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美团、阿里无人配送频翻车,只是技术不过关吗?

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美团、阿里无人配送频翻车,只是技术不过关吗?

无人配送行业,前景如何?

文|谈擎说AI 郑开车

众所周知,无人配送行业已经在很多封闭场景都开始了运营,但是在最近,国内多家无人配送车出现意外,给行业笼上了一层阴霾。

在河南大学校园中,阿里用于无人配送的“小蛮驴”近日不幸驶入了一片施工不久的未干水泥地,并深陷其中,引发学生们围观和哄笑。

在湖南某高校,则出现了无人配送车在会车后互不相让的尴尬局面,两辆分属不同运营商的无人配送车,都想要对方让路,结果竟然“僵持”了一下午。

以上的两次“翻车”事件,只是给人一种无人配送车“不太聪明”的感觉,要说更为严重的“翻车”,不得不提去年10月发生在北京顺义的一桩交通事故。当时一辆美团无人配送车“魔袋20”与一辆私家车碰撞,这也是无人配送行业首例子由技术开发商和无人车所有方承担全责的事故。

随着自动驾驶技术在无人配送行业的应用逐步落地,许多五花八门的、意想不到的问题开始浮现,这些意外事件只是说明技术不够成熟吗?该如何看待国内的无人配送行业的发展前景?

01 多次“翻车”,暴露的不止是技术瓶颈

无人配送车多次出现各种意外状况,表面上看是技术问题还不够先进,但其实能反映出一些更深层面的问题。

首先,从技术角度看,自动驾驶行业是由人工智能技术驱动,无人配送赛道作为自动驾驶的其中一个重要落地场景,其技术的难度很可能也超出了预期。

今年是特斯拉研究自动驾驶的第8个年头,马斯克做客Lex Fridman的播客聊到自动驾驶时,也承认其难度超出了预期。

行业领头羊Waymo碰到的Corner Case难题,不仅在拷问特斯拉,从“小蛮驴”深陷未干水泥路面这件事来看,无人配送车在面对Corner Case时一样陷入尴尬和无力。

毫末智行的CEO顾维灏有一个广为人知的观点,就是要实现自动驾驶的商业化,就要遵循“从低速到高速,从载物到载人,从商用到民用”三个定律。

无人配送车赛道可以说同时具备了低速、载物、商用三个优势,给很多人的印象是,这是一个Robotaxi技术降维的赛道,应该顺利很多才对,但如今看来,无人配送的商业化需要跨过的障碍似乎一点也不少。

一方面,单对于城区场景来说,虽然无人配送车的行驶速度较低,但场景复杂度却特别高。

就比如,在公开道路要识别红绿灯,在非机动车道内要跟行人、老年代步车、自行车、电瓶车等各种类型车辆进行交互,甚至还要考虑逆行的行人和车辆,这些都会对无人配送车的通行带来很大的挑战。

另一方面,无论什么场景、什么赛道,涉及自动驾驶的技术体系是非常一致的,包括定位、感知、决策、控制,一个环节都不会少。在非机动车道内,由于要考虑行人和车辆的交互,感知算法需要处理的情况甚至会更加复杂。

虽然技术的进化对事故的避免固然很重要,眼下无人配送的技术的确存在许多瑕疵,但不得不承认一点,技术不可能是万能的,技术终究无法解决所有的现实问题,所以无人配送车想要真正规模化落地,不可避免地要完善交通事故的处理程序。

世界上每年都会发生各种交通事故,但我们为了不发生事故而放弃出行也未免显得因噎废食。一旦出了意外,该如何进行责任认定,如何妥善处理事故,尽快恢复交通秩序,自然就涉及到无人配送车的路权。

