集微网消息，4月29日，由张江高科895创业营、爱集微主办的主题为“疫情将加速无人配送的到来？”的“张江高科895创业营&爱集微·未来车专场第二场活动”以线上直播形式召开。据爱集微统计，本次直播全网在线累计观看人数：41815，其中爱集微官网&APP 38100 ，集微官方微博2845，B站78，视频号702，抖音90。
本次活动邀请到的嘉宾包括张江高科投资总监王法华，纽劢科技COO宋新雨，天眸光电CEO程刚，纵目科技副总裁、CTO王凡以及集微咨询研究总监赵翼，活动由爱集微IC频道副主编 干晔主持。
与会嘉宾围绕近两年无人配送及无人驾驶技术的发展，以及疫情之下，无人配送如何助力“最后一公里”运输等热点话题进行探讨，为从事相关产业的业内人士提供现阶段所面临问题的解决思路和应对策略。
张江高科投资总监 王法华在致辞中表示，疫情突如其来，作为特大型城市，上海也面临着严峻的防控形势，接连升级的防疫措施也为老百姓的基本生活物资保障形成了一定的影响，如何做好“最后一公里”配送成为疫情下人们最为关注的话题之一。本次邀请到的各位嘉宾就是为了探讨疫情中以及疫情后，无人配送会面临哪些变化以及其技术发展还面临哪些困难和挑战。
无人配送加速到来
除了疫情带来的需求之外，在可预见的将来，电商、快递、本地生活服务单量爆发性增长，然而我国适龄劳动力规模却不断下降，人口红利即将消失，末端物流和配送运力极度短缺成为很多行业要面对的问题。
以近两年的疫情防控为契机，无人配送车加速落地。无人配送车的身影开始越来越多出现在街头巷尾，尽管目前还是呈“点状”出现，但这一市场或正处于爆发前夜。
去年5月，北京公布了《无人配送车管理实施细则》，北京市高级别自动驾驶示范区为首批无人配送车头部企业京东、美团、新石器颁发了无人配送车车身编码，首次给予无人配送车相应路权，实现了国内自动驾驶领域新产品管理政策的又一次创新突破。
爱集微咨询研究总监 赵翼表示，近两年随着应用场景不断拓宽与政策不断加持，各大电商巨头如京东、美团等都在扩张无人配送的规模，其覆盖城市及车队数量都在不断增长中。另一方面，无人配送相关技术如各类传感器、地图技术、大算力芯片等得到快速发展，共同加速着无人配送领域的成长。
无人配送技术难点与挑战
据辰韬资本发布的末端无人配送赛道研究报告，2016年前后，美团、京东、阿里等公司便开始进行无人配送相关技术的研发，近年来国内又陆续诞生了多家相关创业公司。现阶段，国内已经有多家企业进入到了无人配送车小批量生产、应用阶段。
辰韬资本预计未来3年，无人配送整车成本会逐步下降至 10 万元以内，末端无人配送赛道率先迎来爆发。
如赵翼先前所说，无人配送车内部涵盖各种传感器，与之匹配的便是软件层面的算法与地图技术，硬件层面的大算力芯片等，作为无人驾驶的一种应用场景，或是能较先落地的无人驾驶场景，现阶段末端无人配送的规模仍处于爆发前夜，在这些芸芸技术中，哪些还存在难点与挑战？
天眸光电CEO 程刚从激光雷达角度进行了分析。他表示，对于物流配送这种高频次、小批量及服务分散的应用场景，低速物流车对激光雷达提出了性能、环境适应性、可靠性三个方面的要求。
性能方面，目前算法公司与车企对激光雷达在近端盲区视野、探测能力、精度、分辨率提出了很高的要求。同时激光雷达也从机械式往半固态、全固态方向发展。环境适应方面，现阶段部分物流环境对激光雷达提出了-2℃-85℃的高低温工作的需求，此外，诸如环境光、复杂恶劣的天气条件的抗干扰也是行业对激光雷达提出的新需求。在可靠性方面，目前物流配送车主流的采用机械式雷达，经过多年发展，机械式雷达已经相当成熟，无论是全天候工作，还是数据传输的稳定性都能得到保障。
