“最后一公里”配送 ,就靠它了! | 行业前沿

来源：Semiengineering |

编译：黄开心 |

零售商正在部署机器人来降低成本并提高效率，这为芯片制造商带来了新的机遇，也带来了一系列新的挑战。

零售商多年来一直面临着微薄的利润率，并已将目光转向提高运营效率以保持竞争力。解决供应链内的最后一英里配送问题是效率难题的重要组成部分，无论配送是来自仓库还是杂货店。智能机器人可以提高效率、准确性和客户满意度，并且可以在更短的时间内完成交付，并降低运营和间接成本。

ARK Invest 估计，机器人运送食物的成本约为每英里6美分，比人类运送成本节省20倍。尽管使用大型送货机器人的成本稍高一些——每英里40美分——但这仍然是亲自去杂货店成本的六分之一。

Technavio预测到2026年自动送货市场将增长至248亿美元，复合年增长率为19.85%。Straits Research预计，到2030年，最后一英里配送市场将达到1230 亿美元。

Cadence的Tensilica Vision、雷达和激光雷达DSP产品管理和营销总监Amit Kumar观察到，自动化交付服务的最大好处是效率，因为机器人可以24/7全天候工作，并在大规模部署时显着降低成本。“大多数送货机器人都是电动的，因此它们有助于减少温室气体排放并且对环境安全。他们还能够进行非接触式送货，在疫情大流行时期，这种送货服务比人工送货服务更受欢迎。”

目前，ARD市场吸引了大量投资者，如今，ARDR 制造商众多，包括 Starship、Nuro、Udelv、Coco Robotics（又名 Cyan）、Kiwibot、Eliport 等。

自2018年以来，Starship Technologies一直提供用于人行道送货的 4 级自主机器人。如今，Starship由 2000 台机器人组成的车队使用GPS 和传感器融合相结合的方式进行导航。通过12个摄像头、超声波传感器、雷达、神经网络和人工智能来检测障碍物，使机器人能够以一英寸的精度绘制环境地图。

Starship 根据每个社区最有效的模式创建了不同的模式，目前正在近 50 个服务区域提供自动送货服务。最近推出了一项新的交付即服务 (DaaS)，其中有可供出租的机器人车队。Starship 还与美国的 Grubhub 和芬兰的S-Group 建立了合作伙伴关系。2023 年 4 月，该公司宣布机器人总行驶里程数是Waymo和Cruise 今年早些时候宣布的里程碑的六倍。

图1：Starship的机器人配备摄像头、超声波传感器、雷达、神经网络和AI来检测障碍物

Nuro成立于 2016 年，拥有三种不同的 ARDR 型号，其中一款尺寸为10.5英尺 x 7英尺，最高速度为每小时45英里。该 ARDR 配备了长距离和短距离传感器、热成像摄像机、雷达和音频/麦克风传感器。此外，它还具有外部安全气囊和声音发生器，用于保护行人，最大负载可达 500 磅。

图2：Nuro的送货机器人最大负载可达500磅，最高速度为45英里/小时

Nuro 与 Uber 合作，将为Uber Eats优食实现自动化配送。德克萨斯州休斯顿和加利福尼亚州山景城的消费者可以使用Nuro的零载客自动送货车订购餐食和商品。两家公司签订了为期10年的合同。Uber Eats 表示，如果试点计划成功，它将推出无人驾驶服务。与其他 ARDR提供商类似，Nuro使用远程监控作为安全措施。

ARDR是普通自动驾驶汽车 (AV) 的迷你版，具有普通自动驾驶汽车所需的许多功能。通常，它们以较低的速度运行，最高时速约为45英里/小时。在某些情况下，自动送货机器人能够实现4级自动驾驶，比目前市售的3级自动驾驶汽车高一级。ARDR 具有完整的传感器融合能力。此外，大多数ARDR制造商提供远程监控和控制以应对事故和紧急情况。

Arm汽车市场推广总监Guilherme Marshall表示：“从根本上讲，送货机器人与高度自动化的车辆共享类似的感知-计划-行动流程。送货机器人还受益于自动驾驶推动的传感器、计算和模拟技术的最新进展。”

与在公共道路上运行的全尺寸车辆相比,送货机器人受限的操作设计领域和不太严格的认证要求意味着它的设计和验证要容易得多。尽管如此，仍然有很多极端情况需要考虑。

Kumar表示，要让送货机器人工作，需要结合多种技术，包括：

AI 也是ARDR设计的关键组成部分。随着这项技术从初创阶段过渡到主流，开发人员将努力平衡性能要求（这在很大程度上依赖于人工智能以及许多其他传感器）和所需技术成本。

