介绍

在过去的几个月中，全球COVID-19大流行在医疗、工业制造，建筑和零售等各行业造成了全球性供应链中断。人们关注的不仅是货物/物料的不可用，而这些货物/物料的运输和交付问题。至关重要的是，无法进行人工运送。在这种前所未有的情况下，自动交付工具（autonomous delivery vehicles ，以下称为ADV）将有越来越多的机会去参与交付需求并减少和终止病毒的传播。

此外，由于社会规范的差异化，电子商务的兴起，全球各地的公司对消费者的生活方式的改变越来越敏感。对于零售、饭店和食品连锁店以及电子商务公司而言，自动交付是当今最重要的新兴技术之一。根据CART联合创始人，零售和技术中心（Centre for Advancing Retail＆Technology）的联合创始人斯特林·霍金斯（Sterling Hawkins）的说法，ADV平台可以将品牌和零售商同新兴技术解决方案联系起来，可以为整个行业带来变革，能帮助将交付成本降低80％相较于人工操作的成本，甚至达到90％，这具体取决于车辆和。在这种情况下，ADV需求量很大，因为它们可以安全地执行最后1英里的交付作业。

除COVID-19大流行外，到2030年，全球人口预计将达到85亿，其中60％的人生活在城市中，占全球排放量的70％。城市人口的增加将导致交通拥挤成倍增加，其中乘用车的贡献会最大，但运载工具的贡献也会大大增加。ADV可以解决此问题，并且可以解决其他一些问题，例如全球人口增长和环境问题，这是一种具有成本效益的解决方案。

不断增长的自动送货车市场

ADV的市场需求有望在未来7-9年内显着增长。从2019年开始，市场预计将以11％的复合年增长率增长，到2029年将达到2000亿美元。以下是推动其需求的各种因素：

城镇化：根据世界经济论坛的报告，到2030年，全球人口预计将达到85亿，其中60％的人生活在城市中，占全球排放量的70％。

电子商务客户：到2021年，预计将有21亿人在线购买商品。电子商务将以每年17％的速度增长，占2023年全球零售份额的20％。这将导致电子商务数量的显着增加。包裹在全球范围内运输，而在中国这样的高增长地区则出现了大幅增长。

产品：电子商务的大部分增长都在预期的在线类别中，例如书籍、服装和电子产品。未来几年，这种情况将继续增长。但是，该行业的整体增长将受到新类别的推动，包括日杂用品、保健品、汽车零件、宠物用品、家具、婴儿护理和园艺。

预期的交付时间：当天交付和3小时交付是最后一英里交付领域中增长最快的部分。尽管标准交货将继续是最大的交货部分，但消费者对速度的需求将导致更多的单独在线订购，从而推动整体交货数量的显着增加。

技术发展：无人机、机器人和自动交付中心等最后一英里技术的发展，将提高物流供应商的速度和处理能力。在未来五年中，仅阿里巴巴一项就在物流自动化和无人驾驶技术上投资了约150亿美元。

ADV的类型及其当前的挑战

许多公司正在开发不同类型的ADV，这些ADV可以分为人行道车辆，公路送货车和自动驾驶卡车。这些公司专注于最后一英里的交付，因为它是交付链中最昂贵的部分，占总成本的50％以上。近年来，公司正在利用自主移动机器人和自主车辆技术来自动化这一步骤。以下展览展示了一些正在开发不同类型的ADV的公司：

人行道车辆

人行道上的车辆设计为以4-6 km / hr的速度行驶。选择较低的速度可以提高安全性，并在出现紧急情况时让远程操作员有时间进行控制。根据个人用途，这些车辆也可以归类为个人设备（相对于车辆），从而减轻了立法方面的挑战。

根据电动车轮的数量，有效负载大小，车厢设计，电池大小，高清摄像机来开发这种类型的车辆。另外，IMU（惯性导航），GPS和超声传感器对于近场传感也很重要。

当前，各种人行道车辆开发人员必须为视觉系统做出重要选择。拥有视觉系统的方法有三种，要么仅基于激光雷达，看要么视觉，要么是混合搭配。大多数公司更喜欢使用激光雷达，因为它可以提供3600个具有空间分辨率的测距信息和点云，以进行良好的信号处理。但是，不利的一面是，激光雷达价格昂贵，并且可能会出现近场盲区。将立体摄像机用作视觉导航传感器的另一种方法需要开发精确的算法，这被各个公司认为是困难的。

基于当前的导航以及法规挑战，这些人行道车辆尚无法完全自动运行。它们目前部署在封闭的环境中，例如人行道流量少且人行道结构合理的大学校园。同样，这些车辆在白天和交通状况不良下也受到限制。因此，各种公司和监管机构都在关注导航技术的改进。全球不少公司，正致力于使这些车辆在最少的干预下在更复杂和变化多端的环境中运行。

此外，人行道车辆的未来将取决于技术的不断进步和改进，而这可以通过持续的资本投资来实现。

自主送货卡车和货车

自主送货车是专为电动目的而设计的公路车辆。在最近的时间里，它们被证明是人行道上最后一英里的送货机器人的竞争对手。它们的传感器系统和算法与自动驾驶汽车相似，但为了减轻技术负担，需要进行以下考虑：

