获阿里领投3亿美元B轮融资！又一家Robotaxi创企驶入「同城货运」赛道

自动驾驶赛道的投融资热度持续上升。

刚刚，自动驾驶初创公司荣源七星宣布完成3亿美元的B轮融资。领投方为阿里巴巴，投资方包括时代资本、复星瑞正、云起资本、耀途资本等投资机构。

荣源骑行CEO周广表示，此轮融资所得将用于技术研发、团队扩充、扩大自动驾驶测试和运营车队规模。

具体来说，到今年年底，荣源启行包括安全员在内的团队规模将从近400人扩大到600人，自营车辆增加到100辆，自营和合作车辆总数超过150辆。

同时，荣源·亓航还宣布，公司将在未来三年坚持“123N”经营战略，即:

打造自动驾驶系统，聚焦自动驾驶出行和自动驾驶同城货运两大业务，生产满足安全、可靠、智能三大要求的自动驾驶产品，实现自动驾驶场景在各种生活场景中的应用。

其中，承载荣源出发和同城货运两大业务板块的Robotaxi和自动驾驶轻卡分别命名为“荣源出发”和“袁琪运输”。

至此，又一家Robotaxi创业公司正式“进入”同城自动驾驶货运赛道。

L4轻卡“进入”同城货运轨道

在荣源亓航此次公布的“123N”业务战略中，最值得关注的是即将推广的新业务:借助L4级自动驾驶轻卡，可满足尚超门店、快递转运中心、快递站夜间点对点的货源需求。

周广向新智家透露，荣源启行的同城货运业务的经营模式与其Robotaxi的经营模式一致，主要分为自营和联合经营两种:

自营:荣源七星自建车队，为场景需求者提供运输服务；

联合运营:荣源启行是轻卡OEM或场景需求方，提供整套L4级自动驾驶解决方案，再配合车队向第三方提供运输服务。

在技术方案上，荣源七星的L4级自动驾驶轻型卡车采用了与其Robotaxi相同的多传感器融合技术。

周广表示，基于在城市中心区积累的自动驾驶经验，荣源七星的技术可以很好地适应不同的车型:

场景方面，轻卡和Robotaxi都是在复杂的城市道路上行驶，场景覆盖重合率超过90%；技术方面，轻卡和Robotaxi在轴距和规格上没有太大差距(轻卡轴距为3.36米，基于林肯车型的Robotaxi为2.85米)，所以Robotaxi使用的技术90%以上可以在轻卡上重复使用。

另外，L4轻卡的自动驾驶方案只需要根据城市货运场景和轻卡特点进行设计即可。

具体来说，针对轻卡的应用场景，荣源七星的传感器方案包括两个64线激光雷达、三个盲区雷达、四个120度视场的摄像头、一个毫米波雷达、一个GPS+IMU组合导航系统，可以感知250米内的物体，覆盖人类驾驶容易忽略的盲区。

目前，荣源七星L4自动驾驶轻型卡车的研发测试已经进行了近一年，并通过了内部技术验证。

下一阶段，荣源七星将加大对自动驾驶轻型卡车道路测试的投入，进行全方位的产品打磨。

为什么是同城运费？

至于荣源七星为什么选择切入同城货运轨道，周广表示，这主要是基于技术和市场的考虑。

从技术角度来说，实现这个应用场景的落地并不容易。毕竟L4+夜间+城市道路，单独挑出哪一个，都是自动驾驶领域的“大问题”。

然而，荣源似乎不这么认为。

周广指出，夜景的局限性主要体现在光线不足，摄像头拍摄的图像非常模糊，导致车辆、行人等环境变化的感知相对困难。

荣源采用的多传感器融合技术，通过激光雷达采集的3D数据和车载摄像头采集的分辨率更高的2D彩色信息等互补数据的融合，可以完成更高精度的障碍物检测。

同时，与传统摄像机相比，荣源自主研发的车载摄像机能够提供多模式高精度时间同步、曝光控制、信号色彩校正、视频流延迟感知等核心功能，能够在夜晚、隧道等黑暗场景下提供准确的信息和更丰富的图像。

而且其感知检测模型可以适用于晴天、雨天、夜晚等不同场景，也可以适用于交通锥等不同障碍物。

在周广眼里，同城货运面临的夜景不是障碍，而是复杂度更低的应用场景。

他说，同城的货运，比如仓库到门店的配送，一般都是晚上在固定的路线上进行。与白天繁忙复杂的交通环境相比，夜间道路安全的不确定性会随着道路参与者的减少而降低，自动驾驶轻卡的驾驶难度也会降低。

