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今年双11,200所大学快递无人送

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可以模仿,无法复制的小蛮驴路线

贾浩楠 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI

这是今年双11,中国200多个高校里的收快递方式。

身材不高的小蛮驴物流无人车,满载启动,走位灵活。

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于此同时,躺在宿舍床上的你接到一通电话,一个可爱的声音提醒你包裹到了,下楼就能取。

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走到宿舍楼下,扫码打开小蛮驴货箱,拿走自己的包裹,转身上楼。

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再也不用在寒风中横穿大半个校园去快递点翻检自己的包裹了。

这个场景,今年双11期间,已经在全国各地200多个高校上演1000000次!

解锁成就的主角,是阿里达摩院的末端配送无人车小蛮驴,10天内配送了超过100万件包裹,实现了L4级自动驾驶在落地规模和运营单量上的新高。

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在购物节的氛围里,可以说是自动驾驶版本的“骑驴赶集”了。此时距离小蛮驴的发布仅有1年多时间,去年这款无人车亮相时,达摩院曾强调其 “具备量产水平”。现在看来,此言不虚。

相比高速载人,无人配送拥有更明朗的中短期落地前景,几乎已成行业共识。在这一赛道,技术和场景皆是明牌,问题只有一个,谁先跑出来?

速度,说明一切。

小蛮驴速度

完成这100万单,出动了350多辆小蛮驴。

10月下旬以来,小蛮驴就开始加班加点备战双11,进入全国高校,把菜鸟驿站的包裹送往学生宿舍楼。在11月1日到10日,它们以日均10万件的速度疯狂“跑单”。

平均到每车,一天接近300单,甚至还有一批“驴中劳模”每天要送超过500件快递,这个数字已经达到小蛮驴的最大设计单量。

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500+纪录的诞生,多亏河北工程大学、遵义医药高等专科学校的同学“剁手”

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电商的双11通常在12日的凌晨落幕,物流的双11则要持续更长时间。小蛮驴原计划用20天完成百万单目标,结果,进度条才走到一半,单量已经达标。

既创造小蛮驴自己的纪录,在无人配送赛道,也是前无古人。

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借助这100万单快递,无人车第一次见识到了中国地域环境的多样性。

大江南北200多个场景,无一相同。

北到哈尔滨,南到南宁,西到银川、昆明,东到长三角沿海城市,各地气候不尽相同。同一时刻,可能南方城市还温风和煦,北方城市早已漫天飞雪。

而双十一第一周,全国大范围降温,小蛮驴车队一次性见识了大风、落叶、降水、雾霾、初雪等等景观,百分之七八十的车子需要在雨中作业,但仍然顺利完成了配送任务。

在不同场景、气候条件下完成相同的任务,要求自动驾驶技术有良好的泛化能力,也要求调度和运营系统根据实际情况做精细的变通调整。

背后考验的,是涵盖算法、系统、硬件、运维在内的全套技术能力,也就是所谓的“可量产、可落地”能力。

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从量产这个维度来看,“小蛮驴速度”值得标刻。

因为在L4级高阶智能驾驶的商用探索中,无论载人还是载货,这都是前所未有的。

为什么有这样的速度?

小蛮驴要实现这样的速度,需要哪些条件?

核心仍然是技术。

大学校园这样的复杂环境中,没有所谓“交规”,大小目标混行,大至卡车客车,小至路边小动物,大家都是“看着走”,而且道路通常较为狭窄。

对感知、定位、决策规划的挑战贯穿全程。为此,达摩院自动驾驶实验室开发了一系列软硬件工具。

针对图像处理,达摩院自研了用于车载摄像头的ISP处理器,保障自动驾驶车辆在夜间拥有更好的“视力”,“看”得更清晰,从而大幅提升自动驾驶安全性。

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针对障碍物识别,达摩院提出单帧3D点云语义分割算法,以激光雷达回波点云为载体,结合每个3D点不同视角下特征,增强3D点的特征表示能力,由此提高了语义识别的准确性。

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 左为原始点云,右为语义分割点云,清晰识别人、车、树等物体

这项技术应用在小蛮驴后,在行驶途中遇到仅有3厘米的警戒线,也能轻松识别并绕道而行。

而针对定位问题,达摩院搞出了GPS和多传感器数据“融合”的定位算法实现厘米级定位,并配套研发高精定位硬件HLU,以低于业界平均10%的成本达到同等精度定位水准。

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感知、定位,尚属算法层面问题。

而对算法迭代至关重要的数据,特别是对自动驾驶落地至关重要的长尾问题数据,从哪来?

