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资本涌向自动驾驶干线物流市场:有企业获千万级融资但专家称应用远非一夕之功

作者:李陈默    栏目:新闻    来源:东方财富    发布时间:2022-10-15 17:21

商用车自动驾驶领域正在吸引越来越多的参与者。

资本涌向自动驾驶干线物流市场:有企业获千万级融资但专家称应用远非一夕之功

日前,商用车自动驾驶公司Corage宣布年初完成1000万元天使轮融资投资方为陈涛资本,丰原资本和日本PKSHA SPARX算法基金

公开资料显示,CarSmart成立于2021年12月16日,专注于商用车自动驾驶和智能物流技术目前已经实现了一批商用车自动驾驶落地项目其中,自主干线物流的长距离场景路测和筹备运营将在卡里智慧银行规划设计的自主干线物流专用道路上进行

目前政策正在加大对商用车自动驾驶商业化的支持力度8月,交通运输部发布《自动驾驶车辆运输安全服务指南》公开征求意见通知其中提到在点对点干线道路运输,道路相对封闭的场景下,使用自动驾驶汽车从事道路普通货物运输经营活动

根据消息显示,智家科技,途胜未来,弘景智家等企业均已进入商业探索阶段。

与新能源自动驾驶并行前进

相比乘用车,商用车的新能源和自动驾驶更受业界关注。

根据中国汽车工业协会的数据,中国的商用车保有量约为4000万辆,占中国汽车总数的10.9%,但其碳排放量却占所有汽车碳排放量的近65%其中,重卡的碳排放量占83.5%,是所有碳减排车型的重点车型在此背景下,目前新能源商用车的数量也在快速增长

另外,新能源商用车的应用特点正好满足了自动驾驶的落地需求从经济成本和新能源汽车对能源补充的需求来看,新能源商用车在能源价格相对较低,有实际稳定货运需求的固定线路即货运专线的地区率先商用汽车是自动驾驶的载体,新能源汽车的线控底盘比燃油车对自动驾驶技术更友好卡瑞行创始人兼CEO童先桥说

公开数据显示,2020年,我国公路货运成本占比中,司机工资占比可能在21%左右自动驾驶技术取代传统驾驶员,可能会大大提升新能源汽车的成本和效率优势,从而加速新能源汽车对燃油汽车的替代进程

在此背景下,卡里智能选择了新能源和自动驾驶战略其具体规划是,遵循商用车新能源化的进程,在能够产生经济效益的长途干线能源供应和货物中转点之间,逐步实现自动驾驶技术和商业化为了实现这一想法,卡瑞行参与了全长430多公里的自驾干线物流专线——酒泉—明水自驾货运专线的规划设计

根据消息显示,货运专线为沙漠无人区,地势平坦,有条件对自驾新能源货运车辆采用全封闭,全路径,全断面设计同时,当地有丰富的可再生能源,可以实现绿色氢气的低成本生产该项目计划在这条道路沿线使用氢重型卡车,并在道路末端建设加氢站和货场

据卡瑞行介绍,从现在到明年上半年是该项目的实地路测实验期明年下半年涉及土建施工,道路正式运营要等到2024 ~2025年

大规模的商业应用还是需要经过多个层次。

《2021年中国自动驾驶干线物流商业应用研究报告》指出,干线物流被认为是自动驾驶技术一系列应用场景中仅次于Robotaxi的第二大商业应用场景,而高速公路相对规范的道路环境和道路货运行业旺盛的应用需求,也使得干线物流场景被认为是将尽快实现自动驾驶商业应用的场景之一。

报告提到,与普通柴油重卡相比,L3级自动驾驶重卡每年可节省13.6万元,L4级自动驾驶重卡每年可节省22.4万元另据亿欧智库测算,2030年中国干线物流重卡保有量将达到627万辆,自主干线物流潜在经济效益将达到14045亿元

在这样的背景下,资本和玩家纷纷涌入干线物流领域《2022年中国商用车自动驾驶行业发展报告》显示,商用车自动驾驶在干线物流,矿区,港口的应用最为火热2014—2022年第一季度,投资事件分别为34起,28起和30起,投资金额分别为149.83亿元,19.51亿元和13.32亿元

根据消息显示,今年2月,自动驾驶卡车的技术和运营公司昆车科技宣布完成1.88亿美元的B+轮股权融资,6月,自动驾驶干线物流公司Autra.tech宣布完成2亿元Pre—A轮融资,8月,卡车造车新势力DeepWay宣布完成4.6亿元A轮融资。

干线物流具有运输距离长,运输吨位大,货物价值高等特点,是商用车自动驾驶的最大市场陈涛资本执行总经理何雄松认为,自动驾驶在干线物流场景下市场巨大,但实现起来并不容易,需要经过多个层面,其中技术,政策,商业模式是商用车自动驾驶落地和商业化的三个层面

弘景智家战略及业务拓展副总裁杨武表示,干线物流的商业化障碍,使得技术已经成熟到L3落地级别,包括自动驾驶,底盘支持,零配件,车辆法规,成本可靠性等多方面的技术目前整个产业链的成熟度和大规模商业应用所需的技术支持还比较薄弱

中国工程院院士,中国人工智能学会名誉理事长,主线科技首席科学家李德意认为,目前,人们对智能驾驶的长期作用和产业化难度认识不足,对短期效果期望过高自动驾驶干线物流的应用远不是一朝一夕可以实现的,需要大量的资金和人员投入,也需要行业各方的协同发展,以及政府和学术界的支持

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