由 dawei 今年8月3日，嬴彻科技宣布完成B轮2.7亿美元融资，由京东物流、美团、太盟投资集团联合领投。作为专注干线物流自动驾驶的科技公司，已经历了4轮融资，股东阵容堪称豪华。
作为同赛道的上市第一股图森未来，已出现连续3年亏损，营收状况不佳，L4级量产车落地要到2024年。而计划于今年年底实现L3级自动驾驶重卡量产的嬴彻科技，量产落地能力究竟如何？干线物流赛道前景好吗？
各路巨头已纷纷布局
目前，自动驾驶干线物流赛道主要指以L3、L4级自动驾驶重卡为运载工具，运输线路以高速公路为主，日均行驶里程在200km以上的省际与跨省公路货运领域。
近几年随着无人驾驶技术的发展，该赛道已吸引了重卡生产端 技术端（自驾技术公司）、场景端（物流企业）等多方巨头的介入，并且之间相互合作，逐渐形成了自动驾驶产业联盟。
重卡前五大生产商一汽解放、东风集团、中国重汽、陕汽集团、福田集团市场占有率常年保持80%以上，2016年就开始布局自动驾驶，在L3及以上的自动驾驶技术研发上，五家公司都已和科技公司建立合作关系。
重卡第二梯队参与方主要有上汽红岩、比亚迪、三一重工等。上汽红岩通过“自研＋收购”的方式布局，主攻重卡自动驾驶；比亚迪依托在商用车电动化的技术积累，与科技公司合作布局多场景自动驾驶，干线物流并非主攻方向；三一重工作为工程机械龙头，以多方合作的方式将重卡自动驾驶作为重点布局。
主攻干线物流赛道的自动驾驶科技公司目前已显现出头部效应，技术与资本已逐渐集中到图森未来、嬴彻科技、智加科技、主线科技、宏景智驾等几家公司手中，图森未来今年3月已在纳斯达克上市，智加科技拟通过SPAC合并上市。
头部科技公司商业模式主要有自动驾驶技术服务、自动驾驶货运服务、和自动驾驶重卡整车租赁服务。
《智能相对论》以提供自动驾驶技术和运营服务的嬴彻科技为例，公司坚持“全栈自研＋量产驱动＋深度运营”的发展策略，主要包括：自主研发L3级及以上自动驾驶技术；与主机厂联合开发量产自动驾驶重卡；自建运营场景，打造自动驾驶运力网络。
嬴彻科技目前已完成4轮融资，包括2018年4月的天使轮融资、2020年4月的1亿美元A轮融资，以及2020年11月的1.2亿美元A+轮股权融资。今年8月的2.7亿美元B轮融资是嬴彻科技成立以来规模最大的一笔融资。
嬴彻科技B轮融资领投方京东物流和美团，作为物流配送行业的头部企业，以自研、投资加合作的方式，在末端无人配送领域均已较早介入。目前，两家公司都已发布量产L4级无人配送车型。
京东物流和美团入股嬴彻科技，主要看好其在干线物流赛道全栈自研的技术优势、商业化量产落地能力以及自动驾驶车队的运营能力。财务投资之外，也是为了寻求在干线物流场景能有深入合作。
除了主攻干线物流赛道的科技公司外，同时布局多个自动驾驶场景的小马智行、清智科技、经纬恒润等科技公司也纷纷布局了干线物流场景。
物流企业参与方当中，电商背景的京东物流主要以自研和投资合作的方式布局，菜鸟裹裹专注自研；普洛斯、满帮、G7、福佑卡等平台型物流公司，主要以投资的方式与科技公司进行深度绑定；以顺丰、德邦、安能、苏宁物流为代表的物流运输公司，主要以业务合作和投资的方式与科技公司共同入局。
《智能相对论》看到，在多方共同推进下，目前自动驾驶干线物流产业生态已初具雏形，包括以激光雷达、芯片、高精度地图及定位为代表的新型零部件供应商与技术服务商，自动驾驶科技公司，商用车主机厂，物流企业，以及云服务商、通信运营商、通信设备商等通信网络服务商。
作为干线物流赛道的参与方，自动驾驶自主研发实力、上下游产业链整合能力以及车队的运营能力都至关重要。接下来，《智能相对论》认为，各方量产车的落地情况将会决定市场和资本是否会持续的青睐。
谁的量产速度更快？
根据中国汽车工业信息网的统计，目前主要重卡企业生产的自动驾驶重卡当中，除少部分在港口场景中已实现量产并商业化运营之外，在干线物流场景，大部分仍处于测试阶段。
从自动驾驶科技公司公布的量产计划来看，L3级自动驾驶重卡车有望率先实现量产。以图森未来、小马智行为代表的企业坚持L4级自动驾驶技术的落地，图森未来预计2024年实现量产，小马智行预计2023-2024年实现前装量产，2025年实现自动驾驶卡车的规模化量产；而以嬴彻科技、宏景智驾为代表的企业侧重先实现L3级自动驾驶技术的量产及应用，宏景智驾预计2022实现量产落地，嬴彻科技计划在2021年底前实现前装量产。
《智能相对论》认为，通过现有技术积累，先完成合规、经济、高效的L3自动驾驶重卡量产，根据上路运营后获得的海量真实数据，驱动算法优化，逐步向L4自动驾驶系统过渡，是更切实际的策略。
虽然与城市公开道路运行的自动驾驶出租车相比，自动驾驶干线物流应用被认为更易实现。但物流重卡运行时速高、载重大、车身大以及车头与车挂之间柔性连接等特点，对自动驾驶重卡的感知距离、决策运行速度以及车身控制精准度提出更高要求。想要达到L4级自动驾驶的量产，需要跨过技术、道德约束和法律规范的巨大鸿沟。