“【2021世界智能网联汽车大会】京东集团孔旗：自动驾驶在末端配送的革新与实践”

9月25日至28日，2021年世界ICV大赛在北京举行。 本届大会围绕产业重建、融合应用、共生三个章节展开，设有开幕式、主论坛和7个主题峰会、6个特色专题会场和2个闭门会议，设有图灵奖国际专家1人、国内外院士7人、近150人的国际国内ICV和ICC 以下是京东集团副总裁、自动驾驶首席科学家孔旗的演讲实录，以供参考。

京东集团副总裁、自动驾驶首席科学家孔旗

语音副本:

你好。 我很荣幸今天有机会和大家分享。 正如魏先生总是说的，demo不代表自动驾驶产业的落地和服务提供能力。 站在京东的立场上要做的事情是，结合技术和场景，将自动驾驶的技术应用于物流产业。 让我们先看录像。

这是我们在常数落地的无人配送车，新闻化、智能化、从底层往上的设计，总结出了真正不需要人的车辆应该怎么设计，包括车端、路边、云端应该扩大规模运营，很多 这辆车实现的功能是，在网站上装货后，快递可以通过车辆送到客户楼下，客户输了之后可以领取行李。 这辆车的速度比robotaxi低，比轿车低，和三轮车差不多，在开放道路上的运营体系，这样就可以实现完全的无人化。

的核心几个点是，在自动驾驶快速发展的路径中，场景可以结合自动驾驶技术、技术和产业的结合，带动产业规模化和产品化，车辆应该如何设计，软硬件应该一体如何设计，量有增无减 例如，在自动化的运输系统中，快递小哥越来越多的时间呆在小区里，越来越多的时间呆在车站里，不需要在路上来回走动。 这样，产业结构整体和人力性能的优化就会带动产业结构的提高。

这个基础需要较好的自动驾驶技术和硬件设计，这两者结合起来可以带动整个产业链的提高。 京东的自动驾驶大家接触的都不是载人事件。 我们是去年开始的。 年有了比较大的重构，用l4的所谓轿车自动驾驶技术重构了整体技术。 之后，在年上半年的武汉疫情期间，开始应用。 到目前为止，我们已经投入到大规模物流的配送过程中。

几个主要场景，我们看到现在落地比较快的几个场景，一个是厂区物流，是工业体系中的自动化运输体系，这诉求很大。 第二个是校园。 校园里包括校园里的东西。 从技术体系来说，既是可以做机器人的想法，也是自动驾驶的想法，哪一个都可以做。 另外，开放道路的上面末端配送、开放道路的上面机动车道和非机动车道的运行，整个技术体系可以在相同的技术体系中在几个场景下落地。

这是车的边缘。 我从一开始就觉得车比较重要。 自动驾驶刚开始的时候被强调车比较重要。 通过长期的运营，在较大的温差范围内，在晴天特别是夕阳的时候看信号会有问题。 没有v2x的情况。 阴天或雨天有时会是大雨天或大雾天。 有沙尘，也有杂乱的城市道路。 这是车端单体的智能，这是基础。

今后，公路合作至关重要，随着运营规模的扩大，除了武汉单独线路的运营外，还将在定数、天津、亦庄的运营过程中，在大规模运营时，提高人力投入一个百分点或0.5个百分点的运营比例 在十字路口的时候，因为长了一点绿带，所以照相机直接看红绿灯会有问题，会经常发生无法识别的问题。 前面有辆车在等着的时候，有一辆大卡车在等着，不知道这辆车是在等红绿灯还是停车，有时会停在路边。 这个时候，车会做出相当不同的动作。 如果是大规模运营，你会发现和这些case很像。 我知道硅谷的企业非常投入精力。 特别是美国的企业正在进行这个事件，在人类建设中，在v2x直接大规模的情况下，运营价格低，可以增加数量。 这是我们在比较大的运营体系中发现的v2x建设。

在云端，我知道运营以来很多车都在路上走。 没有人的情况下，应该保障的体系是什么样的？ 有一些重要的云的东西。 一个是高精地图的云，路上行驶的配送车是执行器，它也是数据收集的机构。 数据返回后进行地图的更新。 例如，如果发现某个链接，今天施工。 一周后，第二天可能会生成地图

