# 1.4亿英里零事故：无人机只占Zipline这门生意的15%

> Training Data No. 101 中文精读

- 原标题：Inside Zipline's Autonomous System: 140M Miles, Zero Incidents
- 发布日期：2026-07-07
- 主持：Sonya Huang · Pat Grady · Konstantine Buhler 等
- 网页版：https://trainingdata.qiaomu.ai/ep/101-inside-zipline-s-autonomous-system-140m-miles-zero-incidents-6bGxm8.html
- 精读字数：约 5721 字（阅读约 13 分钟）

> 本文为 trainingdata.qiaomu.ai 基于原始访谈的 AI 改写中文精读，非官方翻译；引用请注明出处并链接网页版。

先看三个数字。

1.4亿英里。这是Zipline累计完成的商业自动驾驶飞行里程，全程零安全事故。负责系统工程与安全的Eric Watson给过一个换算：相当于把美国的每一条公路都跑上30遍。

600起。同样这1.4亿英里，换成人类司机来开，按事故率折算，大约对应600起事故、100起人员受伤，外加2到6起死亡。

12美元。2016年，Zipline送一单血的实际成本是300美元；现在，其海外长途配送的单件成本降到了12美元。就在这个夏天，这个数字跌破了用汽车送货的成本线。

红杉资本播客Training Data这期请来Zipline联合创始人Keller Rinaudo Cliffton和Eric Watson，主持人Alfred Lin本身就是Zipline的董事会成员，另一位是合伙人Pat Grady。两个人把十年踩过的坑摊开讲了一遍。

## 21家医院的合同，头9个月只服务了1家

Zipline 2011年成立，2014年转向物流。融资那会儿Keller才23、24岁，出去讲的愿景是：建一套覆盖地球的自动化物流系统，比现有方式快10倍，便宜一半，零排放。投资人最爱问的问题只有一个：这在美国是不是违法的？

答案：是。当时美国连无人机超视距飞行都不允许。多数投资人听完直接表态，我们不投违法的东西。

于是他们去了卢旺达。2016年，Zipline在卢旺达启动商业运营，给医院和基层医疗机构直送血液。用例足够硬，政府愿意全力配合，专门为它开了监管豁口。

然后现实给了第一巴掌。合同签的是21家医院，头9个月只服务了1家。卢旺达的分发中心开机时，正值美国午夜，Keller经常半夜被电话叫醒，那边的系统什么都坏了。全组通宵加班，周末无休。

Eric当时常驻卢旺达。他去拜访客户，自以为会听到一堆关于无人机的产品建议，结果医生和检验技师的头号反馈是：人生病不分上下班，你们凭什么一天只营业12小时？

> 「产品还不怎么样，客户的主要反馈却是想要更多服务。这是个好信号，说明滩头市场选对了。」Eric后来总结。

一年之内，他们改成24小时营业。现在是24/7/365，圣诞节当天Keller会挨个给各地分发中心打电话致谢。服务规模从1家医院到20家、500家，如今是8个国家的5000家医院和医疗机构。宾夕法尼亚大学发表的研究显示，Zipline覆盖地区的孕产妇死亡率下降了51%。合作伙伴估计，这套系统每年挽救1万到1.2万条生命。

回头看第一年的混乱，Keller把它归结为一个判断错误：他们以为那台酷的飞行器就是方案的主体。实际上，**飞行器只占整个方案复杂度的15%**。剩下85%是维护体系、库存管理、订单与需求管理、与国家民航局的对接、与医疗系统的对接，外加一堆辅助软件。缺任何一块，所谓「像魔法一样的即时传送」都转不起来。

这个15%，值得所有做实体机器人的人写在工位上：你造的那台机器，只是冰山露出水面的部分。

## 把波音的安全作业，抄到手机零件的价格

聊到安全，Eric讲得最细的是计算冗余。飞机上有两台飞行计算机，像两个都以为自己握着操纵杆的飞行员：都接收全部传感器数据，都向电机和舵面发指令。中间还有第三台小电脑当裁判，盯着两台的健康状况，告诉机上其他节点此刻该听谁的。那裁判自己坏了呢？就让原本那台主机继续飞，任务照常。

