小蛮驴送货百万单,阿里自动驾驶布局浮出水

时氪分享·2021-09-28 21:30
自动驾驶技术不能在实验室圈养,而要放在真实环境中历练

昨日,在一场小型媒体沟通会上,阿里巴巴集团副总裁、达摩院自动驾驶实验室负责人王刚对外宣布,小蛮驴物流车配送订单已超100万。

“100万是一个小数字,也是一个大数字,100万相对于物流快递行业很小,但这个数字也表明了我们的产品已被一个成规模的用户成规模使用,这是规模化的开始,未来我们有希望实现千万、一亿乃至十亿。”

阿里巴巴集团副总裁、达摩院自动驾驶实验室负责人王刚

显而易见,这一宣告意味着阿里巴巴自动驾驶技术正在规模化落地之路上加速前进。

仅今年小蛮驴已陆续入驻了全国几十所高校,覆盖了全国22个省。这是一个新兴的但已经融入人们生活的产品,它带着阿里巴巴的帽子,背后有自动驾驶技术的支撑,正在以“快递员”的角色服务社会。

1. 动驾驶混战中诞生的小蛮驴

2015年,自动驾驶就以高频词的形式出现在公众视野。那一年的CES,几乎所有的一线车企品牌都发布了自动驾驶计划;2016年,谷歌在完成了大量的路测试验后,从原有自动驾驶项目中成立独立公司Waymo。

只不过,这批企业入局的姿势大相径庭,以特斯拉为代表的的车企现阶段聚焦L2-L3级辅助驾驶乘用车,直接投入完全无人驾驶乘用车的研发。它们纷纷立下了2020年左右实现自动驾驶的flag,殊不知商业落地之路漫漫。

相比国外的喧嚣,这时候的中国互联网巨头们更多的是在暗流涌动,并未将各自的自动驾驶野心公之于众。

2017年,阿里巴巴成立达摩院,并设立了量子计算、芯片、人工智能等多个前沿技术研究领域,自动驾驶赫然在列。阿里巴巴花名系统本就为人津津乐道,达摩院又是金庸笔下少林寺最高武学研究机构,从中不难看出集团对达摩院寄予的厚望。

2018年,作为阿里巴巴集团内部青年科学家的杰出代表,王刚主动请缨研发自动驾驶技术,并得到了管理层的支持。

在阿里研发自动驾驶技术看似光鲜亮丽,但鲜有人知道,早期王刚带领的自动驾驶团队甚至都没有一个稳定正常的办公地点,所有研发人员是在阿里巴巴西溪园区的车库开始了自动驾驶软硬件的探索之路。

但环境艰苦并非阻碍这支团队实现梦想的最大阻力。王刚接手团队后,坚决表态首要目标是用自动驾驶技术解决末端物流场景的配送问题,这与许多核心研发成员的造车预期并不一致。

那段时间,这样的心理落差让一部分技术人陷入了迷茫,但在这之后,大家逐渐相信,物流就是自动驾驶技术规模化商用的最好场景之一。统一战线的达摩院自动驾驶实验室,需要跨越重重技术高峰,左手加强软件算法的调优,右手还需补齐硬件研发的空缺。

蛰伏两年,团队在2020年的云栖大会上交出了以第一份答卷——“小蛮驴”,并成立了小蛮驴智能科技有限公司,旨在推进小蛮驴的研发和量产落地,这一系列动作为团队注入了巨大的信心,也让外界真正切切感知到了阿里巴巴自动驾驶技术的决心。

毋庸置疑,小蛮驴就是阿里自动驾驶技术的化身,而这项技术已经经历过资本的追捧和市场的狂欢,正在“冷静”下来。时至今日,Uber放弃自动驾驶业务,Voyage被收购,特斯拉等车企则仍然聚焦L2-L3级自动驾驶车型,经历一轮洗牌之后,在物流场景布局的自动驾驶公司也在急剧增加。

从目前来看,自动驾驶更恰当的定位应是一个底层的通用技术,它能在各个领域以具体产品的形式为社会产生价值。例如,人们熟知的汽车辅助驾驶功能、港口的货运车辆甚至扫地机器人上都有自动驾驶技术的应用。而推出物流无人车则是王刚及其团队深思熟虑后的结果。

至于为什么不做直接乘用车或商用车领域的自动驾驶技术?固然与阿里巴巴电商及菜鸟物流业务基因有关,但其中的技术问题更不容忽视,王刚认为:自动驾驶技术要符合数据驱动的逻辑,它的本质是计算机通过对数据进行学习,找出规律从而做出决策。但目前自动驾驶产品所积累的场景知识仍然不够充分。

王刚告诉36氪:“我们在进行自动驾驶技术产品化时面临着很多选择,包括robot taxi、ADAS、或者是干线运输的重卡,但如果我们不能在今天完成一定程度的自动驾驶产品落地,当我们想发展更泛化的自动驾驶产品时,我们的数据体量就无法支持我们对相关系统进行训练。”

数据驱动理念意味着让机器在数据中寻找规律,自动进行数据处理,而不是高度依靠人工设计、人工调参和人工模拟的数据。王刚说过,自然世界产生的数据处在高维空间,是人类难以想象和理解的,而机器拥有理解高维世界的能力,它能通过计算,去搜索和发现数据中的规律,找到最好的处理方式。

自动驾驶不能变成“巧妇难为无米之炊”,而要形成“落地产品-规模化-产生数据-落地新产品”的良性循环。而物流无人车是一个已经被社会所需要,并符合商业逻辑的产品,同时几乎没有任何一种可落地的自动驾驶产品获取的场景知识能和末端配送相匹敌。

