前言：接着上一篇AI视觉，闲聊自动驾驶相关话题，欢迎行业交流沟通！
目前AI公司的主流落地模式相对较重，通常为软硬件整体解决方案，包括视觉算法+摄像头+服务器。各个AI公司也根据自身的能力圈，拓展了其他业务，如AI芯片、传感器等。
整体解决方案存在前期打磨、不标准、模式重的常见特点，行业内公司也在不断寻找优化突破的方法，根据行业观点，常见的包括：
1）朝咨询公司业务模式走：核心产品+咨询
这是与AI公司现有模式最为接近的一种2B模式。核心是客户，目标为解决客户痛点，并提供一整套软硬件解决方案，典型公司代表为IBM、Accenture以及其他IT咨询公司。
如果需要在这种集成类模式中占据主导地位，需要几方面能力：a）能够全盘规划客户需求，b）提供解决方案中的核心部件，一般技术难度高、利润大，c）具有较强的商务能力和客户资源。
2）提供相对标准化的技术产品
AI解决方案不标准的原因在于：一方面物理世界场景较为分散，很难用一整套算法解决很多场景；另一方面，即使是想类似的场景，每个客户的需求也不一样，需要有符合每个客户的定制化工作。
那么，是否存在一些相对标准化的场景？
由底层AI技术所支持，能够以相对标准化的产品形态存在，可能是一个解决办法，例如具有AI功能的终端和AI芯片。
具有AI功能的终端：最典型的是各类自动驾驶终端。
按照行驶速度划分，包含高速自动驾驶和低速自动驾驶。在高速自动驾驶中，根据针对客户的不同，包含2B和2C：2B主要为企业客户，应用在各种B端场景，例如运输、矿山等，图森未来便主要落地该细分领域；2C即乘用车，代表企业如蔚小理等。
而在低速自动驾驶中，同样包含2B和2C：2B针对企业客户，如各类商用清扫机、环卫车、以及物流搬运机器人AGV等；2C的代表包括家用扫地机器人。
AI芯片可应用于各种终端，根据使用场景不同，可划分为云端AI芯片、边缘端终端AI芯片。
云端AI芯片难度大，集中性强，市面上主流厂商为英伟达Nvidia及其A100/V100产品。国内寒武纪、燧原等新兴厂商也有对应产品。
边缘端终端AI芯片是现阶段国内企业相对机会更大的领域：一方面，英伟达在边缘端终端尚未占有较大市场份额，另一方面，边缘端终端场景分散，难度相对低，更适宜新兴企业发力。云天励飞等国内AI企业都有落地产品，并将芯片应用于自身的综合解决方案。
3）开源AI算法框架
头部资金充裕的AI厂商纷纷推出了自己的开源AI算法框架，作为海外框架的国产替代和储备（Google的Tensorflow、以及Facebook的Pytorch）。
这有些类似云厂商的PaaS概念，从技术层面赋能各类开发者。但开源框架就像是开发人员的方法论和工具集：用的人越多，工具集越具有传播性和上手性，相关的教程、论坛越多。
也正由于这些原因，AI公司的业务才显得多元复杂：在扎根于视觉领域的泛安防后，不断在芯片、自动驾驶等各个领域四处开花。
图：AI公司落地模式
来源：Cowgir制作
来聊下2B自动驾驶的代表公司之一：图森未来。
图森的股价和现有落地规模有很大悬殊性：接近90亿美金市值，营收规模500w左右（及人民币3000-4000w）。
图森的业务模式有很强的说服性：在美国货运领域落地自动驾驶。
1）美国劳动力短缺，且人力成本高
货运市场普遍存在这样的痛点：在跨城货运中，货运司机经历1-3天抵达目的地，但为了寻找回程的货运生意，在当地停驻1-2晚，白白浪费了时间和费用。
除此以外，长途货运危险又辛苦，异常考验司机的体能和精神力，长此以往，愿意从事货运的年轻人越来越少。而在欧美环境下，问题会更为突出。
一方面，某些时候，甚至要找到合适的卡车司机都不太容易；另一方面，一个美国卡车司机的薪酬水平5w美金/年（约等于中国普通白领1年的薪酬水平），而根据测算，驾驶员成本占整体运费成本40%。
2）美国10%的跨州货运路线贡献了80%的运输货值
根据统计，美国10%的跨州货运路线贡献了80%运输货值；也就是说，专注于解决这段路线的自动驾驶问题便可以很大程度完成运输痛点。
而跨州货运路线相比城市内的乘用车路线，路况更为简单直接，更容易分析判断。当然，与乘用车不同，卡车自动驾驶有其自身的特点，比如车身更长，刹车时间更长，因此感应距离相应要加长。
图：美国10%跨州路线贡献10%运输货值，人力成本占比40%
来源：图森未来招股书
3）美国各地对L4自动驾驶更为开放的政策
根据现有政策，美国43个州允许L4自动驾驶测试，24个州允许L4自动驾驶卡车商业化。而国内自动驾驶的要求则更为严格。
