几个月前，当“亚马逊正考虑收购Zoox”的消息第一次传出时，笔者曾将其解读为“招聘式收购”，即亚马逊并不是真的想收购Zoox这个公司，而只是想挖Zoox团队的核心人才，然后再用这些人才去开发应用于物流配送的无人驾驶技术。
然而，并不是。从后来公布出的官方消息看，这是一次误判。笔者还是低估了这个巨无霸公司的野心：亚马逊打算保留Zoox的现有业务及商业模式，进军Robotaxi领域。
6月26日，亚马逊官方博客上发了一篇题为“我们收购Zoox，是为了帮助他们实现自动驾驶打车服务的愿景”的文章，在文中，亚马逊消费者业务CEO杰夫·威尔克(Jeff Wilke)说：“ 对能帮助Zoox在数年后实现他们的愿景，我们感到很兴奋。”
并且，收购完成后，Zoox并不会与亚马逊的其他部门整合，而是在其现任CEO和CTO的带领下继续独立运营。
想必关注过Zoox的朋友都已经知道了，这家公司的愿景是特斯拉+Waymo+Uber。现在，亚马逊说要帮助Zoox实现其愿景，便意味着亚马逊与特斯拉、Waymo和Uber同时竞争了。
不过，由于Zoox虽然造车，但并不卖车，因此，跟特斯拉并没有直接竞争关系，这次收购正面冲击的主要是Waymo和Uber。
当然了，对亚马逊来说，物流仍是自动驾驶驾驶技术列为第一优先级的应用场景，并且，L4级自动驾驶在同城配送（皮卡、面包车）、末端配送（低速小车）中商用的技术难度低于Robotaxi已无多少争议。
在一个同时布局无人物流和Robotaxi的集团里，L4自动驾驶率先在物流车上商用，对Robotaxi业务并不算坏消息。相反，物流车在城区跑的路段，跟Robotaxi跑的路段有很高的重叠度，这意味着，它们采集到的极端工况场景数据，对Robotaxi部门做算法训练有着巨大的价值！
甚至可以认为，在亚马逊这种自带丰富的物流场景的公司里，在无人物流车大规模商用之后，这些车收集到的海量场景数据，可以让Robotaxi部门“少奋斗三五年”。
若这一路线经过验证是成立的，Robotaxi赛道的竞争格局或将被改写。
一．抄底的好时机
2019年全年，亚马逊零售业务（线上+线下）的总营收为1584亿美元，而物流开支便达到了379亿美元，相当于总营收的24%。而据摩根斯丹利不久前的一项预测，到2022年，亚马逊在物流上的开支将达到750亿美金。
摩根士丹利还测算出，无人驾驶技术可帮亚马逊每年节省超过200亿美元的运输成本。哪怕只有一部分车辆实现无人化，节约的成本也是一个相当可观的数字。
不过，形势尚不十分明朗的阶段，亚马逊对亲自上阵做自动驾驶极为谨慎。
在2015年底或2016年初，亚马逊低调成立了一支规模约为“a dozen”的团队，探索自动驾驶技术。但据该神秘团队的成员透露：“眼下，亚马逊还不打算自己打造自动驾驶车队，我们这个团队的任务主要是摸索如何更好地利用别人家的自动驾驶技术来为我们的电商业务服务。”
亚马逊曾在2018年下半年推出了致力于末端配送的机器人Scout。但对自动驾驶卡车（包括轻卡和重卡），亚马逊的探索主要以投资和合作为主。2019年，亚马逊参与了Aurora公司的一轮5.3亿美元的融资。与此同时，亚马逊也被曝正在使用Embark公司的自动驾驶卡车载货。
2018年，亚马逊宣布向奔驰购买2万辆V系列厢式车，主要用于城内配送。在2019年上半年，亚马逊以领投方的身份参与了向电动皮卡制造商Rivian 的7亿美元融资，并向后者下了10万辆的订单；不出意外的话，待技术成熟之后，这些皮卡将搭载L4级自动驾驶系统。
但作为在过去二十多年来一直做无边界扩张的典型，贝佐斯显然并不满足于守住眼前的一亩三分地。
