2月7日，自动驾驶创企Aurora完成了价值5.3亿美元的B轮投资，由硅谷传奇风投公司红杉资本领投，亚马逊、壳牌等巨头跟投。拿到这笔投资后，Aurora估值高至25亿美元。
 
 
 
2月12日，硅谷自动驾驶公司Nuro宣布完成来自软银愿景基金的 9.4 亿美元融资。据了解，本次融资将用于扩展物流配送服务区域、扩展车队、完善自动驾驶技术等。也有分析认为，软银有意利用Nuro的自动驾驶技术，提高物流效率。其实自2016年创立以来，Nuro就一直致力于利用自动驾驶技术让生鲜、外卖、包裹等货品的本地配送更快速高效。
 
 
 
2月13日，无人驾驶初创公司图森未来宣布完成 9500 万美元的 D 轮融资，由新浪资本领投，融资将主要用于商业化落地和技术研发。据了解，图森未来一直专注于大型货运卡车自动驾驶系统的自主研发。
 
 
 
春节后的短短一周，“风生水起”的无人驾驶领域融资高达15.65亿美元，这给2019年物流行业发展打了一剂“强心针”。其实，无人化、自动化一直以来都是物流企业实现降本增效的关键所在。但这究竟是落实在即的信号还是表面风光的空想，是值得追问的。
 
 
 
物流无人驾驶的兴起，和其他物流无人技术、自动化技术、人工智能技术一样，无论是满足企业降本增效的诉求也好，追求物流行业可持续、高质量发展也罢，一直都在饱受争议中前进。有人说，无人技术是噱头，是企业的“卖点”；有人说，社会对技术设备的包容度远远低于对技术本身的存在与发展的关注度；也有人说，未来物流行业的各类高新技术的投入与落地是后续发展的必经之路。
 
 
 
那么，深受资本市场青睐，正迈入新一轮发展历程的物流无人驾驶技术，究竟还有哪些“成长的烦恼”？
 
 
 
成本过高，回收投入较难
 
 
 
和无人驾驶客车不同的是，无人驾驶物流车的技术研发成本相对更高。如在封闭商业场景里，由于应用在较大车身的车体上，所需的传感器会更多，因此传感器的投入成本成了整个技术投入的大部分。反观开放场景的成本投入，其技术则需要不断更新、升级而导致成本的持续增长。正如Nuro公开表明本次融资将用于扩展物流配送服务区域、扩展车队、完善自动驾驶技术等。
 
 
 
所以要想加快物流无人驾驶技术的应用落地，减少过大的成本投入，加速商业化落地——得到与投入成正比的回报成了其发展的重中之重。
 
 
 
商业化落地难，竞争激烈
 
 
 
2月13日的D轮融资过后，图森方面表示，此次融资除常规运营之外，还将用于与整车厂、一级供应商和传感器生产方建立研发合作关系，同时，无人驾驶卡车的各关键零部件生产厂商正在与图森一起做无人驾驶的动力、刹车、操纵的系统集成，为的就是加快商业化落地进度。
 
 
 
商业化落地难、落地慢的问题一直困扰着物流无人驾驶领域。意思就是，投入较高成本的技术研发，最后没有得到合理的商业化运作，赚不到钱，后续发展就举步维艰。
 
 
 
在物流无人驾驶领域的三大商业场景领域的抢夺也是十分激烈的。物流自动驾驶在经过多年发展过后，形成了企业竞相角逐的“一高（速）两低（速）”三大核心场景。“一高”，指的是高速运动的干线物流场景；“两低”，则是低速行驶的“最后一公里”配送与封闭场景。特别是干线物流场景，干线物流的运力大、产值高，也因其主要运用于封闭场景而被认为技术难度低，所以竞争十分激烈。
 
 
 
所以，企业能否在多种商业场景中找到最适合自身发展，加速商业化落地的商业场景也是其发展的关键所在。
 
 
 
人才紧缺，流动大
 
 
 
首先是人才紧缺问题。无论是技术研发的人才还是落地应用的操作人才都存在一定程度的紧缺状况。由于