图森选择了相对轻的业务模式：
1）一种提供自动驾驶卡车类SaaS服务：B端客户购买图森与OEM厂商合作开发的L4自动驾驶卡车，然后向图森购买该自动驾驶服务。在这种模式下，有初始固定资产投入。
2）另一种则直接购买图森的运力：目前图森有70辆自动驾驶卡车，在规划好的跨州路线上行驶。
总体来看，对于客户而言，主要差别在于是否有初始固定资产投入。由于卡车运输40%成本为人力，采用图森的两种方法，都能够理论上节省成本。
图：卡车运输成本计算
来源：图森招股书
在2B货运领域，另一个值得关注的企业则是满帮，同样今年完成美股上市工作。
与其他平台类互联网公司类似，满帮的核心功能在于交易撮合：帮助货运司机（承运人）与货主（托运人）尽快达成交易。
这提升了货运行业的数字化水平：在原本的货运行业里，所有的交易在物流园区里完成，双方通过观察园区小黑板以及中介介绍等原始模式，进行匹配。这样的模式十分低效，且通常中间环节过多，双方都需要为中间环节支付很大的费用；另外，在紧急情况下，许多货主也无法找到匹配的司机。
满帮的营收构成很有意思：大部分营收来自撮合差价（从货主收取的费用，减去支付给司机的净值金额），另一个大头则为向货主收取的费用（在一定订单内免费，超过限定数量后，则需要收费）。其他还包括了少量的佣金（在部分城市运行），以及金融业务利息和增值服务。
图：满帮营收构成
来源：满帮招股书
满帮解决了许多中小供应商最大的痛点：无法开票。
当企业向一家小供应商采购服务，由于小供应商可能为个体户或并没有自己的实体公司，很难向企业开票。满帮则代替该供应商，即司机，向企业开票。
而在招股书的营收披露中，也举出了一个简单的收入计算案例：将从货主收取的费用减去支付给司机的费用，确认为收入；将支付给税务局的增值税，扣除补贴后，确认为成本。
图：满帮的营收举例
来源：满帮招股书
可以看到，政府的增值税补贴是其中重要的一环。
数字化货运撮合平台的存在是必要的，不然行业又要回到小黑板的时代了。但货运平台似乎也有一些难处：当货主与司机合作过1-2次后，可能会摆脱平台，直接转为线下合作。所谓“一切流量的尽头是微信”。
如果我们尝试对一些撮合平台进行比较，比如电商、货运、人才撮合、相亲，可以得到这样一个排序。
1）电商平台价值最大：电商平台由于直接2C，由一群中大卖家+中小卖家面对无数的C端买家，且交易频繁，电商平台粘性高。
2）货运平台次之：货运虽然不比C端消费频繁，但仍然有几百万车主，以及每周1-3次的频次。
3）人才撮合与相亲最次之：人才撮合与相亲的频率更低，一般换工作可能一年一次，甚至2-3年一次，而婚姻则更为尴尬，对于大部分人而言，在成功匹配后，基本不可能再次消费。
所以阿里淘宝天猫营收来自内部竞价：没有直接对交易收取费用，但为了能够更多曝光，商家要购买竞价服务，即直通车。相当于电商平台向有支付能力的B端商家收费。
在货运领域，有支付能力的主要为货主，因此一个创收方式是向货主收取发布费用。
那在转向私域的威胁下，货运平台会怎么发展？
1）数字化货运平台的存在本身是有价值的。
2）被撮合的双方存在绕开平台的驱动力，即直接添加微信。这样的情况往往发生在双方已经建立信任、在同一个城市、合作过多次。
3）但一定有许多用户仍然停留在平台上。一部分原因是货车司机更换频繁，一部分原因是许多货主的运输路线多变，而每个司机熟悉的路线相对固定。
参考电商平台，可能的一个发展路径是：
1）早中期
主要目标为用户增长，撮合更多交易，但平台存在双方信誉问题。在电商平台上是假货问题，在货运平台上是承运人缺乏信用、拉走货物、抬价等问题。在这段时期，头部平台汇集最多的用户、交易量。
2）中期
为了提高平台双方信誉度，以及平台创收，开始收取平台税。如果承运人或托运人希望得到更好曝光，需要“烧车”，购买流量/会员费/其他名义的费用，提升排名。这也是货运平台和电商平台都在做的。
3）中后期
发展至中后期，平台创收压力逐渐增加，需要从有实力的托运人和承运人手中收费。托运人行业可能会产生一定程度的兼并收购，逐渐成长为更有实力的一方，平台也将为这些公司提供更全面的服务。
但由于平台收费提升，部分托运人或承运人转向私域，自己开始维护对应的运输渠道和业务。
$图森未来(TSP)$ $满帮(YMM)$ $云从科技(A04529)$
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