就从美团的魔袋20撞上私家车这一事故来看,尽管是低速行驶,没有造成人员受伤,但还是造成了美团方面的经济损失,也在公众舆论中造成不良反响。

试想,大家以后见到无人配送车,不确定它会不会失控,下意识只能躲着走,如此以来,无人车的路权优先级就会高于行人,这显然极不合理。

无人配送车互不相让和魔袋20撞私家车这两次意外,我们不难发现无人物流车就像一种不能“入乡随俗”的新物种,贸然进入了原本有序的交通系统中,因为路权划分不清晰,对所有交通参与者的正常出行都会产生或潜在或实质性的威胁。

所以,无人配送车到底应该划分为非机动车还是机动车,事故后责任认定该有怎样的依据,相关的法律法规能否同步跟上,这一连串的问题都应该逐个解决,才有助于规模化落地。

02 必要的安全成本阻碍规模化

无人配送“翻车”事件频繁出现在国内,也能看出国内玩家想要跑通无人配送的商业模式和实现盈利,其难度明显高于美国。

我们不妨看下Nuro的发展历史,2018年正式推出全球首款L4级无人配送车型R1,两年后,获得加州第一张商业运营牌照,成为了全球首家启动商业化运营的无人驾驶公司。

目前这位玩家与沃尔玛、克罗格、达美乐披萨等行业巨头合作,日常配送食品、饮料、药品和其他产品,据天眼查APP显示,Nuro去年11月2日获得行业内首次D轮融资,随后估值攀升到了 86 亿美元,甚至超过国内Robotaxi一众独角兽。

为何同样是无人配送,中美差距如此巨大呢?

一方面,美国的末端配送人力成本本来就比国内高,在降低无人车生产成本方面不需要过度苛求。

另一方面,美国O2O平台并不多,无人配送公司的出现,正好可以可以解决配送费用昂贵的痛点。而相比于美国,在配送行业中,中国由于跑出了美团、京东这样的巨头,他们已成为行业基础设施,想绕过他们,另起炉灶搭建供需生态不太可能实现,所以对无人配送的创业公司也很不利。

而且,国内无人配送已经有了美团、饿了么这类将业务覆盖到各个城市角落的OTO平台。在无人配送车成本还高于人力配送成本的当下,配送业务的无人化转型,某种程度就是美团们的自我革命,就如同在新能源汽车行业中,没有历史包袱的新势力跑得就是比传统车企快。

此外,从商业盈利模式的角度来看,成本永远是决定无人配送市场规模的重要因素,而对无人驾驶企业来说,其成本不仅是激光雷达、芯片、动力电池等硬件成本,还要考虑安全成本。

对于生产无人配送车的主机厂来说,要做到更高的安全性,要加大技术研发及整车的安全性能指标投入,势必会增加预防性安全成本。但是预防成本过高,其实也会影响盈利。

在2008难经济危机时期,沃尔沃汽车销量不佳,一度濒临倒闭。沃尔沃汽车是以安全作为品牌的差异性,但其实在监管部门的强制要求下,其他汽车品牌在安全性上也都要达标才能上市,出现安全隐患也要被强制召回。

所以不难从中发现,过分强调安全性,把安全作为卖点,当然也会吸引一部分用户,但确实也增加了太多预防成本,让汽车的综合性价比过低,这其实也是导致沃尔沃品牌走向衰落,乃至后来被吉利收购的一个原因。

同样道理,在同等自动驾驶技术条件下,中美玩家想要实现无人配送车辆的规模化,在必要的安全成本上投入过多,必然会束手束脚。

由于中国城区街道的路况环境较美国更为复杂,出于安全方面的考虑,在技术打磨上不仅要花费更多的心思,投入更高的研发成本和时间,也要在无人车设计和生产的环节,就必须有更多安全方面的考虑,否则,在现阶段如果盲目扩大规模,无疑会增加配送业务的亏损。

