采用智能导航和人脸识别技术的短途物流无人机

1 引 言

我国线上外卖市场的发展已经经历了探索期、 市场启动期、 高速发展期等阶段， 即将迎来下一个阶段———应用成熟期。 自 2016 年起，线上外卖市场进入了高速发展期，互联网餐饮外卖基本格局已经形成。 与此同时，网购文化的兴起导致在每一个物流站的终端都需要配置大量负责在最远端集散中心与快递柜间交通的配送员。 社会对于短途物流的需求正高速上涨。 2018 上半年，全国社会物流总额达到了 131.1 万亿元， 社会物流总费用为 6.1 万亿元。

短途物流的庞大体量及其在我国人民生活中占据的重要地位无法忽视，然而现阶段我国短途物流主要由人力承担，平均每平方公里土地上要配置数名快递员和外卖骑手， 造成了社会人力资源的巨大消耗。 本文提出的基于人工智能技术的短途物流无人机， 能够在一定程度上代替短途物流配送员参与物流运输，以更加低廉的成本完成短途物流作业，据此提高物流产业自动化、智能化程度，优化物流配送效率，解放被相关岗位束缚的大量劳动力。

2 短途物流现状

我国物流“最后一公里”，即“门到门”，按时按需送货上门的环节存在诸多问题。 作为保证城市正常运转的“动脉系统”，城市配送在近年电商强大的购买流量下，窘境显露无遗。 目前“最后一公里”仍然要依靠快递员的电动三轮车或双脚才能走 完，没有物流车辆通道保证物流通畅，大部分物流的货运车辆在城内受交通限制，还存在物流车辆无处停靠的难题;完全使用人力徒步运送则会导致效率极端低下，人力成本急剧上升。以通常快递为例，末端集散中心在完成快递整理后，需要派遣专门的快递员携带快件出发， 依次将其运送至每个相关的物流自提柜或直接与收件人交接。 同时，当前社会的快节奏生活导致更多的居民选择食用外卖餐饮以节约时间， 外送餐饮行业在迅速发展的同时也伴随了外卖骑手数量的急剧增长。 在进餐的高峰时期会有大量的外卖骑手进行餐饮运输， 然而每个骑手每次只能携带数份甚至单一一份外卖， 在高峰结束后又会进入闲置状态，非饭点时间几乎无工作量，这造成了严重的人力资源浪费。

图 1 传统物流“最后一公里”

同时， 物流企业对短途物流配送员的庞大需求量以及相关岗位的低准入门槛，导致了物流人员素质参差不齐，直接导致物流服务质量出现高低差。 由于部分物流人员的工作失误， 在外卖配送以及送货上门等物流人员与客户直接接触的场景经常会出现争执; 即便在物流人员不直接与服务对象接触的情况下， 主要由大量受教育水平较低的劳动者承担工作的末端物流配送职业，也经常会因人员主观原因出现损失，企业的相关制度仅能对此类现象起到抑制作用，而无从解决。

较早时期国内的物流配送模式为“门到门”配送服务，即配送人员直接与服务对象进行交接， 保证客户能够当面验证所接受的配送物完整无损伤。 这样的服务流程最大化地保障了物流服务对象的权益， 但因无法适应愈发庞大的物流流量而失去主流地位， 成为了为具有特殊需求的客户提供优质服务的辅助运输模式。 “自提柜”模式目前使用最广泛的物流配送方法，具有明显的高效率，极大地方便了客户对取货时间的要求。 但由于整个物流过程都与物流服务对象无关，物流接收人无法在物流进行时参与反馈， 这种模式无法保证服务对象对于物流服务的直接把控。 这也是“门到门”模式至今仍广泛应用的最主要原因。

3 智能无人机

基于当前社会我国物流现状， 本文提出将智能无人机配置进入短途物流及外送餐饮运输过程， 以期能够改善相关行业现状。 本产品基于已有的人工智能技术，采用智能导航确定配送无人机行进路线，保证其迅速、安全地到达目的地，并由已经较为成熟的人脸识别技术完成对服务对象的认证， 进行配送作业， 适用于各类短途物流场景。 相比于传统的物流模式，物流无人机泛用性更强，能够快速变更配送模式，具有更大的统筹空间，节约了物流企业管理成本。 且部署一台能够运行数月乃至数年无人机需要的成本仅需数千元， 后期维护成本相较于初期投入可忽略不计， 规模化运作后相关开销还将进一步缩小，而一名物流配送员仅每月薪资就需要数千元，加上培训成本，员工福利及工作必要的工具设备，在保证提供相同运力的情况下总开销早已超过无人机。 在这样的背景下，物流无人机的部署能够替代掉大量人工，有效降低运输成本。 同时，由于无人机不存在主观上误工的问题，短途物流服务的质量也将有所提升。

短途物流无人机可采用当今较为成熟的四翼无人机作为平台，配置相关模块。 其核心部件为负责保存运输物品的吊装货柜与人脸识别摄像头， 以及直接接入地理大数据网络的智能导航系统。 三大模块分别负责配送物品的保存、 运输与交接， 形成 Keep&Transport&Connect 的 KTC 体系， 为无人机提供独立完成物流作业的能力。

智能导航系统将承担物流无人机飞行的引导任务， 在复杂的城市地形中为无人机规划飞行路线， 保证物流无人机配送过程迅速、安全。 宏观上，物流无人机搭载的智能航行模块将根据导航网络提供的地图数据标注起始位置和目的地，计算出最优路径引导无人机行进， 并在物流运输过程中保持接受环境反馈， 根据相关干扰因素——如同一线路的无人机密度过高，物流配送目的地发生变动等情况——修正前进路线。在物流无人机飞行的直接过程中， 智能导航系统也将帮助物流无人机进行障碍物规避， 同时根据环境因素调整速度和高度等飞行参数，最大化无人机飞行过程的稳定性，保证物流运输过程中运输物品安然无恙，引导无人机安全到达目的地。 同时智能导航技术也将在物流无人机完成物流配送任务后为无人机提供返航路线，并引导其完成返航过程。 智能导航系统是物流无人机能够完成运输任务的基本保证。