曾花5个月时间采访了诸多亚马逊新老员工的 《大西洋月刊》记者Franklin Fore在一篇题为“贝佐斯的野心不受地球引力的束缚”的文章中写道：贝佐斯的目标就是统治世界，在一个颂扬“企业巨人主义”的时代，他似乎决心要成为那个最大的巨人。
贝佐斯对出行市场关注已久有很长时间了。早在2011年，贝佐斯就通过名下的私人投资公司Bezos Expeditions向还处于早期阶段的Uber投资了3700万美元。
据Mobileye测算，到2030年，Robotaxi业务的市场总体量将达到1600亿美元，大约相当于亚马逊当前的电商业务，如此大的一个市场，贝佐斯怎会甘心错过？
对入场比较晚的公司来说，收购是一条捷径。亚马逊企业发展部门的一位人士向投资银行披露，他们打算考察任何一家有出售意愿的自动驾驶初创公司。
2017年下半年，当Uber创始人卡兰尼克被股东赶下台后，就曾有人在网上撰文建议亚马逊收购Uber，利用Uber ATG的技术储备发展无人物流和Robotaxi。不过，Uber确实太贵了，不是谁想买就能买的，而且风险也不小。亚马逊需要等待更好的机会出现。
对出手十分谨慎的亚马逊来说，当下正是“抄底”的好时机。
2015-2018那几年，Robtaxi赛道的泡沫很严重，很多公司仅凭漂亮的PPT就取得不错的估值，拿到了巨额投资；而如今，经过几年残酷的打击，无论是创业者还是投资人都意识到L4要比之前预期的难得多，初创公司的融资变得异常艰难。
本来，Robotaxi赛道上有个财大气粗的接盘侠——软银，但去年下半年以来，软银因投资Wework等企业失败而危机重重，甚至愿景基金的二期基金也募资困难，今后，软银哪怕再遇到自己心仪的自动驾驶公司，也不可能像之前那样出手阔绰了。
软银尚且如此，其他投资机构就更谨慎了。因此，一些公司为了续命，能够忍辱负重以极低的价格“卖身”。如Drive.ai在2019年卖身给苹果的时候，价格极低，早期投资者甚至连成本都没收回来。
亚马逊这次接触的Zoox，早在两年前的估值便达到了32亿美元，而截至去年年底，Zoox的累计融资总额更是达到了10亿美元，如今却能接受以12亿美元的价格卖身，足见其议价权之弱。
从已公开信息来看，自2018年以来，Zoox团队的内部矛盾及团队与投资人之间的矛盾，主要集中在其重资产的商业模式能否行得通；尤其是，Zoox那款设计独特的“双向行驶”车，因为没有成熟的供应链，造价实在太高。至于其自动驾驶技术如何，公开质疑的人很少。
对亚马逊来说，如果Zoox的技术OK，主要矛盾只是缺钱的话，那就不是大问题，反正亚马逊最不缺的就是钱了，亚马逊在2019年的净利润有116亿美元，截至2020年3月底，现金储备为492.9亿美元。
摩根士丹利分析师布莱恩•诺瓦克(Brian Nowak)认为，通过收购Zoox，亚马逊或可以向Prime会员（全球范围内总共1.5亿）提供打折的拼车服务，而这一举措将成为“Prime会员增长、保留和定价能力的有力推动力”。
有了Robotaxi业务，亚马逊还来可以实现“人货混配”。这种模式可提升每一次出行，或者送货的营业额，而不仅仅是通过去掉司机降低成本那么简单。
亚马逊还可以将其语音助手Alexa加入到Zoox的APP中，那么每当Zoox用搭车时，就会有机会与Alexa进行互动。这些用户数据将成为亚马逊快速增长的数字广告业务的宝贵资源。
二．物流车来“养”Robotaxi业务
亚马逊虽然说会支持Zoox的愿景，但也没有明确否认会将其自动驾驶技术应用在物流业务上。
实际上，亚马逊在一年前战略投资的Aurora，早在几个月前就将战略重点转向了无人物流。并且，Aurora近日正式官宣由Robtaxi转向货运，似乎是因为在亚马逊收购Zoox的计划传出后，Aurora方面有点慌了，于是立即向亚马逊发出了“勿忘我”的信号。