所以从商业模式的对比来看,当前中国无人配送玩家们,规模化落地的障碍不仅是技术,过高的安全成本(包括预估计成本和事故成本)也让它们难以迅速做大规模。

03 重新审视赛道的长期价值

尽管国内无人配送有诸多难题需要面对,但从长远来看,国内无人配送行业的潜力依然不容小觑。

首先,国内无人配送的整体市场规模较大,并且配送业务存在用工紧缺现象,为无人配送产业链的成长奠定了基础。

从2013年到2018年,全国快递运单数量增加了超过5倍还多,但快递员却增长了不到2倍。而未来五到十年,每天的快递量还将突破10亿。

同时国内人口红利逐渐消失,国内的人力资源供给已经远远跟不上快递行业的快速发展速度。去年,人社部发布第一季度全国招聘大于求职“最缺工”的100个职业排行,其中,看似低门槛的快递员居然位列第八名。

其次,无人配送行业依赖的产业链虽然很复杂,但国内无人驾驶多个细分赛道百花齐放,产业链整体相对健全。

例如,在自动驾驶行业的上游,有禾赛科技、地平线等零部件厂商;中游有阿里、美团、京东等平台和互联网巨头,以及新石器、毫末智行等自动驾驶技术研发企业。下游是电商、快递、外卖、本地生活等平台,有源源不断的配送需求。

正因为产业链和市场规模的优势,所以在今年的年1月12日,美国起家的Nuro宣布与比亚迪合作,其中,比亚迪负责整车硬件部分,Nuro提供自动驾驶相关技术。双方联手研发设计第3代无人配送车辆,这意味着Nuro这条鲶鱼试图进军中国市场。

无人配送关乎许多人的就业问题,政策的导向起到非常关键的作用,在刚刚过去的两会上,自动驾驶也成为热议话题。由于自动驾驶是一项极具颠覆性的技术,前几年在讨论到自动驾驶技术的负面影响的时候,很多人对这项技术可能造成人类司机失业而表示担忧。

对于无人配送来说,很多人认为现在渗透速度还比较缓慢,处于技术完善和市场教育阶段,一旦技术和配套产业链成熟,无人配送车的数量将会突破拐点,迎来的一段时期的迅速增长。

届时,不仅能够补足快递行业的用工缺口,由于无人车在效率和成本上的优势,还将抢走快递员的饭碗,导致一波失业潮,甚至形成社会问题。

然而,在共同富裕政策落实的过程中,我们或许要重新审视这个问题。在谈擎说AI看来,去年提出的共同富裕目标,不仅有望会对无人配送行业规模化产生正面推动作用,而且对于“AI司机”导致快递员失业的问题,也会随着共同富裕的到来,有可能一并得到解决。

在1955年的美国经济协会的演讲中,诺贝尔经济学奖得主西蒙·库兹涅茨提出关于收入分配的库兹涅茨曲线理论。由此推导出,中等收入国家能否成功改善收入分配差距,越过库兹涅茨拐点,是一国能否摆脱中等收入陷阱,跻身高收入国家的关键。

从GDP水平来看,中国现在人均GDP约1万美元,已经属于中等收入国家水平,要进一步跻身发达国家行列,很关键的一步是,要让国民跨越所谓中等收入陷阱。

具体而言,就是通过收入倍增计划、全民基本收入等以共同富裕为目标的具体举措的落实,提升服务性劳动的价值。

当包括快递小哥在内的广大国民收入以及劳动保障明显提升后,对无人配送车的降本就不需要过于苛求。比方说,原本需要将一辆配送车的成本降低到10万、8万才能实现盈利为正,将来可能5万就够了,而且更重要的是,更大的盈利空间也为无人车辆完善测试体系、故障维护人员的配备提供了可能。

如此以来,共同富裕政策将有助于我国无人配送行业玩家尽快实现规模化和降本增效,同时也有望与生长于优渥环境的头部玩家Nuro缩小差距。

写在最后

自动驾驶技术是必然趋势,从全球的头部玩家Nuro的发展势头来看,无人配送的确是一个较容易摘到果实的落地场景。

虽然国内无人配送玩家与Nuro存在差距,也经历了一些小波折,但由于完善的产业链和充沛的配送需求等优势,以及国家政策的利好,总体上来看,未来依然值得期待。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

美团

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无人配送行业,前景如何?

