无人物流配送能否修成正果？我们总结了一些来自行业的观点

雷锋网 • 7年前扫码分享

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雷锋网按：在推出首个《构建自动驾驶的关键系列课程》后，雷锋网 · 新智驾再次联手雷锋网 · AI 慕课学院，邀请一线从业者、学界顶尖专家打造一场集技术、商业、运营于一体的《限定场景自动驾驶系列课程》。我们认为，这可能是离自动驾驶商业化最近的一场技术盛宴。

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随着中国物流业信息化水平不断提高，一批新兴技术开始在物流领域广泛应用，物流业正在进行智能升级，国家也发布了相应的纲领大力推动智能物流发展。

根据资料显示，仅去年，国内智能物流市场规模达到2000亿元，到2025年有望超过万亿元。由于智能物流发展前景广阔，各大企业也争相布局。

基于这样的行业背景，衍生出来的问题是： 巨头们都在投入对无人物流配送车的研究，这个市场能否大规模上量？快递员会因此而失业？

近日，雷锋网新智驾就这一话题组织了一次线上讨论，引发许多读者和从业者、专家的激烈探讨，雷锋网新智驾在不改变原意的情况下将这些观点整理如下。

市场前景不看好

一些人整体上不看好无人配送市场，主要在于成本、设施和就业。

1、成本

用户分布差异大，配送成本高

一些行业人士认为，快递、电信和运输都是对用户量特别敏感的行业。只有用户高度密集，才有赢利的可能性；一旦用户数量少了，来回的运输成本费都很难收回。

例如，一位中关村的快递小哥，一趟能带50多件货物；而在偏远农村地区，快递公司要先在县城设立分拨点，然后让快递工作人员开面包车把货物送到驻村快递小哥那里，由于用户量少且分散，可能一次只带20多件货物，却要跑遍四五个村落，这样的成本是巨大的。

况且，目前农村地区大多数是留守老人和儿童，一辆面包车难有10件货物，这相比繁华的城市成本更高。

派送成本太高，就会使公司入不敷出。正如倒闭没半年的许鲜，绝大部分支出都用在了终端配送上面。这部分的支出，既是刚需，又看不到任何可以通过技术手段降低的可能性。

研发成本高

还有一些人的关注点在于无人配送快递的高研发成本上，具体而言：

若要研发能自行上楼的快递机器人（能上楼梯、按电梯、进电梯，在电梯繁忙的时候还能进去），这样的机器人单个售价可能最少10万美元，如此高的成本10年也收不回来。

若是研发无人物流卡车，则需要配置线控制动、转向和自动挡，即使不包括无人驾驶模块就要200万，装上无人驾驶系统得花费300万，还只能跑一小段，最终还得靠快递小哥。

2、设施

地图数据

地形也是个根本问题。中国大部分城市地形复杂，无论大城市和小城市，都有很多地方没有具体路名，经纬定地点虽然能解决部分问题，但目前还不够精确，可能造成智能快递车“串门”。

配套设施

无人配送车需要其他辅助设施。比如一个常见的场景，如何打电话确认收货人在不在？需不需要他人代收？有没有自动收货箱？

此外，还要完善图像识别、机械操纵等多方面的技术。只有这些难点得到很好的解决，才有可能完全替代快递员。

如果配送到家，无人配送车必须像人一样能使用楼梯或电梯，这也面临众多技术问题。

3、就业

廉价劳动力的充分就业是国家稳定的基石，是国家头等大事。如果一项技术让快递员失业，国家会立刻禁止推广这项技术。更何况，快递无人车成熟度很低、成本极高，可能会出现部分企业“圈钱”，骗投资的现象，很难实现商业化。

一些人持乐观态度，对无人配送车的 技术、产品和市场 前景表示看好。

对比于低速自动驾驶乘用车，智能快递无人车会早一点实现量产，因为安全性好、容错性高、产品可持续迭代。

现在做快递无人车主要目的不是为了替代人，而是弥补廉价劳动力不足的问题。中国的人口红利快消失殆尽了，而外卖和物流的订单一直在增长。

大城市可能感觉不明显，但以后在三四线城市或者偏远乡村，外卖小哥和快递小哥很可能严重缺乏，这也是为什么京东先把无人机送货部署在农村。无人车一旦规模化运营，很快会把成本赚回来。

虽然现在美团和饿了么一直在补贴，其实正常的人力成本至少还要多一倍。如果无人机、无人车能把每单运费降30%，就会形成巨大的竞争力。而且像美团和京东开发的无人车，不仅可以自己使用，还可以外包给第三方。

就目前的成本来看，无人配送车暂时商业化还不可能。但是二三十年后，随着无人驾驶普及程度高，无人配送就是一个必然趋势，现在的关键是如何把生态链打通。

在未来万物互联的IoT时代，道路交通的V2X建设完成、高精地图完备、传感器价格下降，运输、安全、及时通知和上门服务等都不再是问题。

PS：2018 年 1 月 16 日，雷锋网新智驾将在旧金山湾区举办 GAIR 硅谷智能驾驶峰会。这是一场来自自动驾驶领域的大聚会——嘉宾们来自学界、互联网大公司、汽车行业以及新技术公司，集聚了中美两地顶尖的自动驾驶研发力量。

我们希望从多个角度探索自动驾驶，并对赋予自动驾驶汽车「观察、反应、思考」能力的技术进行深入剖析。自动驾驶汽车是人工智能和机器学习领域研究者们数十年科研的成果汇聚，他们这段漫长而丰富的研究过程，值得我们一起重新领略。

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