(观察与思考)无人配送大规模应用仍存难点

(观察与思考)无人配送大规模应用仍存难点
2024年07月03日 08:52 中国水运报

□ 絮语

如今,多家快递公司都推出了具有自己特色的无人配送车,但总体来说,还处于实验阶段,离大规模应用还有一定的距离,究其原因,主要是盈利不容易,技术未成熟,协同不到位。

盈利难

有数据表明,从中转场站或网点到小区的短途运输,是物流配送成本占比最高的部分,大概占到50%至60%,这是无人配送车可以发挥最大价值的地方。

无人配送一直是低速无人驾驶技术应用的重要场景之一,从自动驾驶落地的规律来说,遵循“从低速到高速、从载物到载人、从商用到民用”三大定律,低速、载物、商用场景的无人配送车更有机会率先大规模商用。

但无人配送车规模化落地步入“深水区”,商业模式如何选择,无疑成为入局企业面临的考验之一。

目前无人配送车研发和制造成本都相对较高,对成本至上的快递、物流运输等行业来说,只有实实在在的效益才能让其心甘情愿地买单,才是驱动商业模式闭环运转起来的有效动力。

无人配送车的成本问题一直是阻碍规模效应的一大因素。与过去相比,无人配送车的成本已有显著下降,2020年时价格在50万—60万元左右,2021年下降到20万—30万元左右, 2022年的价格已触碰到13万元左右。

从用户角度说,目前,购入一台无人车的成本加上运营费用,总投入约为20万元,对于一般快递网点来说,成本仍较高,体现不出其相对于人力配送的成本优势。

在无人配送车的成本中,零部件的采购成本占比较大,传感器、芯片、激光雷达等硬件是成本能否进一步降低的关键,零部件的国产化替代是降低无人配送车成本的重要途径之一。

如何让规模化的收益成本成为可能,是当前要考虑的问题,我国地方政府对无人配送车的重视是有利条件,与城市级签约,从而实现较大规模部署项目,可使无人配送车的单台硬件成本和运维成本随采购的规模化而降低。

如今,无人配送车市场带动了本土零部件供应商的发展,自主零部件企业在无人配送供应链上参与度越来越高,以激光雷达为例,禾赛长距离高分辨率Pandar系列激光雷达以及中距离XT系列激光雷达、速腾聚创提供的激光雷达组合方案都是优秀的进口替代产品。

无人配送车市场拓展带动了零部件供应链的发展,供应链质量的提高直接导致成本的降低,无人配送车制造企业、如行深智能、借助本土化供应链缩减成本,同时,他们的制造工厂也具有了量产的条件,据说,毫末智行已拥有1万台的年产能,智梭无人车科技智慧工厂规划年产能达2万台。

无人配送车具有巨大的潜力,但从成本角度,目前无人配送车还未形成对人力成本替代的明显优势,实际应用中也暴露出了一些问题和挑战。

技术难

关于无人配送车的技术思路,目前有两种,一是机器人的思路,一是自动驾驶的思路,以自动驾驶思路为主,至于机器人思路,主要用于厂区室内的工业体系里面的自动化运输体系。

规模化落地计划,与无人配送车技术的日渐成熟有关,室外公开道路的无人配送车,就目前来说,技术还不够成熟,运行的项目还需配有安全员就是例证。

目前,无人配送主要应用于封闭、半封闭场景,在园区、厂区,校园固定区域场景运营;在开放道路上的运营,还不多,而在开放道路上面的末端配送,又分为机动车道和非机动车道的运行,更进一步,是确定性的路线,还是不确定的路线。

公开道路人流密集,推进公路级无人车配送市场业务,诸多难题亟待破解,需要通过技术持续迭代及Corner Case场景数据的累积,实现安全性与可靠性的提升,需要经历不同场景适配与技术优化验证,获取更多长尾场景数据是产品技术走向成熟的必经之路。

无人配送车技术的成熟,不仅包括车本身,更包括路端与云端,这一个整体的运营体系,也技术难点所在。

车端单体的智能,是基础,三大核心零部件是激光雷达、计算平台与线控底盘,底盘普遍采用整车电子电气架构、线控制动、车规级ECU等机动车底盘架构。

路端,智慧交通是重要一环,无人配送机器人的技术核心是自动驾驶,这对车辆定位、环境感知、路径规划决策、车辆控制执行等都提出了非常高的要求。

为了解决单车智能带来的局限,许多企业选择采用车路协同并行的方式。道路情况比较复杂的,对于感知和通行能力的要求是比较高的,实时情况的复杂性,使技术应用遇到很多困难,路网的建设很重要,路网上面有很多点,怎么样串联起来,形成运力网络?

云端是什么,一个是高精地图的云,在路上跑的配送车是执行机构,同时它也是一个数据采集的机构,在数据回传回来之后要做地图的更新,后面的车能实时感知到车辆道路的变化,包括云端地图建模、多车智能调度等。

一个是云端支撑平台,包括调度监控平台,支撑车端和云端的业务和自动驾驶以及相关的数据的交互,保障整个体系的运作,以及人和车辆和云和路端设备运输效率的提升。

总的来说,无人配送车的落地,包括三个端的突破,以实现感知、决策和执行三个环节。感知层用于感知外部环境变化、获取相关信息;决策层通过利用感知层、传输层反映回来的信息,建立相应的模型,制定出适合的控制策略;执行控制是真正落地的基础。

协同难

无人配送车的大规模落地是需要多方聚力,包括政府、社会在内的各方协同。政策的加持,路权的开放是重中之重。杭州市是首个为低速无人车立法的城市,开放全市八城区和桐庐县城区作为智能网联车辆测试应用区域,服务人口数量超1000万,以地方性法规让无人配送车上路“有法可依”,为其规模化商用打开了窗口,使规模化有了实现的可能。

北京、上海、广州、深圳等51个城市出台试点示范政策,鼓励、引导和规范无人配送的发展,加速拓展应用场景,多地都在有序开放路权,这对于整个行业而言都是一大利好,促进了规模化合规运营落地,只有国内路权的大范围开放,无人配送车规模化将迎来真正意义上的爆发。

安全大于天,无人配送车是否能够应对各种复杂的路况和交通情况,是否会在道路上行驶时出现安全问题是人们所担心的,目前已出现几起无人配送车与车辆碰撞、剐蹭的交通事故。在道路交通硬件和交通参与者素质尚未达到一定标准的情况下,无人配送车可能给交通安全带来困扰,关于无人配送车的法律责任、道路规则还不完善,即使技术安全标准过关,成本应该不菲,落地应用还有很大的坎。

无人配送车安全涉及自身车辆安全、配送货物安全、公众交通安全等多方面,牵涉到生产商、运营商、远程监控人员、信息服务商、货物所有权人、消费者等主体,目前还没有专门法规和条例。

目前城市配套基础设施未达到无人配送车的运行需求,多数城市并未将其纳入基础设施建设规划体系,给常规运行带来困扰,比如,部分城市网络通信基础设施,难以保障无人配送车的大规模部署。

无人配送车的未来是星辰大海,从长远来看,无论是从经济角度还是安全角度出发,无人配车都是必然趋势,然而,到大规模的应用还有很长的路要走。

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