【原创】无人配送大规模落地的三大难点

来源:物流产品网 | 2024-06-28 11:52 | 作者:科技物语

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  快递无人配送车,早已在某些特定的范围内现身,已不是什么新闻,各家头部快递公司,都推出了具有自己特色的无人配送车,但从总体来说,还只处于实验阶段,离大规模落地还有相当大的距离,究其原因,主要有三点:盈利不容易,技术未成熟,协同不到位,本文就此三点谈点看法。

  本公众号于2023-05-05发表过原创文章《无人配送落地之路分析》,从另外角度谈到无人配送的落地情况,可供有兴趣的读者参考。

  一、盈利难题

  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,以打破人力造成的边际成本天花板。


  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。

  早在2021年,就有人说是无人配送车的爆发元年,目前,业内人士又言,2024年是无人配送规模化真正爆发的元年,先别说元年不元年,但有一点毫无疑问,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。

  从2022年起,中通、圆通、顺丰等物流企业陆续投入数百辆无人城配车,加上京东、阿里、美团,在无人配送领域展开一场暗战,但就目前来说,与其庞大的快递单量相比,远谈不上规模化落地,究其原因,从商业闭环的角度来讲还是盈利问题,还没有释放更多的经济价值和社会价值。

  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。

  无人配送车的规模化落地,与整车成本的下降趋势紧密相关,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50-60万元上下,2021年下降到20-30万元, 2022年价格触碰到13万元。

  有人预测,未来三五年,无人配送车体和自动驾驶硬件系统总成本有望控制在10万以内,近日,毫末智行小魔驼3.0是全球首款9万元内中型末端物流自动配送车。

  从用户角度说,目前,购入一台无人车的成本加上五年的运营费用,总投入约为20万元,对于一般快递网点来说,还是较高,成本高昂,体现不出其相对于人力配送的成本优势,更不可能大规模商用。

  其实,能否大规模应用,不能纯粹地看单价,无人配送车规格标准不尽相同,功能侧重点不同,价格自然千差万别,无人车还附带有隐形成本,目前开展的无人配送项目几乎都有配备自动驾驶工程师全程参与或是后台遥控,随时介入解决突发状况。

  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。

  有分析认为,国内相关行业的发展,使成本走低,但更重要的是进入量产阶段,成本可显著降低。成本的降低,与量产有关,而量产需要大规模的应用,这似乎是一个难破的闭环题。

  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。


  其实无人配送车成本的显著下降,需要从供应链的成熟度来考虑。目前,无人配送产业缺乏像汽车一样的成熟产业链,大规模商用必须要将供应链做到跟汽车一样成熟、安全和经济,有消息说,目前国内低速无人驾驶行业核心供应链国产化率可达到80%,不知确否?

  我们要看到,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。

  早在2021,雄心勃勃的亚马逊关停了探索3年的无人配送车项目,400人团队解散;此后不久,联邦快递(Fedex)也宣布停运旗下的无人配送机器人Roxo,2021年10月,联邦快递宣布与新石器达成合作,计划在中国展开无人驾驶送递车测试,后来也不了了之。

  据亚马逊所说,原因是无人配送车带来的变革价值,无论是技术落地可行性,还是商业前景实现时间……与预期相比还有不小差距,很难实现营收平衡。

  当然,我国的情况与美国不完全不同,具有高密度的城市环境和市场需求,但他们的教训我们要吸取,同时,有人指出,国外无人配送最初主要从机器人技术切入市场,而我国一开始则是从自动驾驶技术切入,优势明显。

  大规模落地前,盈利模式要探索清楚。在无人配送车服务快递物流行业时,无人配送车可以全天候24小时不间断运营,有效提升运力,但客户的运行模式很重要,让规模化的收益成为可能是当前应考虑的首要问题,目前无人快递车最大短板是只能实现点到点的配送。

  目前无人配送车参赛者有谁?主要分为两股力量,头部大厂与行业独角兽,互联网巨头,如阿里、美团、京东等,依托自身的业务需求和资本积累,早在2015、2016年就开始布局无人配送车的研究,并已普遍迭代了多款车型。

  另一股力量,则是以自动驾驶技术科创公司为主,如新石器、白犀牛、行深智能、毫末智行等,高阶的自动驾驶在研发过程的投入成本高昂,反观低速无人配送场景技术门槛相对不高,成了其竞相抢占之地。

  如何优化整个终端配送流程,实现了降本与增效,各企业都在探索新的模式:例如,“无人车+快递员揽派接驳”的新模式,从技术、需求、政策层面来看,这种新模式短期内将会实现商业价值化、现实规模化;还有机器人+快递驿站模式,通过机器人揽派一体、室内外综合配送等方式,以超低运营成本和高效率运行。

  京东推出无人配送车领养计划模式,配送员通过申请可“领养”一定数量的无人配送车配合自己的工作,将标准的配送工作交由无人配送车进行,自己进行动态揽收或其他个性化服务;据说,毫末智行于2023年第四季度在商超履约配送场景实现了盈利。

  麦肯锡预测,到2025年,我国低速自动驾驶汽车年销量将达到19万辆,其中物流配送领域将达到8万辆,室外无人配送车市场规模约170亿元;城市“最后一公里”配送需求到2030年将增长78%,用于“最后一公里”的配送车辆将增加35%。

  市场大,企业跃跃欲试,需率先建立可复制、特色化的运营模式等,有人称美团计划三年内全国部署万台无人配送车,前景很可观,但前提是跑通一种落地模式,使用户切实实现降本增效。


