王刚|小蛮驴送货百万单，阿里自动驾驶布局浮出水( 二 )

自动驾驶不能变成“巧妇难为无米之炊”，而要形成“落地产品-规模化-产生数据-落地新产品”的良性循环。而物流无人车是一个已经被社会所需要，并符合商业逻辑的产品，同时几乎没有任何一种可落地的自动驾驶产品获取的场景知识能和末端配送相匹敌。
2. 从小蛮驴到大蛮驴，达摩院要用自动驾驶技术填补物流人力缺口中国作为物流产业大国，多年来物流体系一直在不断完善，并发展出了以快递、外卖为主要服务形式的即时配送产业。据艾媒网有关数据显示，2020年我国即时配送行业用户已经达到了5.06亿人。
以快递来说，一件商品从装车到卸货，基本已经实现自动化。运输方式有公路铁路船舶飞机，大型的分拣中心和智能化仓库没日没夜地运转，在这些环节上，阿里巴巴的电商物流系统能保证把每一件快递以高效的形式送到它该去的地方。
除了商家发货时快递小哥的上门取件和派单后小哥的送货上门。
达摩院院长张建锋曾在小蛮驴的发布现场说过，末端配送是整个物流体系中成本最高、效率最低的环节。
这里的成本包含有关部门对外卖、快递小哥交通违法管理力度的提升、从业人员福利待遇的提高以及用人荒等多个方面。深圳市就曾对末端配送行业进行过整治，快递员交通违法四次将停驶一年；而我国持续走低的人口出生率也让用人荒变得越来越明显，“二十年后谁来送快递？”将成为一个企业和政府不得不考虑的问题。
与此相对的却是我国的即时配送订单量的持续增长。2020年中国仅外卖新增相关企业就超过67万家，同比增长1487%，更有业内人士预测，我国的日均即时配送订单将超过10亿个。
如此体量的市场需求已经不能单纯依靠人力来解决，而自动驾驶技术则成为填补人力缺口的最好途径。

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小蛮驴的这一年
达摩院自动驾驶实验室负责人王刚说：“国内大概有四、五千所高校，有近30万个的成规模的社区，和10万个左右的园区，这些场景每天都在产生海量的配送订单。同时也产生了高昂的配送成本。”
小蛮驴最先落地的场景是高校，最典型的是去年双11期间，浙江大学的22台小蛮驴往返于校内27栋宿舍楼，配送了5万个包裹，为师生节省1.7万小时取件时间。
这样的落地正在以前所未有的加速度不断向其它高校以及社区等场景复制。
王刚毫不避讳地给出了未来几年的规划：三年后小蛮驴车队规模将达1万辆，日均配送包裹有望达到100万件，由此可见，实现千万乃至上亿的订单数字并不会等待太久。而更值得期待的是，除了末端物流场景之外，小蛮驴的底层技术也将被迁移到即将服役城配物流场景的“大蛮驴”上。对此，王刚信心满满地表示：“三年之后，一万条城配线路上，能看到自动驾驶轻卡大蛮驴的身影。”
3. 小蛮驴“蛮”在哪儿？事实上，市面上各式各样的物流无人车并不少见，但小蛮驴凭借快速落地领先了一个身位。
首先，从技术角度看取得这样的成绩并非易事。王刚说：“高校校园的场景复杂程度甚至要高于开放的公共道路。”
尽管国内公共交通场景复杂程度极高，但无论开放的公共道路路况多么复杂，其仍然有一套较为完善的法规在进行约束。然而，在大学校园中，这样的法规几乎不存在，交通参与者众多，且系统难以对其作出精准预判。王刚说：“在大学校园中，小蛮驴短时间内要感知处理几百个非机动车和行人的数据，并及时进行躲避和绕行。”
这意味着小蛮驴需要在算法、安全性上做到万无一失。

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驶入北京化工大学的小蛮驴
据公开资料显示，小蛮驴搭载的高精定位算法能在无GPS环境下实现厘米级定位，意图预测算法则赋予小蛮驴意图识别能力，只用0.01秒就能判别100个以上行人和车辆的行动意图。此外，小蛮驴还拥有大脑决策、小脑冗余、异常检测刹车等五重安全设计，确保最高安全性能。
其次，无论是物流无人车还是乘用车的自动驾驶功能，要实现规模化，必须攻克成本问题。
王刚对36氪说：“小蛮驴的成本控制有三个方面，一方面是通过规模化量产和投放来降低生产成本；另一方面是通过对算法的优化来降低成本；还有基于我们对特定场景下的自动驾驶应用的理解，来针对性地设计和开发硬件。”
在算法层面，达摩院自动驾驶技术最核心的突破是算法中台AutoDrive，其核心思路是用更符合“机器思维规律”而非“人类思维规律”的方式处理数据。