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电商巨头纷纷入局无人驾驶 开启智慧物流之战

评论: 0 | 发布者: wangxing |来自: 企业观察报

放大 缩小
见习记者 /李洪力

随着科技的发展,人们的生活越来越智能化,无人驾驶早就不只是一个概念了。无人驾驶技术在去年的突然爆火成为了一个话题性的存在,无论是李彦宏乘坐的无人车上路还是深圳的无人驾驶公交出现,都让无人驾驶技术成为了热点。近期,电商巨头纷纷布局无人物流,将本来热闹已久的无人驾驶再掀一波热潮,从理想逐渐步入现实,几大电商率先交出了无人驾驶的“物流”作业。

5月24日下午3时,苏宁物流在上海奉贤基地封闭园区内完成了无人重卡低速自动驾驶测试。

5月29日,在京东618 JD CUBE大会上,京东X事业部正式发布全自主研发的L4级别无人重卡。

5月31日,在2018全球智慧物流峰会现场,菜鸟ET物流实验室发布“驼峰无人物流计划”。

电商智慧大战开启 重塑物流生态

不久的将来,或许你的快递将是全程无人运送:包裹从无人仓库出发,通过无人驾驶的重卡被运输到分拨中心,然后“坐”上最后一公里无人配送小车,“走”上电梯,来到你家门前……这样的“无人物流”正慢慢走近我们。

京东方面,京东无人重卡是京东2016年成立的硅谷研发中心打造的最新研发成果之一,据介绍,作为一款L4级别的自动驾驶无人重卡,已经在美国完成了2400小时的智能驾驶超级测试。预计2020年该款无人重卡将在国内完成商业化试运营的部署,建立基于L4级别的自动驾驶重型卡车物流网络,承接北上广和京东七大区域中心在高速公路上面的运行,承担起干线货运中转和长途运输任务。此外,京东还将在高速公路上建设无人卡车服务区,当无人卡车要下高速进入城区前,可以进入无人卡车的服务站,由服务站内的司机完成城区内的驾驶。

京东加速同时,老对手苏宁已实现无人重卡国内首测。5月24日,苏宁物流在上海奉贤园区成功完成无人卡车“行龙一号”的测试,这标志着,“行龙一号”距离正式商用又往前迈进了一大步。由此,苏宁也成为国内首个在物流园区和高速场景测试无人驾驶重卡的电商企业。据苏宁相关人士披露,“行龙一号”是达到L4级别无人驾驶能力的重型卡车。在物流园区路段可以实现自主避障、自主规划路线、自动精确泊车等功能,两次驾驶误差可控制在2cm以内,在行业内处于领先地位。

据苏宁物流研究院副院长栾学锋表示,重型卡车在物流链条上通常承担转运、调拨环节的业务,应用场景大部分在高速公路内,相比乘用车使用场景工况较简单。与传统模式相比,无人重卡能节省了约为60%的人力。

此次苏宁无人重卡由智加科技提供技术支持。智加研究员付强指出,与普通卡车相比,苏宁无人重卡外观上多了顶部的5个摄像头、毫米波雷达及中部左右两个激光雷达。摄像头、GPS定位、激光雷达和毫米雷达四种技术同时用于卡车的定位系统,能检测到实时方位、前方障碍及重构3D场景,精确度更达到厘米级别。

京东、苏宁积极布局无人物流的同时,阿里巴巴菜鸟旗下的ET物流实验室早在2016年9月就推出了第一代末端配送机器人——小G。菜鸟小G是一台全自动无人驾驶机器人,可以躲避人群、障碍,自主上下电梯,自动完成包裹的配送。菜鸟小G在阿里西溪园区为三万名员工服务,将园区小邮局的包裹配送至员工工位,员工通过手机app签收包裹,这让小G积累了大量的运营数据和经验。

2017年双11期间,菜鸟相继推出多款末端配送机器人,在浙大开放校区内进行了试运行。有网络上流传的视频显示,带有菜鸟ET物流实验室字样的无人车在开放道路上行驶时,能识别红绿灯、避让拐弯车辆等,路上不时有摩托车穿过并行,对无人车的行驶也没有影响。

而今年5月31日,在菜鸟网络主办的2018全球智慧物流峰会上,菜鸟又宣布联合长鹰信质、一汽解放、速腾聚创等合作伙伴,共同打造名为“驼峰”的无人物流计划。阿里巴巴集团董事局主席马云表示,菜鸟将全力以赴建设国家智能物流骨干网,将由两部分组成:一部分是在中国打造24小时必达的网络,另外一张网络,是沿“一带一路”并在全球实现72小时必达。

