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PROJECT PROFILE方案概要

123数据显示,我国物流行业规模达 12 万亿,占 GDP 的 16 %。目前,有 500 万辆大货车用于 500 公里半径的干线运输;1000 万辆货车用于 50 公里半径区域运输;而在 5 公里半径的毛细物流领域,则有 3000 万辆微型车、三轮和两轮车在为电商物流和外卖市场服务。上述数据不难看出,物流行业重运营、重人力。然而,随着人口结构的变化,我国人口红利优势正在下降。

我们从数据上分析,这两幅图集中反映目前中国电商的繁荣以及为消费者所带来的便利,其实很大程度上是建立在巨大的人力成本上。2015 年,中国物流占 GDP 的 18%,但美国可能只有我们的一半甚至少一点。同样,未来快递行业并不是已经发展到顶峰。根据相关数据预测,在未来 3 到 4 年可能还会翻倍。试想一下,在未来 10 年、20 年人口下降的情况下,如此大规模的一个送货方式还能继续维持吗?既然有这么大的产业,那么我们应该将成本降下来,来真正提高他们的核心竞争力。

上图数据显示,目前中国物流行业成本最高的环节,并不是卡车司机、仓储管理,而是最后一公里的一线快递员。从图中可以看出,2016 年快递相关的从业人中一线快递员占了总体一半以上。去年 8 月,摩根斯坦利给出的一份报告显示,全球自动驾驶标杆企业 Waymo 的估值高达 1750 亿美元,其中自动驾驶出租车业务估值 800 亿美元、用于载货的物流运输业务估值 900 亿美元,软件授权服务则在 70 亿美元左右。从这个角度考虑,如果把一线快递员无人化后,它的经济效益肯定会显著上升。

APPLICATION BACKGROUND应用背景

供应链不够完善

无人配送小车的上游并不完善,很多汽车上的零部件,比如轮毂、轮胎、制动器等都无法使用在无人车上。
2014 年5月,谷歌自动驾驶团队对外发布了一款小型无人车,到了 2017 年 6 月,谷歌却宣布「萤火虫」退役,虽然谷歌解释「萤火虫」并不是为量产而设计,但有行业人士认为,由于供应链的不完善,导致「萤火虫」造价高昂,原本要打造的 100 辆车最终也砍到了 50 辆车。加上项目进展缓慢,谷歌最终放弃了自己造车的路线。

无法实现经济量产

全球范围内,已经有不少自动驾驶相关公司在「造车」上做出尝试(如上图)。但如果我们注意到「量产计划」,这些公司大多生产 50 辆到 100 辆自动驾驶汽车不等。而在各类造车领域,最低要 6 万辆才能保证企业经济运转。
就现在的技术和应用水平,目前的市场需求还没有到达爆发的节点。而现状是:有不少自动驾驶公司在寻找细分行业时,交付的车辆大多在 100 台以内,并且基本是手工打造。
动辄数亿投资规模的工厂,对成立之初没有强大资金实力支撑的创业团队来说,也是一个不小的压力。

自动驾驶底层制造的重要性

底层技术要是没有量,无法维持现在的成本。其他的公司自动驾驶公司也会遇到同样的问题,算法的落地需要一个硬件载体。
线控底盘为无人驾驶物流车提供了一个出口,降低了入行门槛。


SOLUTION ARCHITECTURE方案架构
FUNCTION IS INTRODUCED功能介绍

监控系统

车辆监控系统主要由组态控制软件、无线通讯系统及车载PLC三部分组成;无线通讯系统由无线AP(MWP-6620)、无线客户端(MWP-3010)构成,无线AP安装于车间的不同区域,无线客户端安装在车体内部,建立起无线连接; 系统具备快速漫游功能,可使客户端快速地连接信号强度最佳的无线AP,确保监控中心与现场运动中车辆的可靠通讯。

线控底盘

线控转向系统
线控制动系统
线控动力系统
设备总线管理


软件及算法

基于激光雷达和差分GPS的SLAM算法
基于多传感器融合技术的自主循迹功能
基于多传感器融合技术的障碍物识别、避让功能


固态激光雷达

智能机器人采用信噪比高、灵敏度好的拾音器进行现场声音采集,后台进行频谱分析相关设备异常情况。可高精度感知区域内异常声音,并实现远程传送、录制,并通过频谱图中不同频率对应声级范围,出现有扰动异常,实时告警


视频
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