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    聚光灯外蓄势待发的“自动驾驶+物流”

    发表时间:2020-01-13 信息来源:www.leportico.com 浏览次数:780

     

    今天,没有人怀疑自动驾驶将在可预见的未来形成一个不可估量的巨大市场。

    当终点线的旗帜如此明显时,赛道变得特别拥挤。在过去的几年里,无论是大型传统汽车工厂、技术巨头还是众多供应商,他们都带着军备竞赛的心态全速行驶,在自动驾驶的道路上兜圈子。

    但我不知道你是否意识到,也许在科技媒体的过度洗礼下,当我们谈论自动驾驶时,我们谈论的是客车的自动驾驶。然而,事实上,当我们吃奶酪带来巨大好处时,不同的团队已经部署了他们的部队,并在不同的道路上并行运行。

    例如,根据不同的场景,一些人关注乘用车市场,而另一些人则关注商用车市场。有些人想让自驾穿梭在繁忙的城市之间,而另一些人想让自驾卡车来往于公路的两端,或者在港口和码头等封闭的低速环境中静静地耕耘。有些人专攻城市,而另一些人则转向农田.简而言之,自动驾驶对人类的好处将出现在公众不易察觉的场景中。

    例如,物流。

    如果你看《集装箱改变世界》,你会知道在20世纪人类令人眼花缭乱的发明中,集装箱肯定会占据一席之地。它规范了人类物流系统,形成了巨大的规模经济和网络效应。它使得货物从甲地到乙地的运输成本可以忽略不计,并最终成为全球贸易爆发的基石。从那时起,物流系统也被视为全球贸易的毛细管。

    虽然现在很难将任何物流技术与集装箱相提并论,但令人欣慰的是,在经历了人工生产、机械化和自动化阶段后,物流业在人工智能、大数据和云计算等前沿技术的指导下,正在进入整合各种传统和新兴技术的智能化阶段。几乎所有的运输、储存和配送环节都受到你熟悉的各种黑色技术的祝福。例如,在运输环节,业界非常相信自动驾驶将对经济成本和配送效率做出巨大贡献。

    嗯,在我看来,由于远离媒体的关注,2B野外自驾的探索和进步似乎被低估了。

    当自动驾驶仪遇到高速公路时

    让我们从高速公路货运场景开始。

    在过去的直觉中,自动驾驶着陆的场景很可能会与“共享概念”融合。你可能已经记住了以下想象:在应用程序上预订,一辆车会自动来,带你到指定的地方,你下车,它会自动接下一个订单。在人们的期望中,共享无人驾驶汽车可以极大地提高社会效率(私家车95%的时间都停着),改善自然环境,甚至打破工业时代城市规划的桎梏,释放城市居民的自主权。

    当然,我相信以上美丽的风景最终会成为现实。然而,商业登陆的速度、共享模式甚至整个乘用车市场都不一定是先锋。近年来,该行业似乎正在扭转一种共识,即商用车辆在大规模着陆时将比乘用车更快。在许多人看来,自动驾驶卡车将比私家车更快地实现大规模生产。在最近的GMIC,我听到智能PlusAI(硅谷无人公司)副总裁付强说,当自动驾驶遇到高速公路时,几乎会立即改变货运的现状,使这个相对无聊的行业更加高效、经济和安全。

    这不难理解。如果客车的最大特征只是一个旅行工具,那么卡车更像是一个高成本的“生产工具”。角色的不同将使后者对自动驾驶技术有更迫切的需求,因为货运行业通常只关注两个指标:安全和成本,这对自动驾驶技术来说并不难。

    让我们先谈谈技术。众所周知,人工智能的进步需要数据的输入。与城市内部复杂的“网状”路线相比,卡车在高速公路上以“线性”方式行驶,以及道路环境

    货运公司接受自动驾驶的真正原因是它可以大大降低成本。低利润和高成本(尤其是劳动力成本)是货运领域最大的难点。然而,中国经济的快速发展已经使其成为一个主要的物流和运输国家。中国拥有700多万辆长途重型卡车和1600万名重型卡车司机。整个物流业占国内生产总值的近17%,其中公路运输占70%。有些人计算了一个账户。例如,只有1600万长途运输司机。如果一个司机能损失一半,基于他12万英镑的年薪,这将是一个万亿级的市场。除了劳动力成本,燃料消耗也占主要运输成本的很大一部分。自动驾驶技术的出现预计将减少约15%的油耗成本。