无论亚马逊的无人物流技术是通过Zoox还是Aurora实现，如果能将无人物流跟Robtaxi业务“打通”，将会催生出一个很有意思的故事。
无人物流业务中，干线物流（重卡）是否会早于Robotaxi尚存在争议，而同城配送（皮卡或面包车）和末端配送（微型车）早于Robotaxi则已无多少悬念。
除去大家熟知的“只需考虑安全性，不用考虑舒适性”及“路线相对固定”外，无人物流车先于Robotaxi落地，还有一个很关键的原因是：在欧美国家，物流车受严苛的“隐私法案”的限制要比乘用车少得多，因此，数据采集的难度也要低得多。
据欧盟在2018年通过的《通用数据保护条例》（GDPR）及欧洲数据委员会（EDPB）在2020年1月份发布的“实施细则”，自动驾驶汽车的制造商、技术供应商及出行公司在收集车辆所在位置、驾驶风格、车速，需要将“同意权”交给用户，所有未经用户同意的个人数据采集都是非法的。
但跟据EDPB《实施细则》（草案）第31条，商用车的司机不是数据隐私相关法规保护的对象。这意味着，搭配ADAS系统的物流车不大会因为司机“不同意”而无法收集数据。
并且，与专业的物流公司相比，亚马逊自己就有巨大的、已经确定的真实货运需求，其物流业务在商业模式上已经形成闭环，因此他们“玩得起”重资产模式。这意味着，亚马逊的自动驾驶物流车在从前装的L2向L4逐步迭代时负担要轻得多。
亚马逊向Rivian下的订单是10万辆，做个保守的估计，如果每套L2级自动驾驶系统的成本是4000美元（参照Autopilot的3000美元和Super Cruise的2500美元）的话，那10万辆车的自动驾驶系统总成本在4亿美元左右，对亚马逊来说，这个成本显然是“小菜一碟”。
只要具备做影子模式的能力，只需L2的车就可以很高的效率把那些极端工况场景筛选出来。需要强调的是：如果自动驾驶芯片不是强势的Mobileye，则做影子模式其实并不会增加硬件成本。
同城配送和末端配送的无人物流车所跑的路线跟Robotaxi所跑的路线有很高的重叠度，因此，这些率先落地的无人物流车在形式过程中所收集到的数据（主要是关于极端工况场景的数据）可直接供Robotaxi团队做算法训练。
诚然，亚马逊通过L2的车辆获得的数据在规模上是没法跟特斯拉相比的，但相比于直接做Robotaxi的Waymo和Uber来说，这个数据量不知多出多少倍了。
这些L2级自动驾驶物流车所收集到的场景数据，再被拿到仿真平台上训练决策算法，不仅可加快亚马逊无人物流的商业化，也可极大地助力其Robotaxi技术，甚至使其有望走在Waymo和Uber的前面。
三．Waymo：恐怕会丧失领先优势
先说Waymo面临的挑战。
Waymo虽然长期以来一直被多数人认为是自动驾驶市场上的一哥，但其技术的实际进展并不顺利。据美国交通部门的数据，人类开车平均每35.7万英里遭遇一次或大或小的事故，而Waymo在2019年的加州路测成绩是每1.32万英里就需要一次人工干预。
Waymo原计划在2017年底之前推出L4，由于技术进展缓慢而被推迟到2018年底，并且，这些车上还配备了安全驾驶员。
2019年8月份，Waymo开始在为数极少的自动驾驶试运营车辆上拿掉了安全驾驶员，但很少为外人所知的是，除远程操控员外，Waymo还为这些所谓的“全自动驾驶”汽车配备了一辆“跟踪车”——“跟踪车”上是两名准备随时去处理各种意外情况的Waymo员工。
这些“rider only”的无人车，测试成本反而要比有安全驾驶员的车辆高许多。而不能实现真正的“无人化”，就很难大批量复制。