几周前刚发生过一次真实切换：送完件，主飞行计算机出了毛病，系统切到备份，飞机自己飞回家、降落，一切正常。故障原因可能是软件，可能是接插件，也可能是太阳辐射引起的比特翻转。

这套双机互备的思路，波音777上也有，差别在价格。777的飞行计算机以百万美元计，Zipline用手机供应链的元件，把接近传统航空的安全水平做到几十、几百美元的成本，迭代速度快100倍。作为对照，波音做一次软件更新大约要三年。**把系统从头到尾设计得皮实可靠，才换得来250万次配送、1.4亿英里、零事故。**

真实世界还会出一些办公室里想不到的考题，比如太空天气。太阳耀斑爆发时，辐射会扰动电离层，让GPS信号的传播速度偏离预期，导航精度直接降级。Zipline的对策有两条：把GNSS设计得足够皮实，耀斑活跃期也保持厘米级定位；同时在GNSS之外准备冗余方案，情况再糟也能安全飞。

测试端全是笨功夫。整机700个独有部件全部自研，43个主要子装配。元件级做HALT高加速寿命测试，电机一边运转一边被淋雨、加热、加湿、喷腐蚀液、照紫外线。整机进振动台、风洞、能走进去的温箱，温度范围从49摄氏度到零下25摄氏度，前者是凤凰城的夏天，他们真在那个温度下飞，后者对应美国北部。Eric的原则是，别只问「够不够好」，要弄清「它怎么坏的」，把东西测到坏，才知道边界在哪。

早期他们冒过不少险。救命的件，天气再差也飞，摔了就拉降落伞，把飞机轻轻放回地面，这是最后手段。头几年降落伞用得很勤，现在极少触发。

安全目标还被人当面怼过。公司原目标是比人类司机安全10倍，董事会上Alfred直接说这目标太水，**要比Waymo安全2倍**，毕竟Waymo大约已经是普通车的10倍。Eric回去就把年底目标改了。

还有个数字，专治「无人机很娇气」的印象：商业机队里，有单机累计飞超过100万商业自动驾驶英里的。Keller现场发问：在座各位，谁家的汽车跑过100万英里？

## 从天而降的小罐子

Pat Grady看投递视频，以为无人机在100英尺高度放包裹。Eric纠正：是100米，难度更高。

流程是这样的。飞机在100米高空悬停，先算风向，往上风处偏移，然后放下一根缆绳，吊着配送舱往下送。定位靠实时动态GNSS，精度厘米级。但没人测绘过住户后院那张桌子的坐标，所以最后的落点由配送舱自己决定：它装着一块NVIDIA GPU，跑自己的自主栈，下降途中实时识别地面，判断哪里适合放包裹。桌上摆着一排饮料？那就绕开，放旁边的地上。它还能主动控制自己的水平位置，跟阵风较劲，夜里照样干活。触地、开舱、收回、爬升，一气呵成。

这个架构还有个副产品：安静。多数无人机的噪声非常刺耳，Zipline专门养了一支气动、气动声学和控制的团队，整机每一处都为降噪设计，目标是不超过树叶被风吹动的响声。而真正靠近住户、住户的孩子和宠物的，只有那个被Keller形容为「可爱的拟人化泡沫小罐」的配送舱，主机始终待在100米高处。

## 一个人管100架飞机

无人机之外的那85%，很大一块是运营网络：充电点、几百架飞机、云端调度系统，实时平衡需求、运力、天气和晚餐高峰。人没有消失，但角色变了。受过训练的航空专业人员监控整个网络，头衔叫「舰队指挥官」，灵感来自《安德的游戏》，连FAA的文件里都白纸黑字写着「舰队指挥官应当如何如何」。

