临近年底，无人驾驶的悲观情绪开始了新一轮的蔓延。
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破产、倒闭、裁员的消息接连不断：ArgoAI官宣倒闭、小马智行被曝裁员、图森未来内斗、Nuro裁员......
归纳总结这些公司的特性可以发现，从技术角度看，多是L4级别的无人驾驶公司；从落地场景来看，多是To C的无人驾驶公司，或者我们可以称之为“民用级无人驾驶”公司。
经济学家熊彼特认为，当经济周期从景气循环到谷底的同时，也是某些企业家被淘汰出局而另一些企业家必须要“创新”以求生存的时候。因此，每一次的行业调整都孕育着新的机会。
那么，新的机会在哪里？从最近的资本流向可以看出来：拿到商汤国香资本等机构投资的仙途智能是一家无人驾驶清洁车研发商；宣布完成过亿元融资的踏歌智行是做矿区无人驾驶的；近日宣布完成亿元级A轮融资的九曜智能主攻的是工业场景下的场间物流。
一冷一热，直接反映出行业水温的变化：与迟迟不能落地的民用级无人驾驶相比，工业场景下的无人驾驶公司显然更受资本的欢迎。
腾飞资本合伙人杨鹏就曾表示，当下比较看好的细分赛道，就是港口、矿区、工业场景这些已经在海外市场和国内市场得到了一些验证的场景。
不过，即使同是工业场景的无人驾驶，仍有一个明显的区别是：从融资轮次来看，今年踏歌智行已经融到了C1轮、慧拓智能是C+轮、仙途智能是B3轮，但九曜智能刚到A轮而已。
这说明，干线物流、港口、矿山等场景早在几年前已经获得了投资人的认可，但像场间物流场景的无人驾驶尚在早期阶段。
风口未起之处，往往也是投资机会的所在。对于场间物流场景下的无人驾驶来说，能否在行业调整过程中逆势跑出一个新机会？
场间物流无人驾驶的本质：全流程自动化
与Robotaxi这些民用级无人驾驶相比，工业级无人驾驶做的是To B的生态。在To B的生态中存在两种思维：技术思维和商业思维。
两者的区别就在于，技术思维考虑的是怎样以最好的技术解决问题，而商业思维的重点是技术实现的周期和成本。
在行业发展早期，前者占据上风，但随着行业朝着拼落地的方向发展，后者的重要性就显露出来了。其中很重要的原因在于，B端客户同样是商业思维，决策是理性的，需求是直接的。
在场间物流场景中，客户的需求就是在极高安全性的保障下，实现公路到厂区门口、厂区门口到工厂门口、工厂内部物流运输的无人化和效率最大化。
而想要满足这一需求，就必须做到：在多车协同的情况下，实现全流程自动化。
想要实现全流程自动化，对硬件部分，也就是车辆的精度要求极高。九曜智能创始人/CEO史亮在接受钛媒体App采访时，进一步解释说，“如果车辆精度达不到，比如牵引车不具备自动脱钩、充电的功能，还需要人工操作，那就意味着降本增效的目的无法达到，客户自然没有下单的需要。”
而在场间物流中，需要用到的车辆类型包含低速卡车、牵引车和平衡重叉车三种。由于平衡重叉车的属性就是工业设备而非传统车辆，因此想要做场间物流，既要有做车的经验，还得有工业设备制造经验，缺一不可。
另一方面，则是需要软件产品能够对客户的整体生产系统进行兼容。因为实现兼容才能让客户所使用的不同厂家的车辆、设备协同作业，从而提高调度效率、节省维修成本等。
目前，九曜智能能够提供工业级无人驾驶全工作链解决方案，包含了云端天玑系统（智能仓储业务管理系统）和天枢系统（国内首个千台级无人驾驶设备智能调度系统），工业路侧系统（为无人驾驶车辆提供辅助信息），车端多种智能物流装备（卡车、平衡重叉车、牵引车）。
据九曜智能联合创始人、CTO王雷介绍，到明年开春，正在研发中的无人驾驶卡车将正式加入产品链系列。
能够找到赛道痛点并有能力付诸行动解决问题，正是资本押注九曜智能的原因所在。
据钛媒体App了解，史亮及其核心管理团队既有通用汽车、北汽集团、吉利汽车研究院等车厂背景，同时也有安吉物流等工业物流项目的运营经验。
做场景方案，而非行业方案
在4年的探索过程中，九曜智能服务了百威啤酒、扬子江药业、一汽物流、丰田等多个行业客户。观察这些客户不难发现，并不局限于某一行业，化工、汽车、医药、消费等领域都有覆盖。