文|谈擎说AI 郑开车

众所周知,无人配送行业已经在很多封闭场景都开始了运营,但是在最近,国内多家无人配送车出现意外,给行业笼上了一层阴霾。

在河南大学校园中,阿里用于无人配送的“小蛮驴”近日不幸驶入了一片施工不久的未干水泥地,并深陷其中,引发学生们围观和哄笑。

在湖南某高校,则出现了无人配送车在会车后互不相让的尴尬局面,两辆分属不同运营商的无人配送车,都想要对方让路,结果竟然“僵持”了一下午。

以上的两次“翻车”事件,只是给人一种无人配送车“不太聪明”的感觉,要说更为严重的“翻车”,不得不提去年10月发生在北京顺义的一桩交通事故。当时一辆美团无人配送车“魔袋20”与一辆私家车碰撞,这也是无人配送行业首例子由技术开发商和无人车所有方承担全责的事故。

随着自动驾驶技术在无人配送行业的应用逐步落地,许多五花八门的、意想不到的问题开始浮现,这些意外事件只是说明技术不够成熟吗?该如何看待国内的无人配送行业的发展前景?

01 多次“翻车”,暴露的不止是技术瓶颈

无人配送车多次出现各种意外状况,表面上看是技术问题还不够先进,但其实能反映出一些更深层面的问题。

首先,从技术角度看,自动驾驶行业是由人工智能技术驱动,无人配送赛道作为自动驾驶的其中一个重要落地场景,其技术的难度很可能也超出了预期。

今年是特斯拉研究自动驾驶的第8个年头,马斯克做客Lex Fridman的播客聊到自动驾驶时,也承认其难度超出了预期。

行业领头羊Waymo碰到的Corner Case难题,不仅在拷问特斯拉,从“小蛮驴”深陷未干水泥路面这件事来看,无人配送车在面对Corner Case时一样陷入尴尬和无力。

毫末智行的CEO顾维灏有一个广为人知的观点,就是要实现自动驾驶的商业化,就要遵循“从低速到高速,从载物到载人,从商用到民用”三个定律。

无人配送车赛道可以说同时具备了低速、载物、商用三个优势,给很多人的印象是,这是一个Robotaxi技术降维的赛道,应该顺利很多才对,但如今看来,无人配送的商业化需要跨过的障碍似乎一点也不少。

一方面,单对于城区场景来说,虽然无人配送车的行驶速度较低,但场景复杂度却特别高。

就比如,在公开道路要识别红绿灯,在非机动车道内要跟行人、老年代步车、自行车、电瓶车等各种类型车辆进行交互,甚至还要考虑逆行的行人和车辆,这些都会对无人配送车的通行带来很大的挑战。

另一方面,无论什么场景、什么赛道,涉及自动驾驶的技术体系是非常一致的,包括定位、感知、决策、控制,一个环节都不会少。在非机动车道内,由于要考虑行人和车辆的交互,感知算法需要处理的情况甚至会更加复杂。

虽然技术的进化对事故的避免固然很重要,眼下无人配送的技术的确存在许多瑕疵,但不得不承认一点,技术不可能是万能的,技术终究无法解决所有的现实问题,所以无人配送车想要真正规模化落地,不可避免地要完善交通事故的处理程序。

世界上每年都会发生各种交通事故,但我们为了不发生事故而放弃出行也未免显得因噎废食。一旦出了意外,该如何进行责任认定,如何妥善处理事故,尽快恢复交通秩序,自然就涉及到无人配送车的路权。

就从美团的魔袋20撞上私家车这一事故来看,尽管是低速行驶,没有造成人员受伤,但还是造成了美团方面的经济损失,也在公众舆论中造成不良反响。

试想,大家以后见到无人配送车,不确定它会不会失控,下意识只能躲着走,如此以来,无人车的路权优先级就会高于行人,这显然极不合理。

无人配送车互不相让和魔袋20撞私家车这两次意外,我们不难发现无人物流车就像一种不能“入乡随俗”的新物种,贸然进入了原本有序的交通系统中,因为路权划分不清晰,对所有交通参与者的正常出行都会产生或潜在或实质性的威胁。

