突如其来的疫情让“无接触配送”持续成为热词，不只是自提柜、自提货架，无人配送机器人也临危授命，在疫情期间承担起了“最后一公里”配送的重任。
当一辆无人配送机器人行驶在道路上，这背后不是通过简单的路线设置、人工遥控实现的，而是依靠不断升级的硬件基础、不断迭代的自动驾驶技术，以及长年累月的路况数据积累、和成千上万次的安全检测。
纵然其中需要攻克的技术难题仍然众多，不过近年来，国内已经涌现出一批科技企业，通过前期的重金投入，换来了自动驾驶技术的日趋成熟，并开始投入实景应用。
今年2月初，在疫情影响最为严重时，京东物流在武汉完成了无人配送车的首次配送，承担了武汉第九医院的配送任务，成为业界关注的焦点。同时，据了解，正是因为疫情的影响，京东物流无人配送车的量产和推进工作至少提前了半年。
经历了疫情的考验，无人配送的模式能否彻底得到验证?无人配送所依托的自动驾驶技术距离规模化、商业化还有多远?站在“新基建”风口，未来物流领域还有哪些新技术应用的想象空间?
京东物流自动驾驶首席科学家孔旗
对于这些问题，在近日“2020未来商业战疫行动”线上沙龙活动中，京东物流自动驾驶首席科学家孔旗给出了他阶段性的总结和预判。
自动驾驶技术经受疫情考验后更加成熟
突如其来的疫情让各行各业遭受冲击，但同时也激发了无数的创新。这一点也体现在物流领域，诸如无接触配送、无人配送机器人等创新技术的应用案例，就是最好的证明。
2月6日，京东物流的无人配送机器人完成在武汉的首单配送，成功将医疗和生活物资从京东物流武汉仁和站运送至武汉第九医院，后者是武汉市收治新型冠状病毒肺炎的定点医院，堪称本次疫情核心区中的核心。
实际上，早在2017年“618”时，京东集团就曾宣布无人配送机器人在中国人民大学完成首单配送。此后，京东无人配送机器人历经迭代，在测试场景上也从封闭性园区延伸到社会开放道路。
正因如此，对于此次疫情期间将无人配送机器人送往战“役”一线支援配送任务，可以说是临危受命。
对此，孔旗告诉记者，目前在京东物流武汉仁和站投入使用的无人配送机器人是京东物流研发的最新版本，不仅不需要安全员跟随，而且经过了道路的云仿真测试后，仅用2天时间就完成了医院及周边道路的配送测试。
“在前期部署和后期的运营方面，完全是通过远程支持完成的，只用到了当地的物流配送站，没有单独派遣工程师前往。这也说明，京东物流之前积累的宝贵经验积累，得到了应用。”孔旗说。
据了解，孔旗作为京东物流自动驾驶首席科学家，同时也是京东物流自动驾驶业务的负责人，是最早从事自动驾驶研究的中国顶级专家之一。在他的带领下，京东物流在开放道路下无安全员跟随的低速自动驾驶配送车取得了技术性突破，并在京东物流的智能产业落地中率先实践。
谈及此次疫情期间京东物流无人配送机器人的实践成果，孔旗认为，这仍是让他感到兴奋的一件事。
“疫情的影响，对国内乃至全球，都是比较大的灾难。但在自动驾驶技术上，可以说是一次难能可贵的测试和验证机会。尤其是对于疫情期间，末端配送环节存在运力不足、一线员工有感染病毒风险的问题，通过无人配送机器人，在减少人员接触风险的同时，也缓解了人力紧张的问题。”孔旗称。
技术从研发到商业化仍需应对三重挑战
复盘此次疫情期间，京东物流在自动驾驶技术和无人配送方面的表现积极，据了解，目前京东物流不仅在武汉，还在国内的几十个城市中都部署了无人驾驶的测试点。
“疫情刺激下，京东物流无人配送车的量产和推进工作至少提前了半年。”在孔旗看来，通过此次疫情期间的实战检验，为无人驾驶技术后续大规模应用和快速技术迭代、甚至是商业模式的探索都提供了一个很好的支撑。
孔旗进一步称，“这些积累下来的技术和商业模式的经验，形成了自动驾驶的能力，是可以套用后对外输出的。低速的L4级别(高度自动驾驶)开放道路的自动驾驶能力，不光能够满足物流配送，还包括生鲜冷链，甚至室内的自动驾驶和移动相关的工具，类似的多场景化需求都可以满足。”
