Google инвестирует 550 миллионов долларов в JD.com, и беспилотная доставка входит в сообщество!

Сегодня JD.com начала первую в мире нормализованную операцию распределения по полному сценарию в районе Хайдянь в Пекине.Начиная с логистического центра станции JD.com Shangdi, роботы-дистрибьюторы JD.com выдали первую партию из 618 заказов на распространение. То есть в этом году 618, мелкие партнеры Пекинского сообщества Шанди, могут быть первыми, кто получит почту, доставленную беспилотными транспортными средствами JD.

Быть

Так называемая нормализованная работа всей сцены означает, что робот-распространитель JD.com вышел за пределы полузакрытой сцены кампуса и может работать на всей сцене. На этот раз работа JD.com не только охватывает различные сценарии приложений, такие как распределение по сообществам, распределение по паркам и курьерская связь, но также исследует новый режим работы по расписанию с помощью многомодельного и многолинейного циклического распределения интеллектуальных распределительных станций для Обеспечить крупномасштабное применение и модернизацию распределительных роботов.Была опробована широкая компоновка.

На станции доставки Jingdong Shangdi в районе Хайдянь в Пекине более 20 роботов-доставщиков Jingdong ждут отправки заказов. По мере выдачи заказа диспетчерской платформой первая партия из 3 роботов-доставщиков JD.com, несущих 618 заказов, была отправлена ​​одна за другой и автоматически устремилась к месту доставки заказа.

AI Frontline отслеживает весь процесс от робота-доставщика до получения получателем:

Беспилотные автомобили JD.com доставляют

Прибыть в назначенное место, получатель заберет посылку

Когда товар прибудет в пункт назначения, фоновая система отправит пользователю информацию о получении товара, и пользователь может свободно выбрать три способа получения товара, включая распознавание лиц, ввод кода получения и нажатие на мобильное приложение. ссылку, что очень удобно.

Сообщается, что роботы-распределители JD.com, участвующие в операции, одновременно оснащены до 30 ящиков для выдачи, что максимизирует эффективность распределения, а максимальная скорость движения 15 километров в час также значительно расширяет объем услуг. раздаточные роботы.

В процессе наблюдения за беспилотным транспортным средством доставки JD.com фронтлайн AI обнаружил, что транспортное средство может останавливаться в пункте доставки автономно в процессе доставки.Радар + датчик проводит 360-градусный мониторинг окружающей среды, автоматически избегая дорожных препятствий и проезжающих транспортных средств и пешеходов, а также точно определяет сигналы светофора и принимает соответствующие решения.

Если раньше сотрудникам службы доставки приходилось часто перемещаться между пунктом выдачи и зоной обслуживания для завершения пополнения заказа, то теперь, с помощью робота-доставщика, сотруднику службы доставки нужно нести ответственность только за окончательную доставку заказа в пункт выдачи. зона доставки под их юрисдикцией, а робот-доставщик непрерывно перевозит товары со станции доставки.Пусть перед персоналом доставки робот и персонал доставки формируют наилучший «CP» для доставки последней мили.

Чтобы способствовать популяризации и продвижению умной логистики, JD.com развернула применение проектов распределительных роботов в десятках городов, включая Пекин, Шанхай, Тяньцзинь, Гуанчжоу, Гуйян, Ухань и Сиань.

Однако техническое решение беспилотного автомобиля, возможно, не достигло идеального уровня.На этот раз в демонстрации беспилотного автомобиля, поставленного JD.com, был небольшой эпизод. Старик на велосипеде встретил робота JD лоб в лоб на углу улицы. К счастью, беспилотный автомобиль JD.com ехал с меньшей скоростью и вовремя остановился, когда нашел цель.Две машины не столкнулись, и это была ложная тревога. Передовой ИИ догадался, что это может быть вызвано слишком малой дистанцией распознавания, и чувствительность распознавания беспилотных транспортных средств необходимо улучшить.

