文：郑开车＠谈擎说AI主编
众所周知，无人配送行业已经在很多封闭场景都开始了运营，但是在最近，国内多家无人配送车出现意外，给行业笼上了一层阴霾。
在河南大学校园中，阿里用于无人配送的“小蛮驴”近日不幸驶入了一片施工不久的未干水泥地，并深陷其中，引发学生们围观和哄笑。
在湖南某高校，则出现了无人配送车在会车后互不相让的尴尬局面，两辆分属不同运营商的无人配送车，都想要对方让路，结果竟然“僵持”了一下午。
以上的两次“翻车”事件，只是给人一种无人配送车“不太聪明”的感觉，要说更为严重的“翻车”，不得不提去年10月发生在北京顺义的一桩交通事故。当时一辆美团无人配送车“魔袋20”与一辆私家车碰撞，这也是无人配送行业首例子由技术开发商和无人车所有方承担全责的事故。
随着自动驾驶技术在无人配送行业的应用逐步落地，许多五花八门的、意想不到的问题开始浮现，这些意外事件只是说明技术不够成熟吗？该如何看待国内的无人配送行业的发展前景？
多次“翻车”，暴露的不止是技术瓶颈
无人配送车多次出现各种意外状况，表面上看是技术问题还不够先进，但其实能反映出一些更深层面的问题。
首先，从技术角度看，自动驾驶行业是由人工智能技术驱动，无人配送赛道作为自动驾驶的其中一个重要落地场景，其技术的难度很可能也超出了预期。
今年是特斯拉研究自动驾驶的第8个年头，马斯克做客Lex Fridman的播客聊到自动驾驶时，也承认其难度超出了预期。
行业领头羊Waymo碰到的Corner Case难题，不仅在拷问特斯拉，从“小蛮驴”深陷未干水泥路面这件事来看，无人配送车在面对Corner Case时一样陷入尴尬和无力。
毫末智行的CEO顾维灏有一个广为人知的观点，就是要实现自动驾驶的商业化，就要遵循“从低速到高速，从载物到载人，从商用到民用”三个定律。
无人配送车赛道可以说同时具备了低速、载物、商用三个优势，给很多人的印象是，这是一个Robotaxi技术降维的赛道，应该顺利很多才对，但如今看来，无人配送的商业化需要跨过的障碍似乎一点也不少。
一方面，单对于城区场景来说，虽然无人配送车的行驶速度较低，但场景复杂度却特别高。
就比如，在公开道路要识别红绿灯，在非机动车道内要跟行人、老年代步车、自行车、电瓶车等各种类型车辆进行交互，甚至还要考虑逆行的行人和车辆，这些都会对无人配送车的通行带来很大的挑战。
另一方面，无论什么场景、什么赛道，涉及自动驾驶的技术体系是非常一致的，包括定位、感知、决策、控制，一个环节都不会少。在非机动车道内，由于要考虑行人和车辆的交互，感知算法需要处理的情况甚至会更加复杂。
虽然技术的进化对事故的避免固然很重要，眼下无人配送的技术的确存在许多瑕疵，但不得不承认一点，技术不可能是万能的，技术终究无法解决所有的现实问题，所以无人配送车想要真正规模化落地，不可避免地要完善交通事故的处理程序。
世界上每年都会发生各种交通事故，但我们为了不发生事故而放弃出行也未免显得因噎废食。一旦出了意外，该如何进行责任认定，如何妥善处理事故，尽快恢复交通秩序，自然就涉及到无人配送车的路权。
就从美团的魔袋20撞上私家车这一事故来看，尽管是低速行驶，没有造成人员受伤，但还是造成了美团方面的经济损失，也在公众舆论中造成不良反响。
试想，大家以后见到无人配送车，不确定它会不会失控，下意识只能躲着走，如此以来，无人车的路权优先级就会高于行人，这显然极不合理。
无人配送车互不相让和魔袋20撞私家车这两次意外，我们不难发现无人物流车就像一种不能“入乡随俗”的新物种，贸然进入了原本有序的交通系统中，因为路权划分不清晰，对所有交通参与者的正常出行都会产生或潜在或实质性的威胁。
所以，无人配送车到底应该划分为非机动车还是机动车，事故后责任认定该有怎样的依据，相关的法律法规能否同步跟上，这一连串的问题都应该逐个解决，才有助于规模化落地。
