AI的應(yīng)用會發(fā)展出全新的產(chǎn)業(yè)鏈和規(guī)則擴張到其他領(lǐng)域
據(jù)知有媒體報道菜鳥網(wǎng)絡(luò)正在進行無人駕駛大卡車的相關(guān)測試。而在阿里巴巴公開的招聘網(wǎng)站上可看到菜鳥正在招聘無人駕駛方向的人才。在某問答網(wǎng)站上有人透露菜鳥除了繼續(xù)加碼末端配送機器人的研究，其新開拓的方向是無人駕駛大卡車。從文中的描述來看菜鳥已經(jīng)找到了無人駕駛大卡車的應(yīng)用場景，并將會把無人駕駛的技術(shù)應(yīng)用在干線運輸大卡車上。
最近兩年涉足無人駕駛的廠商很多，但是一直到現(xiàn)在無人駕駛都是限于L3級別，只能是輔助駕駛，而不能真正的無人駕駛，這是為什么呢？原因很簡單，真正無人駕駛的成本太高了。
無人駕駛到L3級別需要的硬件是攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器。通過這些硬件配合響應(yīng)的軟件，汽車可以實現(xiàn)自動跟車，車道監(jiān)控與緊急避撞。
如果廠商比較激進(譬如特斯拉)，也可以讓汽車在路況不復(fù)雜的地方完成無人駕駛。但是這也造成了特斯拉車毀人亡的交通事故。
而真正的L4階段的無人駕駛需要更強大的傳感器與多線激光雷達。有多線激光雷達配合攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器，配合處理器和相應(yīng)的軟件，目前的技術(shù)水平已經(jīng)可以實現(xiàn)高速公路這種相對簡單路況的無人駕駛。
但是多線激光雷達太貴了，以前一部雷達就要好幾萬美元，比車要貴得多，這就失去了實用性。
除了成本，實際路況的復(fù)雜性也是問題，市內(nèi)道路駕駛各種意外太多了，激光雷達，攝像頭要識別太多的東西，處理太多的情況，這需要處理器異常強大，軟件異常完善。
谷歌幾年前就搞定了高速公路的無人駕駛，但是市內(nèi)道路至今還在努力階段。所以，目前各個廠商能做都是L3級別的輔助駕駛，L4級別都是未來規(guī)劃。
對菜鳥這種物流企業(yè)來說，對單車的成本沒有那么敏感，現(xiàn)在由于人工成本越來越高，只要校核下來無人駕駛的成本在幾年內(nèi)分攤成本可以低于人工成本，這個事情就是值得去做的。而且物流企業(yè)的運輸是節(jié)點化的，并不是從倉庫一個車運送到小區(qū)。
所以物流企業(yè)做無人駕駛有兩個優(yōu)勢，一是幾萬美元的多線激光雷達(而且多線激光雷達一直在降價)能夠負擔(dān)的起，二是可以只跑干線高速，到了物流集散地，卸貨讓有人運輸?shù)男≤嚺軓?fù)雜的市內(nèi)道路。
無人駕駛的瓶頸在物流企業(yè)的需求面前可已繞過去，這就很有意思了。
實際上有這種想法的不止是菜鳥網(wǎng)絡(luò)，Uber去年以6.8億美元收購的無人車初創(chuàng)企業(yè)Otto，剛剛用無人卡車把5萬罐百威啤酒運送到了120英里外目的地，京東更是有科幻級別的無人卡車往外飛無人機的設(shè)想。
所以現(xiàn)階段的無人車技術(shù)應(yīng)用到物流干線上是可行的。
在技術(shù)上高速公路卡車運輸?shù)截泩龈浇鼞?yīng)該是沒有技術(shù)瓶頸的。但是能不能讓無人駕駛的大卡車上高速公路，依然需要法律法規(guī)來保障，畢竟高速公路出危險，很容易傷及生命財產(chǎn)安全。
從技術(shù)安全到投入商用還有一個過程。但是無人物流的潛力已經(jīng)展現(xiàn)出來了。實際上現(xiàn)在的物流已經(jīng)有很多環(huán)節(jié)使用了人工智能，菜鳥已經(jīng)有了世界最大的無人倉庫群，有了人工智能的分揀。從倉庫到裝車，可以用很少的人來完成。
作為消費者短期內(nèi)我們還會看到快遞員，但是我們可以感覺到物流的速度更快了，價格更便宜了。而對菜鳥這種物流企業(yè)來說，無人物流的意義就沒有那么簡單了。
人工智能的應(yīng)用會發(fā)展出一套全新的產(chǎn)業(yè)鏈和規(guī)則，推動人工智能的繼續(xù)發(fā)展和應(yīng)用。而這種循環(huán)會提升人工智能的水平，擴張到其他領(lǐng)域。無人物流的技術(shù)會產(chǎn)生無人工廠，無人碼頭，無人礦場，甚至無人農(nóng)場。而掌握人工智能的物流企業(yè)也會發(fā)展成未來的人工智能解決方案巨頭。這個未來才是我們期待的。來源：國際快遞
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