商业化进展的不顺利，也导致一些骨干人才心生悲观情绪，甚至是失去耐心，于是，他们纷纷离职创业。Waymo实际上已成了行业的“人才培训基地”，为他人作嫁衣裳。
随着Robotaxi商业化的挑战被暴露出的越来越多，Waymo对无人货运业务的重视程度开始提高。
2019年6月，机器人公司Anki的联合创始人兼CEO Boris Sofman 带领12个“旧部”加入Waymo, Boris Sofman担任Waymo卡车业务负责人。此后,Waymo CEO John Krafcik开始在多个场合频繁提及无人货运业务会先于Robotaxi商业化。
2020年7月初，Waymo首次对外披露其无人驾驶送货部门Waymo Via的商业化计划。
目前，无人驾驶货运领域的商业模式主要有三种：一是类似传统Tier1，提供解决方案和技术输出；二是销售自动驾驶卡车；三是基于“运输即服务”的模式为车队提供服务，按照每公里收费。Waymo此次披露的商业模式属于第一种。
也就是说，在货运领域，Waymo暂不打算亲自上阵做运营商。
7月下旬，Waymo与FCA就自动驾驶轻型商用车的合作达成协议。FCA提供的首批车辆是面包车Ram ProMaster。
不过，科技媒体Techrunch在报道这则新闻时又加了一句：“Waymo的一位发言人重申，网约车/Robotaxi仍是其最重要的业务。”
若这一说法属实，则意味着Waymo当前对无人货运的态度是暧昧不清的，投入力度会不会超过Robotaxi业务，可能还需要打一个大大的问号。
当前，Waymo已经在为沃尔玛的顾客提供接送服务，并跟Google Shopping整合，这事两项业务如果能取得成功，将会给亚马逊带来很大的竞争压力。但如果Waymo的重心仍在Robtaxi业务上，则其无人货运业务的商业化很难走在场景优势更明显的亚马逊前面。
2018年9月， 摩根士丹利的团队表示，尽管亚马逊“在自动驾驶领域相对沉默”，但其专注创新和出货量使其成为“少数几家能够与Waymo竞争的公司之一”。
我们再做一个大胆的设想：考虑到亚马逊的物流车是在“为自己服务”，需求十分确定，与Waymo和Uber相比，这家公司也许可以尝试一步到位规模化部署“L4”。
确切地说是，在算法尚不成熟的阶段，亚马逊也可以考虑直接在一支规模庞大的物流车队上部署L4级自动驾驶套件（前装），司机就相当于安全驾驶员；待算法成熟了、并通过OTA部署到车上了，再拿掉司机即可。
目前，特斯拉FSD套件的售价为8000美元，我们做个保守的估计，假定亚马逊为从Rivian买的10万辆皮卡都装配L4级自动驾驶套件（包含激光雷达），由于订单量小，每套方案的成本为2-3万美元，那总共也就增加了20-30亿美元的成本而已。对亚马逊来说，这个成本是可以承受的。
再进一步：2019年，美国出租车司机的年薪中位数为4.4万美元，这意味着，每辆车上的L4自动驾驶系统的成本，仅相当于一个司机大半年的工资。在算法成熟并拿掉司机后，只需不到一年时间便可收回自动驾驶系统的成本。
表面上看，亚马逊在人类司机开的车上搭配L4级自动驾驶套件，跟Waymo在L4车上搭配安全驾驶员是一样的，但两者的商业逻辑上则是完全不一样；从财务的角度看，区别尤其明显：
1.站在Waymo财务的角度，在真正无人化之前，他们需要为每辆车承担的“不必要的开支”是三个安全驾驶员的成本；而站在亚马逊财务的角度看，在真正无人化之前，“不必要的开支”是尚不成熟的L4级自动驾驶套件的成本。
2.假定安全驾驶员的薪水比普通出租车司机高30%算，每位安全驾驶员的年薪在5.7万左右，因为安全驾驶员（每辆车搭配三名安全员）的存在，Waymo每年需要为每辆车多付出17.1万美元的“不必要开支”。
