AI的应用会发展出全新的产业链和规则扩张到其他领域
据知有媒体报道菜鸟网络正在进行无人驾驶大卡车的相关测试。而在阿里巴巴公开的招聘网站上可看到菜鸟正在招聘无人驾驶方向的人才。在某问答网站上有人透露菜鸟除了继续加码末端配送机器人的研究，其新开拓的方向是无人驾驶大卡车。从文中的描述来看菜鸟已经找到了无人驾驶大卡车的应用场景，并将会把无人驾驶的技术应用在干线运输大卡车上。
最近两年涉足无人驾驶的厂商很多，但是一直到现在无人驾驶都是限于L3级别，只能是辅助驾驶，而不能真正的无人驾驶，这是为什么呢？原因很简单，真正无人驾驶的成本太高了。
无人驾驶到L3级别需要的硬件是摄像头、毫米波雷达、超声波传感器。通过这些硬件配合响应的软件，汽车可以实现自动跟车，车道监控与紧急避撞。
如果厂商比较激进(譬如特斯拉)，也可以让汽车在路况不复杂的地方完成无人驾驶。但是这也造成了特斯拉车毁人亡的交通事故。
而真正的L4阶段的无人驾驶需要更强大的传感器与多线激光雷达。有多线激光雷达配合摄像头、毫米波雷达、超声波传感器，配合处理器和相应的软件，目前的技术水平已经可以实现高速公路这种相对简单路况的无人驾驶。
但是多线激光雷达太贵了，以前一部雷达就要好几万美元，比车要贵得多，这就失去了实用性。
除了成本，实际路况的复杂性也是问题，市内道路驾驶各种意外太多了，激光雷达，摄像头要识别太多的东西，处理太多的情况，这需要处理器异常强大，软件异常完善。
谷歌几年前就搞定了高速公路的无人驾驶，但是市内道路至今还在努力阶段。所以，目前各个厂商能做都是L3级别的辅助驾驶，L4级别都是未来规划。
对菜鸟这种物流企业来说，对单车的成本没有那么敏感，现在由于人工成本越来越高，只要校核下来无人驾驶的成本在几年内分摊成本可以低于人工成本，这个事情就是值得去做的。而且物流企业的运输是节点化的，并不是从仓库一个车运送到小区。
所以物流企业做无人驾驶有两个优势，一是几万美元的多线激光雷达(而且多线激光雷达一直在降价)能够负担的起，二是可以只跑干线高速，到了物流集散地，卸货让有人运输的小车跑复杂的市内道路。
无人驾驶的瓶颈在物流企业的需求面前可已绕过去，这就很有意思了。
实际上有这种想法的不止是菜鸟网络，Uber去年以6.8亿美元收购的无人车初创企业Otto，刚刚用无人卡车把5万罐百威啤酒运送到了120英里外目的地，京东更是有科幻级别的无人卡车往外飞无人机的设想。
所以现阶段的无人车技术应用到物流干线上是可行的。
在技术上高速公路卡车运输到货场附近应该是没有技术瓶颈的。但是能不能让无人驾驶的大卡车上高速公路，依然需要法律法规来保障，毕竟高速公路出危险，很容易伤及生命财产安全。
从技术安全到投入商用还有一个过程。但是无人物流的潜力已经展现出来了。实际上现在的物流已经有很多环节使用了人工智能，菜鸟已经有了世界最大的无人仓库群，有了人工智能的分拣。从仓库到装车，可以用很少的人来完成。
作为消费者短期内我们还会看到快递员，但是我们可以感觉到物流的速度更快了，价格更便宜了。而对菜鸟这种物流企业来说，无人物流的意义就没有那么简单了。
人工智能的应用会发展出一套全新的产业链和规则，推动人工智能的继续发展和应用。而这种循环会提升人工智能的水平，扩张到其他领域。无人物流的技术会产生无人工厂，无人码头，无人矿场，甚至无人农场。而掌握人工智能的物流企业也会发展成未来的人工智能解决方案巨头。这个未来才是我们期待的。来源：国际快递
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