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过一次
不过,具体到中国的自动驾驶产业环境中,物流自动驾驶的落地需要解决两个至关重要的问题。总体成本过高难以收回技术投入与乘用车相比,物流自动驾驶的无人车在成本上往往更高,尤其在干线物流与封闭场景两个领域,由于车体通常较大,需要更多的传感器,因此占大头的传感器成本,物流自动驾驶车辆会大增。曾有某自动驾驶卡车创业公司的高管告诉车东西,仅是在封闭场景运行,其卡车传感器成本就达到了20万。如果要在开放场景运行,则无人卡车的传感器还要进行升级,成本还会翻倍增长。需要提到的一点是,在中国,自动驾驶卡车的成本上升更加不可接受——在美国,卡车司机的平均薪水是中国的4倍,即使自动驾驶卡车的技术成本稍高一些,也更容易跑赢高企的人工成本。对绝大局部公司来说优化物流运作是当时公司降低本钱的有用方法,以前一段时辰里美国的许多公司将精神会集在业务流程自动化和相关信息的搜集上,这些方法早年获得作用,协助公司降低了本钱,一同也为物流优化奠定了计算机硬软件基础。在这样的布景下,乔治亚理工大学物流研讨所主任,美国物流专家拉特利夫博士最近撰写一份,提出物流优化的十条绳尺。要想获得胜利必需有理解的企图,为了优化,你必需晓得怎样才算被优化。量化企图使得运用计算机选择一个物流计划计划能否优于另一个计划成为可能,管理人员就可以权衡优化计划能否有出资酬报。例如,速递公司可能把企图定为:日常最低修补本钱、燃料本钱和劳动力本钱,这些本钱是很简单被量化和权衡的。四是行业发展的政策环境进一步改善。《物流业调整和振兴规划》发布以来,有关部门、地方进一步提高了对物流重要性的认识,通过到企业调研等多种方式,积极研究促进物流业发展的政策措施。目前,全国已有超过半数的省市区出台了物流业振兴规划或实施细则,并正在组织实施。虽好于上半年但存在问题一是物流企业经营仍面临较大困难。据对全国重点物流企业统计调查显示,物流企业2009年前三季度主要运营指标虽然好于上半年,但仍呈普遍下降之势。如货运量同比下降1.5%,配送量同比下降17.3%,流通加工量同比下降16.5%。与此同时,企业效益继续下滑,主营业务利润额下降17%,近六成企业利润额同比负增长,近一成企业亏损。二是物流需求依然不足。2018年,谷歌Waymo率先挥起载人自动驾驶商业化的大旗,但在一阵喧嚣过后,众人发现其仍然是“试运营”。与此同时,不载人光载物的物流自动驾驶,却在暗流涌动之中。在中国,面对着9万亿的物流市场,各方试图用自动驾驶的技术重新切分这份天价蛋糕。物流自动驾驶初创公司、卡车主机厂、供应商、互联网巨头、物流都已入场,30余家产业链上的公司,正在攻城拔寨。五大势力改造9万亿大市场其实,物流行业对自动驾驶的需求,要比乘用车或者大型客车对自动驾驶的需求强烈得多。在中国,物流成本占GDP超过10%,尽管这一数据连年降低,但在2017年仍然达到了14.5%。2017年,中国物流费用12万亿。在这12万亿中,公路运输占到了76%。借助金融工具创新来应对资金短缺的局面,应在个人理财基础上注意企业理财服务,真正意识到物流金融对银行未来发展的重要性。二是中小企业资金需求量大,而中小银行实力
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