今年，可谓是无人物流车的发展元年，电商物流企业纷纷宣布无人物流车实现常态化落地，科技创业公司纷纷以物流场景开发新产品……
目前，包括京东、菜鸟、美团、顺丰、苏宁等电商或物流公司都已开始投入无人驾驶技术，其中京东已经在北京常态化运营自己的无人驾驶送货车。自动驾驶创业公司也在进入商业运输领域，例如图森、智行者、AUTOX、酷哇等。
人口红利的消失给物流产业自动化带来了机会，而新零售的到来则对物流运输效率有了更高要求。“中国路况复杂、货物非标严重、道路管理不规范，但无人驾驶的供应链企业尚处初级状态，这方面的挑战还需供应链各环节企业共同努力
越来越多的汽车制造企业、科技巨头、还是互联网公司等都加速布局无人驾驶。李开复更称无人驾驶将成为像微软的Windows和谷歌的安卓之后的下一个操作系统。
不难发现，无人驾驶市场正在被看好，物流作为其商业落地的重要方向，物流无人车也引来更多的分食者。京东、苏宁、菜鸟等电商企业今年不约而同地展示了自己研发的用于物流的无人驾驶产品。而像智行者、新石器、深蓝科技、速腾聚创等科技公司也深耕物流无人车，展开激烈竞争。
有哪些企业在布局物流无人车？
对于无人物流车的布局，目前主要由电商企业和科技公司研发。前者具有较强的科技背景、雄厚的资本支持以及大数据储备等。目前，主要是阿里、京东和苏宁三家。后者则聚集了更多的高新技术人才，往往更专注于城市无人配送车的某项技术，目前有智行者、新石器、深兰科技、驭势科技、速腾聚创和北科天绘等企业。
首先，阿里、京东、苏宁等电商物流企业。电商企业无人物流车产品主要包括无人配送车和无人重卡。
无人物流配送车方面，不管是国内的阿里、京东、苏宁等企业，还是国外的Nuro、达美乐、英特尔等企业已经研发了新一批的智能物流配送车。它们可以识别、躲避障碍物辨别红绿灯，还能自动驾驶、路线规划、主动换道、车位识别、自主泊车等。用户通过面部识别、输入密码、扫描二维码等形式实现快速取餐和快递。
京东无人配送车可以实现针对城市环境下办公楼、小区便利店等订单集中场所进行批量送货。目前，京东小型无人物流车已在长沙部署并运行。近日，英伟达在其GTC China大会上，宣布京东配送机器人（无人配送车）采用Jetson AGX Xavier平台。
而苏宁的无人快递车“卧龙一号”也在6月首次落地北京并实现常态化运营，成为国内首家拥有常态化运营无人车的企业。
无人重卡方面，上半年京东、苏宁、菜鸟不约而同地展示了自己研发的用于物流的无人驾驶产品，吸引一大波关注。
先是京东，5月29日，在京东举办的JD CUBE大会上，京东集团副总裁肖军表示，京东硅谷研究院正在研发L4级别的自动驾驶重型卡车，目前已经在美国一些获得授权的道路上完成了2400小时的智能驾驶超级测试。
苏宁物流。几乎跟京东同步，5月24日，苏宁物流在上海奉贤园区进行无人卡车道路测试。据了解，这是苏宁物流与硅谷一家人工智能公司智加科技联合推出的、目标达到L4级别无人驾驶能力的重型卡车。
7月，苏宁物流与百度自动驾驶事业部联合宣布，将加速落地物流自动驾驶技术，要在2020年实现末端配送的自动驾驶技术普及和无人配送车的规模化量产。
无人物流车有哪些关键技术？
无人物流车需要投入庞大的对技术研发成本，这包括了物联网、云计算、大数据、AI等等技术。
具体来讲，无人物流车面临着各种复杂的交通环境和路径的变化，其算法的复杂程度很高，这就对自动感知算（即场景感知）、自动驾驶算法等提出了更高要求。
打个比方，无人物流车面临行驶过程中遭遇突然插入的自行车、电动车，或者是正在行驶中遭遇行人逆行等等状况，都需要进行非常准确的目标行为和轨迹预测。
同时，无人物流车里还包含了比较核心的激光雷达、GPS 和相机等等。
另外苏宁物流的卧龙一号深度结合物联网、云计算、AI等最新技术，续航可达8小时。其定位精度也达到了1-3厘米，这得益于采用的多线激光雷达+GPS+惯导等多传感器融合定位方式，实现的精准定位和自主导航。在感知层，融合激光雷达和视觉实时识别周围的行人、车辆和障碍物，为规划出最优绕行路径提供依据。
京东集团副总裁肖军透露，京东的自动驾驶卡车未来不会进入城区环境，会在高速路边设立几个无人卡车的服务区，由人拖着货箱卡车进入到物流中心。京东的物流中心离高速公路一般不到10公里。
苏宁物流研究院副院长栾学锋介绍，由于物流重卡承担物流转运、调拨环节的业务，应用场景大部分在高速公路内，相比乘用车使用场景工况较简单，从目前无人驾驶技术发展的情况来看，无人驾驶在物流场景下的应用前景较好。
菜鸟网络总裁万霖也表示，从两年前，菜鸟推出中国第一款无人物流车“小G”时起，就认为无人车最有可能大规模落地的场景是物流领域。
最后，随着自动驾驶技术的发展，围绕自动驾驶，由汽车制造商，产业链各类供应商和技术解决方案企业构成的产业生态正在快速形成。不过，这些在实际落地过程中，还存在政策、技术、成本等方面的问题。比如，无人物流在末端智能程度有待加强、无人设备安全存隐患等问题。以及新技术所需要投入庞大的研发成本。
