自动驾驶两条腿走路,无人物流车降至1

在疫情特殊需求场景等因素刺激之下，低速自动驾驶车正以“AI快递员”的身份加速落地。在“全无人驾驶”这一自动驾驶的终极目标成熟落地前，无人配送车无疑成为了自动驾驶技术的一个重要落地与变现途径。近日，无人配送车还通过价格下探提速应用进程。

与此同时，毫末智行完成数亿元A+轮融资、领骏科技完成数千万元Pre-A轮融资、小马智行完成D轮融资……国内自动驾驶行业近来频频融资，随着资金不断加码涌入，各企业研发提速，辅助驾驶、无人物流车、无人矿山车等自动驾驶技术的应用场景陆续落地，年自动驾驶行业的竞争正进入既拼技术、也拼应用落地的新阶段。

无人物流车“轻装”上路

一身新春红配色，一条长长的尾巴翘起，年虎年春节前夕，在北京顺义街头，一只有着卡通外形与AI科技内核的“小老虎”，为顺义居民送去了虎年年货。这只自动送货的“小老虎”，是无人配送车“小魔驼”。

在超市买了生鲜、零食，收到短信通知前来取货时，却发现“快递员”是一台自动驾驶配送车。这样的场景对于生活工作在北京亦庄、顺义的市民已不再稀奇。随着全国多地的疫情变化，多批自动配送车也陆续在上海等地的社区、配送点上岗，为社区志愿者、快递员等工作人员减轻压力。

以近两年的疫情防控为契机，无人配送车加速落地。仅仅在北京，顺义、亦庄、海淀等区域，就有京东、毫末智行、新石器、白犀牛等多家企业的自动驾驶末端物流车陆续上岗。以物美为例，今年年底，物美在顺义的所有门店都会用上末端物流自动配送车小魔驼2.0。

近年来，随着电商、同城服务等业态的快速增长，物流行业在终端配送层面面临诸多难题：如快递、餐饮、生鲜、药品等配送物品种类多，社区、商业区、办公区等配送场景复杂，配送人员流动性大、雇佣难。年4月人社部发布的当年一季度全国招聘大于求职的“最短缺”行业排行中，快递员在个上榜的职业中位列第八名。

“末端物流自动配送处在爆发前夜，头部客户开始进行场景规模化部署。”毫末智行董事长张凯说。为了满足末端物流自动配送车高速增长的订单需求，毫末智行位于保定的末端物流自动配送车工厂目前已经全面升级，占地面积扩至1万平米，可实现年产一万台末端物流自动配送车的产能目标，成为全球最大规模的末端物流自动配送车柔性制造基地。

随着批量化落地加速，自动配送车的成本也加速下探。4月19日，毫末智行发布毫末小魔驼2.0，单车售价12.88万元，成为中国首款十万元级末端物流自动配送车，该车辆预计在年5月陆续投放市场。

“在北京，一个快递员的用工成本大约为一年10万元到12万元，在通过技术手段实现稳定性提高、成本降低的同时，12.88万元的定价也是从商业逻辑考虑，无人物流车必须‘等人效’。”毫末智行CEO顾维灏说。

“AI老司机”车技仍在提升

相比载物的无人物流车，对于载人的自动驾驶乘用车，在其全面上路之前，大众与行业仍对其安全性等技术能力抱以“更高更强”的期待。

4月19日，毫末宣布其自动驾驶数据智能体系MANA升级，目前，MANA已完成近20万个小时的学习时长，虚拟驾龄相当于人类司机2万年。随着时间积累，MANA会让毫末自动驾驶系统的感知更准确，认知决策更像人类。

比方说，AI老司机学会看红绿灯了。

各地的红绿灯形态差异大，如横着的、竖着的、三个灯的、五个灯的……即便是同一地区的红绿灯，也会有数字倒计时、闪烁等各种不同实时状态。顾维灏坦言，最难的还是判断某个灯具体管哪条路、哪条车道。

在过去，不少自动驾驶企业通过高精度地图的辅助，能大大降低自动驾驶车识别红绿灯的这些难题。假如没有高精地图怎么办？为了确保自动驾驶车“独当一面”的能力，必须提升其在没有高精地图辅助下的识别红绿灯、识别车道等能力。顾维灏介绍，团队独创了“双流”感知模型，将红绿灯检测分解成两个通道，从而使得在日常乘用车测试实现了轻度依赖高精度地图状态下的红绿灯识别。此外，其大举投入的Transformer模型用于车道线识别，通过“目标粗定位”和“属性精细估计”两个阶段实现标注的自动化，在城市道路上实现了多传感器融合车道线识别，“让中国没有不能识别的车道线”。

不过，毫末相关负责人透露，无人驾驶车在一些极端场景下的应对能力仍需继续提升，例如处理极限近距离的加塞、应对突然窜出的小猫等微小障碍物等。

为弥补车辆感知的短板，业内企业如百度提出，除了单车智能外，应通过车路协同来实现“智慧的车、智慧的路”，从而解决无人车面临的“鬼探头”、未知障碍物突然闯入等场景难题。

技术和政策突破待“燎原”

除了技术实力和技术路线，现阶段，资本也颇为

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