在模拟平台时，模拟比较清晰。 车辆越多，积累的数据就越多。 现在基本上30分钟就能跑完一年积累的所有路况，可以快速迭代。

安排监控平台。 我知道有时候出货、量产时，集装箱门并不是100%能打开的。 客人实在拿不出商品的时候非常着急。 有云端支持车端和云端业务、自动驾驶和相关数据交互的云端支持体系和平台，通过技术和云端服务平台，用户和原始体验可以在大致相同的情况下采用。 即使在晚上，在接受配送的时间变长、体验变好的情况下，也将保障整个人系的运行、人、车辆、云和路边设备的运输效率的提高。

这是我们想分享的一点。 末端配送期间，物流配送期间，京东配送的订单经常会送到园区，送到办公楼下面。 有一次，小区里的货物不仅收京东的货物，有一次还有七鲜超市的货物，亦庄的时候有七鲜，其他商超的货物也送到小区里。 由于小区里变成了一个细胞单元，我们在为城市公共网络提供互联网的情况下形成多样化的配送体系。 这在业务层面上不断发展。

二是技术和研发，随着体系的迭代。 三是产品化的过程。 现在我们发现我们想制造的车辆真的没有达到在l4级别失去保安人员后可以批量生产供应链的成熟度，所以我们现在也在努力做这些事件。 我发现，目前许多创业企业都在进行正向自动驾驶无需保安人员的车辆设计，特别是近半年来，大oem非常积极地与我们进行正向设计。 很多电子电气设计会有一点大的变化。 特别是在实际拆除安全员的位置后，在上面的空之间应该如何设计，以及电子电气的设计方法。

最后是规模化的应用。 我们怎么看待这个过程？ 最初的时候是年上半年武汉疫情爆发的时候关闭了城市。 技术人员不能进入。 车被运输后，之前在亦庄进行了测试。 运输后，你会发现我们可以自己操作这辆车。 当时的车还被一个网站送到旁边的小区和医院。 串行路线是一条路线，但一条路线是明确的路线。 也有很多问题问是否是有明确性的途径，但我认为有明确性的途径是指是否需要特色化的调试、是否需要技术人员现场调试的区别点。 关键是是否有远程部署和泛化能力。 这是比较重要的事情。

通过武汉，这次我们意识到不需要技术人员，北京完全相同的代码和参数可以在武汉完全远离安全人员进行任务时，我们感到一条线路的业务APP沟通了。 这是广州，之后在广州又有远程部署的过程。 比较简单，整个过程基本上都是傻逼，我们可以在闭环里做这个案子。 我们真正进入产业，可以直接让快递员告诉他们痛点是什么，他们想怎么用，他们想处理痛点问题是什么。 这样硬件和软件对产品的迭代速度就非常快。 ( vcr )这是广州荔湾区，道路情况还是多而杂，对感知和通行能力要求很高。

之后，在发现通过武汉的单一运输路线后，获得了这样的泛化能力后，更重要的是道路网的建设。 道路网上不仅有三个点，道路网上也有很多点，根据道路网上的点是如何连接的，从而形成运力互联网。 在当时的情况下，道路开放还是个问题，但现在看起来顺义、亦庄都开放了，我们也在积极布局。 当时，在常数较小的城市中，我们覆盖了城市的所有主要网络，以京东物流的流量为初始流量通过互联网。 通过这个互联网上点到点的运力，可以实现自动化设备的运力。 在当时进行的事件中，除了通过自动化的运输力之外，还有人和车应该如何合作的问题。 人力以人为本的运力体系转变为以车为本的运力体系，如何填充在评价方法和人无法完成自动化运力的地方是关键。 这用常数做了比较重要的事件。

另外就像学校校园一样，这也是以前就安排好的学校校园场景，但为什么会提到学校校园的场景呢？ 学校是个小社会，学校里不仅有快递包裹的网站送到宿舍楼下，还有教育超市的投诉，人与人之间货物运输的投诉等，还有很多其他的投诉。 有了这样的事件之后，我们发现我们应该做的事件可能是更复用的网络。 北京首先取得了牌照，然后在北京的许多地区开始了大规模的应用。 这包括与多个物流的复合互联网。

在这个过程中，像车辆的正向设计和整体运营体系一样，是一个必须要做重要工作的事件，这个事件就是我们能够真正落地。 谢谢你。

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