所以,无人配送车到底应该划分为非机动车还是机动车,事故后责任认定该有怎样的依据,相关的法律法规能否同步跟上,这一连串的问题都应该逐个解决,才有助于规模化落地。

02 必要的安全成本阻碍规模化

无人配送“翻车”事件频繁出现在国内,也能看出国内玩家想要跑通无人配送的商业模式和实现盈利,其难度明显高于美国。

我们不妨看下Nuro的发展历史,2018年正式推出全球首款L4级无人配送车型R1,两年后,获得加州第一张商业运营牌照,成为了全球首家启动商业化运营的无人驾驶公司。

目前这位玩家与沃尔玛、克罗格、达美乐披萨等行业巨头合作,日常配送食品、饮料、药品和其他产品,据天眼查APP显示,Nuro去年11月2日获得行业内首次D轮融资,随后估值攀升到了 86 亿美元,甚至超过国内Robotaxi一众独角兽。

为何同样是无人配送,中美差距如此巨大呢?

一方面,美国的末端配送人力成本本来就比国内高,在降低无人车生产成本方面不需要过度苛求。

另一方面,美国O2O平台并不多,无人配送公司的出现,正好可以可以解决配送费用昂贵的痛点。而相比于美国,在配送行业中,中国由于跑出了美团、京东这样的巨头,他们已成为行业基础设施,想绕过他们,另起炉灶搭建供需生态不太可能实现,所以对无人配送的创业公司也很不利。

而且,国内无人配送已经有了美团、饿了么这类将业务覆盖到各个城市角落的OTO平台。在无人配送车成本还高于人力配送成本的当下,配送业务的无人化转型,某种程度就是美团们的自我革命,就如同在新能源汽车行业中,没有历史包袱的新势力跑得就是比传统车企快。

此外,从商业盈利模式的角度来看,成本永远是决定无人配送市场规模的重要因素,而对无人驾驶企业来说,其成本不仅是激光雷达、芯片、动力电池等硬件成本,还要考虑安全成本。

对于生产无人配送车的主机厂来说,要做到更高的安全性,要加大技术研发及整车的安全性能指标投入,势必会增加预防性安全成本。但是预防成本过高,其实也会影响盈利。

在2008难经济危机时期,沃尔沃汽车销量不佳,一度濒临倒闭。沃尔沃汽车是以安全作为品牌的差异性,但其实在监管部门的强制要求下,其他汽车品牌在安全性上也都要达标才能上市,出现安全隐患也要被强制召回。

所以不难从中发现,过分强调安全性,把安全作为卖点,当然也会吸引一部分用户,但确实也增加了太多预防成本,让汽车的综合性价比过低,这其实也是导致沃尔沃品牌走向衰落,乃至后来被吉利收购的一个原因。

同样道理,在同等自动驾驶技术条件下,中美玩家想要实现无人配送车辆的规模化,在必要的安全成本上投入过多,必然会束手束脚。

由于中国城区街道的路况环境较美国更为复杂,出于安全方面的考虑,在技术打磨上不仅要花费更多的心思,投入更高的研发成本和时间,也要在无人车设计和生产的环节,就必须有更多安全方面的考虑,否则,在现阶段如果盲目扩大规模,无疑会增加配送业务的亏损。