2. 从小蛮驴到大蛮驴,达摩院要用自动驾驶技术填补物流人力缺口

中国作为物流产业大国,多年来物流体系一直在不断完善,并发展出了以快递、外卖为主要服务形式的即时配送产业。据艾媒网有关数据显示,2020年我国即时配送行业用户已经达到了5.06亿人。

以快递来说,一件商品从装车到卸货,基本已经实现自动化。运输方式有公路铁路船舶飞机,大型的分拣中心和智能化仓库没日没夜地运转,在这些环节上,阿里巴巴的电商物流系统能保证把每一件快递以高效的形式送到它该去的地方。

除了商家发货时快递小哥的上门取件和派单后小哥的送货上门。

达摩院院长张建锋曾在小蛮驴的发布现场说过,末端配送是整个物流体系中成本最高、效率最低的环节。

这里的成本包含有关部门对外卖、快递小哥交通违法管理力度的提升、从业人员福利待遇的提高以及用人荒等多个方面。深圳市就曾对末端配送行业进行过整治,快递员交通违法四次将停驶一年;而我国持续走低的人口出生率也让用人荒变得越来越明显,“二十年后谁来送快递?”将成为一个企业和政府不得不考虑的问题。

与此相对的却是我国的即时配送订单量的持续增长。2020年中国仅外卖新增相关企业就超过67万家,同比增长1487%,更有业内人士预测,我国的日均即时配送订单将超过10亿个。

如此体量的市场需求已经不能单纯依靠人力来解决,而自动驾驶技术则成为填补人力缺口的最好途径。

小蛮驴的这一年

达摩院自动驾驶实验室负责人王刚说:“国内大概有四、五千所高校,有近30万个的成规模的社区,和10万个左右的园区,这些场景每天都在产生海量的配送订单。同时也产生了高昂的配送成本。”

小蛮驴最先落地的场景是高校,最典型的是去年双11期间,浙江大学的22台小蛮驴往返于校内27栋宿舍楼,配送了5万个包裹,为师生节省1.7万小时取件时间。

这样的落地正在以前所未有的加速度不断向其它高校以及社区等场景复制。

王刚毫不避讳地给出了未来几年的规划:三年后小蛮驴车队规模将达1万辆,日均配送包裹有望达到100万件,由此可见,实现千万乃至上亿的订单数字并不会等待太久。而更值得期待的是,除了末端物流场景之外,小蛮驴的底层技术也将被迁移到即将服役城配物流场景的“大蛮驴”上。对此,王刚信心满满地表示:“三年之后,一万条城配线路上,能看到自动驾驶轻卡大蛮驴的身影。”

3. 小蛮驴“蛮”在哪儿?

事实上,市面上各式各样的物流无人车并不少见,但小蛮驴凭借快速落地领先了一个身位。

首先,从技术角度看取得这样的成绩并非易事。王刚说:“高校校园的场景复杂程度甚至要高于开放的公共道路。”

尽管国内公共交通场景复杂程度极高,但无论开放的公共道路路况多么复杂,其仍然有一套较为完善的法规在进行约束。然而,在大学校园中,这样的法规几乎不存在,交通参与者众多,且系统难以对其作出精准预判。王刚说:“在大学校园中,小蛮驴短时间内要感知处理几百个非机动车和行人的数据,并及时进行躲避和绕行。”

这意味着小蛮驴需要在算法、安全性上做到万无一失。

驶入北京化工大学的小蛮驴

据公开资料显示,小蛮驴搭载的高精定位算法能在无GPS环境下实现厘米级定位,意图预测算法则赋予小蛮驴意图识别能力,只用0.01秒就能判别100个以上行人和车辆的行动意图。此外,小蛮驴还拥有大脑决策、小脑冗余、异常检测刹车等五重安全设计,确保最高安全性能。

其次,无论是物流无人车还是乘用车的自动驾驶功能,要实现规模化,必须攻克成本问题。

王刚对36氪说:“小蛮驴的成本控制有三个方面,一方面是通过规模化量产和投放来降低生产成本;另一方面是通过对算法的优化来降低成本;还有基于我们对特定场景下的自动驾驶应用的理解,来针对性地设计和开发硬件。”

在算法层面,达摩院自动驾驶技术最核心的突破是算法中台AutoDrive,其核心思路是用更符合“机器思维规律”而非“人类思维规律”的方式处理数据。

AutoDrive包含自动调参、网络结构搜索、主动学习和数据增强、感知多模态融合后解算真值系统、框架和基础集群等模块,集成了多种针对性优化的分布式自动调参算法,能让机器自动学习并找到适合每一种算法的结构和参数,大幅降低了研发人员的调参压力,这成为小蛮驴快速产品化的技术动力源。

在硬件产品层面,小蛮驴的核心传感器、底盘和嵌入式计算平台全部采用深度定制,达摩院高性能、低功耗、低成本的嵌入式异构计算单元,能以1/3算力的达到同等智能水平。同时,抛弃高速车规级底盘的性能冗余、与多家硬件供应商合作等形式也让小蛮驴的综合成本大幅下降。

回到自动驾驶技术语境下可以发现,达摩院的自动驾驶走的是L4级横向场景拓展路线,从垂直领域起步,在非载人驾驶场景下完成技术累积,然后再逐步切换到无人卡车、乘用车、移动机器人等泛化场景。

4. 总结

自动驾驶是一个美好且被人人所向往的技术,它是人工智能的皇冠上的明珠,但在这个领域里,巨头、创业企业扎堆涌进,即便几股势力的姿势不一,但终将在一个交点汇聚,便是技术的落地。谁能在这个赛道里自证预言?答案仍未揭晓。但“并不起眼”的阿里巴巴的黑马之势已经显露。

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