文|智能相对论(aixdlun)
作者|leo陈
虚堂回古味,逆境见真情。
从今年五月到六月,“羊城”广州再次经历一场没有硝烟的战争,牵动着无数国人的心。6月21日0-24时,广州市无新增境内感染病例报告,这是第三个连续零增加日;本轮疫情全市累计报告153例感染者,包括146例确诊病例和7例无症状感染者。
作者不少亲戚朋友就处在疫情最严重的荔湾和芳村。其中一位朋友在微信上表示:“太久没有见过芳村大道西这么安静,大白天没有人和车”,另外一位亲戚也感叹:“市场一直都没有开张,想念猪肉的味道”。
在封闭管控区域内,肯定少不了暖心的故事。据新闻报道,荔湾区白鹤洞一位90多岁老人因病急需呼吸机,家人好不容易买到,但如何运进去成了难题。此时,鹤洞大桥上的一辆无人驾驶小巴承担了这一使命,最后将呼吸机顺利送进小区。
冰冷的机器带来了温暖,这恰恰是技术的价值体现。广州疫情期间,各种无人驾驶车成为抗疫中的“黑科技”,背后聚集着文远知行、小马智行、百度、京东、美团等科技力量。这不禁会引起人们思考:无人驾驶在疫情这一特殊场景究竟如何表现?
“羊城”封控区, 汇聚无人驾驶“三方力量”
6日傍晚,在连接广州市海珠区与荔湾区疫情防控区域的鹤洞大桥,桥头设置抗疫物资配送点,一辆经过消毒的无人自动驾驶汽车停靠在一旁,工作人员从配送点往车上运送一箱箱生活和防疫用品,随后驾驶汽车自动驶离,向荔湾封控管理区域运送物资。
以上是来自中新社的报道内容,也就是此次抗疫,部分无人驾驶车的日常工作流程。「智能相对论」还了解到,广州这一次集结了国内多家重要的无人驾驶企业。就目前情况看,企业大致分为三类:
一是以文远知行、小马智行等为代表的自动驾驶初创企业;二是以百度Apollo、美团、京东、滴滴等为代表的科技型企业;三是广州“本土”企业比如广汽。这三股力量汇聚形成车队,作者发现车型大致由Robobus、Robotaxi、无人配送小车组成。
其中,以文远知行为例,作为第一家进入封控区进行全无人驾驶进行物资配送的企业,首日派出3辆Robobus和2辆Robotaxi,并连续运转了近三周,解决的是抗疫物资运送的问题。
小马智行则十分特别,额外派出无人驾驶卡车,去解决更高负荷、更复杂的配送难题。截至6月8日晚,小马智行共报备45辆无人乘用车、6辆重卡支援抗疫,其中14辆全无人车辆支援荔湾区东漖街、南沙区珠江街全封闭区的物资输送。
除了无人“大车”,4日下午,两辆京东的L4级物流智能快递车从深圳抵达广州荔湾。满足荔湾区广钢新城14个社区的物资保障和寄递需求。
从京东物流广州荔湾芳村营业部出发,按照事先采集好的路线,物流智能快递车送到消费者所在的小区,消费者收到收件信息后,即可下楼取件。在送货顺利的情况下,智能配送快递车往返一趟只需10分钟,每辆无人配送车每天最多可完成300单的货量。
美团从北京出发,到得稍晚,6月5日,美团无人配送车连夜出发从北京赶赴广州抗疫一线,随后陆续进驻广州封闭小区嘉安花园及荔湾区东漖社区为居民提供米面粮油等生活物资及个性化物品配送。
截止到6月17日,美团无人配送车为数千名用户提供了服务,累计配送日常物资近3000多件、医疗用品9000多份。
科技抗疫2.0,投射无人驾驶 两重变化、两个可能思路
在疫情封闭区域内的无人驾驶车辆配送,首次并非在广州。如果把去年无人配送车应用于各大城市抗疫视为1.0版本,那么此次广州可以说是2.0版本。时隔一年,2.0相比于前者已有明显不同,主要体现在两个方面:
一方面,是质、速、量三个维度的提升。“质”这一维度在于疫情本身对无人驾驶车辆设计的改变。过去车辆没有基于疫情这一特殊场景的考量,而随着经验积累至今年,特殊环境中的感知和适应能力会进一步补足。
对于“速”和“量”,去年疫情期间,无接触配送大部分依赖于无人配送小车,其体积偏小,时速一般在15km/h以下,紧急情况下配送效率不突出。而今年在广州,厂商将许多无人汽车如Robobus、Robotaxi投入运营,相较于无人配送小车,行驶速度和承载重量都高出几个量级。
另一方面,是目前投入运营的无人驾驶汽车,实现了真无人配送。去年,文远知行、百度陆续得了无人驾驶路测的许可,而今年在封闭区域内,文远知行的Robobus则被允许可以拿掉驾驶位上的随车安全员。
在这场“练兵”中,无人驾驶企业大秀“兵器谱”,这轮工作的关键任务就是在两个词“配送”。明面上,疫情这一特殊时期提供给无人驾驶车辆一种特殊场景去应用,车辆往往是走固定的路线,而且少有无关的人和车去干扰或阻断,这样带来一个较为理想的测试环境。
而由表及里,这一次完全可以被看做是一场“实战操练”,通过它投射出的是无人驾驶部分发展思路:
第一点,此次是对物流场景的一种刻画,其中无人驾驶车辆承担的正是配送链条的末端。
只不过这次和平时不同,除了无人配送小车,Robotaxi和Robobus临危受命,也被拉过来服务场景。不仅有最后一公里,还有最后的3-4公里,可以看成是简化版的仓到仓物流。
疫情封闭重塑了区域内原有供应链条,同时民众对一些接触少的、自动化的产品需求无疑会增加,并且对产品功能的多样性是提出高要求的,这样的需求端能够去推动供给端能力的提升。
