劉強東說：“在五到八年后，整個物流體系基本上可以實現(xiàn)全程無人化，”這恐怕過于樂觀了。作為無人化重要細分領(lǐng)域的無人駕駛，還有漫長的路要走。尤其是以載貨為主的干線物流無人駕駛，雖然前景美好，但是距離量產(chǎn)落地，還需要更長遠的時間。

　　一、遍地開花的布局

　　中外互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)都瞄準了無人駕駛，谷歌百度紛紛下場，而特殊場景下的無人駕駛投資更是精彩紛呈。

　　拿港口來說，國內(nèi)涌現(xiàn)出了包括西井科技、主線科技、斯年智駕等港口無人駕駛公司，三一重工、經(jīng)緯恒潤等汽車產(chǎn)業(yè)公司也在積極布局。吉利聯(lián)合暢行智能推出了國內(nèi)首輛混合動力無人駕駛集卡車，元戎啟行也推出了無人集卡。

　　因此，港口無人駕駛的入場者，不僅包括自動駕駛科技公司、更包括傳統(tǒng)工程機械公司、還包括了傳統(tǒng)汽車電子公司。

　　無人配送，說白了就是具體化的自動駕駛場景應用，入場者更是踴躍，外有亞馬遜，內(nèi)有阿里，京東、蘇寧與美團。

　　美團作為外賣行業(yè)的龍頭，2015年，加入加州伯克利DeepDrive深度學習自動駕駛產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。2019年，無人配送車"小袋"通過了服務(wù)型電動自動行駛輪式車的測試。

　　"小袋"已經(jīng)通過了交通標志和標線，障礙物，以及行人、機動車與非機動車的識別與響應。今年年初，在CES上，美團聯(lián)合法雷奧還推出的無人配送車eDeliver4U。

　　阿里的小蠻驢也在今年發(fā)布，是阿里無人駕駛研發(fā)業(yè)務(wù)歸入達摩院自動駕駛實驗室后推出的一款全新產(chǎn)品。阿里擁有的阿里云與高德地圖，很大程度上解決了無人駕駛數(shù)據(jù)管理平臺與高清地圖的問題，使其領(lǐng)先在起跑線上。

　　快遞行業(yè)的巨頭也有涉足，日本大型快遞企業(yè)雅瑪多運輸和IT企業(yè)DeNA確立了應用自動駕駛技術(shù)進行宅急便配送的共同項目。我國的快遞龍頭企業(yè)，如順風、圓通，據(jù)說都已涉足。

　　如果把無人機，也算作無人駕駛一個分枝，那么，目前，谷歌、亞馬遜、敦豪DHL、順豐快遞以及沃爾瑪?shù)榷荚谕瞥鰺o人機配送業(yè)務(wù)。

　　總之，無人駕駛在各大企業(yè)的重視下，已遍地開花，小有成就，但是，現(xiàn)階段，物流無人駕駛的成本遠高于人工成本，且有些還是概念化的東西，離成熟運用和系統(tǒng)集成還有很大差距，距離大規(guī)模商用還有很長的距離。

　　二、L4級別前的徘徊

　　自動駕駛的概念，站在AI與5G的風口，受著宏觀趨勢的福利，承擔著萬眾的期待。然而如今，卻進入瓶頸期，在紛紛達到或即將達到L4的級別后，被高清地圖，靈活性和法律上的暫時模糊遏制住了前進步伐。

　　雖然L4級別，可以完成所有的駕駛操作，無需駕駛員接管和干預;可以自動對行車環(huán)境進行感知，并在危險情況下主動制動或切換線路，但自動駕駛真正上路還有許多技術(shù)和法律問題沒有突破，技術(shù)和監(jiān)管方面還有巨大挑戰(zhàn)。如何保證自動駕駛的可靠性和穩(wěn)定性，如何擁有完全的路權(quán)，都是應深度考慮的問題——物流無人駕駛的目的就是將貨物更有效更準確地送達客戶。然而，一旦出現(xiàn)法律糾紛，其責任應該由誰承擔？遭受黑客入侵后如何問責？客戶識別如何更為有效？等等問題，都待解決。