在公路上运行的交付箱缓慢行驶；因此，对技术的认知不是长期的，这为自动驾驶汽车提供了更多的思考和反应时间。

公路交付箱被部署在有限的已知邻域中，从而允许开发更详细的高清地图以帮助自主导航。

受自动驾驶卡车的影响，交通部门正试图解决卡车运输行业面临的几个关键问题，例如司机短缺和生产率。就司机短缺而言，预计到2028年，仅在美国就将达到15万人。提高生产率是很困难的，因为法律限制了每个司机每天的驾驶时间，从而减少了资产周转时间，有利于提高安全性。

自2016年底以来，各种初创公司已经筹集了超过4.3亿美元的资金来研发自动驾驶卡车。戴姆勒等主要汽车公司已经宣布了未来五年的重大投资计划。那些汽车公司尚处于半商业原型开发阶段，其中的重点是自主性和基于“Platooning”模式的车队管理。

从车辆自主级别来看，一般公司基于已部署的传感系统有不同的方法。一些公司正在使用基于摄像头的算法进行导航，并在卡车处于复杂环境中时配备了人工操作人员。一些公司的混合方法其中。相机扫描长距离，激光雷达仅聚焦在几百米半径范围内的目标物体上。采取这种混合方法来克服使用激光雷达进行超远距离检测的挑战，这会导致高功耗和信噪比。

总体而言，当前部署的自动卡车数量很少，一些公司的车队数量为30至50。在未来几年中，由于COVID-19，预计该车队数量将增加。但是，在技术改进方面，预计这些自动驾驶卡车将处于试验阶段，以专注于收集数据以进一步改进学习。

COVID-19：采购ADV的助推器

新型冠状病毒COVID-19使每个人都脱离了舒适区，并适应了新的工作方式。电信技术使人们能够使用互联网和视频会议在家里工作。在人们感染这种病毒的恐惧中，人们逐渐习惯了这种新的正常在家工作的时间。人们正在避免前往拥挤的地方，以避免接触，而是使用送货服务。自主交付工具有了新的机会来展示其实现非接触交付的好处。

ADV的增长

由于当前的全球封锁，大多数公司遭受了业务损失。但是，对于提供自动驾驶汽车进行送货服务的公司而言，情况就不同了。在过去的几个月中，像Starship Technologies这样的公司经历了前所未有的业务增长。非接触式交付目前是这些自动交付工具的价值主张，这使这些公司实现了巨大的业务增长。

在COVID-19大流行之前，自动运送车辆主要用于某些城市地区，机场、大学、酒店和大型企业园区。业界现在预计其他许多领域对它们的需求也将呈指数增长，因为这些最后一公司的运载工具无法像人类运载工具一样受到COVID-19的感染，而人类运载工具会面临这种风险。人与人之间接触会传播病毒。

冠状病毒期间的非接触式交付

在疫情关闭社交期间，许多人都依靠这些自动驾驶汽车运送食物。Starship Technologies的人行道车辆由两名Skype联合创始人于2014年创立，可以在人和公共空间中漫游，以运送小杂货店或餐厅的外卖订单。同样，中国初创公司UDI的自动面包车也提供食物。最近，京东（JD.com）的无人驾驶货车正在封锁期间进行医疗物资运送。

这些自动驾驶车辆是弥合全球当日交货需求与当前供应链中劳动力短缺之间的鸿沟的一种经济实惠的手段。

在2019年，提供自动驾驶车辆提供送货服务的公司从成功的试运行开始，例如，亚马逊在美国华盛顿开始了成功试运行，并于同年在南加利福尼亚州推出了名为Scout的自动人行道车辆最后一英里的交付。这种流行病有助于加快全球各个公司和监管机构的测试过程。

已经开发和测试了这些自动交付车辆/机器人的公司目前在有限的场所中服务，例如公司园区、医院和大学。很快，在城市街道上就可以看到这些自动运送车辆/机器人，这些食品用于运输食品，书籍，食品，实验室用品等。

后COVID时代是新常态，它将通过自动驾驶汽车在家庭，工作场所，公共场所和城市街道上执行交付任务。

ADV的未来

对于各行各业的公司来说，最后一英里交付始终是一个挑战。随着自动驾驶技术的发展，许多行业参与者现在正在转向无人驾驶运载工具形式的自动驾驶解决方案。这不仅有助于降低交付成本，而且可以满足在线交付的额外需求。ADV的未来前景看好，从2019年到2029年，市场预计将以惊人的11％的复合年增长率增长。

利用零拥有成本的客户利益，RaaS-Robot即服务业务模型将帮助ADV制造商轻松地将其价值主张引入物流市场。

从历史上看，传统的销售模式已被广泛采用，其中大型自动化公司已将其机器人出售给客户。诸如FANUC和ABB之类的大型自动化公司提供的解决方案需要数百万美元的投资才能入门。在此过程中，公司必须根据其特定需求购买大型机器人和软件解决方案。这些大型自动化企业集团已经在这一领域占据了主导地位。但是，它即将改变。自最近几年以来，面向应用程序的自动化或服务机器人一直在增长，其中专注于自动交付车辆/机器人的初创企业正在增加。

在未来几年中，诸如Nuro，Starship Technologies和Eliport之类的初创企业将越来越依赖RaaS –机器人即服务模型，因为物流公司在使用自动送货车方面的经验较少，而且他们更容易外包，特别是交付的最后一英里。该业务模型还将使初创企业能够改进技术，从而获得车队管理和路线优化解决方案。

另一方面，拥有内部技术团队的大型物流公司（例如Amazon和JD.com）将不会采用这种外包业务模式。相反，这些大型物流公司和零售商将在最初试用其服务后将重点放在收购各种初创企业上。