这个岗位的演进曲线很能说明问题。刚进美国时，监管要求1个人盯1架飞机，单位经济性很难看。后来是1比3、1比6、1比20、1比40，现在是**1个人管100架**，还打算继续往上走。Keller的说法：机器人让人类升级了，人不再亲自干活，改为指挥机器人。

进入美国的路走了近十年。他们在海外验证了六到九年，2020年前后才开始跟FAA实质性接触，把各国攒下的经验带进去，跟监管一起把路趟出来。新一代家庭配送服务2025年1月才上线，如今在达拉斯已经大规模运转。

规模再往上，会撞上整个空管体系。美国最大的航空公司一天大约5000个航班，Zipline下个月就会超过这个数；等做到每天100万单，它在美国空域的航班量将是所有航空公司总和的40到80倍。而现在的空管系统是1950年代用铅笔、纸片和卡片设计的，50%的空管员超过45岁，20%即将退休，年轻人不入行。他们的方向：飞机之间直接通话，自动发现冲突，协商「你上我下」，监管和标准组织跟上。Keller顺嘴提了句，美国有好几家做空管软件的上市公司市值超过100亿美元，而Zipline内部就养着这样的团队，因为当年在各国都得从零给民航局写监控软件。

顺便说下美国政府的态度。去年12月，Zipline和美国国务院签了5.5亿美元的合作。USAID关停后，美国想换个方式跟这些国家打交道，他们管这叫「商业外交」：让发展中国家的基础设施建立在美国的AI和机器人技术上。Keller说，这些国家受够了NGO免费但低质的援助，他们想要高薪工作、创业机会和技术。

## 垂直整合是被逼出来的

Keller的办公桌上立着一面旗，写着：「We do this not because it is easy, but because we thought that it would be easy.」大意是，干这个，纯粹因为当初以为它简单。

Zipline早期跟特斯拉Roadster的路数一样：外购底盘、外购部件，拼起来。Roadster用了Lotus Elise的底盘，亏了很多钱，可靠性也差，但它是通向Model S的台阶。Zipline当年全靠供应商，结果在试飞场一架接一架地摔飞机。摔着摔着想明白了，开始一个部件一个部件地撕掉重做：电机控制器自己写，GPS模块自己造，导航系统自己搞，连电机都从零设计，因为需要的推重比市面上买不到。整机700个独有部件，就是这么攒出来的。

理由很朴素：DJI的消费级四轴，和2000万美元一架的捕食者无人机，可靠性和单位经济性都撑不起「跟汽车、摩托车抢生意」这件事。汽车有一百年时间把可靠性磨上去、把成本磨下来，要跟它比，就得拿出汽车级的可靠、汽车级的便宜。

组织形态跟着走。Zipline的办公室挤得像沙丁鱼罐头，固件工程师挨着机械工程师，挨着自主系统、云基础设施、气动、气动声学、制造，工厂离办公室3分钟车程，试飞场也在附近。东西坏了，直接走到那个人的桌前：今晚我俩通宵。Keller拿波音做对比：787的电池出问题，流程是起诉供应商，花两年时间扯皮谁的责任，中间隔着三层采购关系。

Eric补充，跨学科协作其实不难，前提是所有人同向划桨，而且没有「这是IP不能给你看」这回事。测试挂了，走过去坐下，拉出代码一起看：你这个假设跟我的设计对不上，来，查。

方法论上有两条被反复强调。第一条来自SpaceX那套算法：质疑每一个需求，需求往往是蠢的，有时得往下挖两层才发现它蠢在哪。第二条是删零件：**飞机上最可靠的零件，是被你删掉、根本没装上去的那个。**Keller让人去看Raptor 1、2、3三代发动机摆在一起的样子，也让人去看Zipline的EV1、EV2、EV3三代机，关键词就是删、删、删。删东西需要勇气，删错了丢人，但对物理和系统性能有真信心，才敢下手。

