无人驾驶汽车的万里长征第一步:让一部分无人送货小车先跑起来

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编者按:2017 年,活跃于自动驾驶领域的巨头动作频繁,创业公司和相应的收购案也开始不断出现。对此,我们特别推出了专题 「自动驾驶圈地赛」,与大家一起了解一下自动驾驶究竟将如何影响并改变我们的生活。本文为此次专题的第十四篇报道,这一次我们将探讨无人驾驶的迷你版近亲——无人配送小车。

有数据显示,目前,物流占我国 GDP 总量的 18%,这跟整个汽车市场占 GDP 的份额差不多。据报道,2015 年我国快递累计 206.7 亿件,业务收入累计 2769.6 亿元,2016 年,我国快递累计 313.5 亿件,业务收入累计 4005.2 亿元。然而事实上人们的需求并未饱和,到 2020 年,这一数量将上升到 1000 亿件。

同时,在快递业的成本构成中,人力成本约占总成本的 50%。“智慧物流”的概念主要体现在存储、运输和分拣上,比如自动化立体库、机器人智能分拣、无人机大量运输加投放等,然而最终的派件还是需要快递员一一将包裹送到消费者手中。

2016 年的数据显示,我国三轮车快递员的数量为 118 万,仓储协管员数量为 16.9 万,卡车司机为 5.1 万。每个快递员高峰时每天派件上千个,按此速度增长,“月薪过万也难招快递员”的人手短缺问题将更加严重。无人送货小车作为无人驾驶汽车的“微缩版本”,取代快递小哥的头号“种子选手”,已经被不少科技巨头和创业公司同时盯上。

无人驾驶的概念听起来固然更“性感”一些,但不可否认落地难度也相对更大。相比之下,无人送货小车也许是此类技术的一个突破口。

李瑞是一名硅谷的华人创业者,从麻省理工毕业后,他在自家车库里研发了无人送餐小车 Robby。这种小车有着白身绿盖的外观,可用于运送食物、副食品和包裹等,承重大约 80 公斤左右,一次充电可以续航 20-30 公里。

当机器人+财产+交通三个因素凑到一起时,不可避免的一定会受到安全方面的质疑。在技术尚未完全被社会接受之前,质疑声会激起来自政策管制方面的压力。

在这种情况之下,无人送货小车的优势就显现了。“首先,无人送货小车的行驶速度及最大可移动范围远低于无人驾驶汽车,它对现有交通环境的要求更低,给交通管制带来麻烦的可能性也更低。”李瑞说,其次,大部分无人送货小车目前所承载的对象还是以价格较低的外卖、小型包裹为主,“不涉及人命”的创新或可获得社会更多的宽容。

除此之外,最显而易见的就是技术门槛上的优势了。在被问及 AR 与 VR 相比,哪种技术可能最先发展起来时,北极光创投合伙人姜皓天说了一句话:“越简单的技术会越先取得竞争优势。”从实验室到产业端到社会大众,所有人都需要循序渐进地推进这项技术的升华与落地。这个道理同样适用于无人送货小车与无人驾驶汽车的未来前途。

Switzerland Delivery Robots

无人送货小车对于无人驾驶汽车来说,之所以是“万里长征第一步”,除了前者一定会比后者更先跑起来之外,还有赖于两者之间强烈的相关性。

“两者的核心问题完全一样。无人驾驶和送货小车都需要解决感知、认知、控制等核心技术问题。”一位业内人士评价说,无论无人小车还是大车,都离不开八个字:自主循迹,合理避障。也即是说,要实现无人驾驶,一需要构建高精度地图,二需要在行驶时进行实时定位,三需要灵活判断路况,包括躲避障碍物、识别红绿灯等。

以上问题的解决有赖于一个核心硬件——激光雷达。

激光雷达本身具备精确的测距、空间定位与描述、可靠的障碍物检测等独特能力。通过高分辨率激光雷达,有助于实现复杂交通环境下自主驾驶,特别是针对交通拥堵、狭窄道路、小区和停车场等特殊场景。

在高速自动驾驶(时速高于 70 公里/小时)解决方案中,谷歌 Waymo、百度、Lyft、Uber 均用到了 64 线 Velodyne HDL-64E 激光雷达,这种 64 线激光雷达用于障碍物和移动车辆检测,可形成水平方向 360 度和垂直方向 30 度视域的扫描数据,目前在高速车的无人驾驶中不可缺少。

