原标题：世界经济论坛：自动驾驶汽车能否使最后一公里配送进入快车道？
作为我们日常生活中不可或缺的一部分，交通目前正在经历结构性变革——走向数字化和低碳化。新冠肺炎疫情加速了这种转变，每个人都在采用新的行为准则。虽然保持社会距离的要求和出行限制意味着大多数人的流动性大大减小，但其他运输部门正在经历巨大的发展。对于包裹递送部门来说，全球分发的物品数量增加了 17.5%，并在 2020 年达到近 250 亿件的新高。
同时，随着虚拟现实和元宇宙概念继续告诉人们未来可能足不出户就能做一些事，电子商务和网上购物持续快速增长。自疫情开始，直到 2020 年底，销售额又增长了 27.6%，占全球零售市场总额的 18%。
在城市中，最后一公里配送（LMD，Last Mile Delivery）处于包裹配送价值链的一个核心环节，是一件物品旅程的终端，经由运输枢纽到最终目的地。这是配送过程中最劳动密集的阶段，分散的客户分布和高频率的请求意味着它在整个物流链中占了很高的成本比例。特色购物节是这种城市配送方式快速发展的主要动力，如中国的 “双 11”，西方国家的“黑色星期五” 和“网购星期一”，在这些时间段内，包裹数量急剧增加。
最后一公里配送面临的挑战远远超出了建立有效和高效的分拣系统。常年存在的城市问题，如交通拥堵和碳排放，以及随意停车和越来越多的送货车辆，正在成为城市交通系统中前所未有的破坏性问题，当然，这同样影响了最后一公里配送。这也是一项严重依赖劳动力的活动，其劳动力需求随业务高峰和低潮的变化而浮动。
在这方面，自动驾驶汽车可以是一种解决方案。它们的车载技术，如智能驾驶和电动动力系统，意味着交通拥堵和碳排放可以大大减少。自动驾驶汽车也可作为人工送货的补充，使服务多样化，并在高峰时间和夜间填补劳动力不足。
欧洲、中国和美国是推动汽车电动化趋势的地区，这三个地区 2020 年电动汽车（EV，Electric Vehicle）在新销售中的渗透率分别为 10%、5.7% 和 2%。在自动最后一公里配送领域，美国发展较早，其市场上有像 Starship Technologies 和 Nuro 这样的主要参与者。在中国，这不仅在物流园区、私人社区和大学校园进行了试验，而且在北京和深圳等大城市的公路也进行了试验。其他城市，如广州，正在采取措施试行这一新的解决方案。
ALMDV（Autonomous Last Mile Delivery Vehicle，自动最后一公里配送车辆）具有一些特性，使其成为尖端智能驾驶技术的优秀测试平台。与自动驾驶的汽车相比，ALMDV 更小，通常具有相对较低的速度限制，从而降低了事故风险。由于车上无人，该算法通常侧重于保护公共道路上的行人，避免了在紧急情况下优先考虑乘客或行人的困境。除了车辆本身的技术架构（如传感、定位和操作之外），它还提供了一个很好的机会来应用和演示车联网的概念（V2X，Vechile-to-Everything）。作为第四次工业革命的主要技术成果之一，它规定了智能车辆如何与交通灯等道路基础设施（包括云操作系统）进行通信。
毫无疑问，在需求端也存在挑战。在当今时代，消费者希望立即交货或在同一天交货。配送速度占客户整体购买决策的 52%，这是比免运费或打折商品（38%）最重要的考虑因素。由于社会采取保持社会距离的政策，更多的包裹被发送到货运枢纽，如包裹柜，然后由客户自行取件；自动驾驶汽车配送将能够在可预测的时间窗口内将多个包裹直接送货上门，最大限度地减少人与人之间的接触。
智能驾驶在小型灵活设备上的应用创造了许多需要创新解决方案的情况。例如，ALMDV 是如何上楼把货物送到家里的。一个想法是在入口处安装另一个自动装置，这个装置和管家机器人一样，可以进入大楼的电梯，接受来自 ALMDV 的包裹并继续运输。通过 ALMDVS 可以孵化出一种新的零售模式：它不仅可以用于从附近的商店运送商品，还可以用于远程展示和销售设备；在社区、学校和旅游区，它是一家 “移动商店”。
为了在日常生活中应用 ALMDV，第一步应该是建立一个管理系统。自动驾驶仪可按不同方式分类：载人或货运；在公共道路或封闭公园内行驶；高速或低速，等等。但是，ALMDV 中应该应用哪种类型的规则？它是汽车、非机动车、个人配送设备，还是机器人？这个问题的答案最终会决定 ALMDV 可以在哪个车道上行驶。在道路上，它可以开得更快，与其他车辆共用道路，而不是与行人共用道路。在路面及其他道路上，一般都有较低的车速限制，但很可能发生意外。有关各方目前正在讨论如何定义 ALMDVS，预计将为它们单独建立分类。
汽车和运输领域面临着去碳化和数字化计划的转折点。智能驾驶技术提供了新的商业模式、用户场景和生活方式。该行业将受益于跨部门合作，如决策者和企业之间的合作。必须通过灵活的政策和法规，创造创新和技术突破的有利环境。看到不同地区 ALMDV 实验项目的出现，开拓者与后续参与者的经验交流以及加强多方利益有关者的讨论令人欣喜。智能驾驶的大规模应用就在眼前——让我们把它和社会引领至下一个发展阶段。