3. 在亚马逊，假定2-3万美元的自动驾驶套件的报废期为三年的话，平均到每年，每辆车多付出的“不必要开支”也就6000-10000美元。
4.从上面的对比可发现，在真正无人化之前，Waymo为每辆车承担的“不必要的开支”相当于亚马逊的17-28.5倍。
诚然，实际操作起来肯定比这复杂，比如，也许有的货运车不是24小时运营，需要的安全驾驶员不是三位，而是两位；比如，亚马逊并不能直接把普通司机当安全驾驶员用，还需要培训，但这些细节，并不影响上上述分析背后的商业逻辑。
从上面的分析看，Waymo在所谓L4的车上搭配安全驾驶员，来自财务部门的阻力会非常大；但亚马逊在人类司机开的车上搭配尚不成熟的L4级自动驾驶套件，来自财务的压力则要小得多。
试想一下，当亚马逊有10万辆人类驾驶的物流车搭配着L4自动驾驶套件在路上跑，“万事俱备只欠OTA”，而Waymo受财务压力束缚，只敢投入几千辆车，那么，谁能拿到更多的场景数据、谁更有可能率先实现真正的无人化呢？
根据“数据决定论”，谁能率先大规模部署无人通常配送和无人末端配送，谁便有可能率先实现Robotaxi的商业化。
此外，Zoox是打算自己造车的，亚马逊说支持Zoox的愿景，这意味着亚马逊要亲自造车了。既然是自己造车，那么，在Robotaxi业务中，亚马逊对数据的支配能力就可以跟特斯拉一样“自己说了算”了。
相比之下，据沃尔沃一位参与了跟Uber和Waymo的谈判的人士透露，他们并不会把所有的Can总线数据都开放给Uber和Waymo。
一个掌握了所有的Can总线数据，一个只能拿到部分数据，那究竟谁的Robotaxi有可能提供更好的用户体验呢？
四．Uber：“出行领域的亚马逊”失算了
如果说亚马逊高调进入Robotaxi赛道对Waymo来说只是“半路杀出个程咬金”的话，对Uber来说，这简直就是“飞来横祸”了。
在创始人卡兰尼克当政期间，Uber曾经立志成为“无人驾驶第一名”，但经过跟Waymo的知识产权官司及2018年3月份那起致命事故后，Uber的自动驾驶事业元气大伤。并且，即便在莱万多斯基和卡兰尼克都下台后，Uber ATG的团队凝聚力仍然不佳。
2020年3月，Uber CEO科斯罗萨西在摩根士丹利举办的一次活动上说：“Uber对使用第三方公司的自动驾驶技术持开放态度。”如果自己的技术够好，为什么还要分一部分利润给别人？
实际上，据the information在2020年1月份的一期报道，尽管Uber在过去四年半的时间里投入了逾15亿美元用于研发，但测试车辆的乘坐体验仍然不好——平均每1/3英里就会发生一次糟糕体验，比如突然的颠簸或有潜在危险的移动。
与2018年秋天的每1/4英里一次糟糕体验相比，这是一个微小的进步，但跟该公司原先定的目标（到2019年底每10公里一次糟糕体验）相比，仍有很大差距。
Uber自动驾驶业务进展不利，已引起了诸多核心业务高管的抱怨，CFO柴会龙甚至在质疑这个部门是否应该存在。这是一个危险的信号。
去年下半年以来，美国多个州的立法要求出Uber等出行公司给予司机“雇员待遇”，不仅要有最低工资，而且还要缴纳社保，这将会使Uber的运营成本上升20%。按正常逻辑，这一举措，将迫使Uber加大对自动驾驶技术的投入，以摆脱对司机的依赖。
然而，真相却是，Uber CEO和CFO都要求无人驾驶部门在2020年将现金消耗减少10%，约为数千万美元。
在这样的敏感情势下，Uber绝无任何可能尝试通过“在人类开的车上搭配L4级自动驾驶套件”来收集数据。
那么，在Uber在无人物流领域里有没有优势呢？