而且不像Robotaxi是载人出行，同城货运属于货物运输，安全要求比较低。政策很可能从这个方向开始，逐步开放路权。

此外，荣源七星本身专注于解决城市中心区复杂路况的自动驾驶。在深圳、武汉、杭州核心城区积累了超过200万公里的路测经验，具有一定的技术优势。

就技术而言，同城夜间货运服务对荣源来说至少不是“超一流问题”。

更何况，从市场角度来看，自动驾驶在同城货运领域仍有相当大的商业实现潜力。

得益于跨省市流动人口的增加和逐年增长的电子商务市场，中国消费者对快递物流和冷链运输的货运需求不断上升。

前瞻产业研究院指出，2015-2020年中国社会物流总成本从10.8万亿元增长到14.9万亿元。

而运输早已成为物流产业链中的核心环节。

中国物流与采购联合会数据显示，2014年至2020年，我国运输成本一直占社会物流总成本的50%以上。

其中，公路运输作为最重要的运输方式……八运在中国，从2016年到2020年一直占其货运量的70%以上。

从拆解的角度来看，公路物流运输实际上可以大致分为三个环节:借助重型卡车的城市间干线物流，借助轻型卡车的转运中心到服务网点的市内货运，以及最终交付给最终用户。

轻卡作为同城货运的主力车型，是目前货运领域最大的细分市场。根据中国汽车工业协会的数据，2020年，中国全年卡车销量为468.5万辆，其中轻型卡车219.9万辆，占比46.9%，这反映了同城货运市场的广阔。

然而，分销业的发展与配套能力的严重不足形成了不可调和的对抗趋势。

未来无论是物流运输的哪一个环节，都将面临人口红利的下降以及由此引发的各种问题:供给侧劳动力短缺，叠加配送需求的增加，物流配送的能力缺口会越来越明显，人力成本也会上升。

调查显示，2020年，81.5%的企业反映人工成本大幅增加，部分物流企业已经出现较大的人员缺口，基层司机等人工成本每年都在以10%以上的速度递增。

这些问题都指向了可以替代人类驾驶员的L4级自动驾驶。

但不同于途胜未来、知家、赢车、马骁知卡等众多对手已经进入的干线物流市场，以及阿里、美团、JD.COM等巨头布局的终端配送市场。同城过夜货运的自动驾驶应用场景，还是一片没有被深度挖掘的蓝海。

根据这一点，荣源·亓航设法在夜间在同一城市运送货物。角度尖锐，但也在情理之中。

为什么是阿里巴巴？

在此轮融资中，领投方阿里巴巴无疑是最受瞩目的。

在此之前，阿里在智能汽车赛道上有不少动作:成立斑马智行开发车载操作系统，参与Xpeng Motors多轮融资，与SAIC合作成立“智记”汽车，研发末端配送的无人物流车等

如果荣源亓航这次没有提到进入同城货运，这轮投资可能会被视为阿里第二次布局Robotaxi的举动——阿里此前曾参与另一家Robotaxi创业公司AutoX的A轮融资。

不过，荣源布局货运的消息一出，阿里这次的投资就更加耐人寻味了。

作为中国电商业的巨头，近年来，阿里在原有的线上电商平台之外，以盒马为首，正在积极探索新的线下零售业务，其电商帝国的版图正在不断扩大。作为其电子商务服务的重要组成部分，配送在物流和运输系统的坚实支持下至关重要。

早在2013年，阿里就率先成立了菜鸟网络，以维持其电商业务的稳定运行。

与此同时，阿里还在投资外部物流企业的布局。到2020年，阿里先后参股了中通、童渊、申通、百世、大云五家快递公司，与物流行业结下了不解之缘。

但如前所述，随着人口红利的逐渐下降，从仓储到运输配送的所有物流环节，都将面临劳动力缺口加大、人力成本上升的问题。

无人物流已经成为阿里巴巴等电商平台降本增效的战略需求。

针对运输环节，阿里达摩院此前研发了无人物流车“小满驴”，用于最后三公里的终端配送场景。

今年6月，阿里巴巴CTO、菜鸟CTO李成进一步透露，未来一年将在校园和社区投放1000只“小人驴”。与此同时，阿里也开始了针对开放道路的无人物流卡车的研究。

除了阿里，JD.COM和美团也在尝试借助自动驾驶解决物流运输领域的人力成本痛点。

除了内部自行开发的te……无人车最终配送，JD.com物流和美团也在今年8月共同领投了宇车科技，布局自动驾驶干线物流赛道。然而，两者的触角都没有延伸到无人城市货运领域。