在实际运营中,自动驾驶车辆遭遇一次长尾问题可能需要1个月甚至更久的时间,达摩院研发了一套混合式仿真测试平台,让无人车在仿真世界积累里程和经验。

平台可在30秒内即完成雨雪天气、夜间照明不良条件等特殊场景的构建和测试,每日可支持的场景构建数量达百万级。

这样的条件支持下,系统一天可仿真路测800万公里

每个环节都有针对性方案,但从全局看如何提高算法迭代效率呢?

达摩院自动驾驶实验室提出了“小前台、大中台”算法架构,并研发了业界独有的自动驾驶机器学习平台 AutoDrive,由机器替代人工进行算法调参、模型优化,提升算法研发效率。

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基于 AutoDrive“大中台”的支持,感知、定位、决策规划等“小前台”不断提出更轻、更快的算法模型。

为了让无人车的成本达到“可量产”水平,小蛮驴用技术换成本,用成本换时间。本质上,仍然是逢山开路遇水搭桥的硬核技术做派。

除了技术,解释“小蛮驴速度”另一关键因素是场景,以及达摩院自动驾驶落地路线的选择。

大学校园低速配送

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校园是一个权责归属明确的ODD区域,低速无人车不存在路权身份的界定难题。

而配送车的低速特性,又使其安全性有所保证,与管理方接洽准入方面有天然优势。

其次,阿里生态优势。

包裹订单从电商平台来,经由菜鸟这样的物流网络分发,抵达菜鸟驿站之后,再由无人车完成最后三公里的配送,无缝切入,即插即用。

无人车配送还解决了解决物流链路上成本最高、效率最低的末端需求,给原有业务提供价值增量。

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最后也是最重要的:有切实需求。

大学生的包裹、外卖业务密度高,取用却一直不方便,疫情开始后更如此。

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最近,四川、浙江等地就有学校响应疫情防控政策,引进小蛮驴在校内配送外卖,也就是把食堂的饭菜送到学生宿舍楼、教师行政楼等等,减少人与人之间的接触。

综合起来,技术到位、场景合适、需求又明确,再加上中国有如此之多的大学校园、企业园区和居民小区…

小蛮驴速度,也就自然而然,情理之中。

但紧接而来的问题是:

小蛮驴的这种速度和模式,别人可复制吗?

可以模仿,无法复制的小蛮驴路线

自动驾驶有两大主流的技术路线,一是从L2到L4的纵向技术迭代路线,二是L4级横向场景拓展路线。达摩院选择了后者。

达摩院自动驾驶实验室负责人王刚表示,他自始至终认定L4级技术,希望从垂直领域起步,在非载人驾驶场景下完成技术累积,逐步切换到无人卡车、移动机器人等泛化场景。小蛮驴正是基于这一技术路线产生的产品。

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但在最早听到“我们要生产物流车”时,实验室很多技术人都有些失望,他们来到达摩院,多半是为了“做一款酷炫的自动驾驶产品”。而看上去其貌不扬的物流车,实在不怎么令人兴奋。

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上面这张照片,是2017年阿里自动驾驶团队早期的测试车。和所有自动驾驶公司一样,他们最早也在乘用车上堆技术栈、做路测、跑算法,甚至改造了几十辆乘用车。做乘用车,看上去是想都不用想的选项。

但王刚觉得,自动驾驶真正难的不是花钱堆硬件,而是从demo到落地的那段路途。

他想避开遥遥无期的“烧钱路线”,也就是烧钱研发-产品路测-争取投资-继续烧钱。

通过“产品驱动”,做一款成熟产品去解决真正的社会需求,靠产品价值牵引自动驾驶的规模化落地。

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阿里的业务生态,正好提供了需求土壤:物流。

中国每天产生3亿件快件,它们从产地、货仓,经由交通干线、城配线路,流入社区、校园等终端。

在包裹逐年递增、劳动力日益短缺的压力下,整个链路都有无人化需求。达摩院的技术+菜鸟物流的场景,最终催生了其貌不扬但大巧若拙的小蛮驴。

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到了几年后的今天,“先发”的RoboTaxi赛道还是步履维艰。业界普遍认为,无人驾驶,尤其是L4高阶无人驾驶功能的规模化落地,货运快于乘用,载货快于载人,低速快于高速

阿里布局自动驾驶不算早,但在这一轮对L4自动驾驶的“科学求解”中,达摩院更快明确了路径,有所为有所不为,虽然 “后发”,但应用落地 “先至”。这是用战略思考换来的“后发空间”。

目前,瞄准干线物流的无人卡车“大蛮驴”,也已启动研发。王刚承诺给实验室员工的“场景拓展”画面,开始变得具象。

本文来自微信公众号 “量子位”(ID:QbitAI),作者:关注前沿科技,36氪经授权发布。

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