2019 年，中国快递业递送的包裹数量超过 600 亿件，粗略计算全国近 300 万的快递员们每天要送出 1.6 亿件包裹。

在这 1.6 亿件包裹中，超过半数的包裹来自于阿里巴巴旗下的淘宝和天猫。

据预测，在不久的将来，中国每天将产生 10 亿个配送订单。

这些巨量的配送需求的增长，既来自于淘宝、天猫等既有的电商，也来自于快速增长的即时配送业务，比如盒马、饿了么等平台。

那怎么消化这些巨量的订单呢？

在 9 月 17 日阿里云云栖大会上，阿里达摩院院长张建锋（花名「行癫」）宣布了一个重磅消息。

在天猫、菜鸟、蚂蚁、飞猪和盒马等之后，「阿里动物园」又引进一位新成员——小蛮驴。

这是一款针对最后 3 公里的末端物流配送场景的智能机器人，这也意味着达摩院正式进军机器人赛道。

小蛮驴背后，是阿里巴巴涉足自动驾驶 5 年来的中台技术积累和产品化思考，其中阿里巴巴达摩院自动驾驶实验室扮演了至关重要的角色。

1、小蛮驴横空出世

在今年的云栖大会上，达摩院推出智能机器人平台，基于这个平台可以开发包括轮式、双足、履带等不同类型，以及针对救火救灾、防疫消杀、安防等不同场景的系列机器人产品。

小蛮驴物流机器人就是这一平台下的首款轮式机器人。

在产品形态上，小蛮驴外观类似市面上的无人配送小车。

这次发布的小蛮驴，是阿里自动驾驶研发业务归入达摩院自动驾驶实验室后推出的一款全新产品，无论在技术、产品，还是商业落地的规划，小蛮驴都已趋近成熟。

先来看看小蛮驴的基本面：

小蛮驴采用银、灰、黑为主色调，车身线条圆润，两侧采用电动双开推拉门，更有科技感。

车厢的格口的数量和大小规格支持定制，在满载时，一台小蛮驴可装下50 件常规尺寸包裹。

若按每日送货 10 趟计算，小蛮驴一天的最大运力为 500 单。

作为一款纯电无人配送车，小蛮驴采用的是抽拉式电池，支持换电，满电状态下可行驶 102 公里。其行驶的最高时速在 20 公里/小时以内，属于低速配送小车的范畴。

从官网信息来看，其在耐温和防水能力上做了针对性的设计。简单来说，这款车能「吃苦耐劳，不惧雨雪」。

2、小蛮驴：一切为了低成本、可量产

除了硬件基础配置，小蛮驴最重要的看点肯定是自动驾驶能力。

作为一款集成 L4 级自动驾驶技术的机器人，小蛮驴的车顶一前一后配备了 2 枚激光雷达，是达摩院自动驾驶实验室与供应商进行深度定制。

这两枚激光雷达是达摩院深度定制的，能优先控制整车成本。

车上还有多枚摄像头组成环视系统，以及毫米波雷达以及惯性导航等配置。

感知系统背后，是达摩院自动驾驶实验室的中台技术支撑：

今年 8 月，达摩院曾经发布对低线束激光雷达进行高线束模拟的感知技术，可将低线雷达的线束量提升至 3 倍以上。

此外，达摩院还自研了车载摄像头 ISP 处理器，其上集成了 3D 降噪和图像增强算法，据称能让摄像头识别能力提升10% 以上，可以让摄像头在夜间看得更清楚。

多传感器融合是小蛮驴的「眼睛」，而要驱动这些「眼睛」各司其职，让车上的无人驾驶系统运行起来，离不开充当「大脑」的计算平台。

过去，自动驾驶的开发都是使用工控机，但工控机在功耗、成本和稳定性上都有欠缺。

这次，达摩院自动驾驶实验室还推出了自研的定制化嵌入式计算平台。

这是一个 GPU+FPGA 的异构计算平台，根据官方的数据，其相比工控机，功耗降低了 72%，成本降低了 50%，体积减少了 62%。

不难发现，无论是传感器还是计算单元的选择上，达摩院都采用了「软硬一体、协同优化」的策略对小蛮驴进行大尺度的成本控制和性能压榨，其最终目的就是为了规模量产和部署。

瞄准产品化，是小蛮驴在落地应用「小目标」上的跨越。

3、阿里自动驾驶系统的核心：AutoDrive 中台进化

阿里达摩院的自动驾驶软件研发，采用的是「小前台、大中台」的策略。

「小前台」就是感知、定位、决策、控制这类算法模块，这些模块是一个成熟自动驾驶系统的必备部分。

「大中台」则是指阿里团队自主打造的自学习平台AutoDrive，这个平台由自动调参模块、网络结构搜索模块、主动学习模块、框架和基础集群平台组成，可以大大提升自动驾驶技术研发迭代的速度。