Мечта JD о беспилотной логистике витала в воздухе уже давно. В 2016 году Лю Цяндун сделал смелое заявление на церемонии запуска JD.com 618, заявив, что он расширит охват доставки дронами JD.com с 230 000 деревень до 420 000 деревень в течение одного года и будет использовать дроны для решения последней проблемы в сельской местности. Проблема одного километра, через 10 лет все поставки будут осуществляться беспилотными курьерскими автомобилями.

Сказав это, JD.com начал воплощать в жизнь идею использования беспилотных автомобилей и беспилотных летательных аппаратов для решения логистических задач. Текущий план JD.com по беспилотным и беспотоковым технологиям полностью отвечает за X-подразделение JD.com, а Сяо Цзюнь, вице-президент JD.com, является президентом X-подразделения.

В октябре 2016 года первый в Китае беспилотный автомобиль доставки, разработанный JD.com, прошел дорожные испытания и вступил в стадию опытной эксплуатации. В то время капитан беспилотника выглядел так:

После этого доставка беспилотных автомобилей JD.com последовательно менялась, и большинство операционных пилотных сценариев для тестирования проходят в полузакрытых кампусах.

В коммерческих сценариях сценарии применения беспилотных грузовиков кажутся более понятными. В 2017 году беспилотный грузовой автомобиль JD.com провел дорожные испытания:

На церемонии запуска 618 в этом году JD.com представил новейший на тот момент беспилотный тяжелый грузовик L4, и фронтлайн AI сообщил об этом беспилотном грузовике того времени:Только что было представлено все технологическое оружие JD.com с искусственным интеллектом, и все они будут открыты для публики!

Этот беспилотный тяжелый грузовик уровня L4 от JD.com прошел 2400-часовой супер-тест умного вождения в Соединенных Штатах. Сяо Цзюнь сказал, что в будущем JD.com создаст в Китае автономную сеть логистики большегрузных грузовиков уровня L4. Ожидается, что развертывание коммерческих пробных операций в Китае будет завершено в 2020 году. беспилотные грузовики сосредоточатся на интеллектуальном вождении по автомагистралям, НИОКР и продвижении.

До недавнего времени, 11 июня, JD.com подписала соглашение о сотрудничестве с Зоной экономического развития Чанши, и штаб-квартира JD.com по беспилотным автомобилям официально обосновалась в Чанше. Штаб-квартира в Чанша будет проводить исследования и разработки, испытания, обучение персонала и управление центром обработки данных интеллектуальных беспилотных транспортных средств.На более позднем этапе будет также построена интеллектуальная производственная база для производства интеллектуальных роботов, интеллектуального оборудования и интеллектуальных транспортных средств, а также внедрение добывающих и перерабатывающих отраслей.

На данный момент беспилотные автомобили JD вступили в эру массового производства.

Хотя беспилотная логистика JD продвигается по плану, как и все проекты беспилотных транспортных средств, беспилотная логистика JD, включая беспилотные транспортные средства доставки и грузовые беспилотные автомобили, дроны и т. д., полна проблем в процессе интеграции в логистическую сеть. , политика, безопасность и другие аспекты должны быть решены.

С технической точки зрения текущие технические трудности беспилотных транспортных средств в основном связаны с проблемами датчиков, позиционирования, обхода препятствий, идентификации, контроля, планирования и принятия решений.

Появление беспилотных автомобилей во многом зависит от развития сенсоров. Сейчас сенсорные технологии развиваются семимильными шагами, сенсоры, в том числе лидар (обход препятствий), радар миллиметрового диапазона (обнаружение), GPS (позиционирование), одометр (позиционирование), гироскоп (позиционирование), система технического зрения (обнаружение, уклонение от препятствий) , цифровые радиостанции (мониторинг) и т. д. могут помочь беспилотным автомобилям воспринимать окружающую среду, обнаруживать препятствия, причем погрешность может достигать миллиметрового уровня.

