无人驾驶最快的商业化落地应用是什么？
今年以来，参加了众多自动驾驶领域的论坛、峰会，嘉宾提及最多的，并不是被媒体、外界不明争相群众热议的人工智能未来，而是无人驾驶如何真正落地。
因为国内外的头部自动驾驶公司，已经融到了巨额的研发资金，国内头部的几家自动驾驶公司，开年都收获了过亿美金的新一轮融资，进行着资金层面的军备竞赛；
而伴随着软银以22.5亿美元投资通用旗下的无人车公司 cruise automation；waymo向fca（菲亚特克莱斯勒）采购62000辆厢式车，且与uber商谈无人车的运营。无人驾驶的竞争不仅被提上了一个新的难以企及的高度，同时也标志着这个星球上确实有人在考虑无人驾驶的商业化落地可能性了。
10亿英里路测门槛
这背后是源于一组数据的搅动：美国知名智库曾就无人车的应用前景发布了一份300页的研究报告，其中通过计算指出：达到1.09死亡人数/1亿英里的事故率，需要测试12.5年（365天40英里的时速无间断测量）；若要事故率精度达到95%左右，需要测试400年；无人车的性能超过人工驾驶性能的20%，需要测试500年。
为了让无人驾驶能超过或至少达到人类的驾驶能力，需要通过物理技术穷尽所有可能应用场景，来训练无人车，业内保守估计要跑10亿英里才能穷尽所有应用场景。
以上可以得出一个结论：实地路测10亿英里，才有资格谈无人驾驶商业化。这也是为什么代表着业内顶级实力的谷歌waymo和通用cruise，要将数十亿美金砸入无人驾驶，就是旨在积累够入门级路测里程数。
cruise和waymo的做法，宇内能望其项背者屈指不一定能数。那么对于其他无人驾驶公司、汽车oem，如何实现自己的无人驾驶落地梦？跟还是不跟？
天文路测里程背后，制约无人驾驶落地的根本原因，是技术成熟度和成本。理论上而言，配置上足够的传感器，计算平台，在一定的道路下是可以在短期内实现无人驾驶的，但这不是大规模商用的玩法，是科学家的玩法。
满足三要素：低成本、低风险、海量
在没有看到清晰的商业化可能性之前，只有极少数公司愿意冒险，并且有能力投入巨量资金堵上未来。
那么是否有一条其它的路可以低成本、低风险、海量的渐进式实现无人驾驶呢？限定园区、特种车辆、港口物流、共享汽车都只能或多或少满足其中几个条件，而不能都囊括。但有一个领域，确实具备这些条件，那就是外卖配送。
所谓的低成本，就是要无人车搭载的传感器配件价格要低，不能动辄数十万美金，全无量产可能。功能定位于外卖配送的无人小车，在传感器配件上可以做到相对较低的成本，用较低规格的激光雷达、摄像头等实现传统的无人车功能。在硬件配置上，为更多数量无人车的落地提供了可能。
而所谓的低风险，就是可以让无人车在现有使用环境下，将可能遇到的一些乘用车领域需要面对的corner case规避掉。
外卖配送车的行驶速度，在40km/h以下，是业内定义的低速无人驾驶。低速情况下，无人车对各种突发情况的应对，时间上更充裕，加之无人车重量轻、体积小，即使出现意外情况，对社会所造成的危害也极小。
有了以上两个条件，客观上就为无人车的海量投放提供了可能性，但此时还面临一个问题：什么场景下有数十万量甚至上百万辆车可供路测？
无人外卖配送车召唤神龙
前述落地技术和场景条件，或许对很多企业来说都是平等的，但机会也是不平等的。
“美团外卖目前覆盖的城市达3000个，每天接单数达到2000万单，有超过60万骑手提供配送服务。预计未来5年，美团外卖的日订单数将会达到1亿单，相应的骑手数量也会暴涨至300万。”美团无人配送部总经理，科学家夏华夏如是说。
如此巨大的骑手数量，以及订单数，客观上产生了无人配送车的需求，因为如果能在一定程度上减少骑手的数量，不仅可以提供更标准化的服务，同时也可以节省天文数字的运营管理费用。
而数十万甚至上百万台无人配送车的投入，可以在数月内就积累完成10亿英里的实测里程，从实际上加速特定场景下无人车的落地商用。
外卖车可以行驶在普通的道路上，相应的限制条件也少，同时因为有其他骑手的存在，可以随时响应实际使用过程中出现的问题。广阔的覆盖地域，也可以为无人车积累足够多的样本库，因此在各方面条件上，都有着巨大的优势。
有了这些人无人配送车，无人驾驶能力不仅可以得到迅速的迭代更新，同时也可以训练其它用途、场景下的无人车，形成一个完整的闭环。如此渐进式的发展过程，既避免了巨量资金的投入，同时也可以结合实际需求，卓有成效的完成无人驾驶技术的升级。
本周，高工智能汽车发布了一篇《无人配送“百车大战”》（点击阅读）的文章，对于眼下疯狂涌入的无人配送小车研发制造初创公司、电商外卖平台、物流公司等等的“红海局面”进行了报道。
3000城市、百万骑手、10亿英里，这就是史上最快无人驾驶商业化落地方案出炉的最佳注解。
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10亿英里路测门槛
这背后是源于一组数据的搅动：美国知名智库曾就无人车的应用前景发布了一份300页的研究报告，其中通过计算指出：达到1.09死亡人数/1亿英里的事故率，需要测试12.5年（365天40英里的时速无间断测量）；若要事故率精度达到95%左右，需要测试400年；无人车的性能超过人工驾驶性能的20%，需要测试500年。
为了让无人驾驶能超过或至少达到人类的驾驶能力，需要通过物理技术穷尽所有可能应用场景，来训练无人车，业内保守估计要跑10亿英里才能穷尽所有应用场景。
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那么是否有一条其它的路可以低成本、低风险、海量的渐进式实现无人驾驶呢？限定园区、特种车辆、港口物流、共享汽车都只能或多或少满足其中几个条件，而不能都囊括。但有一个领域，确实具备这些条件，那就是外卖配送。
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而所谓的低风险，就是可以让无人车在现有使用环境下，将可能遇到的一些乘用车领域需要面对的corner case规避掉。
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