作為我們日常生活中不可或缺的一部分，交通目前正在經歷結構性變革——走向數字化和低碳化。新冠肺炎疫情加速了這種轉變，每個人都在採用新的行為準則。雖然保持社會距離的要求和出行限制意味著大多數人的流動性大大減小，但其他運輸部門正在經歷巨大的發展。對於包裹遞送部門來說，全球分發的物品數量增加了 17.5%，並在 2020 年達到近 250 億件的新高。

同時，隨著虛擬現實和元宇宙概念繼續告訴人們未來可能足不出戶就能做一些事，電子商務和網上購物持續快速增長。自疫情開始，直到 2020 年底，銷售額又增長了 27.6%，佔全球零售市場總額的 18%。

在城市中，最後一公里配送（LMD，Last Mile Delivery）處於包裹配送價值鏈的一個核心環節，是一件物品旅程的終端，經由運輸樞紐到最終目的地。這是配送過程中最勞動密集的階段，分散的客戶分佈和高頻率的請求意味著它在整個物流鏈中佔了很高的成本比例。特色購物節是這種城市配送方式快速發展的主要動力，如中國的 “雙 11”，西方國家的“黑色星期五” 和“網購星期一”，在這些時間段內，包裹數量急劇增加。

最後一公里配送面臨的挑戰遠遠超出了建立有效和高效的分揀系統。常年存在的城市問題，如交通擁堵和碳排放，以及隨意停車和越來越多的送貨車輛，正在成為城市交通系統中前所未有的破壞性問題，當然，這同樣影響了最後一公里配送。這也是一項嚴重依賴勞動力的活動，其勞動力需求隨業務高峰和低潮的變化而浮動。

在這方面，自動駕駛汽車可以是一種解決方案。它們的車載技術，如智慧駕駛和電動動力系統，意味著交通擁堵和碳排放可以大大減少。自動駕駛汽車也可作為人工送貨的補充，使服務多樣化，並在高峰時間和夜間填補勞動力不足。

圖源 Statista｜2015 年至 2020 年全球分發的包裹數量，按地區劃分（單位：百萬件）

歐洲、中國和美國是推動汽車電動化趨勢的地區，這三個地區 2020 年電動汽車（EV，Electric Vehicle）在新銷售中的滲透率分別為 10%、5.7% 和 2%。在自動最後一公里配送領域，美國發展較早，其市場上有像 Starship Technologies 和 Nuro 這樣的主要參與者。在中國，這不僅在物流園區、私人社群和大學校園進行了試驗，而且在北京和深圳等大城市的公路也進行了試驗。其他城市，如廣州，正在採取措施試行這一新的解決方案。

ALMDV（Autonomous Last Mile Delivery Vehicle，自動最後一公里配送車輛）具有一些特性，使其成為尖端智慧駕駛技術的優秀測試平臺。與自動駕駛的汽車相比，ALMDV 更小，通常具有相對較低的速度限制，從而降低了事故風險。由於車上無人，該演算法通常側重於保護公共道路上的行人，避免了在緊急情況下優先考慮乘客或行人的困境。除了車輛本身的技術架構（如感測、定位和操作之外），它還提供了一個很好的機會來應用和演示車聯網的概念（V2X，Vechile-to-Everything）。作為第四次工業革命的主要技術成果之一，它規定了智慧車輛如何與交通燈等道路基礎設施（包括雲作業系統）進行通訊。

毫無疑問，在需求端也存在挑戰。在當今時代，消費者希望立即交貨或在同一天交貨。配送速度佔客戶整體購買決策的 52%，這是比免運費或打折商品（38%）最重要的考慮因素。由於社會採取保持社會距離的政策，更多的包裹被髮送到貨運樞紐，如包裹櫃，然後由客戶自行取件；自動駕駛汽車配送將能夠在可預測的時間視窗內將多個包裹直接送貨上門，最大限度地減少人與人之間的接觸。

智慧駕駛在小型靈活裝置上的應用創造了許多需要創新解決方案的情況。例如，ALMDV 是如何上樓把貨物送到家裡的。一個想法是在入口處安裝另一個自動裝置，這個裝置和管家機器人一樣，可以進入大樓的電梯，接受來自 ALMDV 的包裹並繼續運輸。通過 ALMDVS 可以孵化出一種新的零售模式：它不僅可以用於從附近的商店運送商品，還可以用於遠端展示和銷售裝置；在社群、學校和旅遊區，它是一家 “移動商店”。

為了在日常生活中應用 ALMDV，第一步應該是建立一個管理系統。自動駕駛儀可按不同方式分類：載人或貨運；在公共道路或封閉公園內行駛；高速或低速，等等。但是，ALMDV 中應該應用哪種型別的規則？它是汽車、非機動車、個人配送裝置，還是機器人？這個問題的答案最終會決定 ALMDV 可以在哪個車道上行駛。在道路上，它可以開得更快，與其他車輛共用道路，而不是與行人共用道路。在路面及其他道路上，一般都有較低的車速限制，但很可能發生意外。有關各方目前正在討論如何定義 ALMDVS，預計將為它們單獨建立分類。

汽車和運輸領域面臨著去碳化和數字化計劃的轉折點。智慧駕駛技術提供了新的商業模式、使用者場景和生活方式。該行業將受益於跨部門合作，如決策者和企業之間的合作。必須通過靈活的政策和法規，創造創新和技術突破的有利環境。看到不同地區 ALMDV 實驗專案的出現，開拓者與後續參與者的經驗交流以及加強多方利益有關者的討論令人欣喜。智慧駕駛的大規模應用就在眼前——讓我們把它和社會引領至下一個發展階段。