2018年7月份，为了改善财务报表、给IPO让路，Uber关停了自动驾驶卡车业务，直到最近，Uber才打算为Uber Freight融资5亿美元，并重启自动驾驶卡车业务。
在这“失去的两年里”，Uber的自动驾驶卡车部门不知错过了多少数据啊。更何况，自动驾驶卡车主要是做干线物流的，哪怕收集了很多场景数据，也不能直接助力Robotaxi业务啊。
据Uber 2019年度的财报，在打车业务之外，成立于2014年的外卖业务（Uber Eats）为第二大业务，占总营收的22%。到6月底，Uber又提出以26亿美元的价格收购美国第四大外卖公司Postmates。不过，亚马逊也没闲着。
亚马逊从2015年便进入了外卖市场，并在2017年以137亿美元收购了全食超市、领投了英国外卖公司Deliveroo的5.75亿美元融资。但亚马逊并不擅长送外卖，继2018关掉了在英国的外卖业务后，2019年，亚马逊又关掉了其在美国的外卖餐厅，这等于公开承认了自己在外卖业务上的失败。
当亚马逊在外卖业务上节节败退时，Uber却在加快跑马圈地。今年 5月中旬，Uber曾打算收购美国第二大外卖公司GrubHub，但因对监管反垄断审查的顾忌而不了了之；但Uber仍不甘心，到6月底，Uber又提出以26亿美元的价格收购美国第四大外卖公司Postmates。
但外卖业务上的劣势并不能掩盖亚马逊在大物流业务上相比于Uber的绝对优势。
据知情人士透露，亚马逊消费者业务CEO杰夫·威尔克过去曾表示，担心Uber通过打车业务与客户建立直接配送关系，从而与亚马逊竞争。实际上，自2014年以来，Uber就在澳洲、美洲、欧洲为一些零售企业提供即时配送服务，但一直不温不火，没有做出影响力来，更谈不上跟亚马逊竞争了。
而亚马逊，在2019年仅花在物流板块的钱就高达379亿美元，到了2022年，这一数字可能达到700亿美元。这也相当于其无人驾驶货运业务的潜在市场规模！
物流对亚马逊的意义也跟Uber不同。
对Uber来说，物流业务只是新的增长点，是“副业”；而对亚马逊来说，物流就是他们的命，如果搞不好无人物流，则作为其基盘的电商业务也会一步步丧失竞争力，甚至再往前一步看的话，若电商业务体量变小，则背靠电商业务发展起来、也是其当下最值钱业务的AWS也会受到重大影响。
所以，亚马逊对对无人物流的投资决心也是Uber所无法相比的。
一旦亚马逊的无人物流业务率先商业化，甚或是先在物流车队中大规模部署L2级自动驾驶系统，那么，亚马逊在对场景数据的掌握程度上，就能把Uber甩得好远。若这些数据再被拿去做Robotaxi，Uber凭什么跟亚马逊竞争呢？
2019年5月，在IPO前夕的新闻发布会上，Uber CEO科斯罗萨西对潜在投资者们说：“Uber是出行领域里的亚马逊。出行业务之于Uber，就相当于图书业务之于亚马逊。”言外之意是，Uber也可以像亚马逊那样接受相当长时间的“战略性亏损”、并持续进行无边界扩张，最终成长为一个巨无霸。
不过，通过收购Robotaxi，亚马逊却向Uber发出了一个信号：听说你想“做亚马逊”？不好意思，你还是做你自己吧，让我自己来做“出行领域的亚马逊”就好了！
Uber估计要梦碎了。
五．阿里、美团与滴滴的战争
亚马逊对Waymo和Uber发起的战争，对中国的自动驾驶公司们也有一些启示。
在中国市场上，Robotaxi赛道上的技术供应商主要是百度，运营商主要是滴滴；无人物流赛道上的代表性玩家是阿里、京东和美团。
从已公开的进展来看，百度在技术储备、数据积累及人才方面的优势都最为明显，滴滴也计划在今年将自动驾驶团队从200多人扩充到600人，但在可以拿掉安全驾驶员之前，Robotaxi都很难大规模扩张。