　　物流系統(tǒng)主要包括了倉儲、運輸和投遞三個重要環(huán)節(jié)。物流系統(tǒng)無人駕駛，包括了倉儲無人駕駛、運輸無人駕駛和投遞無人駕駛。顯然，運輸無人駕駛是重中之重。

　　所謂運輸無人駕駛，即使用無人駕駛重卡進行倉到倉之間的運輸。倉到倉之間的運輸，是現(xiàn)在物流體系中成本最大的部分。根據(jù)Plunkett Research的數(shù)據(jù)，以美國市場為例，包括航空、水運、鐵路、管道和卡車在內(nèi)的貨運市場，價值大概是1萬億美元，而卡車運輸占據(jù)了其中的70%，也就是7000億美元。

　　我國汽車運輸?shù)臋?quán)重更高，由于干線運輸路況的復雜性及技術(shù)和政策的影響，要實現(xiàn)無人駕駛干線物流運輸，還有很長一段路要走。

　　至于投遞無人駕駛，即目前國內(nèi)的末端無人配送，還處于初級階段，主要的方式就是使用無人配送車，而這類配送車主要依托于高精度地圖數(shù)據(jù)+智能導航系統(tǒng)，可解決一個社區(qū)或園區(qū)內(nèi)“最后一公里”的配送問題。但在交付過程中，還是無法送到辦公室或用戶住宅。

　　據(jù)說，有的公司將最重要的交付部分，由新設(shè)計的機器狗來完成。機器狗在應對障礙物、崎嶇地形、電梯、樓梯等場景，比輪式車輛具備優(yōu)勢，但目前還處在實驗階段。

　　總之，目前所有的無人駕駛技術(shù)，包括自動駕駛與無人配送，在面對實景的復雜度上還是有很大的缺陷，穩(wěn)定性也需要提高。

　　無人駕駛的商業(yè)化需要充分結(jié)合場景來實現(xiàn)，而無人駕駛在物流運輸場景下的推動，需要放在智慧物流運輸?shù)娜只桨钢衼砜础Ｖ挥袉诬嚹芰Φ臒o人駕駛解決方案并不能滿足目前智慧物流的實際需求。只有將物流運輸?shù)膶崿F(xiàn)場景中多套用戶設(shè)備與無人系統(tǒng)之間的聯(lián)合打通，最終實現(xiàn)一個真正的無人物流體系，才是最有效、最經(jīng)濟的。

　　同時，要明白，整個物流系統(tǒng)的無人化，無論是倉儲無人化，還是運輸無人駕駛，或者是投遞無人配送，都有著多種的解決方案，并且具備廣闊的應用市場。

　　物流產(chǎn)業(yè)正處于新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新模式的轉(zhuǎn)型升級之際，而技術(shù)新紅利也正在重塑中國物流價值鏈和物流產(chǎn)業(yè)新格局，物流無人駕駛將在其中取得突破，在未來5G+AI的賦能之下，一定會破除當前困局，滲透率只會越來越高。

　　三、特定場景下的率先落地

　　雖然無人駕駛在商業(yè)化進程中多次迎來實質(zhì)性進展，但就目前來說，從技術(shù)成熟角度，需要在低速封閉的場景下運行;從商業(yè)模式角度，一個重要的衡量標準是使用成本比司機低，基于這種考量，在倉儲、校園、港口、礦山等賽道率先落地。