Flex Logix首席执行官杰夫·泰特 (Geoff Tate) 表示：“送货机器人在特性和设计挑战方面与全自动驾驶汽车在很多方面都很相似。尺寸小意味着它们的功率和尺寸受到更多限制，速度慢意味着它们不需要每秒运行那么多的推理。最初，由于需求较低，全定制SoC并不经济。所以对于AI来说，早年的这些产品都会使用TI、NVIDIA等公司的现成模块，这些模块原本是为汽车开发的。随着产量的增长和SoC变得可行，它们将使用AI IP。”

尽管ARDR的运行速度比在高速公路上行驶的自动驾驶汽车低，但可靠性和安全性同样重要。ARDR可以学习OEM过去的做法。

Synopsys战略营销经理Ron Lowman表示：“自主机器人正在利用许多与自动驾驶汽车正在开发的技术相同的技术。可靠性和安全性对于自动驾驶汽车至关重要，原始设备制造商投入了大量精力来开发符合这些标准的产品。”

此外，半导体行业的许多基础技术已经为汽车行业开发了很多年。

Lowman说：“自动机器人和杂货或其他商品的送货车辆可以利用为汽车行业的技术。” “每个行业都有自己的规格和使命概况。自动驾驶汽车在车辆的典型使用寿命内关心车内和车外人员的安全。许多安全标准正在实施，包括IEC 61508和ISO 26262。虽然完全自主的机器人内部没有人类，但ARDR制造商希望确保人类的安全并且机器人不会损坏任何东西。因此，这些安全标准和其他类似标准也适用于整个供应链。”

由于许多 4 级自主送货机器人使用与自动驾驶汽车类似的自主技术，包括人工智能、传感器融合、嵌入式视觉、紧急制动系统、远程连接和 GPS，因此优化性能和成本对于产品开发非常重要，安全和保障也是如此。

然而，与自动驾驶汽车不同的是，送货机器人与许多不同的人互动，因此机器人需要内置智能来确保交易顺利进行。导航物体的能力，甚至是移动物体是必须的。同时也需要监控电池电量以避免ARDR滞留。在某些方面，设计 ARDR 可能比设计半自动车辆更具挑战性，因为ARDR是完全自主的，并且必须在没有人类交互的情况下了解周围环境。正如Kumar所说：“GPS 通常可以防止机器人迷路，并使机器人能够如果电池耗尽，可通过其最后已知位置进行恢复。远程操作员还可以协助操纵机器人，如果机器人被卡住，可以发出警报以将其恢复。”

此外，Cadence的Tensilica Vision和AI DSP产品管理、营销和业务开发总监Amol Borkar 指出，避免碰撞是安全设计的一个关键方面。“几年前，一个安全机器人意外碾压了一名幼儿，导致幼儿受伤。此类事故可能会导致机器人立即退役并引发巨额诉讼。因此，作为设计的一部分，这种机器人通常配备一系列不同的传感器，例如摄像头、短程雷达、碰撞传感器等，组合感知比单个传感器更好，这有助于避免将来发生此类事故。”

ARDR制造商必须具备远程监控能力，以便在出现问题时救援机器人。由于它们在公共场所运行，因此机器人可能成为小偷的目标。Starship表示，通过安装多个摄像头监控环境，这可能需要人工智能或持续的远程监控。

Arm的马歇尔说：“这些小型机器人的设计目的是在路途中及解决许多困难。例如，在Arm办公室附近，经常可以看到机器人艰难地驶过停在狭窄人行道上的车辆。送货机器人必须以超越自动车辆的方式与道路和人行道用户协调甚至协作。一些人行横道只有在等待过马路的人按下按钮后才会停止车辆。在这种情况下，机器人需要与行人沟通并依靠他们来安全过马路。除了远程监控之外，完全远程操作和音频通信很可能成为设计要求。”

设计自主配送机器人还面临着一些必须解决的挑战，以确保其安全高效的运行。

“一些关键的设计挑战包括避免碰撞和物体检测、定位和绘图、路径规划和导航、适应不断变化的环境、稳健性和容错、安全和隐私、远程监控和监督，”副总裁 Andy Nightingale 说道。Arteris IP的产品营销。“解决这些设计挑战对于确保自动送货机器人的安全、可靠和有效的性能至关重要。持续的研究、开发和测试对于完善设计和算法至关重要，使其更加稳健、适应性更强，并且能够处理现实世界交付场景的复杂性。”

与其他自动驾驶汽车类似，半导体和IP在ARDR设计中也发挥着重要作用。CPU、GPU和 AI已经并将继续在ARDR中发挥关键作用，而IP为未来设计提供了重要的构建模块。