而低速自动驾驶(如大部分无人送货小车)对于激光雷达的要求较低,多使用较少线束激光雷达。像智行者、驭势科技这样的自动驾驶解决方案公司,均对国内低成本的 16 线激光雷达有实际需求。

硅谷的送餐机器人 Robby 采用了杭州一家名为光珀的 3D time-of-flight (ToF) 传感器系统和解决方案提供商的固态面阵激光雷达。光珀的 CMO 陈嵩告诉动点科技记者,光珀已经推出了 GP001、GP002、GP003 三个技术平台,其标准型平台样机分别涵盖近距离、中距离、远距离三种不同的应用场景。也就是说,可以服务于从无人送货小车到无人驾驶汽车的多样需求。

陈嵩就这个问题评论称,“首先从技术层面来看,无人送货小车确实比无人驾驶要容易一些。”在这个问题陈嵩持有与李瑞类似的看法,他列举了无人送货小车的几个特点:运行速度慢,小车里没有人,危险系数低,产品体积小等等。“因此在技术要求上,也没有像无人驾驶那么高。”陈嵩说。

但是,从创业全局来看,陈嵩认为是否要进入一个领域创业,以及是否能创业成功,技术本身的影响其实很有限。“我与很多朋友在谈创业时,大家都认为,其实技术本身在整个创业过程中所占的比重也只有 10%而已。”陈嵩说,创业要解决的问题有很多很多,“除了技术,还有市场、运营等问题,每一个问题可能都决定着创业最终能否成功。简单从技术上看,可以认为无人送货小车的技术要求简单些,但从创业的全局角度而言,创业没有一条路是容易的。”

就像理科生的卷子永远比文科生的好批一样,自然科学比社会科学拥有更准确的答案,涉及到数据、算法和分析能力的考题也不太容易把全班同学拉开太大差距。但依据陈嵩的观点,对于创业者来说,单以技术本身消除创业不确定性的功力是非常有限的——这就再一次让“创业者不适合碰触高门槛赛道”这种看法重新回到了桌面上。

对于无人驾驶来说,包括丰田、宝马在内的传统车企巨头,Uber、Lyft、滴滴打车等在内的网约车企业巨头及谷歌、百度等在内的互联网巨头都加入了这场竞赛,在不少投资人眼里,自动驾驶这门技术已经差不多到了从实验室走向产业端甚至大众市场的阶段。

谷歌母公司 Alphabet 旗下自动驾驶汽车公司 Waymo 最近发布了首份安全报告,这份长达 41 页的文件详细介绍了旗下汽车的测试状况,包括里程约 560 万公里的公路试驾和约 40 亿公里的模拟驾驶。

技术的成熟带动了一级市场上项目估值的高涨。“不少人觉得技术成熟了,确定性高了,都很乐意跳进这个圈子中来了,项目估值也都炒得挺高的。”丰元创投合伙人徐霄羽说道,“但估值高未必是个好事。如果头部车企最终仍然选择和像谷歌、百度这样的大公司合作,那么这一波做平台、做算法的创业公司将会面临很强的合并、收购甚至清退浪潮,那时候高估值就将不再是优势,而变成了束缚。”

“从长远考虑,一开始估值太高的创业公司最后在退出的时候甚至可能让投资人赚不到什么钱。”徐霄羽提到了一个很现实的问题,“对于投资人来说,下手之前还是多看看这家公司的产品到底累积了多少英里数,扫过多大的地图,这可能才是这个领域真正有说服力的门槛。”

“首先我们应该清楚的是,无人驾驶的门槛确实很高。”陈嵩说,“但是是否这个领域注定与创业公司无缘呢?不一定。因为其实做无人驾驶的创业公司也挺多的。”

无人送货小车相比无人驾驶汽车来说可能确实对创业公司更加友好,但“不论是做大车还是小车的生意,入行时一定要想清楚,你所创立的无人驾驶公司要解决一个什么问题?公司所拥有的核心竞争力是什么?经营模式如何?未来能创造什么价值?”陈嵩说。


下期预告:无人驾驶会以什么样的形式落地?网约车这一概念是否有望被无人驾驶技术颠覆?下期我们将探讨无人驾驶技术与网约车概念结合的可能。 敬请关注我们的下一篇报道!