Eric举了个例子。早期Platform One飞机靠一个1米长的可收放尾钩配合地面拦阻索降落，结构复杂。他们想把复杂度挪到地面，让一个机器人上去抓住飞机。下一代飞机开造时，新方案还没验证，摆在面前的问题：装1米的尾钩，还是赌一把，只留2厘米的钩？一屋子人拍板：删。接下来几周是一轮接一轮的通宵，最后那批飞机真的被抓稳、降落了。

## 300美元降到12美元，一个没人报道的拐点

给硬件创始人的建议，Keller只给了一条：你说成本是X，那就按10倍做规划，「我们是有教训的」。

2016年签约时，他们按30美元一单的成本给卢旺达送血，80到100英里的航程，账面说得通。系统上线，实际成本300美元一单，10倍。Alfred当时出奇地淡定，Keller说，行吧，活儿来了。之后一年降到120，再一年75，再40、28、18，现在海外长途技术是12美元。

今年夏天发生的事，Keller认为重要性被严重低估：**把整机、运维、网络全算进去的单件成本，正在跌破用汽车送货的成本**。用机器人做物流，比雇人开车便宜了。这件事没上报纸头条，但它会改变社区的声音、路上的车流，以及普通人点一杯奶茶的方式。

需求侧的数字更夸张。美国每年有55亿次「即时配送」，全靠4000磅的燃油车，平均30到60分钟送到，超过一半的配送员承认过去一个月偷吃过顾客的餐。而把达拉斯用户的购买行为外推到全美，这个市场是550亿次。Keller拿Uber做类比：当年所有人按出租车市场给Uber算估值，算出个150亿美元的公司，结果Uber做到了出租车市场的10倍。更好用、更便宜的东西，人们会用得多得多。他前几天遇到一位80岁的老奶奶，一年在Zipline下了350单；养老院已经是需求大户。

运力曲线：现在一天近5000班，年底要超过3万班，目标是尽快做到每天100万单，未来四个月再开4个都会区。多个大客户最近每家都在谈每天100万单的采购量，Keller的原话很妙：**我们的运营计划成了我们的销售单位。**工厂原按年产2万架设计，现在发现市场比这大得多。南旧金山的工厂很快会做到飞机直接从产线飞进商业运营，需要保养就自己飞去维修库，像特斯拉那些自己开到客户家门口的车。

Pat问出那个自然的问题：以后送不送人？Keller答得很克制：给地球造一层新的物流基础设施，让包裹像互联网传输信息一样高效移动，这会是地球上最大的公司之一，前提是对难度保持谦卑和偏执。

客户的头号反馈是什么？「不用给小费」，后面跟着三个感叹号。不用纠结给多少、不用有心理负担，价格透明，这条排在所有炫酷技术之前。

最后收个尾，几条明天就能用的东西。

- 评估硬件项目，把对方报的成本和工期先乘以10，再看这门生意还成不成立。Zipline的300美元，就是从30美元的预估里长出来的。
- 审视自己的产品，逐条问「这个需求删掉会怎样」。最可靠的零件是不装上去的那个，最便宜的功能是没做的那个。
- 判断市场有没有找对，看客户的主要抱怨是什么。当头号反馈变成「你们开门时间太短」，说明滩头阵地已经拿下了。
- 做现实世界的AI产品，先想清楚那85%：维护、库存、监管、运营。产品本体只是冰山露出水面的15%。

Keller在结尾引用了《蝙蝠侠》里贝恩的台词：「你们接纳了黑暗，而我生于黑暗。」别人投SaaS、投高毛利的那些年，他们做了十年没人待见的硬件公司。他还提到红杉内部一份备忘录，主题是硬件公司为什么将对人类最重要，却最难拿到融资。最后那个细节留给他：给金门大桥装防自杀网花的钱，比当年建这座桥还多。他的结论是，得重新学会造东西，学会造基础设施，敢相信科幻小说里承诺过的那种未来。