AI的應用會發展出全新的產業鏈和規則擴張到其他領域
據知有媒體報道菜鳥網絡正在進行無人駕駛大卡車的相關測試。而在阿里巴巴公開的招聘網站上可看到菜鳥正在招聘無人駕駛方向的人才。在某問答網站上有人透露菜鳥除了繼續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找到了無人駕駛大卡車的應用場景，并將會把無人駕駛的技術應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的軟件，汽車可以實現自動跟車，車道監控與緊急避撞。
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，配合處理器和相應的軟件，目前的技術水平已經可以實現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，實際路況的復雜性也是問題，市內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級別都是未來規劃。
對菜鳥這種物流企業來說，對單車的成本沒有那么敏感，現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。而且物流企業的運輸是節點化的，并不是從倉庫一個車運送到小區。
所以物流企業做無人駕駛有兩個優勢，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，卸貨讓有人運輸的小車跑復雜的市內道路。
無人駕駛的瓶頸在物流企業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絡，Uber去年以6.8億美元收購的無人車初創企業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想。
所以現階段的無人車技術應用到物流干線上是可行的。
在技術上高速公路卡車運輸到貨場附近應該是沒有技術瓶頸的。但是能不能讓無人駕駛的大卡車上高速公路，依然需要法律法規來保障，畢竟高速公路出危險，很容易傷及生命財產安全。
從技術安全到投入商用還有一個過程。但是無人物流的潛力已經展現出來了。實際上現在的物流已經有很多環節使用了人工智能，菜鳥已經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來說，無人物流的意義就沒有那么簡單了。
人工智能的應用會發展出一套全新的產業鏈和規則，推動人工智能的繼續發展和應用。而這種循環會提升人工智能的水平，擴張到其他領域。無人物流的技術會產生無人工廠，無人碼頭，無人礦場，甚至無人農場。而掌握人工智能的物流企業也會發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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