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Zipline以215亿美元估值融资15亿美元

Zipline于11月5日宣布,公司以215亿美元投后估值完成15亿美元融资,估值接近今年1月的三倍,并与沃尔玛达成协议,将新增300个无人机配送点。

人工智能与模型解释林晓雯发布: 2026年11月7日4 分钟阅读资料来源 35
Zipline以215亿美元估值融资15亿美元

融资与沃尔玛协议

本轮15亿美元融资由Paradigm、WCM Investment Management和Layer Global领投。Zipline表示,Valor Equity Partners、Fidelity Management & Research Company、Uber、Tiger Global、J.P. Morgan、ARK Invest和Salesforce Ventures也参与了投资。

215亿美元的投后估值约为Zipline今年1月76亿美元估值的2.8倍,也是Tech Funding News在2023年5月报道的42亿美元的五倍多。据TechCrunch报道,1月那一轮融资超过6亿美元;3月又追加2亿美元,使H轮融资总额达到8亿美元。

Zipline表示,这笔资金将用于扩建美国的生产设施并招聘员工,以搭建覆盖全美的无人机配送网络。

沃尔玛新增300个站点

根据一项新的多年期全国协议,沃尔玛和Zipline计划在美国新增300个无人机配送站点,未来还可能进一步扩大。目前Zipline在沃尔玛有21个活跃站点,而沃尔玛5月统计的无人机合作伙伴门店总数为66家,两家合作方合计。新增的300个站点约为当前活跃站点数的14倍。

沃尔玛5月29日表示,其范围更广的无人机配送项目同时使用Zipline和Wing的飞行器,已在四个州的66家门店累计完成超过一百万次配送。沃尔玛还表示,该项目在更广泛的业务范围内已完成超过两百万次配送。Zipline没有说明这300个站点位于哪些州,也没有给出启动日期。

此前,Zipline与沃尔玛的业务只在一个都市区运营,即达拉斯-沃斯堡,以及阿肯色州皮里奇的一个枢纽,那里靠近沃尔玛总部。

配送网络目前的运营情况

Zipline的上门配送服务使用Platform 2飞行器,载重最高8磅,覆盖半径10英里。更大的Platform 1单程最远飞行120英里,用于企业、商业和政府业务。

Zipline表示,仅今年一年,公司就在达拉斯-沃斯堡都市区完成了超过一百万次配送。根据Zipline公布的数据,10月Zipline订单从结账到送达的中位时间为19分钟,传统配送则超过30分钟。在合作时间最长的一批餐厅中,Zipline在其配送收入中的占比从3月的10.8%升至10月的34.9%。这些餐厅的配送商品交易总额增长了26%,其中约80%的增长来自Zipline订单。这批餐厅由Zipline自行选定,公司没有披露具体包含多少家。

Zipline还表示,公司推出了优化噪音的飞行方式,以及一款飞得更高、载重更大、航程更远的新一代飞行器。Zipline没有公布这款飞行器的规格或时间表。

Uber的目标与规模

作为本轮投资方之一,Uber计划到2029年通过Uber Eats实现每天一百万次Zipline配送。Zipline称其在全球每20秒完成一次配送,约合每天4320次。仅美国市场的这一目标,就需要达到目前全球速度的约230倍。Zipline称其约十年间的累计配送量超过270万次;若按每天一百万次计算,65小时就能重复这一历史总量。

据DroneXL报道,制约因素不在软件,而在于Zipline能建起多少飞行器和停靠站点,以及有多少城镇愿意接纳它们。

安全与监管

Zipline表示,其飞行器已累计完成15000万英里的商业自主飞行,未发生安全事故,高于1月的12500万英里。公司称其医疗业务每年挽救超过14000条生命,高于当时提到的超过1万条。该公司自2022年起持有美国联邦航空管理局颁发的Part 135航空承运人认证,可开展长距离商业无人机配送。

据DroneXL报道,美国联邦航空管理局拟议的Part 108规则将让超视距飞行成为常规操作,而不再逐案申请豁免;该规则11月5日在白宫监管办公室被列为待审查。最终规则于7月10日送达该办公室。DroneXL称,Zipline已在全部50个州获得超视距飞行批准,且是逐个豁免申请得来的。

仍未明确的部分

Uber没有披露其持有的Zipline股份规模,并在路透社询问时拒绝提供财务细节。Zipline也没有说明将新增多少岗位,或扩建哪些工厂。

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资料来源

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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