如果阿里能先完成物流运输的干线、支线、末端的全链条布局，也能比众多竞争对手领先一步搭建自己的物流屏障。

无独有偶，目前自动驾驶赛道的支线物流并不多。

对于阿里来说，投入L4级自动驾驶轻卡的深度研发也是为数不多的选择之一。

另一方面，对于正在寻求商业落地之路的荣源亓航来说，阿里背后巨大的货运需求也极具吸引力。

周广意识到，“在同城货运市场，获得最终客户是最重要的。电商、超市或本地生活等终端客户是最重要的，因为他们才是拥有最终选择权的人。”

他说，“除了电商快递包裹的运输场景，阿里还有大量的零售货运场景，比如银泰、盒马鲜生、联华超市、阿里投资的石慧集团，每天都有大量的供给需求。”其场景要求与荣源有着高度的匹配。

据悉，荣源亓航正在与阿里就同城货运业务合作进行沟通。

阿里巴巴，有大量的应用场景，比如超市、快递、社区团购等。，未来将成为荣源亓航采集场景数据的沃土和占领同城货运市场的前沿阵地。

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目前Robotaxi距离商业实现还有一段距离。L4 Robotaxi公司在行业内的商业探索重点已经慢慢从载人出行转移到货物运输:马骁智行已经成立了“马骁智卡”推出干线物流；文远之星也于近日发布了L4级自动驾驶轻型客车，正式进军同城货运领域。

无人物流运输成为Robotaxi公司瞄准的又一块香饽饽。

但是，对于L4级自动驾驶来说，物流运输是唾手可得的蜂蜜，还是另一块看不见吃不着的肥肉？这个问题的答案最终取决于技术和法规的枷锁能否解开。

谁将在新赛道上领先？谁会迷迷糊糊的离开？一场围绕自动驾驶的好戏还在继续，值得期待。

(雷锋网雷锋网(微信官方账号:雷锋网)雷锋网)

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。自动驾驶赛道的投融资热度持续上升。

刚刚，自动驾驶初创公司荣源七星宣布完成3亿美元的B轮融资。领投方为阿里巴巴，投资方包括时代资本、复星瑞正、云起资本、耀途资本等投资机构。

荣源骑行CEO周广表示，此轮融资所得将用于技术研发、团队扩充、扩大自动驾驶测试和运营车队规模。

具体来说，到今年年底，荣源启行包括安全员在内的团队规模将从近400人扩大到600人，自营车辆增加到100辆，自营和合作车辆总数超过150辆。

同时，荣源·亓航还宣布，公司将在未来三年坚持“123N”经营战略，即:

打造自动驾驶系统，聚焦自动驾驶出行和自动驾驶同城货运两大业务，生产满足安全、可靠、智能三大要求的自动驾驶产品，实现自动驾驶场景在各种生活场景中的应用。

其中，承载荣源出发和同城货运两大业务板块的Robotaxi和自动驾驶轻卡分别命名为“荣源出发”和“袁琪运输”。

至此，又一家Robotaxi创业公司正式“进入”同城自动驾驶货运赛道。

L4轻卡“进入”同城货运轨道

在荣源亓航此次公布的“123N”业务战略中，最值得关注的是即将推广的新业务:借助L4级自动驾驶轻卡，可满足尚超门店、快递转运中心、快递站夜间点对点的货源需求。

周广向新智家透露，荣源启行的同城货运业务的经营模式与其Robotaxi的经营模式一致，主要分为自营和联合经营两种:

自营:荣源七星自建车队，为场景需求者提供运输服务；

联合运营:荣源启行是轻卡OEM或场景需求方，提供整套L4级自动驾驶解决方案，再配合车队向第三方提供运输服务。

在技术方案上，荣源七星的L4级自动驾驶轻型卡车采用了与其Robotaxi相同的多传感器融合技术。

周广表示，基于在城市中心区积累的自动驾驶经验，荣源七星的技术可以很好地适应不同的车型:

场景方面，轻卡和Robotaxi都是在复杂的城市道路上行驶，场景覆盖重合率超过90%；技术方面，轻卡和Robotaxi在轴距和规格上没有太大差距(轻卡轴距为3.36米，基于林肯车型的Robotaxi为2.85米)，所以Robotaxi使用的技术90%以上可以在轻卡上重复使用。

另外，L4轻卡的自动驾驶方案只需要根据城市货运场景和轻卡特点进行设计即可。

具体来说，针对轻卡的应用场景，荣源七星的传感器方案包括两个64线激光雷达、三个盲区雷达、四个120度视场的摄像头、一个毫米波雷达、一个GPS+IMU组合导航系统，可以感知250米内的物体，覆盖人类驾驶容易忽略的盲区。

目前，荣源七星L4自动驾驶轻型卡车的研发测试已经进行了近一年，并通过了内部技术验证。

下一阶段，荣源七星将加大对自动驾驶轻型卡车道路测试的投入，进行全方位的产品打磨。

为什么是同城运费？

至于荣源七星为什么选择切入同城货运轨道，周广表示，这主要是基于技术和市场的考虑。

从技术角度来说，实现这个应用场景的落地并不容易。毕竟L4+夜间+城市道路，单独挑出哪一个，都是自动驾驶领域的“大问题”。

然而，荣源似乎不这么认为。

周广指出，夜景的局限性主要体现在光线不足，摄像头拍摄的图像非常模糊，导致车辆、行人等环境变化的感知相对困难。

荣源采用的多传感器融合技术，通过激光雷达采集的3D数据和车载摄像头采集的分辨率更高的2D彩色信息等互补数据的融合，可以完成更高精度的障碍物检测。

同时，与传统摄像机相比，荣源自主研发的车载摄像机能够提供多模式高精度时间同步、曝光控制、信号色彩校正、视频流延迟感知等核心功能，能够在夜晚、隧道等黑暗场景下提供准确的信息和更丰富的图像。

而且其感知检测模型可以适用于晴天、雨天、夜晚等不同场景，也可以适用于交通锥等不同障碍物。

在周广眼里，同城货运面临的夜景不是障碍，而是复杂度更低的应用场景。

他说，同城的货运，比如仓库到门店的配送，一般都是晚上在固定的路线上进行。与白天繁忙复杂的交通环境相比，夜间道路安全的不确定性会随着道路参与者的减少而降低，自动驾驶轻卡的驾驶难度也会降低。

而且不像Robotaxi是载人出行，同城货运属于货物运输，安全要求比较低。政策很可能从这个方向开始，逐步开放路权。

此外，荣源七星本身专注于解决城市中心区复杂路况的自动驾驶。在深圳、武汉、杭州核心城区积累了超过200万公里的路测经验，具有一定的技术优势。

就技术而言，同城夜间货运服务对荣源来说至少不是“超一流问题”。

更何况，从市场角度来看，自动驾驶在同城货运领域仍有相当大的商业实现潜力。

得益于跨省市流动人口的增加和逐年增长的电子商务市场，中国消费者对快递物流和冷链运输的货运需求不断上升。

前瞻产业研究院指出，2015-2020年中国社会物流总成本从10.8万亿元增长到14.9万亿元。

而运输早已成为物流产业链中的核心环节。

中国物流与采购联合会数据显示，2014年至2020年，我国运输成本一直占社会物流总成本的50%以上。

其中，公路运输作为最重要的运输方式……八运在中国，从2016年到2020年一直占其货运量的70%以上。

从拆解的角度来看，公路物流运输实际上可以大致分为三个环节:借助重型卡车的城市间干线物流，借助轻型卡车的转运中心到服务网点的市内货运，以及最终交付给最终用户。

轻卡作为同城货运的主力车型，是目前货运领域最大的细分市场。根据中国汽车工业协会的数据，2020年，中国全年卡车销量为468.5万辆，其中轻型卡车219.9万辆，占比46.9%，这反映了同城货运市场的广阔。

然而，分销业的发展与配套能力的严重不足形成了不可调和的对抗趋势。

未来无论是物流运输的哪一个环节，都将面临人口红利的下降以及由此引发的各种问题:供给侧劳动力短缺，叠加配送需求的增加，物流配送的能力缺口会越来越明显，人力成本也会上升。