“驼峰”无人物流计划意在搭建立体的物流配送网络,整合最新技术,为新零售提供快捷便利的物流体验。而在立体物流配送网络的空天环节,无人机将在未来承担越来越重要的作用。此次长鹰信质牵手阿里菜鸟,双方将在工业级无人机应用于物流行业方面进行深度合作,长鹰信质的无人机技术结合菜鸟网络的大数据、云计算,共同为智慧物流赋能。

此外,一些专门研发机器人的公司也纷纷涌现,比如申通货仓内使用的就是海康威视的分拣机器人。海康威视在2017年11月初还发布了具有自主激光SLAM导航的几款搬运机器人,还有埃斯顿的六轴通用机器人、码垛机器人等工业机器人也在物流行业广泛使用。

无人驾驶商业化较量关键在AI

除了阿里、京东、苏宁等电商巨头外,国内的互联网巨头包括百度、滴滴、腾讯在内的企业,都在积极布局无人驾驶。值得一提的是,2018中国大数据产业博览会”上,百度公司董事长兼CEO李彦宏称,百度无人车今年7月将可量产。各路大军布局无人驾驶关键还是在AI技术的竞争。

据资料显示,无人驾驶室感知、决策与控制三大系统的统一体。其中,首要解决的便是图像识别能力,而传感器的“智能”水平很大程度上决定了自动驾驶汽车在复杂路况上的可靠度,因此深度学习的应用便成为了关键所在。人工智能应用到汽车上,在移动或遇到障碍时,它会使汽车能够感知环境并且理解出其中所包含的信息。此外,在车辆的物联网、信息娱乐系统等方面,人工智能也发挥着重要作用。

《新一代人工智能发展规划》提出,推动人工智能与各行业融合创新,智能载运工具、智能物流等交通运输领域多项重点位列其中。人工智能领域专家、中国工程院院士李德毅认为,自动驾驶涉及环境感知、智能决策和规划、智能控制等多门学科,其中人工智能、云计算等是限制无人驾驶发展的关键技术和瓶颈技术。虽然当前自动驾驶技术发展日新月异,但具体产业化应用未真正启动,有赖于人工智能、云计算等技术的发展。

自动驾驶汽车的深度学习源于真实的交通场景大数据,其实时性也正在得到诸如GPU、TPU、ASIC、FPGA和类脑芯片快速发展的支撑,已成为自动驾驶感知、决策与控制的基础技术。在高精地图、车联网与智能交通系统等的合力支撑下,自动驾驶汽车有望具有接近于人类水平的视觉感知、紧急情况预测与驾驶技巧学习等能力,其中路测大数据与低功耗高性能人工智能芯片正成为产业竞争的焦点。人工智能技术的较量,已然是自动驾驶产业商业落地的关键。

清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东在接受媒体采访时曾表示,在全球范围内,目前中国人工智能与自动驾驶均已达到了一个较高的技术与产业发展水平。中国在自动驾驶产业生态的构建,商业落地途径与技术路线的选择,深度学习算法与核心关键技术的掌握,低成本激光雷达、低功耗人工智能芯片、云平台、5G通信与NB-IoT移动物联网的产品落地或商业测试以及自动驾驶初创企业的数量、“自动驾驶小镇”的建设等诸多方面,走在了世界前列。

无人驾驶时代 挑战依旧

首先,无人驾驶最终落脚点是服务人类,安全成为最主要的关键词。回想年初,百度无人驾驶车队在春晚大秀肌肉、京东无人快递车纷纷投入使用、谷歌宣布今年实现无人驾驶出租车商业化等利好消息的放出,无不预示着距离无人车距我们越来越近。但剧情没有按照写好的脚本走,Uber自动驾驶模式下发生车祸到特斯拉Model X车祸司机丧生,这些事故给了自动驾驶“当头一棒”。

这些事故为无人驾驶技术的普及推广蒙上了一层阴影。美国权威IT研究与顾问咨询公司高德纳的一项最新调查发现,民众对于乘坐无人驾驶汽车仍然持谨慎态度。这项调查针对美国和德国近1500人进行了访问。结果显示,55%的人不愿搭乘全自动驾驶的汽车主要出于两大忧虑:担心汽车可能在发生意外时出现系统故障,并且担心系统故障可能会危及他们的生命安全。

