新闻股票Avride 部署自动驾驶车辆突破 1,000 辆,预计城市配送将于 2030 年实现主流化

Avride 部署自动驾驶车辆突破 1,000 辆,预计城市配送将于 2030 年实现主流化

作者: FreightWaves·

要点速览

  • Avride 在配送机器人和乘用车车队中共部署了超过 1,000 辆自动驾驶车辆,跻身美国最大规模运营中的自动驾驶车队之列。
  • 超过 60 辆自动驾驶乘用车每天在达拉斯的 Uber 平台上运营,同时数百台人行道配送机器人为 Jersey City、费城、奥斯汀、达拉斯、迈阿密以及超过 25 个大学校园的 Uber Eats 和 Grubhub 提供服务。
  • Avride 的技术战略采用一个可在不同底盘类型间适配的统一自动驾驶系统,从人行道机器人到乘用车,而非为每个应用场景定制专用车辆。
  • 所有乘用车行程仍由人类安全员监督,完全无人监督运营仍需进一步的技术和基础设施发展。
  • 公司计划在 2028 年前将自动驾驶汽车业务扩展至至少三个新增市场,并预计到 2030 年大多数高密度城市配送将实现自动化。
Avride 部署自动驾驶车辆突破 1,000 辆,预计城市配送将于 2030 年实现主流化

自动驾驶配送机器人已经在规模化运营——Avride 表示,目前有超过 60 辆 Uber 平台上的无人驾驶车辆和数百台配送机器人在运行。Avride 首席商务官 Sergei Kirillov 介绍了公司的业务布局、人行道机器人与道路车辆的区别,以及为什么大学校园和高密度城市配送被视为自动驾驶的试验场。他还谈到了公众反应、破坏行为担忧以及该技术背后的实际物流应用场景。

Avride 在实际部署中的自动驾驶车辆已超过 1,000 辆——包括其手提箱大小的配送机器人和乘用车车队——使其跻身美国最大规模运营中的自动驾驶车队之列,公司首席商务官在近期一次采访中表示。这一里程碑对物流运营商和最后一公里配送平台意义重大,因为它代表的是真实世界的运营规模,而不仅仅是试点项目。最后一公里配送长期以来一直是供应链中成本最高、劳动最密集的环节之一,这也是包括 Avride、Serve Robotics 和 Starship Technologies 在内的企业将人行道配送作为自动驾驶技术早期商业化切入点的原因。

首席商务官表示,公司目前在奥斯汀地区运营约 150 至 200 辆专注于研发的车辆,并在达拉斯的 Uber 平台上运营 60 多辆自动驾驶乘用车,每天搭载乘客出行。在配送方面,Avride 已部署数百台小型自动驾驶机器人——被描述为手提箱大小的机器人——在 Jersey City、费城、奥斯汀、达拉斯和迈阿密的 Uber Eats 和 Grubhub 平台上运营,此外还覆盖超过 25 个大学校园。校园之所以成为人行道机器人部署的常见起点,是因为那里需求密集、车速低且环境可控;在达拉斯 Uber 平台上的载客服务也使 Avride 与 Waymo 等为美国网约车用户提供付费载客服务的公司处于同一行列。

“机器人加上汽车,我们的总量已经远超 1,000 辆,”首席商务官说。“这使我们在这些自动驾驶公司的排名中处于顶端。我们正在积累的这些经验非常重要。很少有其他公司真正达到这一水平的智能和对该领域的认知。”

“我确实认为,到 2030 年,在大城市市中心或高密度区域的配送中,大多数将由不同类型的自动化配送设备或汽车完成。我认为这完全有可能。我认为 2028 年和 2029 年将是这项技术大规模扩展到我们生活各个领域的年份。”

Avride 的核心技术战略围绕构建一个可在不同底盘类型之间适配的统一底层自动驾驶系统——从人行道机器人到乘用车——而不是为每个应用场景专门设计定制车辆。首席商务官指出,机器人货舱经过专门设计,可容纳一个标准 16 英寸披萨盒,并带有保温层和饮料空间,而外部的动画表情则是一项刻意的设计选择,通过让用户将设备与生物产生关联,从而带来“破坏行为的大幅减少”。

在乘用车方面,所有行程仍处于监督之下,即有人类安全员在车内或远程监控。首席商务官表示,过渡到完全无人监督模式需要核心技术的进一步发展,以及更广泛的基础设施升级,包括制造商提供支持自动驾驶的汽车平台、扩充的充电能力和停车场的可用性。公司还指出,面向自动驾驶配送的商户端基础设施——例如装卸货协议——仍不成熟,限制了可触及的市场规模。

展望未来,Avride 计划在 2028 年前将自动驾驶汽车业务扩展到至少三个新增市场。首席商务官表示,通过自动驾驶乘用车进行配送是近期优先事项,可放入汽车后备箱的物品“很快”就能配送,而大件货物的配送则取决于专用汽车平台的可用性。公司认为,其机器人和汽车的综合运营数据相对于部署规模较小的竞争对手而言是一种复利优势。

本摘要基于采访的文字记录整理。来源:FreightWaves