  从0到1的突破固然重要,从1到万的突破,同样重要,绝不是数字的相加,而是内在系统的重塑。

  综上所述,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。无人配送车正朝着”商业化“的指向方向加速前进,但盈利模式成为发展的障碍,到了该解决的时候了。

  二、技术难点

  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,没有到真正是L4级,需许运行的项目还配有安全员就是例证,另一个要看是否具备泛化能力。

  目前,无人配送的落地,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。

  无人配送车技术落地的成熟,不仅包括无人配送车的本身,更包括路端与云端,是一个整体的运营体系,这也是实现落地的技术难点所在。

  配送车,或称车端,是比较重要的,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。

  说起路端,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,时实情况的复杂性,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。

  车端、路端,云端,技术方向上都要进行突破,重要的是路端、云端的大面积高动态环境定位与导航算法、远程监控、仿真与运维管理,围绕“车、路、云、网、图”五大关键要素积极布局,推进车路协同、通信网络、数据管理服务平台等建设。

  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。

  无人配送规模商用具有巨大优势,但实际应用难点还很大。无人配送车并不能完成最后一公里的所有配送,就目前来说,无人车辆可以送到用户的楼下,用户输完验证码之后可以取货,或者需要配送员完成,因此在技术价值层面,仍需继续探索和挖掘。

  如果无人配送进户,实现室内外物流配送无缝对接,需要改造更多的系统,楼宇里的电梯系统、小区的门禁系统等等,进一步,配送机器人可以自动调节俯仰姿态,上楼梯,送货上门,无人车上楼,难度特别大,这会导致用户体验下降。


  亚马逊与联邦的放弃,肯定与技术难突破有关,但国内有较好的技术突破条件,有国外公司无法企及的优势,天然的练兵场是国内市场所独有的,运营中积累的丰富数据,可以“反哺”自动驾驶技术。

  其实,真正深入到产业里面,是一线的快递员最有发言权,让快递员说出他们的痛点是什么,他们想怎么用,他们想解决痛点的问题是什么,这样对产品的软硬件迭代是最有益的。例如,从一线反馈的信息而设计的标准化货箱,可以满足物流集散需求,大幅提升了运输效率。

  我们常说仿真技术,当车辆越多,积累的路况数据越多时,可用仿真进行优化,从而做到快速的迭代。

  无人配送车的发展,离不开资本力量的加持,在资本市场寒冬之季,令人欣慰的是许多资本看好无人配送车。2024年年初,斯年智驾宣布完成数亿元B轮融资;2月,毫末智行宣布迎来超亿元的B+轮融资;同月,九识智能宣布完成近1亿美元A轮融资;3月,新石器无人车完成6亿元人民币C轮融资……  无人配送成为资本市场的首选之地。

  技术的积淀与进步,能促进落地迈出一大步,但未来还有多远呢,还需要等技术的答案,甚至是等整体技术一次大重构,在技术、产业链、实践经验上更加成熟,才是大规模商用的前提。

  随着无人配送走向深水区,对场景理解的重要性,越来越凸显出来。如果没有对场景的深刻理解,哪怕对技术原理的理解比别人都深刻,也很难把技术转化成适合场景的产品。作为初创公司,要正确了解客户的需求场景,找准定位,然后深耕,上下游通力合作。


  来自真实场景的反馈,才能推动技术迭代。让无人快递业务很快地流转落地,扩大商用规模,还需从多方面着重发力,大规模商用需要天时地利人和。

  三、协同难度

  如上所述,业界认为无人配送车规模化应用步入深水区,一些规模化、产业化应用的难题亟待破解,这个破解,需要政府、企业、普通消费者的共同努力。


  无人配送车的大规模落地,从来不是企业一方,或者应用一方的事情,而是需要多方聚力,包括政府、社会在内的各方协同。新石器无人车创始人、CEO余恩源预言,如果未来能够在全国建起一个由无人车组成的无人配送网络,每年或将为快递物流业节省成本数百亿元,然而这个全国无人配送网络,绝不是任何一方可承担起的宏大任务。

  无人配送车的大规模落地,需要政策的加持,路权的开放是重中之重。杭州新政给了人们的希望,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,省市陆续出台政策,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。

  无人配送车的大规落地,有着更深的内涵,是技术和产业的结合,带动产业的规模化和产品化,促进自动驾驶技术以及末端物流产业的重构,带动整个产业链的提升。

  无人配送车规模化落地,包括车端、路端和云端规模化运营,目前的情况是城市配套基础设施落后于目前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。


  无人配送车的大规模落地,不是不需要人,而是要实现的是原来以人为主的运力体系变成以车为主的运力体系,这个转变,需要解决好人和车应该怎么配合?人需要怎么样填充到自动化运力不能完成的地方?如何最大化发挥人力和机器的协同配送效率。

  无人配送的设备类型、运行模式可产生多种组合,单纯的无人车配送等需要根据不同场景进行规划和适配,人机/车结合配送是目前最有效的组合、从实际出发,探索特色化模式。

  关于无人配送车的大规模落地,各方需要保持理性和客观的态度,既要看到无人车带来的便利和优势,也要关注其存在的问题和挑战,秉持长期主义心态。

  扩大商用规模,还需从多方面着重发力,包括建立健全无人配送车管理体系和基础设施,充分整理无人配送产业链上下游资源,针对不同场景进一步明确商业模式等等。

  结语:毫无疑问,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,可以肯定的是,大规模落地还有很长的路要走,是否今天赛道拐点已至,还需要确认。

  有人说,无人配送的前半程拼技术,而后半程则是拼运营能力、拼产品、拼用户体验,然而,当前,技术还没有达到完全成熟的地步,而运营也缺乏有效的模式,路漫漫兮,需要各方上下求索。


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