这里怎么理解自动化、自学习呢？

我们知道，当前自动驾驶算法研发过程中，存在大量人工参与的环节，例如数据标注等预处理、感知模块的神经网络结构/超参数、定位模块中的融合参数、决策模块中的规则及参数等等。

这些环节需要让算法研发人员需要花大量的时间去调参，过程中质量差、效率低，很大程度上限制了算法研发的进度。

而 AutoDrive 平台基于海量自动驾驶数据，用搜索/优化的方式去自动化地学习更优的网络结构/参数/数据预处理等等，从而实现计算替代人工。

阿里的海量数据主要来源于自动驾驶试运营场景车辆和数据采集车辆，还有通过仿真系统生成的数据等等。

目前，这些数据都被搬到了阿里云上，归集在自动驾驶云平台上，随时可以为 AutoDrive 平台所调用。

AutoDrive 这一技术中台也在持续进化。

此次云栖大会上，阿里达摩院自动驾驶实验室负责人王刚发布了第二代 AutoDrive 平台。

相较于第一代平台聚焦软件，二代平台引入了硬件部分，其目的就是为了实现「软硬件协同优化」。

自动驾驶算法最终要部署到车端的嵌入式计算平台上。

平台不同，硬件不同，选用的芯片也不一样，要实现高效运算，算法的网络结构需要「因地制宜」。

AutoDrive 2.0 就是在算法优化时将硬件考虑进来，针对不同的硬件来进行相应的调整，做到软硬一体的联合优化。

王刚透露，通过 AutoDrive 2.0 软硬一体调优后，其系统的计算耗时可减少一倍，整个精度的损失控制在 1% 以内。

这对于自动驾驶的产品化落地是有力的保障。

最后，再优秀的自动驾驶系统也难免会遇到万一，所以冗余系统是必备。

达摩院为小蛮驴配上了安全小脑系统以及远程操控系统，形成三保险：主系统失效，安全小脑补位，安全小脑再失效，则远程人工接管车辆。

4、从末端无人配送到无人物流体系

一切的技术，最终都是为需求服务。

阿里达摩院打造小蛮驴，目的就是为了满足社会对于末端物流的需求。

淘宝、天猫、饿了么、盒马等业务都离不开物流配送。阿里还有菜鸟网络这样的智慧物流平台和一众的物流企业合作伙伴。

所以，阿里要进行自动驾驶的商业落地，从物流行业切入是顺理成章的。

在阿里经济体之外，中国的末端配送市场更是汪洋大海。

「行癫」在发布小蛮驴时提到，不久的将来，中国每天将产生 10 亿个配送订单。这更是小蛮驴们的广阔天地。

现阶段，小蛮驴已经在真实场景中进行测试，阿里将在不久后在社区、学校以及办公园区对小蛮驴进行规模投放。

为此，阿里达摩院还为小蛮驴设计了一套运维管理体系，开发了「全自动上下班」功能，能指挥它们进行自动出库、自动入库、自主工作，而且是全天候的，从而减轻了配送员的的工作量。

从大阿里的体系来看，小蛮驴仅仅是一个全新的开始，因为最后 3 公里的末端配送场景仅仅是「大物流体系」下的小切面，干线物流、城市物流等待还更为庞大。

阿里也正在这样做，并已经确立了末端无人配送和公开道路物流两种业务形态双线并进的策略。

未来，阿里的自动驾驶系统也会移植到如卡车、货车等其他的车型平台上，应用场景将扩大至整个无人物流领域。

20 年前，阿里巴巴引领了电商时代，如今已是全球最大电商企业之一。

小蛮驴能不能成为阿里巴巴引领领无人化物流浪潮的新起点？这是达摩院自动驾驶实验室要直面的挑战。

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