今年以来，不少电商巨头、快递公司纷纷加入无人机物流市场。
4月18日，菜鸟专为终端配送打造的自动驾驶汽车在杭州进行首次公开??道路测试。
6月16日，苏宁无人车“卧龙一号”首次落地北京，完成首次上岗测试。
6月18日正式开始正常运营。
6月18日，北京，首批三台京东配送机器人陆续发出订单，自动前往订单配送目的地。
继去年在中国人民大学推出全球首个定时配送机器人作业后，今年，京东配送机器人继续探索新场景，在北京市海淀区推出全球首个全场景定时配送作业。
继国内三大电商平台之后，包括腾讯、美团在内的多家互联网巨头也加入到这场无人配送的“大战”中。
01无人机配送为何能率先实现自动驾驶？诚然，无数人都在期待L4或L5级别自动驾驶汽车的到来，但这一切还需要等待。
今年的Uber自动驾驶死亡案例给所有自动驾驶制造商上了一课。
厂商对技术的依赖和普通人对技术的恐惧都指向了同一个问题：当自动驾驶进入出行领域时，如果驾驶员、乘客、行人的安全无法得到保证，自动驾驶汽车注定无法真正可用。
当人参与进来时，自动驾驶不再只是技术能否实现的问题。
从法律体系到伦理道德层面，自动驾驶将面临的争议远比想象的多。
自动驾驶争议中的矛盾是显而易见的。
我们需要可以载人的“自动驾驶汽车”，技术在进步，但到达“应许之地”仍然需要高额、长期的投资。
因此，对于求生存的自动驾驶行业来说，现阶段最紧迫的问题就变成了，在真正的自动驾驶汽车出现之前，尽快在特定场景下落地无疑是最正确的选择，因为这些特定场景中只有一个步骤。
只有一步成熟，才能最终实现自动驾驶的普及场景，而无人配送无疑是最佳选择。
02 无人配送时代：任重而道远据GAI产业研究院（GGAI）监测数据显示，目前国内有超过70家初创公司部署无人配送车，包括室内和室外场景。
未来三年，随着各大电商、快递物流、外卖、餐饮等垂直场景开始投资无人配送车，随着需求的快速增长，越来越多的企业将“进来”。
从企业构成来看，相比乘用车和大型商用车无人驾驶行业，无人配送车市场更为复杂。
包括传统的室内配送机器人企业、瞄准SLAM技术的机器人企业、无人驾驶企业都在争夺市场份额。
它被许多公司视为无人驾驶技术商业化的先驱。
以电商快递场景为例，2018年，我国快递包裹数量突破1亿件。
在网购扩张的背景下，中国快递量已达到日本的10倍，占全球一半。
据中国国家邮政局统计，全国投递包裹数量为6000万件，比上年（1亿件）增长28%。
中国国家邮政局预计，2019年小包裹数量将进一步增长20%，达到1亿件。
但无人配送车的大规模量产也受到自身成本的制约。
无人驾驶汽车的主要成本体现在传感器、软件算法技术和电池的成本上。
尤其是在无人配送车尚未量产的情况下，各家公司的成本差异很大。
根据适配场景（室内、室外）和传感器数量，尤其是激光雷达的数量，总体成本在10万到30万之间。
这还不包括庞大的后端远程监控系统的建设成本和后续维护成本。
此外，无人配送车的大规模推广还面临着相当大的困难。
1.政策准入：目前国内尚无相关自动送货车（低速自动驾驶）的道路测试规范。
同时，还没有类似无人驾驶汽车的责任认定的相关信息，包括保险、事故责任认定、评估和监管机构等。
2.场景复杂性：在开放道路上，无人配送车面临与无人驾驶相同的情况汽车，例如不规则道路、通行权问题以及开放道路与公园、办公楼和住宅之间连接入口的复杂性。
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此外，进入写字楼后，无人配送车与电梯之间的交互限制、楼层的通道结构、具体配送地址的定位导航等都是需要解决的问题。
可见，无论自动驾驶汽车处于哪个阶段，场景始终是一个切入点，因为只有明确了场景，才能知道未来如何发展，而场景的构建或完善过程必须由企业共同完成，不能单独依赖某一个厂家或生产厂家。
一旦由某个单位完成，按照目前的发展，未来自动驾驶进入L4、L5阶段也不会太远。