而阿里、京东和美团的无人配送小车，从一开始的产品设计上就是不需要安全驾驶员的，并均已进入商业化试运营阶段了，虽然当前还需要远程操控，但每个远程操控员可“管理”5-10辆车，相比于Robotaxi而言，对人力依赖性要小得多，因此也更容易大规模复制。
据《建约车评》在今年2月份的一次调研，从业者们普遍认为，做末端配送的无人小车有可能在2-3年内大规模落地。
当前，京东和美团的物流小车都可在公开道路（机动车道）上跑，菜鸟的小车暂时还局限于封闭园区，但菜鸟肯定也在开发能在公开道路上跑的无人小车。末端配送做起起来后，下一步应该就是将无人驾驶技术应用于同城配送（皮卡）了。
正如我们在前面所说，这些做末端配送和同城配送的车辆在城区里跑过的路，跟Robotaxi要跑的路是高度重叠的，因此，两者所要经历的极端工况也高度重叠。菜鸟的物流小车上要安装3-4颗激光雷达，因此，这些小车采集的数据质量，应当也能支持做Robotaxi的算法训练。
百度不做运营商，角色相对中立，而美团及阿里旗下高德则已在出行市场上跟滴滴“刺刀见红”了。对美团和阿里来说，做Robotaxi，是其现有业务自然而然的延伸。
鉴于滴滴在自动驾驶上的积累有限，美团和阿里虽然进军Robotaxi比滴滴晚，但差距并不会太大，大家总体上还在“同一个起跑线上”。但如果美团和阿里用无人物流车积累的数据来做Robotaxi，滴滴恐怕就连这点不太明显的领先优势也会丧失吧？
当然，美团和阿里也不一样。从当下来看，阿里还有条件获得比美团更多的数据。原因有二：
1. 美团做外卖，只有“末端配送”这个环节，而阿里做电商，还有“同城配送”，车队所覆盖的范围要大得多；
2. 参照上文对亚马逊的分析，阿里做同城配送的轻卡/面包车，可以部署前装的L2级自动驾驶系统，通过影子模式高效地筛选出极端工况数据。
说到这里，笔者有必要提一句：上述推断成立的前提是，阿里会认真对待同城配送的无人化，并且，管理者有足够的魄力克服财务上的压力，让一部分车辆走重资产模式。
Waymo、Aurora及亚马逊、UPS等美国公司在发展无人物流业务时，是在末端配送、同城配送和干线物流方面同时发力，并且，同城配送走在干线物流前面的可能性很大；而中国公司在做无人物流时似乎主要强调末端配送和干线物流，对同城配送提得比较少，这可能是个严重失误。
不过，话说无论阿里和美团在Robotaxi业务上谁率先落地，滴滴面临的挑战都是确定的。作为一个身处一众大小对手包围圈中的小巨头，滴滴实在太难了。
滴滴、美团、阿里之间的竞争，不仅仅是物流业务和出行业务的竞争，还会是配送网络效率的竞争，而配送网络最高效的模式，应该是“人货混配”。这方面，从各家目前的业务结构来说，美团和阿里都比滴滴有优势，阿里又比美团更有优势。
在美团进军打车领域之后，滴滴曾经做过一段时间外卖，但后来放弃了（在日本市场上有滴滴外卖，但规模有限）。这相当于是放弃了“人货混配”的机会，也放弃了一些可通过无人外卖小车收集数据的机会。
今年6月份，滴滴在成都、杭州等城市上线了同城货运业务，车辆多为面包车，但进展并不顺利。
由于使用场景多为搬家、小B端发货等临时性需求，整个行业仍然面临着需求低频、标准化难定、司机难教育、C端低频、小B端难留存等问题。几周下来，在滴滴打击“薅羊毛”行为、平台本身订单密度低、运营模式不合理等多重因素下，部分司机开始“撕掉”滴滴货运的车贴，重回原平台。
没有稳固的客源，意味着滴滴的同城货运只能依赖自带车辆的兼职司机，他们玩不起重资产模式，因而，也就没有可能在货运车上部署前装的L2级自动驾驶系统，因此，无法通过影子模式收集场景数据。
