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【无人驾驶】京东物流自动驾驶首席科学家孔旗：自动驾驶技术商业化仍需三重考验，但曙光已现( 二 )


“疫情刺激下 ， 京东物流无人配送车的量产和推进工作至少提前了半年 。 ”在孔旗看来 ， 通过此次疫情期间的实战检验 ， 为无人驾驶技术后续大规模应用和快速技术迭代、甚至是商业模式的探索都提供了一个很好的支撑 。
孔旗进一步称 ， “这些积累下来的技术和商业模式的经验 ， 形成了自动驾驶的能力 ， 是可以套用后对外输出的 。 低速的L4级别（高度自动驾驶）开放道路的自动驾驶能力 ， 不光能够满足物流配送 ， 还包括生鲜冷链 ， 甚至室内的自动驾驶和移动相关的工具 ， 类似的多场景化需求都可以满足 。 ”
【无人驾驶】京东物流自动驾驶首席科学家孔旗：自动驾驶技术商业化仍需三重考验，但曙光已现
本文插图

2月6日 ， 京东物流智能配送机器人成功将医疗和生活物资 ， 从京东物流武汉仁和站运送至武汉第九医院
图片来源：受访者提供
据悉 ， 目前京东物流已经在向部分商业合作伙伴提供自动驾驶套件 ， 这其中也包括了海外客户 。 孔旗介绍 ， 目前京东物流就与日本乐天有着相关合作 ， 在开放的条件下 ， 京东物流的无人配送车能在东京帮助超市进行订单配送 ， 而且这个模式已经进行了较长一段时间的验证了 ， 算是较为成熟的模式 。
当然 ， 即便经历了此次疫情影响 ， 使得无人配送的实践落地有了显著进展 ， 也真实验证了自动驾驶技术的很多价值 。 但孔旗也表示 ， 要真正让无人配送的模式落地 ， 要进一步实现自动驾驶技术的商业化 ， 不论是行业还是企业 ， 依然还要应对三大挑战 。
挑战首先在于车辆的硬件方面 ， 这涉及到车辆的成本、稳定性、一致性等问题 。 孔旗称 ， 因为无人配送车的车型是属于原来OEM（代工生产）可能没有接触过的车型 ， 和乘用车的车型不太一样 。 对于车厂来说 ， 造车是他们擅长的 ， 但车厂又是靠规模化才比较容易盈利的 。 所以 ， 京东物流在自己研发无人配送车的同时 ， 也有跟车厂进行合作 ， 发挥车厂在制造和规模化方面的优势 。 但即便如此 ， 硬件的验证仍然需要时间 ， 去验证其中的稳定性和一致性 。
其次 ， 对于自动驾驶技术来说 ， 路况数据的积累是第二大挑战 。 孔旗表示 ， 自动驾驶技术最关键的是迭代速度 。 就京东物流而言 ， 目前京东物流用一个小时的时间 ， 可以在仿真的云平台上可以验证实际路测需要一年时间的数据 ， 进而得到一个安全性的验证结果 。 未来进一步发展的话 ， 其实可以实现从低速的自动驾驶 ， 平滑的延伸至高速自动驾驶 ， 但这其中的数据积累是需要时间和运营规模支撑的 。
此外 ， 孔旗还表示 ， 自动驾驶技术商业化的第三大挑战在于技术规模效应的验证 。 就现阶段京东物流的验证成果而言 ， 京东物流对于规模区域无人化运营的核算 ， 人力成本在整个体系里占的比例是很低的 ， 这种人力模式对比传统模式会有很大的优势 。 因为 ， 无人化运营的主要人力开销在于远程监控 ， 一名技术员工可能要负责50台车辆 ， 未来甚至是100台车辆 。 但这其中也要考虑 ， 对于车辆维修和维护的成本 。 这些人力成本与规模化的使用程度是相关的 。
后疫情时期无人配送将现“滚雪球”效应 整体而言 ， 经历了此次疫情冲击 ， 不论是无人配送 ， 或是背后依赖的自动驾驶技术都在一定程度上取得了实践层面的进步 。 虽然距离技术的规模化、商业化落地还有诸多挑战 ， 但在孔旗看来 ， “自动驾驶技术 ， 现在已经看到了曙光 。 ”
就以无人配送机器人在疫情期间的实践为例 ， 孔旗称 ， 以这次疫情期间的实践检测为契机 ， 相信在此后一段时间 ， 无人配送和自动驾驶技术的发展会产生“滚雪球”的效应 。 基于末端物流和及时配送的需要 ， 可能会形成无人配送的网格化服务 ， 并进一步发展成区域性的基础运载网络 。
所谓的“网络化服务” ， 孔旗进一步解释称 ， 是指无人配送会成为一个城市的基础设施建设 ， 成为新基建中的一种形式 。 这会是一个区域性的物资配送智能网络 ， 在这个网络里能够实现高度的智能化与自动化 ， 并且对劳动力进行优化和改造 ， 提升劳动力的价值 。


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