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。

目前遇到的问题

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。

2011年，深圳煜禾森科技有限公司开始自主研发面向科研单位和高校的工业底盘方案。2014年，获得军方入围产品资格。2016年，推出新的企业标识，新标识充分体现了我们聚焦客户、创新、稳健增长和和谐的精神。实现订单稳定增长突破。2017年，实现消防 ，煤矿，巡检，排爆，安防，智慧城市， 工业机器人整体方案全面覆盖。2018年，全年共递交 137 件专利申请。2017年开发的前转后驱底盘，采用四轮双横臂独立悬架系统及前桥阿克曼转向系统，搭载4组刚度可调节的减震器，底盘最大负载能力达到300KG。采用高能量密度磷酸铁锂动力电池，双伺服电机独立驱动系统，底盘快速开发控制器及CAN网络通讯系统等，控制系统及执行元件达到车规级需求，相应速度快，反馈精度高。目前跟京东，顺丰，三一重工等企业签订了合作协议，为智能物流提供底层支持，使越来越多的企业低门槛，低成本进入无人驾驶行业的布局当中。