随着物流快递从价格竞争转向服务竞争，送货上门越来越受到重视，电商物流的头部企业如菜鸟，顺丰都拿出了具体方案。要解决物流末端配送这一痛点，无人车可能是一条重要途径，但目前的落地情况怎样呢？国外在无人配送方面正遭遇挫折，国内则高歌猛进，当然也遇到不少问题，本文就此谈几点看法，不妥之处，敬请指正。
一、中外两重天
年轻人的生活观、消费观与智能、智慧联系更加紧密，从而使无人配送，在我国物流快递行业进入发展快车道。然而，国外的企业，对于无人配送，却在裁员，关门停运，真是冰火两重天。
先看国外，电商巨头亚马逊，2019 年组建了一个团队，专门研究如何用电动无人小车完成「最后三公里」的配送，当时颇意气风发，但进入2022年，让人意想不到的是，这个被称为「Scout」的项目，却被亚马逊直接砍掉，将近 400 人的团队解散，内部转岗或者另寻高就。
同年，联邦快递（Fedex）也宣布停运旗下的无人配送机器人Roxo。美国无人配送的领头羊 Starship 公司，也裁员超过 11%。曾经拿到大众、福特数十亿美元投资，无人驾驶领域的超级独角兽 Argo.AI 宣布解散。
曾几何时，Starship 的第一款无人配送产品在伦敦街头，成功将披萨送到用户手中，点燃了这个赛道，亚马逊、联邦快递，沃尔玛等，自研或者合作创业公司进行无人配送的开发；资本也青睐，投资阿里巴巴的软银孙正义，就曾豪掷 9.4 亿美金给由谷歌 waymo 首席工程师创办的 Nuro 公司。
有着合适场景的无人配送，在欧美就怎么进入寒冬？有技术不成熟的原因，也有经济下行的因素，更有美欧各国央行持续加息的影响。过去十年曾长期实施零利率货币政策，驱使资本将钱投入创新的领域寻求高回报，今天宽松时代已过去，无人配送机器人等需要长期投入的行业深受其影响。
在国内，无人配送有百花齐放之势，不仅有互联网独角兽美团，京东，阿里，更有快递大鳄顺丰和三通一达，还有初创公司毫末智行、Apollo、新石器、白犀牛、行深智能等。
在无人配送这个赛道上，阿里、京东自带场景，自己研发自动驾驶技术，自己就是运营商。早在2021年上半年，京东物流获得的无人配送领域相关专利超过500项。
在过去几年里，美团持续聚焦于无人配送车和无人机的研发；强调科技属性的京东物流更是无人配送的先行者，早在2016年就成立了X事业部，布局无人配送，2019年11月发布最新一代4.0版本无人配送车。
毫末智行没有直接面向C端提供服务，而是专注于提供无人配送解决方案；新石器、白犀牛、行深智能等手握自动驾驶技术的初创公司积极寻找商用场景，商用门槛更低的无人配送自然成了必然选择，推出了自主无人配送机器人。
再说应用，美团无人配送车仅在北京已累计配送订单近5万单，并将在未来几年内进行更广泛的推广；京东物流的无人配送车已在常熟等10个城市部分真实道路应用，覆盖校园快递等场景，具备人车协同运营体系；菜鸟小蛮驴、已在真实城市道路和小区中商业运营。
低速无人驾驶不同类型产品加速落地，已在某些领域及场景实现了小批量的落地，难怪业内有人称，2021年是无人配送商用元年，无人配送的解决方案，正从一个长期趋势的探索，变成中期更现实甚至迫切的命题。
为什么无人配送在国外熄火，在国内却高歌猛进，有这几方面的原因。
一是政策支持：中国整体上对自动驾驶更加友好开放，这一点是世界公认的，北京高级别自动驾驶示范区向美团、京东等企业颁发国内首批无人配送车车辆编码，首次给予了无人配送车相应的路权。
二是资金雄厚：美团、阿里和京东等互联网巨头家大业大，财力雄厚，短期内可以持续投入，直到无人配送商业化规模扩大到边际成本显著降低。另一方面，他们拥有末端物流配送场景，以及较完整的自主研发能力，可采用软件自研 +硬件采购+自运营的方式推进无人配送。
三是场景适配：从自动驾驶落地的规律来说，遵循“从低速到高速、从载物到载人、从商用到民用”三大定律，低速、载物、商用场景的无人配送车更有机会率先大规模商用，尤其在末端配送中找到适配的场景。
四是效率明显：美国的资料证明，从仓储或配送中心到最终用户，在大多数供应链中占整个运输成本的28%左右，其中大头主要来自配送人力成本。引入无人配送方案成为快递、外卖等场景的历史必然，除了提升当下效率、降低成本，更重要的是，能打破人力造成的边际成本天花板。
五是范围广阔：无人配送+本地生活服务、无人配送+电商、无人配送+新零售等等，应用在城市开放区域的无人配送，应用场景更多，市场空间更大，随着技术架构体系在业内逐步达成共识，可适配通用性场景将更广泛。
二、落地待有时
有专家预测，未来十年80%的包裹交付都将采取自动配送，其蛋糕将远不止于千亿规模，然而今天，无人配送在中国的所有大街小巷出现，还为时过早，商业模式如何选择，成为入局企业面临的考验之一。
无人快递配送的优势是在上路，然而，应对公开道路行驶、小区穿行、路径规划、停车地点规划、人车交互等问题，还需要技术的进一步深入。即使技术安全标准过关，成本应该不菲，落地应用还有很大的坎。并且，就目前来说，无人车上楼，难度特别大，这会导致用户体验下降。
无人配送机器人的技术核心是自动驾驶，这对车辆定位、环境感知、路径规划决策、车辆控制执行等都提出了非常高的要求，但当前绝大部分无人配送机器人仍然停留在 L3 水平到接近 L4 水平（高度自动驾驶），对高精度地图采集和路况规划还不完善，离独立运营还有一段距离。
无人配送的落地，会带来技术挑战，但在这其中最难的挑战将是技术与商业、用户体验的有效结合。无人配送的前半程拼技术，而后半程则是拼运营能力、拼产品、拼用户体验。
随着无人配送走向深水区，对场景理解的重要性，越来越凸显出来。如果没有对场景的深刻理解，哪怕对技术原理的理解比别人都深刻，也很难把技术转化成适合场景的产品。