据悉，目前京东物流已经在向部分商业合作伙伴提供自动驾驶套件，这其中也包括了海外客户。孔旗介绍，目前京东物流就与日本乐天有着相关合作，在开放的条件下，京东物流的无人配送车能在东京帮助超市进行订单配送，而且这个模式已经进行了较长一段时间的验证了，算是较为成熟的模式。
当然，即便经历了此次疫情影响，使得无人配送的实践落地有了显著进展，也真实验证了自动驾驶技术的很多价值。但孔旗也表示，要真正让无人配送的模式落地，要进一步实现自动驾驶技术的商业化，不论是行业还是企业，依然还要应对三大挑战。
挑战首先在于车辆的硬件方面，这涉及到车辆的成本、稳定性、一致性等问题。孔旗称，因为无人配送车的车型是属于原来OEM(代工生产)可能没有接触过的车型，和乘用车的车型不太一样。对于车厂来说，造车是他们擅长的，但车厂又是靠规模化才比较容易盈利的。所以，京东物流在自己研发无人配送车的同时，也有跟车厂进行合作，发挥车厂在制造和规模化方面的优势。但即便如此，硬件的验证仍然需要时间，去验证其中的稳定性和一致性。
其次，对于自动驾驶技术来说，路况数据的积累是第二大挑战。孔旗表示，自动驾驶技术最关键的是迭代速度。就京东物流而言，目前京东物流用一个小时的时间，可以在仿真的云平台上可以验证实际路测需要一年时间的数据，进而得到一个安全性的验证结果。未来进一步发展的话，其实可以实现从低速的自动驾驶，平滑的延伸至高速自动驾驶，但这其中的数据积累是需要时间和运营规模支撑的。
此外，孔旗还表示，自动驾驶技术商业化的第三大挑战在于技术规模效应的验证。就现阶段京东物流的验证成果而言，京东物流对于规模区域无人化运营的核算，人力成本在整个体系里占的比例是很低的，这种人力模式对比传统模式会有很大的优势。因为，无人化运营的主要人力开销在于远程监控，一名技术员工可能要负责50台车辆，未来甚至是100台车辆。但这其中也要考虑，对于车辆维修和维护的成本。这些人力成本与规模化的使用程度是相关的。
后疫情时期无人配送将现“滚雪球”效应
整体而言，经历了此次疫情冲击，不论是无人配送，或是背后依赖的自动驾驶技术都在一定程度上取得了实践层面的进步。虽然距离技术的规模化、商业化落地还有诸多挑战，但在孔旗看来，“自动驾驶技术，现在已经看到了曙光。”
就以无人配送机器人在疫情期间的实践为例，孔旗称，以这次疫情期间的实践检测为契机，相信在此后一段时间，无人配送和自动驾驶技术的发展会产生“滚雪球”的效应。基于末端物流和及时配送的需要，可能会形成无人配送的网格化服务，并进一步发展成区域性的基础运载网络。
所谓的“网络化服务”，孔旗进一步解释称，是指无人配送会成为一个城市的基础设施建设，成为新基建中的一种形式。这会是一个区域性的物资配送智能网络，在这个网络里能够实现高度的智能化与自动化，并且对劳动力进行优化和改造，提升劳动力的价值。
“这和我们人口结构的发展趋势也是相适应的，对于以后的城市化发展和管理需求，在这方面也会变的日益强烈。”孔旗说。
另外，在无人配送的商业化运作方面，孔旗说，这一方面同样也已经能够看到曙光。
“目前，在技术方面已经没有特别大的瓶颈问题，也具备规模化运营和量产的条件。最急需解决的问题就是业内标准和政策法规方面的健全和完善，为无人配送提供一个更好地发展与运营环境。”在他看来，无人配送机器人从单条线路到多条线路，再到形成网格化的服务，这个时间将会非常快。就京东物流而言已经在路上，很快地在前进。
此外，孔旗还表示，随着无人配送技术的快速发展，所谓的智慧城市，可能会越来越近。其中，物流会成为自动驾驶最先实现商业化的场景，但除了物流之外，及时配送也可能会发生整体的调整和成本结构的优化。
孔旗预测，在未来的生活中，可能除了虚拟性开放道路路权的释放，在运营场景的支持下，无人配送可能会融入到城市基础设施建设。在干线、仓储等部分都有可能，相信随着技术的发展，从高价值环节到低价值环节，整个产业链都会进行升级，从自动化到数字化，变成新基建的一部分。
“就像火车，远处看起来好像没有动，但是他跑到我们前面的时候我们可能已经抓不住了，因为他会跑得很快。”孔旗表示。