调查显示，2020年，81.5%的企业反映人工成本大幅增加，部分物流企业已经出现较大的人员缺口，基层司机等人工成本每年都在以10%以上的速度递增。

这些问题都指向了可以替代人类驾驶员的L4级自动驾驶。

但不同于途胜未来、知家、赢车、马骁知卡等众多对手已经进入的干线物流市场，以及阿里、美团、JD.COM等巨头布局的终端配送市场。同城过夜货运的自动驾驶应用场景，还是一片没有被深度挖掘的蓝海。

根据这一点，荣源·亓航设法在夜间在同一城市运送货物。角度尖锐，但也在情理之中。

为什么是阿里巴巴？

在此轮融资中，领投方阿里巴巴无疑是最受瞩目的。

在此之前，阿里在智能汽车赛道上有不少动作:成立斑马智行开发车载操作系统，参与Xpeng Motors多轮融资，与SAIC合作成立“智记”汽车，研发末端配送的无人物流车等

如果荣源亓航这次没有提到进入同城货运，这轮投资可能会被视为阿里第二次布局Robotaxi的举动——阿里此前曾参与另一家Robotaxi创业公司AutoX的A轮融资。

不过，荣源布局货运的消息一出，阿里这次的投资就更加耐人寻味了。

作为中国电商业的巨头，近年来，阿里在原有的线上电商平台之外，以盒马为首，正在积极探索新的线下零售业务，其电商帝国的版图正在不断扩大。作为其电子商务服务的重要组成部分，配送在物流和运输系统的坚实支持下至关重要。

早在2013年，阿里就率先成立了菜鸟网络，以维持其电商业务的稳定运行。

与此同时，阿里还在投资外部物流企业的布局。到2020年，阿里先后参股了中通、童渊、申通、百世、大云五家快递公司，与物流行业结下了不解之缘。

但如前所述，随着人口红利的逐渐下降，从仓储到运输配送的所有物流环节，都将面临劳动力缺口加大、人力成本上升的问题。

无人物流已经成为阿里巴巴等电商平台降本增效的战略需求。

针对运输环节，阿里达摩院此前研发了无人物流车“小满驴”，用于最后三公里的终端配送场景。

今年6月，阿里巴巴CTO、菜鸟CTO李成进一步透露，未来一年将在校园和社区投放1000只“小人驴”。与此同时，阿里也开始了针对开放道路的无人物流卡车的研究。

除了阿里，JD.COM和美团也在尝试借助自动驾驶解决物流运输领域的人力成本痛点。

除了内部自行开发的te……无人车最终配送，JD.com物流和美团也在今年8月联合领投了宇车科技，布局自动驾驶干线物流赛道。然而，两者的触角都没有延伸到无人城市货运领域。

如果阿里能先完成物流运输的干线、支线、末端的全链条布局，也能比众多竞争对手领先一步搭建自己的物流屏障。

无独有偶，目前自动驾驶赛道的支线物流并不多。

对于阿里来说，投入L4级自动驾驶轻卡的深度研发也是为数不多的选择之一。

另一方面，对于正在寻求商业落地之路的荣源亓航来说，阿里背后巨大的货运需求也极具吸引力。

周广意识到，“在同城货运市场，获得最终客户是最重要的。电商、超市或本地生活等终端客户是最重要的，因为他们才是拥有最终选择权的人。”

他说，“除了电商快递包裹的运输场景，阿里还有大量的零售货运场景，比如银泰、盒马鲜生、联华超市、阿里投资的石慧集团，每天都有大量的供给需求。”其场景要求与荣源有着高度的匹配。

据悉，荣源亓航正在与阿里就同城货运业务合作进行沟通。

阿里巴巴，有大量的应用场景，比如超市、快递、社区团购等。，未来将成为荣源亓航采集场景数据的沃土和占领同城货运市场的前沿阵地。

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目前Robotaxi距离商业实现还有一段距离。L4 Robotaxi公司在行业内的商业探索重点已经慢慢从载人出行转移到货物运输:马骁智行已经成立了“马骁智卡”推出干线物流；文远之星也于近日发布了L4级自动驾驶轻型客车，正式进军同城货运领域。

无人物流运输成为Robotaxi公司瞄准的又一块香饽饽。

但是，对于L4级自动驾驶来说，物流运输是唾手可得的蜂蜜，还是另一块看不见吃不着的肥肉？这个问题的答案最终取决于技术和法规的枷锁能否解开。

谁将在新赛道上领先？谁会迷迷糊糊的离开？一场围绕自动驾驶的好戏还在继续，值得期待。

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