今年以來，多家電商巨頭和快遞公司加入無人機物流市場。

4月18日，菜鳥打造的專門用于物流末端配送的無人車在杭州進行首次公開路測。

6月16日，蘇寧無人車“臥龍一號”首次落地京城，并完成首次上崗測試。6月18日正式開始進入常態(tài)化運營。

6月18日，在北京，首批載有618訂單的3輛京東配送機器人依次發(fā)出，自動奔向訂單配送的目的地。

繼去年在中國人民大學(xué)開啟全球首個配送機器人常態(tài)化運營后，今年618，京東配送機器人繼續(xù)開拓全新場景，在北京市海淀區(qū)開啟全球首次全場景常態(tài)化配送運營。

緊隨國內(nèi)三大電商平臺，包括騰訊、美團在內(nèi)的多家互聯(lián)網(wǎng)巨頭也加入這場無人配送的“大戰(zhàn)役”。

01

為什么無人機配送之于自動駕駛能率先落地？

誠然無數(shù)人正期盼著 L4 或者 L5 級別自動駕駛汽車的到來，但這一切還需等待。

今年 Uber 自動駕駛致死案更是給所有自動駕駛廠家上了一課。廠商們對技術(shù)的倚重和普通人對技術(shù)的惶恐指向同一個問題：當(dāng)自動駕駛進入出行領(lǐng)域，如果無法保障駕駛員、乘客和行人中任意一方的安全，自動駕駛汽車就注定無法真正面世。當(dāng)涉及到人時，自動駕駛就不再是簡單的技術(shù)能否實現(xiàn)的問題。從法律制度再到倫理道德層面，自動駕駛要面臨的爭議遠超想象。

關(guān)于自動駕駛爭議表現(xiàn)出的矛盾是明顯的，我們需要能載人的「自動駕駛汽車」，技術(shù)也正在往前進，但要到達「應(yīng)許之地」還需要高昂和和長期的投入。于是，對于求存的自動駕駛行業(yè)而言，現(xiàn)階段最迫切的問題就變成了在真正的自動駕駛汽車出現(xiàn)之前，在特定場景下盡快落地?zé)o疑最正確的選擇，因為只有這些特定場景中一步一步的成熟落地，才會有自動駕駛自動駕駛通用場景的最終實現(xiàn)，而無人配送無疑是最好的選擇

02

無人配送時代：任重而道遠

根據(jù)高工智能產(chǎn)業(yè)研究院（GGAI）監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，目前國內(nèi)布局無人配送小車，包括室內(nèi)及室外場景的初創(chuàng)公司數(shù)量已經(jīng)超過70多家，隨著未來三年各大電商、快遞物流、外賣、餐飲等垂直場景對無人配送車需求的快速增長，將會有越來越多的企業(yè)“涌入”。

從企業(yè)組成來看，相比乘用車、大型商用車無人駕駛行業(yè)，無人配送小車市場更為復(fù)雜。包括傳統(tǒng)的室內(nèi)配送機器人企業(yè)、定位于SLAM技術(shù)的機器人公司、無人駕駛公司等都在爭奪市場份額。

被眾多企業(yè)視為無人駕駛技術(shù)率先商業(yè)化落地的先鋒，以電商快遞場景為例，2017年，中國快遞包裹數(shù)量超過了400億個大關(guān)。在網(wǎng)購出現(xiàn)擴大的背景下，中國快遞量達到日本的10倍，更占據(jù)全球總量的一半。

據(jù)中國國家郵政局統(tǒng)計，2017年中國配送的包裹數(shù)量為400億6千萬個，比2016年（313億個）增長28％。中國國家郵政局預(yù)測，2018年的小包裹數(shù)量將進一步增加2成，增至490億個。

但是，無人配送小車的規(guī)模化量產(chǎn)，還受到自身成本的約束。一輛無人小車，主要成本體現(xiàn)在傳感器成本，軟件算法技術(shù)的成本以及電池上。

尤其是無人配送小車還未大規(guī)模量產(chǎn)的情況下，各家成本差異較大。根據(jù)適配場景（室內(nèi)、室外）的不同，按照傳感器數(shù)量尤其是激光雷達數(shù)量的差異，總體成本區(qū)間在10－30萬之間。這還不包括龐大的后臺遠程監(jiān)控系統(tǒng)的建設(shè)費用以及后續(xù)維護費用。

此外，無人配送小車的大面積推廣，仍然面臨不小的難題。

1、政策準(zhǔn)入：目前，國內(nèi)還沒有出臺無人配送小車（低速無人駕駛）的相關(guān)上路測試規(guī)范。同時，類似無人駕駛汽車的相關(guān)責(zé)任認(rèn)定也未見相關(guān)信息，包括保險、事故責(zé)任認(rèn)定、評估與監(jiān)管機構(gòu)等等。

2、場景復(fù)雜度：在開放道路方面，無人配送小車面臨和無人駕駛汽車相同的境況，比如不規(guī)則的道路、路權(quán)問題以及開放道路與園區(qū)、寫字樓、住宅的接駁入口的復(fù)雜性。

此外，進入寫字樓之后，無人配送小車和電梯的交互限制，樓層的通道結(jié)構(gòu)，具體派送地址的定位導(dǎo)航等等都是需要解決的問題。

可以看出無論自動駕駛汽車處于什么階段，場景永遠是一個切入點，因為只有明確場景才知道未來該如何開發(fā)，而場景的搭建或者完善過程必須由企業(yè)共同去做，不能單靠某一個廠家、某一個單位完成，按照當(dāng)下的發(fā)展，未來自動駕駛走入L4、L5階段也不會太遠。