在理想的情况下，滴滴或可考虑通过跟OEM合作把搭配前装L2级自动驾驶系统的物流车卖给司机，但这种模式如果操作不好，容易引发严重的矛盾冲突，故而可行性不大。
滴滴急需通过跟一家拥有丰富的物流场景的公司深度捆绑来获取数据。
在物流场景最丰富的几家公司中，京东和顺丰滴滴都没有做Robotaxi的计划，但他们有没有可能把做末端配送和同城配送中积累的数据有偿分享给滴滴呢？想起来很难，操作起来也几乎不可能。也许，滴滴可能会被迫增加快递业务？
当然，若阿里通过物流场景积累的数据华丽丽一转身成为中国最大的Robotaxi公司，紧张的就不止滴滴一家了。所有做Robotaxi业务的自动驾驶公司及传统的出行公司，恐怕都得思考一下自己的前途与命运了吧。
推荐阅读：Waymo的内忧与外患
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参考链接：
We’re acquiring Zoox to help bring their vision of autonomous ride-hailing to reality
https://blog.aboutamazon.com/company-news/were-acquiring-zoox-to-help-bring-their-vision-of-autonomous-ride-hailing-to-reality
亚马逊的大出行帝国
https://www.baidu.com/link?url=cuC3jZCbzWZwFqQLnMdEC-cWR7bljaIV2Pz1jiMLlWFGaSIGIBodaJNjOTj3T3Xn&wd=&eqid=e5e45ddf000193f6000000065f195591
Amazon Buys Driverless Startup Zoox, Cites Ride-Hailing Goal
https://www.bloombergquint.com/business/amazon-buys-driverless-car-startup-zoox-terms-undisclosed
Amazon to Buy Zoox, in a Move Toward Self-Driving Cars
https://www.nytimes.com/2020/06/26/business/amazon-zoox.html?auth=login-google
Amazon needs to take on Waymo to keep its crown as the king of retail, Morgan Stanley says (AMZN)
https://markets.businessinsider.com/news/stocks/amazon-stock-price-learn-from-waymo-build-logistic-empire-2018-9-1027563844#
Waymo and Fiat Chrysler’s next big project is to develop self-driving Ram vans
https://techcrunch.com/2020/07/21/waymo-and-fiat-chrysler-expand-partnership-to-develop-self-driving-ram-vans/
第一批加入滴滴货运的司机正在撕掉车贴
http://money.163.com/20/0725/10/FICG2BL300258105.html