所以从商业模式的对比来看,当前中国无人配送玩家们,规模化落地的障碍不仅是技术,过高的安全成本(包括预估计成本和事故成本)也让它们难以迅速做大规模。

03 重新审视赛道的长期价值

尽管国内无人配送有诸多难题需要面对,但从长远来看,国内无人配送行业的潜力依然不容小觑。

首先,国内无人配送的整体市场规模较大,并且配送业务存在用工紧缺现象,为无人配送产业链的成长奠定了基础。

从2013年到2018年,全国快递运单数量增加了超过5倍还多,但快递员却增长了不到2倍。而未来五到十年,每天的快递量还将突破10亿。

同时国内人口红利逐渐消失,国内的人力资源供给已经远远跟不上快递行业的快速发展速度。去年,人社部发布第一季度全国招聘大于求职“最缺工”的100个职业排行,其中,看似低门槛的快递员居然位列第八名。

其次,无人配送行业依赖的产业链虽然很复杂,但国内无人驾驶多个细分赛道百花齐放,产业链整体相对健全。

例如,在自动驾驶行业的上游,有禾赛科技、地平线等零部件厂商;中游有阿里、美团、京东等平台和互联网巨头,以及新石器、毫末智行等自动驾驶技术研发企业。下游是电商、快递、外卖、本地生活等平台,有源源不断的配送需求。

正因为产业链和市场规模的优势,所以在今年的年1月12日,美国起家的Nuro宣布与比亚迪合作,其中,比亚迪负责整车硬件部分,Nuro提供自动驾驶相关技术。双方联手研发设计第3代无人配送车辆,这意味着Nuro这条鲶鱼试图进军中国市场。

无人配送关乎许多人的就业问题,政策的导向起到非常关键的作用,在刚刚过去的两会上,自动驾驶也成为热议话题。由于自动驾驶是一项极具颠覆性的技术,前几年在讨论到自动驾驶技术的负面影响的时候,很多人对这项技术可能造成人类司机失业而表示担忧。

对于无人配送来说,很多人认为现在渗透速度还比较缓慢,处于技术完善和市场教育阶段,一旦技术和配套产业链成熟,无人配送车的数量将会突破拐点,迎来的一段时期的迅速增长。

届时,不仅能够补足快递行业的用工缺口,由于无人车在效率和成本上的优势,还将抢走快递员的饭碗,导致一波失业潮,甚至形成社会问题。

然而,在共同富裕政策落实的过程中,我们或许要重新审视这个问题。在谈擎说AI看来,去年提出的共同富裕目标,不仅有望会对无人配送行业规模化产生正面推动作用,而且对于“AI司机”导致快递员失业的问题,也会随着共同富裕的到来,有可能一并得到解决。

在1955年的美国经济协会的演讲中,诺贝尔经济学奖得主西蒙·库兹涅茨提出关于收入分配的库兹涅茨曲线理论。由此推导出,中等收入国家能否成功改善收入分配差距,越过库兹涅茨拐点,是一国能否摆脱中等收入陷阱,跻身高收入国家的关键。

从GDP水平来看,中国现在人均GDP约1万美元,已经属于中等收入国家水平,要进一步跻身发达国家行列,很关键的一步是,要让国民跨越所谓中等收入陷阱。

具体而言,就是通过收入倍增计划、全民基本收入等以共同富裕为目标的具体举措的落实,提升服务性劳动的价值。

当包括快递小哥在内的广大国民收入以及劳动保障明显提升后,对无人配送车的降本就不需要过于苛求。比方说,原本需要将一辆配送车的成本降低到10万、8万才能实现盈利为正,将来可能5万就够了,而且更重要的是,更大的盈利空间也为无人车辆完善测试体系、故障维护人员的配备提供了可能。

如此以来,共同富裕政策将有助于我国无人配送行业玩家尽快实现规模化和降本增效,同时也有望与生长于优渥环境的头部玩家Nuro缩小差距。

写在最后

自动驾驶技术是必然趋势,从全球的头部玩家Nuro的发展势头来看,无人配送的确是一个较容易摘到果实的落地场景。

虽然国内无人配送玩家与Nuro存在差距,也经历了一些小波折,但由于完善的产业链和充沛的配送需求等优势,以及国家政策的利好,总体上来看,未来依然值得期待。

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