效率最大化。
而想要滿足這一需求，就必須做到：在多車協同的情況下，實現全流程自動化。
想要實現全流程自動化，對硬件部分，也就是車輛的精度要求極高。九曜智能創始人/CEO史亮在接受鈦媒體App采訪時，進一步解釋說，“如果車輛精度達不到，比如牽引車不具備自動脫鉤、充電的功能，還需要人工操作，那就意味著降本增效的目的無法達到，客戶自然沒有下單的需要。”
而在場間物流中，需要用到的車輛類型包含低速卡車、牽引車和平衡重叉車三種。由于平衡重叉車的屬性就是工業設備而非傳統車輛，因此想要做場間物流，既要有做車的經驗，還得有工業設備制造經驗，缺一不可。
另一方面，則是需要軟件產品能夠對客戶的整體生產系統進行兼容。因為實現兼容才能讓客戶所使用的不同廠家的車輛、設備協同作業，從而提高調度效率、節省維修成本等。
目前，九曜智能能夠提供工業級無人駕駛全工作鏈解決方案，包含了云端天璣系統（智能倉儲業務管理系統）和天樞系統（國內首個千臺級無人駕駛設備智能調度系統），工業路側系統（為無人駕駛車輛提供輔助信息），車端多種智能物流裝備（卡車、平衡重叉車、牽引車）。
據九曜智能聯合創始人、CTO王雷介紹，到明年開春，正在研發中的無人駕駛卡車將正式加入產品鏈系列。
能夠找到賽道痛點并有能力付諸行動解決問題，正是資本押注九曜智能的原因所在。
據鈦媒體App了解，史亮及其核心管理團隊既有通用汽車、北汽集團、吉利汽車研究院等車廠背景，同時也有安吉物流等工業物流項目的運營經驗。
做場景方案，而非行業方案
在4年的探索過程中，九曜智能服務了百威啤酒、揚子江藥業、一汽物流、豐田等多個行業客戶。觀察這些客戶不難發現，并不局限于某一行業，化工、汽車、醫藥、消費等領域都有覆蓋。
史亮向鈦媒體App強調稱，“我們針對的不是行業解決方案，而是場景解決方案。”
這中間的區別就在于：前者靠項目制生存，而后者提供的則是標準化產品。
這也是資本押注九曜智能的另一個關鍵因素：場間物流無人駕駛能夠實現產品標準化。
因為不管在汽車、酒水還是化工業里，都會存在一個環節：原材料運輸到廠之后需要裝卸、搬運至室內。既然不同行業的需求能夠聚攏到一處，那就可以在相似需求的基礎上，打磨出標準化的產品。
理論上來說，標準化是規模化的前提，規模化是資本化的前提。標準化與規模化同時也是邊際成本降低且盈利能力提升的前提。
遠望資本程浩說過，To B產品的競爭力核心，就是如何盡量用標品、盡量用產品化的方式，來解決用戶不同的問題。
史亮進一步解釋稱，“標準化就意味著可以建立大量庫存，一旦形成大量庫存，生產成本就會降低，產品的市場競爭力也會隨之提高。”
而對于需要差異化的地方，他表示，“可以在軟件里體現，而軟件是最不用擔心成本的。”
由此可以看出，標準化的核心競爭力在于對供應鏈的整合和對成本的控制。
反觀室內物流的AGV產品，由于制造業行業眾多，不同行業之間制造工藝的差別導致廠房環境存在很大的差別。此外，工廠內部的不同環節對于自動化搬運也會有不同的需求，在工業制造領域，多樣的應用場景導致了AGV必須要有一定的定制化去適配環境。
但個性化的需求就需要耗費更多的人力和資金，而人力消耗大、項目實施周期長、服務成本高，案例不能完全復制，不僅不利于AGV企業的推廣，對于應用端來說，周期過長在一定程度上也會影響生產進度。
貝克資本董事長張克表示，技術公司的成長歷程一般可分為五個階段：技術突破、產品定型、突破小規模銷售、實現大規模銷售、實現資本市場對接。
顯然，九曜智能正處于第三個階段。目前，九曜智能的客戶已經超過20家，運營車輛超過30臺。
在向第四個階段邁進的過程中，史亮也做出了清晰的規劃，通過兩到三年的時間實現產品的迭代升級，在場間物流場景里面形成標準化產品，讓年出貨量達到千臺以上。
“缺工”潮下，萬億市場開啟
史亮之所以敢做出如此清晰的規劃，背后其實是對場間物流無人駕駛未來發展的看好。拉長維度來看，長期趨勢一定是利好場間物流無人駕駛的發展。
根據第七次人口普查數據，我國勞動年齡人口總量雖然還在繼續增加，到了8.8億，但增速放緩。與2010年相比，16至59歲勞動年齡人口減少4000多萬人。
從長周期來看，增速放緩的趨勢是一個“警醒”。人社部發布的2022年三季度全國“最缺工”的100個職業排行中，近40個屬于“生產制造及有關人員”。最新數據顯示，到2025年，中國制造業10大重點領域人才總量將接近6200萬人，人才需求缺口將近3000萬人，缺口率高達48%。
制造業人口紅利的消退已是不爭的事實，勞動年齡人口減少、人口紅利逐漸消失的過程中，企業人力成本明顯提高。
有數據顯示，中國制造業的用工成本從2012年的年均7萬塊提高到了2020年的年均15萬塊，近10年時間翻了一倍多。
影響社會對一項技術接受程度的因素中，最明顯的就是與現有技術相比較的相對經濟利益。
對于制造業來說，“機器換人”的背后是實實在在的可以被量化的效率提升和成本節約。工業物流按照空間維度可分為三個環節：干線物流、場間物流和室內物流。
與干線物流和室內物流相比，場間物流的優勢恰好就在于此：夠窄夠深，以及仍是一片藍海。
據史亮介紹，現在國內場間物流大概有將近300萬的存量車輛，其中270萬的車輛都是以人工駕駛為主。“一個車輛對應2-2.5個司機，一個司機一年成本平均是15萬，也就是說一輛車一年的花費大概是37.5萬，那270萬輛車就幾乎是近萬億的市場。”
可以說，在“缺工”潮的影響之下，場間物流自動駕駛的萬億市場正在被逐漸打開。
（本文首發鈦媒體App， 作者｜韓敬嫻，編輯｜張敏）
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