Не только JD.com, но и почти все логистические компании вышли на рынок беспилотной логистики, Suning, Cainiao и другие компании с большими потребностями в логистике запустили свои собственные беспилотные продукты. Например, в 2017 году опубликованное в Интернете видео о дорожных испытаниях беспилотного автомобиля Cainiao показало, что беспилотный автомобиль Cainiao реализовал интеллектуальное планирование маршрутов доставки, состыковался с TMS (системой управления транспортировкой), спланировал оптимальный путь доставки и доставил посылки в назначенные места своевременным и эффективным образом. В то же время он имеет динамическое распознавание и своевременное избегание. Используя параллельную схему SLAM лазера и зрения, он может распознавать различные объекты, такие как пешеходы и транспортные средства в окружающей среде, на основе глубокого обучения и использовать адаптивный алгоритм фильтрации частиц для точного прогнозирования траектории динамических объектов.

Роботы-доставщики JD.com также находятся в опытной эксплуатации в кампусах, представленных колледжами и университетами.Хотя операционная среда относительно проста, все еще есть проблемы, такие как непригодность для доставки ценностей и нестандартных предметов.Например,оптимальный путь планирование, если вы столкнетесь с пробками, тот, у которого самое короткое физическое расстояние, может быть самым медленным во времени, и его необходимо динамически корректировать в соответствии с реальной ситуацией, что повлияет на эффективность доставки.

11 апреля Министерство промышленности и информационных технологий, Министерство общественной безопасности и Министерство транспорта Китайской Народной Республики выпустили уведомление о «Спецификациях управления дорожными испытаниями интеллектуальных подключенных транспортных средств (испытания)», в котором официально выдано уведомление всем ICV (автономным транспортным средствам) по всей стране. ) Легальность теста проштампована, а управление более стандартизировано, но в то же время на дорожные испытания автономных транспортных средств, водителей и др. аспекты.

Тем не менее, если взять Пекин в качестве примера, хотя, согласно реакции компаний, связанных с автономным вождением, дорожные испытания технически несложны, но в Пекине очень мало дорог, которые позволяют ICV проводить публичные испытания.Структура слишком проста, и дорожные условия относительно просты.Собранные данные и информация ограничены, что не очень полезно для дальнейшего совершенствования технологии интеллектуального вождения.Сомнительно, что значение рекламы больше, чем значение реальных испытаний. Ссылка на ссылку:Выпущен первый национальный стандарт для дорожных испытаний автономного вождения: тестирование водителей стало занятием с высоким риском

Безопасность беспилотных транспортных средств всегда была самой интересной темой, а также самой большой проблемой для коммерциализации и крупномасштабного применения. Новости о смертельных случаях или травмах, вызванных беспилотными транспортными средствами, без исключения вызовут бурю негодования, например, о столкновении первого беспилотного автобуса с грузовиком в США 8 ноября 2017 г. за рулем Дело о травме пассажира, Tesla Model 3 перевернулась в потоке 12 января 2018 г. Пожарная машина Tesla Model S на шоссе 22 января 2018 г., Uber 18 марта 2018 г. Смерть прохожего на дороге общего пользования, вызванная автономным транспортным средством .... Хотя окончательные результаты расследования некоторых из этих аварий показывают, что вина не в беспилотном автомобиле, до тех пор, пока есть подобные новости, такие как авария с беспилотным автомобилем Uber, вызванная тем, что система игнорировала пешеходов, сомнения общественности относительно безопасность беспилотных автомобилей не развеется.

Короче говоря, по мнению профессионалов, беспилотным транспортным средствам потребуется некоторое время, чтобы приземлиться в очень сложной среде, и даже большие беспилотные грузовики, движущиеся по дорогам с относительно простыми условиями, вызовут проблемы с безопасностью из-за высокой скорости и других причин. проблема. Поэтому беспилотные автомобили JD не исключение.

Однако, если JD.com сможет совершить прорыв в этих сомнительных местах, все будут этому рады, ведь кому не нравятся маленькие сюрпризы, которые симпатичный робот доставляет нам в нашу скучную жизнь?