史亮向钛媒体App强调称，“我们针对的不是行业解决方案，而是场景解决方案。”
这中间的区别就在于：前者靠项目制生存，而后者提供的则是标准化产品。
这也是资本押注九曜智能的另一个关键因素：场间物流无人驾驶能够实现产品标准化。
因为不管在汽车、酒水还是化工业里，都会存在一个环节：原材料运输到厂之后需要装卸、搬运至室内。既然不同行业的需求能够聚拢到一处，那就可以在相似需求的基础上，打磨出标准化的产品。
理论上来说，标准化是规模化的前提，规模化是资本化的前提。标准化与规模化同时也是边际成本降低且盈利能力提升的前提。
远望资本程浩说过，To B产品的竞争力核心，就是如何尽量用标品、尽量用产品化的方式，来解决用户不同的问题。
史亮进一步解释称，“标准化就意味着可以建立大量库存，一旦形成大量库存，生产成本就会降低，产品的市场竞争力也会随之提高。”
而对于需要差异化的地方，他表示，“可以在软件里体现，而软件是最不用担心成本的。”
由此可以看出，标准化的核心竞争力在于对供应链的整合和对成本的控制。
反观室内物流的AGV产品，由于制造业行业众多，不同行业之间制造工艺的差别导致厂房环境存在很大的差别。此外，工厂内部的不同环节对于自动化搬运也会有不同的需求，在工业制造领域，多样的应用场景导致了AGV必须要有一定的定制化去适配环境。
但个性化的需求就需要耗费更多的人力和资金，而人力消耗大、项目实施周期长、服务成本高，案例不能完全复制，不仅不利于AGV企业的推广，对于应用端来说，周期过长在一定程度上也会影响生产进度。
贝克资本董事长张克表示，技术公司的成长历程一般可分为五个阶段：技术突破、产品定型、突破小规模销售、实现大规模销售、实现资本市场对接。
显然，九曜智能正处于第三个阶段。目前，九曜智能的客户已经超过20家，运营车辆超过30台。
在向第四个阶段迈进的过程中，史亮也做出了清晰的规划，通过两到三年的时间实现产品的迭代升级，在场间物流场景里面形成标准化产品，让年出货量达到千台以上。
“缺工”潮下，万亿市场开启
史亮之所以敢做出如此清晰的规划，背后其实是对场间物流无人驾驶未来发展的看好。拉长维度来看，长期趋势一定是利好场间物流无人驾驶的发展。
根据第七次人口普查数据，我国劳动年龄人口总量虽然还在继续增加，到了8.8亿，但增速放缓。与2010年相比，16至59岁劳动年龄人口减少4000多万人。
从长周期来看，增速放缓的趋势是一个“警醒”。人社部发布的2022年三季度全国“最缺工”的100个职业排行中，近40个属于“生产制造及有关人员”。最新数据显示，到2025年，中国制造业10大重点领域人才总量将接近6200万人，人才需求缺口将近3000万人，缺口率高达48%。
制造业人口红利的消退已是不争的事实，劳动年龄人口减少、人口红利逐渐消失的过程中，企业人力成本明显提高。
有数据显示，中国制造业的用工成本从2012年的年均7万块提高到了2020年的年均15万块，近10年时间翻了一倍多。
影响社会对一项技术接受程度的因素中，最明显的就是与现有技术相比较的相对经济利益。
对于制造业来说，“机器换人”的背后是实实在在的可以被量化的效率提升和成本节约。工业物流按照空间维度可分为三个环节：干线物流、场间物流和室内物流。
干线物流，主要指载重30吨以上的卡车，在社会化道路（公路）上行驶运输；
室内物流，主要指小件货物，在工厂室内行驶运输；
而场间物流，是干线物流和室内物流的桥梁，解决大件货物从工厂门口（公路口）到工厂室内的行驶运输。
与干线物流和室内物流相比，场间物流的优势恰好就在于此：够窄够深，以及仍是一片蓝海。
据史亮介绍，现在国内场间物流大概有将近300万的存量车辆，其中270万的车辆都是以人工驾驶为主。“一个车辆对应2-2.5个司机，一个司机一年成本平均是15万，也就是说一辆车一年的花费大概是37.5万，那270万辆车就几乎是近万亿的市场。”
可以说，在“缺工”潮的影响之下，场间物流自动驾驶的万亿市场正在被逐渐打开。
（本文首发钛媒体App， 作者｜韩敬娴，编辑｜张敏）