纵目科技副总裁、CTO 王凡从算法感知层面进行了分析。他表示，末端配送与自动驾驶在技术层面上有一定的区别。末端配送涉及到复杂动态的社区场景，很难去用一个简单的方式为它建模。目前而言，无人配送产品本质还是机器人，有感知却没有认知，它利用的是高精度地图来解决定位问题，但其本身的智能偏弱。这里面包括为无人配送区域构建地图以及后续不断的迭代更新所需要的成本、时间和大量的人力资源。
他指出，现阶段无人驾驶在部分弱光环境、复杂地形及动态目标物预测仍存在一些感知问题，真正要在通用的环境下去解决这些问题是一个非常大的挑战。现在疫情期间，人流量、车流量被严格限制，无人配送有良好的环境去执行，但这种非常时期是很短暂的，产业应当把方向聚焦在正常时期下，无人配送能否解决更为广泛的问题，而不仅是当下疫情期间。
“作为技术团队，要询问自身今天是不是可以将无人配送产品完全交付于第三方去使用，与第三方的合作是否更加密切，一旦在运营期间出现任何问题是否可以第一时间分析和处理。”他说道。
除了硬件与软件算法外，纽劢科技销售副总裁 王思本补充道，无人驾驶能否量产是一大关键核心问题。很多有关自动驾驶的宣传demo做得绘声绘色，但量产与其是两码事。Demo相对简单，硬件要求不高，但量产对于硬件算力、功耗、可靠性以及感知算法的集成都有相当高的要求。他指出，自动驾驶本质上是一个长跑项目，需要慢慢积累，现阶段我们仍旧处在前半程，产业需要沉下心来钻研。
如何加速无人配送规模化？
据辰韬资本测算，现阶段，我国快递业末端配送的成本平均约为1.2元/件，以2021年快递业务单量预计955亿件计算，今年快递末端市场规模将超过1100亿元。去年4月，人社部发布的“2021年第一季度全国招聘大于求职100个‘最短缺’职业排行”中，快递员位列第八名。
中国的快递和即时配送产业有着巨大的市场价值，这也给了无人配送在末端配送市场的发展契机，那么无人配送产业该如何面对不同的市场需求与行业挑战？
程刚认为，成本与法律法规是制约无人配送上路的根本因素。成本方面，目前高端物流配送车的成本达到30-50万，按照平均15万价格来计算，加上工作寿命以及每年运维费用，平均每个月耗费在物流车上的成本在6000元左右，这与目前国内物流人力薪酬大致相当。
但是目前无人配送只解决“最后一公里”中期的工作，前期分拣打包和后期上门配送都无法解决，如果物流车的成本无法下降，那么量产将会遭遇巨大的阻碍，这也是继武汉爆发疫情后这两年为何迟迟难以落地的一大原因。而物流车当中传感器、计算平台和底盘这三部分占据近七成的成本，要实现大规模量产，这三大部分的价格必须先降下来。不过，随着产业链逐步成熟，生产成本肯定会逐步下降。
法律法规方面，虽然去年出台一些政策，但各地区对其认知不一，如顺义和亦庄两地的政策。下一步，行业应该出台相应的统一标准，产品体系标准也要相应完善。
程刚总结道，除了产业链上下游通力协作将成本降下来，提高稳定性和可靠性外，政府也要行动起来，推动产业落地。
赵翼补充道，目前无人驾驶或是无人配送面临许多法规问题，主要体现在三方面。首先，要明确无人配送车的归属，目前大部分无人配送车都是以非机动车去认定，但非机动车和机动车之间制度和政策是有一定的区别。其次，要明确自动驾驶的责任主体。如果无人驾驶车辆引发交通事故，谁来承担责任以及之后保险等相关制度的匹配都需要明确和建立。最后，如何保障个人隐私和自动驾驶数据被盗风险也需要相关制度的建立和支撑。
（校对/Sharon）
