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AI加持的无BWIN人车现在已经下县乡了 | 万有AI力

更新时间:2025-06-28点击次数:

  据行业统计,2024年快递业务量累计完成1750.8亿件,同比增长21.5%。面对不断增长的快递业务量,4月以来,济南、宁德等多地推进物流数智化发展。人工智能加持的无人车作为其中的一项应用,正在加速落地,并开始进入县乡。

  截至2024年年底,我国规模以上邮快件处理中心达1300个,其中自动化率超过90%,行业累计应用无人车超千辆、无人机配送快件300多万件。

  无人车正逐渐普及,并且进入下沉市场。第一财经了解到,菜鸟自主研发的直线窄带分拣机和无人车已在多个县域快递处理中心及网点部署,分拣效率显著提升,有的网点运输成本下降30%。

  “从去年开始我们发现中小型分拨、网点自动化升级的需求开始增多。”菜鸟自动化分拨相关负责人介绍称,无人车呈现出下沉化的趋势。“年后我们收到的来自全国40多个区县无人车采购需求,超过一半都是来自于县乡一级的快递网点。”

  据国家邮政局,在不断拓展下沉寄递服务网络的同时,快递企业加大对无人机、无人车等智能装备的应用。

  中通旗下智驾无人车运营管理平台显示,运行一年来,覆盖了全国60多个城市和150多个网点,接入了500多台无人车,每日完成超10万个包裹配送。中通表示,目前中通无人车已在全国多地初步实现规模化应用,可服务距网点15公里范围内的派送区域,提供快件短驳中转等服务,根据包裹体积、派送频次以及装载率等实际情况,日均派件量在800至2000单不等。

  快递行业从业者李磊(化名)对第一财经表示,快递转运场景的配送工具从传统燃油厢式货车转变为无人车后,成本下降空间总体比较可观。不过具体成效要具体分析,无人车只是工具,路线设计、满载率等因素都有可能影响单票成本降低的幅度。

  中通一网点负责人对第一财经表示,当前网点对降本增效的需求非常大,购入无人车主要是为了节约成本,目前效果也有所体现。“以前用司机加货车转运,这个环节一件快递的运营成本是0.14元到0.15元,换成无人车后该环节的成本降至0.08元,利润空间有所增加。”

  一位无人车厂商则对第一财经表示,用户的成本下降情况完全取决于单量和使用量。该厂商提及,有些用户24小时都在使用无人车,单台车白天可以跑7至8趟,利用率非常高,成本下降非常明显。“我们观察到有些用户会在不用时将无人车租借出去,进一步提高使用率。”

  中通快递武汉盘龙城无人车项目负责人吴飞勇是当地的一级供应商,使用无人车近一年后他认为无人车交互方面存在不少问题。

  例如,无人车会根据设定好的路线行驶,如果出现了其他车违停临停的情况,无人车需要时间识别。假设有车逆行,双方会怼在那里,无人车不会主动避让。吴飞勇说,路人的好奇心也会导致意外出现。“刚引进必赢中国的时候,很多人会好奇,开车时会故意别它一下,多少也会有点影响。智能化的产品如果被撞到或者追尾,后台会显示碰撞从而暂停运营,需要后台操作解除。”

  另一位站长也反映无人车存在不少需要改进之处。“在街道打围施工的时候,路边的喷淋系统可能会喷到无人车的摄像头上,导致无人车暂停运行,需要厂商后台接管或者无人车自己恢复工作,这种情况我碰到过两次。”

  当前的无人车作业模式适用场景具有局限性,开放路段还只能实现网点到驿站的接驳服务。由于车辆的特殊性和技术的原因,末端进小区的送货上门服务无法实现。

  一位厂商负责人对第一财经表示,无人车作为人工智能产品,对数据和场景有强依赖,需要不断优化。实际运行中,操作者会发现一些测试中无法发现的问题,例如此前出现过无人车在行驶至工厂附近时丢失信号的情况,厂商后续发现是因为无人车受工厂信号干扰。此外,无人车目前在部分山村道路存在行驶困难的问题,以及电池在冬天消耗较快的问题。

  九识智能技术负责人崔霄对第一财经表示,上述问题多属于非技术问题,“例如遇到路障暂停运营不属于技术问题,而是安全流程问题。这些问题在我们现有的技术栈中已经得到了较好的解决。通过部署新的模型,基于图像对路面的语义信息和交互信息进行识别和理解,对这种场景的理解已经基本解决。”

  对于路边喷淋系统导致摄像头暂停工作的问题,崔霄表示该情况通常出现在老的车型中,“2023年推出的老车型没有传感器自动清洁功能,现在升级的无人车都自带清洁系统,无论是水喷还是脏污喷,只要清洁系统擦掉摄像头上的东西,就可以继续运行。”

  至于场景局限性,业内认为无人车可以结合无人机或者机器狗拓宽场景。从无人车的使用场景看,可以逐步扩展至其他行业。崔霄介绍,目前九识约有60%的市场在快递业,在商超零售和社区团购领域越来越多的客户使用无人车提供服务,在医药领域和对冷冻冷藏有需求的领域,无人车的使用也在增长。

  新石器无人车技术团队负责人对第一财经表示团队正在解决无人车运营的挑战,包括成必赢中国本控制、安全性、泛化性等。

  多位厂商表示,大模型的应用将逐步在无人车行业内爆发。去年至今,业内关注的技术主要集中在端到端自动驾驶、多模态大模型和世界模型三方面。

  新石器无人车技术团队负责人表示,自动驾驶需要同时处理视觉、雷达、文字等多种数据,多模态大模型能更全面地理解环境,让无人车更智能。传统规则驱动方法难以应对长尾场景(如极端天气、突发事故),而世界模型能预测未来几秒的环境变化,提供模型训练环境和自动驾驶算法的测试验证环境。

  崔霄表示,过去两年车型的迭代主要体现在硬件方面。例如老款车型的传感器是旋转式激光雷达,新车型则使用了车规级半固态雷达。随着客户的增加,九识已经在近200个城市进行了部署,所涉及的场景包括乡村道路、山区道路以及各种极端天气,目前公司正在解决一些较为特殊的场景,解决过程也将驱动技术升级。

  今年下半年,厂商计划将大模型技术应用至新的车型,崔霄透露,“随着我们观察到的场景越多,收集的数据量越大,模型呈现的效果逐渐超过之前我们较多使用的解决方案。”

  在接入大模型之前,无人车的分段式思维在遇到路障问题时会采取逐层推断的模式,先决策再观察情况之后绕行。接入大模型后无人车是连续思维,产出输出也是连续拟人的结果。在处理复杂场景时,大模型的输出更加柔和灵活。“客户端存在许多非技术问题,我们采用大语言模型后,可以实时与客户对话,理解客户需求。向前挪动或者向右移动,开门或者关门,这些都可以通过语音完成。”

  九识无人车技术总监透露,目前九识的技术研发团队规模约为200人,相较于去年下半年的100人增长了100%。“今年无论是在研发方面还是硬件生产方面,相关人员扩张速度都非常快。”

  过去一年无人车的售价有一定的下调,“据我所知,一年前一辆无人车购车费加上 5 年服务收费在20 万元左右,现在5年的费用在 13-14 万(包括服务费在内)。”李磊表示。

  崔霄认为规模将带来效应,“无人车利用率越高,跑得次数越多,成本越低。未来整个物流流程可能会以无人配送为核心节点重复其他关系,届时整个链条的成本会进一步下降。”

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