    当然,众所周知,自动驾驶可以大大提高道路安全,这在高速公路上尤为迫切。在中国,卡车司机经常报告疲劳驾驶造成的交通事故,但自动驾驶没有问题,这可以为物流和货物运输带来更安全的操作。

    事实上,正如人工智能学者塞巴斯蒂安创总结的那样:“驾驶事故是年轻人的头号杀手。几乎所有这些事故都是由人为失误而不是机器故障造成的。在自动驾驶的帮助下,我们还可以将高速公路的承载能力提高2到3倍。通过优化车辆位置,我们可以让它们在狭窄的车道上行驶,从而消除高速公路的拥堵。”

    还值得一提的是,目前这项政策也相当有利。商务部等五个部门在《商贸物流发展“十三五”规划》通知中指出,要加强商业物流信息化建设,推广人工智能等先进技术的应用,探索智能物流生态系统的开发和生产。这将使自主驾驶能够在国民经济的核心产业释放更大的潜力。

    不同场景的登陆

    所有的都指向一件事:作为未来人类智能物流的重要组成部分,第一个登陆的自动驾驶商用车市场潜力巨大。

    趋势背后是主要制造商的积极回应:无论是戴姆勒、传统汽车公司、谷歌、互联网巨头,还是特斯拉和奥托(优步收购6.8亿美元),新技术新贵在自动驾驶卡车方面都有自己的布局。与其他人工智能领域非常相似,广阔的市场使得初创团队完全有资格与大公司共舞。

    值得一提的是,在许多人眼中,与未来乘用车市场更宏伟的蓝图相比,巨头们只把商用车作为对冲风险的附属线路,他们的研发工作大多集中在乘用车主线上。这意味着自动驾驶商用车更像某种“边际创新”。像斯马特普拉赛(Smart PlusAI)这样的风险公司更有可能成功突破,成为在美国加州获得自驾考试执照的企业之一。他们迅速掌握了L4级全自动无人驾驶能力,包括高精度地图制作、基于深度学习的感知、路径规划和控制技术,这使他们能够为制造商提供一套立即可以买到的解决方案,以促进自动驾驶在不同场景中的着陆。

    例如,有一个特殊的场景:港口码头。

    如果我们说高劳动力成本、高风险因素和艰苦的工作环境是跨越公路货运领域的三个检查站,那么这三个检查站无疑将在高温、高盐和高海风港口成倍增加。正因为如此,港口的集装箱卡车也迫切需要嫁接自动驾驶技术。

    事实上,它类似于道路。近年来,随着中国进出口贸易的日益繁荣,港口和码头的物流压力增加了一倍。需要24小时高效、安全、准确运行的港口迫切需要无人值守运输。然而,港口集装箱自动驾驶卡车在很大程度上解决了驾驶员短缺的问题,大大降低了港口的运营成本,提高了运营效率。

    港口正在经历自动化的变革。例如,不久前在青岛港集装箱码头

    这并不容易。众所周知,港口龙门起重机的设计结构(一些吊臂下的左右空间小于10厘米)决定了卡车必须准确地停在吊索下,前后误差不能超过5厘米。此外,桥式起重机的钢笼结构还屏蔽信号,导致卫星导航系统无法准确定位,这将增加准确停车的难度。为了解决低速精确定位的问题,PlusAI还通过集成深度学习视觉算法,利用车道线检测、激光雷达(LIDAR)和SLAM(即时定位和地图构建)等方案,控制解放J7将停车误差控制在正负2厘米。

    值得一提的是,在很多人眼里,与在“无人工厂”来回穿梭的小机器人相比,无人重型卡车在码头上闪烁的动作实际上更具视觉冲击力。

    简而言之,不难发现“自驾车物流”正在媒体的聚光灯之外完成运输效率的转型,成为自驾车领域的第一个商业场景。

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