人脸识别技术为物流无人机直接与服务对象进行交接提供保障，在物流配送的目标为接收者本人的情况下，物流无人机将使用人脸识别技术完成对服务对象的认证。 当物流无人机到达目标随身的移动设备所提供的定位信号源附近时，无人机搭载的摄像头将开启人脸识别程序， 对无人机附近环境中的人脸进行识别校对，当确认到服务对象时，无人机将缓慢靠近并解锁下一步行为的相关权限，完成与服务对象的交接。在未确认到服务对象所登记的人脸信息时， 物流无人机的货柜将保持锁死状态， 不会被持有相关管理权限的工作人员以外的人员开启。 借由人脸识别技术，物流无人机能够直接与人交互，符合了“门对门”配送流程及餐饮外卖等服务中直接与客户对接的需求。

4 应用场景

物流无人机在没有需要进行的任务时应在相应的服务站点待机;在接收到智能 APP 分配的物流任务后离开机柜执行配送程序，并在完成后返回就近或指定的无人机站点。

4.1 末端快递配送

末端快递集散中心整理好快件后， 快递人员将需要配送的包裹装进物流无人机的货柜，并在手机 APP 上输入快递目的地对应的自提柜，确认输入地址无误后下达物流程序开始的指令。 物流无人机在接到指令后从集散中心出发，根据智能导航系统提供的路线到达指定的快递自提柜，将包裹放入对应无人机专用的自提箱中，完成后返回物流集散中心进行维护。

图 2 场景一：末端快递配送

4.2 外卖配送

某外卖用户在 APP 上下达了一份外卖订单。 在商家接单后，APP 通知了就近的物流无人机站点，接收到订单信息的服务站按照订单上标注的预计订单完成时间放出物流无人机， 无人机在商家完成订单时抵达商家所在地， 之后由商家将外卖装入无人机快递货柜。 完成取货后，物流无人机目的地变更为下达订单的用户所在地，并向目的地移动以完成运输。 当无人机导航系统检测到无人机已到达用户手机发出的定位信号附近时，无人机将开启人脸识别程序，检测周围环境中的人脸并与用户提供的人脸信息进行比对，同时 APP 将提示用户无人机已到达，请用户将面部朝向附近的无人机。 无人机在检测到目标面部信息并完成确认后，会靠近用户并打开货柜锁。 在用户取出外卖关闭货柜后启动返航路径， 寻找就近的无人机站点待机。

图 3 场景二：外卖配送

4.3 城间快件配送

某用户有一份实体文件需要提交给同城的同事， 他将文件放入了就近物流无人机站点并输入了同事所在位置的地址委托物流无人机进行运输。 无人机在确认到物流任务后从站点出发，导航至目的地自提柜并计算出飞行路径。 到达目的地后无人机按照配送要求与自提柜进行交接， 或飞行至目标定位信号进行人脸识别，完成面对面配送。

图 4 场景三：城间快件配送

4.4 无人机应用存在的问题

物流无人机的应用存在部分难点与隐患。 完成物流无人机的普及需求对当前物流硬件进行大规模升级改装， 物流无人机的正常工作需要相关服务站点提供待机位置， 后台网络串联客户与无人机的服务信息， 以及相关专业的常驻技术维护人员。 其全新的物流流程需要物流公司进行大规模管理重构，大量换装物流无人机对于相关物流企业存在挑战。

目前社会状况下， 很难保证物流无人机完全不受到人为主观破坏， 被恶意损坏的物流无人机将会带给物流企业庞大的后勤成本。 同时，大量无人机在市区范围内飞行也会带来不可忽视的安全问题， 配有高清摄像头的飞行物也会带给民众一定隐私程度上的不安全感。 另外，物流无人机无法应对极端天气，如在狂风，雷暴等天气下，物流无人机将无法执行物流 任务。 以及如楼道，小巷等复杂的地理环境也会限制无人机完成物流程序。

物流无人机的换装还需要物流企业在相关的空中管制规章上与政府达成一致，确认好物流无人机相关的飞行守则，将物流无人机系统的风险纳于国家的控制下。

5 总 结

本文从实际应用出发， 提出了将人工智能技术与无人机进行结合的简单设计， 并构想了将该智能无人机配置进入短途物流程序的基础情境， 对于我国物流行业发展具有一定积极意义。 文章内容从较为宏观的视角阐述了将无人机进行人工智能化的应用前景， 并预构了几个较为简单的场景展示构想中智能短途物流无人机可实现的功能。 本文所述产品若实现生产并被投放应用，将会有助于提升短途物流效率，并较高幅度地减轻短途物流人力资源负担。

但物流无人机距离应用尚存在诸多亟待解决的问题。 物流企业将如何为智能无人机体系提供后勤保障; 智能无人机大规模应用对于城市道路交通将构成何等程度的影响; 智能无人机应用后可能面临哪些方面的居民反映; 以及智能无人机将如何纳入政府监管， 目前距离实现智能物流无人机的应用仍存有许多问题。 此类问题在仅从讨论智能无人机功能及应用场景出发的本文中尚还得不到有效的解决方案， 若需要将短途智能物流无人机付诸实施， 将不得不面对此类从实际出发的问题。

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