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無人機在物流運輸自動化領域的大規模商業化應用仍需要更長的時間

作者: 彭離峰   2021年1月25日 03:02

其次就是關于物流運輸自動化的問題，為什么它值得關注？其原因在于，物流運輸自動化有可能給企業帶來巨大的降低成本和提高效率的效果，而物流運輸場景是目前自動化自動化落地的最理想應用場景。

近十幾年來，我國物流運輸產業發展迅速，規模不斷壯大，規模不斷壯大，但與發達國家相比，在效率和其他方面還有很大的差距，有很大的提升空間。第一，自動駕駛可以顯著減少人力成本，同時也節省了燃料成本。

近幾年來，運輸成本在物流運輸總成本中所占比重超過50%，而運輸成本中人力成本和燃油費用占比較大，存在壓縮空間。第二，自動駕駛可以提高汽車的持續行駛時間，同時使汽車的高速行駛和短距離行駛。后勤運輸的效率受多種因素的影響，如駕駛員的持久性、車輛的速度、車輛的行進距離等都受到嚴格的限制。

并且從自動駕駛的角度來看，物流運輸領域是很好的切入點，推動自動駕駛技術商業化落地。在物流運輸行業中，大多數的應用場景都比較簡單、封閉，任務目標明確，技術實現難度總體上相對于乘用車場景要求較低；從法律法規以及對城市生活的影響方面，物流運輸車輛受到的限制相對較小，因此更容易實現自動駕駛應用，形成大規模的批量復制。

在物流運輸領域，自動駕駛技術的落地場景主要可以分為干線、終端配送和封閉場景。三大應用場景的細分中，都涌現出一批各具特色的企業，如科技創業公司、互聯網巨頭、專業物流運輸公司、商用車主機廠等。

大家都知道，各大勢力出于不同的動機，相互間既有競爭又有合作，形成了基本的自動駕駛 物流運輸 產業生態。盡管物流運輸自動化領域是值得期待的，但是無人機在物流運輸自動化領域的大規模商業化應用仍需要更長的時間。

一方面，自動駕駛目前已經解決了大多數常規問題，但在感知與決策規劃、邊界化等問題上仍需時日，另一方面，自動駕駛技術落地層面的相關法律法規尚不成熟。公共信息表明，若要全面部署自動駕駛汽車，至少需要修改我國七大領域的數十項法律，其中包括交通安全管理、制圖、運輸、信息、通信、質檢、標準化。

但是好在我國已經形成了智能網聯汽車國家層面的發展戰略，正在協調各方面的力量，政策，在推動智能網聯汽車發展的資源對接方面，其中物流運輸自動化就是最大的助推器。此外，5G通訊技術的迅速發展對車聯網技術的發展也有重要意義，車聯網技術是實現自動駕駛的基礎，因此，5G和車聯網技術都可以促進自動駕駛的發展。

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