无人物流是未来智能化发展的必然趋势

近几年随着电商、互联网和支付平台的不断发展和完善，无人驾驶、车联网等“黑科技”逐渐从梦想照进现实。

21秒，天猫双11总成交额突破10亿元；2分05秒，超100亿；1小时47分26秒，成交额超1000亿。随着网购的逐年增多，使全球的快递包裹数量激增。这也就推动了物流行业的革新，而无人仓、无人驾驶及无人机的应用将大幅度缓解物流运输中所出现的问题。

移动机器人

物流产业正在向无人化、自动化、黑科技方向转变。而智慧物流将为消费者提供多样化、个性化的产品和服务。在国内，阿里小G、京东、美团、百度、苏宁AGV、顺丰和国外的Nuro、达美乐、英特尔等企业已经研发了新一批的智能物流配送机器人。

这些移动机器人可以识别、躲避障碍物辨别红绿灯，还能自动驾驶、路线规划、主动换道、车位识别、自主泊车等。用户通过面部识别、输入密码、扫描二维码等形式实现快速取餐和快递。

Starship 送货机器人

Lutz Pathfinder+菜鸟小G

苏宁+百度apollo

京东

美团

达美乐 DRU全球首个披萨外卖机器人

无人驾驶配送

无人驾驶技术和物流派送其实是一个很契合的搭配。物流派送去掉人力成本，可以大大节省开支。无人驾驶汽车在物流派送方面主要完成包裹和餐饮的运输服务，相对于配送机器人，它的承载量会更大一些。

它可提供部分零售和食品制作等服务。比如说，必胜客和丰田、福特ROBOCAR的披萨送货和外卖配送服务、Kroger与Nuro合作推出的全自动无人驾驶汽车送货服务、AutoX生鲜配送和宜家移动咖啡馆等。

阿里智能物流

雷诺EZ-Pro

Toyota e-Palette多功能车

Wheelys的Moby-Mart全息店员自驾车商店

CargoPod 无人驾驶自助杂货交货

Nuro

RoopMAR:自驾车食品杂货店

菜鸟ET实验室

梅赛德斯奔驰Vision Van（仓库机器人+无人机）

无人卡车配送

相比私人驾车的自动驾驶，在货运、物流方面或许将更快实现商业化运作。卡车作为物流中的重要一环，正在被企业开发和应用。

图森未来、特斯拉、waymo、菜鸟、优步、京东、苏宁、西井科技、东风、沃尔沃等企业已经在研发无人驾驶卡车中小有成就了！而多数企业表示2020年将实现无人驾驶卡车的商业化试运营。

Einride的T pod

T-log：纯电动伐木卡车

优步的Otto

沃尔沃

奔驰

图森未来

西井科技

无人机配送

物流无人机作为无人机在商用领域的重要落地项目，得到了世界各国的关注和大力推进。在国外，包括UPS、FedEx、DHL等多家大型物流公司和Google、亚马逊早已开始布局无人机送货领域；在国内，京东、顺丰、美团、饿了么等公司也在积极布局无人机送货。

就目前来看，为了实现低成本和高效率，无人机物流主要是在偏远地区和四五线城市实行配送。它已经能够满足绝大部分地区的末端配送要求。在技术层面来看，无人机配送已经成为可能。

饿了么无人机

京东无人机

FedEx

ups

DHL

无人物流的优点

运输量越大，无人运输的成本也就越低；

驾驶场景较简单的环境下，能更好的实现运输；

无人物流可实现全天派送，防风雨，方便高效、节省资源；

快捷的运输将给运输赋值，为用户带来极致的体验、创新增值服务。

在某些环境和条件下（偏远地区和急件），无人机能大大提高物流配送效率；

无人物流将使后端供应链物流发生变化，错误更少，效率更高，有助于降低商品成本，从而降低消费者的成本；

等等。

总结

无人物流是物流行业向自动化、智能化发展的典型代表之一，它是未来物流发展的一大趋势。现在，物流的自动交付市场在各行各业已经开始了，像福特、戴姆勒、京东、阿里、百度、顺丰、丰田、Nuro等公司都在积极涌入。

特定场景下的低速无人驾驶或将迎来真正意义上的商用化破局，而高速自动驾驶真正的落地可能还需要3-5年的时间。

无人车的制造成本相对较高；

多功能物流驾驶舱将实现更加灵活的运输；

安全问题成为关键，货物窃取和货物的运输安全会很关键；

无人物流将适应多场景（人口密度、交通状况等）下的物流运输，实现分区域投放；

物流体系人员会发生结构性变化，快递员的需求将减少，技术人员和服务人员的需求会增加；

车路协同和智能道路、智能社区建设尚未完善，无人配送必须解决交通拥堵和无人接收现象；

交通政策、法规将更加完善，对于无人驾驶和无人机的监管和灵活度方面将变得更加规范化和标准化；

乘车运输和便利店共享模式将成为未来发展趋势，根据不同时段进行货物和人流分离运送和合并运送；

无人交付将成为商业的改变者，个性化零售业将发生巨大变化，后端供应链将更完善，高效率运作将提升整体用户体验度。

采用多通道联运的优势，综合利用无人仓+无人车+无人机+自动签收（类似菜鸟小盒和驿站）等多物流要素无缝对接，实现产能协同和运力优化；

无人驾驶测试的路线相对单一，对多样的路况充满不确定性，因此，需要企业间加强联手，实现技术和终端的互动来完成不同路况下的自动驾驶。