库马尔说：“半导体和知识产权在这一领域发挥着至关重要的作用。过去，计算机机架用于使车队实现自动化。由于机器人的尺寸和承载能力限制而没有使用。随着 VLSI 的进步和SoC工艺几何尺寸的减小，现在可以使用更高的计算能力，使得计算机“模块上系统”的尺寸非常小且高效。视觉处理器、激光雷达、雷达处理器和 AI 引擎等 IP 是此类半导体设备的核心，通过在边缘接收多模式/多流输入进行处理和利用运行ML模型的AI引擎，将所有这些设备整合在一起针对特定用例进行培训，为机器提供智能。”

博卡同意半导体在这方面发挥着至关重要的作用。“过去，使用现成的组件、CPU 等来控制和导航机器人。然而，由于该领域的要求和规范也变得更加复杂和定制，因此走这条路对于性能和效率来说是不可行的。随着人工智能的发展，几乎所有用于感知和流程其他组件的自主应用程序都使用了人工智能，针对机器人市场的人工智能专用处理器和加速器也很有意义。”

Marshall说：“业界已经提供了大量可以扩展的SoC，为自主机器人的启动提供合适的解决方案，CPU、GPU 和ISP的设计目的是提供领先的每瓦性能以及从头开始内置的功能安全性。这些将成为以最少的资产停机时间扩展自主机器人操作的关键促成因素，并有助于建立公众的信任。”

此外，半导体IP还为开发和部署自主送货机器人提供了必要的构建块和组件，其中包括从传感器集成和处理能力到通信、内存管理、功率优化、安全和设计工具的一切。

Nightingale 指出了ARDR的各种设计组件和构建模块，包括：

利用这些构建模块的一种方法是在SoC中实施片上网络 (NoC) IP 技术，这将有助于优化通信基础设施、网络互操作性、可扩展性/模块化和效率，支持服务质量。

由于最后一英里交付解决方案还处于早期阶段，因此很难准确预测这个市场将如何发展，目前这是一项昂贵的实验，且未来不确定。尽管如此，投资者仍向自动送货市场投入了超过80 亿美元，其中包括ARDR和无人机送货。

尽管许多人都加入其中，但并不是所有人都相信。亚马逊和联邦快递这两家主要快递公司已经取消了 ARDR 计划。

2022年10月，亚马逊决定不再继续其ARDR项目。“在对Amazon Scout 进行有限的现场测试期间，我们致力于创造独特的交付体验，但通过反馈了解到该计划的某些方面无法满足客户的需求。因此，我们将结束现场测试并重新调整该计划。”亚马逊发言人 Maya Vautier 表示。相反，亚马逊将把主要精力集中在无人机送货上。

联邦快递于 2019 年推出了送货机器人项目 FedEx Sameday Bot，但该公司决定在 2022 年缩减投入力度，因为该项目无法产生短期效益。

很难预测五年后最后一英里的交付解决方案会是什么样子。未来的 ARDR 将有不同的形状和大小。但这只是一种方法。其他概念肯定会出现。

例如，Robomart正在采取不同的方法。该公司没有使用自主机器人，而是创建了由人类司机运营的移动商店。该公司的口号是“没有购物车。没有结账。没有麻烦。” 消费者将能够选择 Robomart 类型并查看其库存内容，然后通过手机应用程序召唤它。通过刷卡应用程序开门，消费者就可以拿走商品，一旦用存档的信用卡扣款，系统就会自动跟踪该商品，并在几秒钟内打印出收据。该公司声称移动商店将在10分钟内到达。显而易见的问题是需要多少类型的移动设备才能满足消费者的需求。此外，亚马逊等公司正在推动无人机送货，这将如何影响ARDR的发展？

展望未来，网络安全可能会在这一领域引起更多关注，以确保有人不会入侵或控制机器人。“此外，当客户使用手机访问机器人时，机器人之间会产生大量有价值的数据，”库马尔补充道。

使用智能ARDR进行最后一英里交付有许多潜在好处，包括提高效率、准确性和客户满意度，从而降低总体运营成本。许多投资者和公司正在追逐这个数十亿美元的市场。然而，仍有许多悬而未决的问题。如果数百个自动路边送货机器人在一个社区周围运行，可能会造成混乱的情况，需要哪些类型的城市法令和法规来引导 ARDR 交通？如果发生事故导致行人受伤，警察或其他当局会追捕谁？这将为城市和保险公司带来额外的工作和官僚主义。这种潜在的风险增加将如何抵消 ARDR 带来的效率和成本节约？

随着对最后一英里交付解决方案的不断探索，这些问题必须随着时间的推移得到解答。

参考资料：

https://semiengineering.com/solving-the-last-mile-delivery-problem/

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