由于倉儲環(huán)境封閉，作業(yè)相對簡單，無人駕駛首開先河

　　在整個物流系統(tǒng)中，倉儲無人化的程度目前是最高的，其主要是通過AGV產(chǎn)品來實現(xiàn)，而AGV,某種意義說就是無人駕駛，如亞馬遜的KIVA機器人，國內(nèi)類Kiva式的倉儲機器人等目前在一些大型電商倉庫都已經(jīng)實現(xiàn)了規(guī)模化的應用。AMR（自主移動機器人）在倉儲領(lǐng)域也已開始應用，可以自主規(guī)劃路線，柔性化程度更高。

　　通過人工智能、深度學習、圖像智能識別、大數(shù)據(jù)應用等諸多先進技術(shù)，對傳統(tǒng)工業(yè)機器人賦予了智慧，讓它們具備自主的判斷和行為，適應不同的應用場景、商品類型與形態(tài)，完成各種復雜的任務(wù)。

　　許多企業(yè)的無人配送，率先在校園落地。校園，作為一個相對開放的場景，大量的消費人群，巧妙地避免了需要高清地圖的缺陷，緩沖了在開放道路的高復雜度，成為了無人配送很好的切入點。

　　今年11月京東與北京物資學院達成合作，打造無人配送校園，同時，京東無人車也在北京、杭州、西安的多所高校開始運營。更早在2017年5月, 加州伯克利大學校園內(nèi)就推出了Kiwibots，做外賣平臺和餐廳的生意，把外賣送到學生的手里。

　　醫(yī)院場景具備率先落地的條件，京東物流的末端無人配送在今年疫情中嶄露頭角。在今年疫情爆發(fā)后，京東物流支撐起了第九醫(yī)院醫(yī)療物資的配送，其中無人車配送約占70%。

　　然而，原則上來講，校園配送目前應該只會是無人配送的一個細分市場，離實現(xiàn)無人配送較大范圍的落地還存在較長的時間。

　　再說港口，集卡司機的高昂成本給港口運營帶來的成本壓力驅(qū)使無人駕駛成為港口降本增效的新藍田。中國吞吐量排名前30的港口，在2019年占到了全球吞吐量的57.8%，規(guī)模非常之大，也意味著中國對港口無人駕駛技術(shù)的需求很強烈。

　　港口是擴展的倉儲場景，一方面，港口是一個封閉場景，這里不允許行人和其他無關(guān)車輛進入，駕駛環(huán)境相對簡單。另一方面，按照國內(nèi)港口貨車駕駛規(guī)則，貨車在港區(qū)內(nèi)的行駛速度在10-30公里/小時之間。在這種速度下，無人駕駛的精準度和安全性得到了保證。

　　因此，在智慧港口升級大趨勢下，無人駕駛運輸在港口的應用快速普及。2017 年年初，上汽紅巖為洋山港定制的智能無人駕駛牽引車，已先期在珠海港投入運營，在廣州南沙港試運行。2018年1月，西井科技與廣東珠海港完成全球首輛港區(qū)作業(yè)無人集卡的第一箱作業(yè)。同年4 月，中國重汽自動駕駛電動卡車在天津港開啟試運營。2020年，Q-Truck車隊已落地泰國最大的商業(yè)港口林查班碼頭，正在日夜運營中。

　　工業(yè)場景下，特別是礦山，自動駕駛不僅僅是簡單的把貨物搬運到指定的位置，而是要把5G技術(shù)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等貫穿于產(chǎn)品的設(shè)計中，讓無人駕駛成為一種實時感應、安全識別、多重避障、智能決策、自動執(zhí)行等多功能的新型智能工業(yè)設(shè)備。

　　目前，無人駕駛開始在部分特定應用場景、細分領(lǐng)域率先商業(yè)化落地，至于更寬更廣的應用，還需時日。

　　毫無疑問，無人駕駛是未來發(fā)展的趨勢，它融合了目前幾乎所有的熱點技術(shù)。盡管無人駕駛短時期內(nèi)還難以實現(xiàn)較大的滲透率，但在未來萬物互聯(lián)的時代里，這必定會是一個趨勢。同時在疫情與物流需求的催化下，無人駕駛也迎來了新的機遇。