此次疫情,无人驾驶汽车和无人配送小车在零接触、多功能、全天候上的优势得以体现。同时,也给厂商们一些启发:当Robobus把物资运送到各个卸货点后,无人配送小车去无缝衔接,将物资运送到各个小区,整个配送的效率得以提高。Robotaxi以“量”和“速”服务好最后3-4公里,无人配送小车则解决物流最后一公里的问题。
第二点,此次可以给无人配送构建“人、车、城市”形态带来一些思考。
在疫情封闭区域内,“人”有消费者,也有志愿者,前者最终要拿到物资,后者承担搬运分拣以及配送入户的角色,服务于“最后一百米”场景。
在该区域内,为了把“人”和“车”更好地连接,对配送就有一个要求是精准,那么任何信息应该尽可能做到数字化、可视化,以平台化去承载。而且要以城市为单位,做好车路协同,这背后就牵扯到无人驾驶背后的一整套机制了。
由“车”到“人”时,如果街内有十条街,每条街有若干栋,无人配送小车要进一步理顺每个配送节点,厂商也需要和街道等达成合作默契,保证配送无缝衔接。
同时,“人”对“车”也要有充分了解,能够随时通过数字化手段知道无人配送小车在何地、何时送到、是何种车型等,好比我们平常查询外卖员信息一样。
这其实给到厂商一种新思路,可以联合本地电商来连接电商平台和无人驾驶车辆平台,来打通线上下单到末端小区的精准无人配送。
所以,无人配送做场景应用时,一定不是厂商单打独斗,而会涉及到多方协作,共同把整件事做好。但无论如何,在实际场景去实践都有可能影响无人配送研发的方向。
抗疫勾勒出的 无人配送:这么近,那么远
从实际上看,在广州整个抗疫过程中,无人配送成为一种现象,但在当下显然并不具备铺开的可能性。原因并不难想到,其一是技术层面,车路协同对于道路、交通标志、网络等提出高要求;其二是国内的政策使然,其对于自动驾驶的管理一直非常严格。
由于诸多限制,因此目前只能运营在有限区域内,比如此次广州抗疫中参与物资运送的无人驾驶汽车,就是如此。只是对比之下,末端无人配送小车可能是较快实现商业应用的场景。
近年来快递、商超和外卖等场景下的无人车送货服务,已经形成了完整的产业链,商业模型也已初步形成。从去年起,末端无人配送头部玩家已陆续拿掉了安全员,在实际运营中产生商业收入。这其实意味着,无人配送车已超过Robotaxi等赛道的测试或体验阶段。
相比之下,无人驾驶汽车要走的路还长。至少目前无人驾驶技术在疫情特殊场景的应用,它们在其中的角色还是停留在物资运送,而非载人。
在这之外,无人驾驶汽车还有着其他参考因素,比如乘底盘和动力系统更为复杂,那么舒适性和动力匹配的要求更高;还有所应对的道路更为复杂,目前对应的高阶无人驾驶技术还局限于研发和试运营阶段。
此次抗疫期间,还应该理性地看待无人驾驶汽车做出的贡献。媒体对于科技抗疫的高度关注肯定了技术的价值,但不应过于放大。无人驾驶是整个抗疫力量的一部分,而并非全部。
一位志愿者朋友告诉「智能相对论」:“尽管无人车的确很智能,但我看到的一个事实是,它们的实际运载量远不及其最大载重,感觉大材小用了,并没有新闻中报道的那么夸张”。
朋友还给笔者算了一笔账:有数据指出,从无人车队开始运行后的5天里,整个车队累计运输物资超过60吨,即平均每天运送超12吨物资。而一个小区的志愿者日均搬的物资至少也有4-5吨,对比之下,无人车队的运力实在太少。
另一位内部人士则告诉「智能相对论」,“Robobus、Robotaxi的确是在物资运送场景里发挥作用,可是对于解决‘最后一百米’无能为力。不是大家对于它们过于苛责,而是我们需要解决物资到户,需要更多的志愿者,这个更重要”。
总而言之,这一次疫情,让外界看到无人驾驶车辆在特殊场景下的独特优势,这给厂商未来进一步发展技术提供一些参考,也会促使城市去推动无人驾驶。只是蹭热度之外,无人驾驶车辆未来可以做得还有很多。
参考资料:
1、当无人驾驶汽车驶入广州疫情「风暴眼」.《爱范儿》
2、在广州疫情中显身手的无人配送车,何时驶向全国?.《财经》
*本文图片均来源于网络
深挖智能这口井,同好添加vx:zenghy2017
此内容为【智能相对论】原创,
仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。
部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。
智能相对论(微信ID:aixdlun):
•AI产业新媒体;
•今日头条青云计划获奖者TOP10;
•澎湃新闻科技榜单月度top5;
•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;
•著有《人工智能 十万个为什么》
•【重点关注领域】智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。
免责声明:此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章,所有文字和图片版权归作者所有,且仅代表作者个人观点,与极客网无关。文章仅供读者参考,并请自行核实相关内容。投诉邮箱:editor@fromgeek.com。
免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。