其次,相关配套制度尚未跟上。2016年李彦宏参加全国“两会”时,其提案就聚焦加快制定无人驾驶车政策法规。在他看来,无人驾驶车具有巨大的节能潜力,在减少交通事故、改善拥堵、提高道路及车辆利用率等方面意义深远。针对现有汽车行业的相关行业标准、技术标准、法律法规及保险等都不适用于无人驾驶车的问题,他建议尽快修订和完善无人驾驶相关的法律法规,为无人驾驶汽车的研发、测试和商业化应用提供制度保障。

目前,我国有关部门尚未制定和公布无人驾驶的相关法律法规,这给百度等一批正在研发无人驾驶汽车的企业造成了一定困难。有业内人士表示,更尴尬的是,不仅研发公司进入开放道路测试无人驾驶汽车不合法,交通管理部门对这样的行为进行处罚其实也缺乏法律依据。

链接:

无人物流现状

封闭空间:以苏宁、重汽为例

2018年4月12日,由李德毅院士领军,天津港集团公司、中国重汽集团公司和天津主线科技公司三方携手打造的全球首台无人驾驶电动卡车在天津港开启试运营。

2018年5月19日,苏宁无人驾驶重卡完成了在盐城汽车试验场的高速场景测试。2018年5月28日消息,近日苏宁在上海公司的物流园区内,又完成了一次无人驾驶方面的测试。此次苏宁测试的是一个名为“行龙一号”的重型卡车,并将两次泊车误差控制在了2CM之内。

开放空间:以美国Embark为例

虽然在自动驾驶方面,uber、Google都相对发展较快,但 是因为种种原因,在网络上暂时搜索不到这些公司在无人卡车方面的测试和现状。最近一段报道是:2018年2月,Embark旗下自动驾驶卡车从加利福尼亚州一路开往东海岸的佛罗里达州,行程总计约2400英里。Embark总共用了5天的时间,穿过了美国最南部的8个州。

不过,Embark所进行的还是L2的自动驾驶测试,驾驶员必须时时刻刻关注汽车的驾驶状态。并且,只有在高速公路行驶时才启动自动驾驶系统,而在高速公路出入口仍由司机来操作。它的技术还只能是用在高速公路上。因为在高速公路上不需要处理棘手的变量,比如不遵守交通规则的行人,四向停车,或者留意小孩或自行车。它会保持着安全距离,只有在绝对必要的情况下才会变更车道。

生产制造

在胡迪利普森的《无人驾驶》一书中,将无人驾驶的操作系统分成了底层、中层、上层三个控制层面。今天,上层控制系统和底层控制系统技术都已经比较成熟,并且经过时间的考验后得以 广泛应用,反而看似简单中层控制系统成为了技术难题。

中层控制系统3大技术难点

首先明确,中层控制系统由下列四个模块构成:a.占据栅格;b.数据识别、标记;c.不确定性锥预测;d.短期轨迹规划器。说人话翻译一下就是:中层控制系统通过万物数字化、空间网格化,机器识别、标记这些原始数据,然后在大量机器学习的“经验”基础上做出行为预测,然后避开障碍物的同时遵守规则。头等仓划重点:感知与识别,深度学习,数据存储与迭代

① 感知与识别

难点:要明确所有事物、所有情景、所有突发状况的定义及标准,并建立一套完整的数据体系。但不可避免地会出现一些特殊情况。如果没有一个概括性的方法将汽车可能遇到的一切情况进行分类,那么也就无法编写出指导汽车作出反应的全面规则。

② 深度学习

难点:一个从海量数据中统计并寻找规律的分析算法,而这些算法和规律产生于非常复杂的内部数学模型,无法通过检测代码察觉错误的我们,必须承担“理论“验证”实践“的风险

③ 数据存储、迭代

难点:1台机器每秒几千万次的数据处理、存储、输出,如果1000台机器同时运作,并且每秒钟产生大量的数据,对于存储技术来说也是一项挑战。另外还有机器学习需要不断迭代。每次迭代需要握一次手,告诉我,迭代完了,或者还没迭代完,你得等一下,等一次就是一个门槛。当你有好几台机器迭代的时候,他们的速度是不一样的,每一次,你都要等到最后一个机器完成以后才能往前走。

全球范围内六大自动驾驶卡车公司

特斯拉
•像跑车一样的自动驾驶卡车

Otto
•L4级自动驾驶卡车

戴姆勒
•全球第一辆挂牌无人驾驶卡车

Waymo
•和擎天柱神似的自动驾驶卡车

•多场景自动驾驶卡车

图森未来
•国内自动驾驶物流卡车

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