零售商正在部署機器人來降低成本并提高效率，這為芯片制造商帶來了新的機遇，也帶來了一系列新的挑戰。

該戰略的關鍵是自動送貨機器人（ARDR）。零售商多年來一直面臨著微薄的利潤率，并已將目光轉向提高運營效率以保持競爭力。解決供應鏈內的最后一英里配送問題是效率難題的重要組成部分，無論配送是來自倉庫還是雜貨店。智能機器人可以提高效率、準確性和客戶滿意度，并且可以在更短的時間內完成交付，并降低運營和間接成本。

ARK Invest 估計，機器人運送食物的成本約為每英里 6 美分，比人類運送成本節省 20 倍。盡管使用大型送貨機器人的成本稍高一些——每英里約 40 美分——但這仍然是親自去雜貨店成本的六分之一。

這反映在自動送貨市場的增長預測中，Technavio 預測到 2026 年該市場將增長至 248 億美元，復合年增長率為 19.85%。最后一英里的機會更大。Straits Research 預計，到 2030 年，最后一英里配送市場將達到 1,230 億美元。

Cadence 的 Tensilica Vision、雷達和激光雷達 DSP 產品管理和營銷總監 Amit Kumar 觀察到，自動化交付服務的最大好處是效率，因為機器人可以 7*24 工作，大規模部署時可以顯著降低成本。「大多數送貨機器人都是電動的，因此它們有助于減少溫室氣體排放并且對環境安全。他們還能夠進行非接觸式送貨，在大流行時期，這種送貨服務比人工送貨服務更受歡迎。」

「這項技術正在實現最后一英里交付（LMD），」Kumar 說，「這意味著人類司機將包裹帶到特定位置（或樞紐），從那里這些機器人將接管向客戶交付貨物，無論是機構（辦公室）還是個人消費者（家庭）。人們正在努力使用機器人進行中英里送貨（MMD），這是較長的路線。送貨機器人本質上是一種 4/5 級車輛，它是完全自動化的和/或由遠程操作員監控，遠程操作員正在查看機器人車隊并確保平穩運行。」

ARDR 市場吸引了大量投資者。如今，ARDR 制造商眾多，包括 Starship、Nuro、Udelv、Coco Robotics（又名 Cyan）、Kiwibot、Eliport 等。

Starship Technologies 自 2018 年以來一直提供用于人行道送貨的 L4 自主機器人。如今，其由 2000 臺機器人組成的車隊使用 GPS 和傳感器融合相結合的方式進行導航。這些技術包括 12 個攝像頭、超聲波傳感器、雷達、神經網絡和人工智能來檢測障礙物，使機器人能夠以一英寸的精度繪制環境地圖。

Starship 根據每個社區最有效的模式創建了不同的模式，目前正在近 50 個服務區域（從大學校園到社區）提供自動送貨服務。在美國，大多數送貨是在大學校園內完成的，而在其他國家，社區是主要應用。最近推出了一項新的交付即服務 (DaaS)，其中有可供出租的機器人車隊。Starship 還與美國的 Grubhub 和芬蘭的 S-Group 建立了合作伙伴關系。2023 年 4 月，該公司宣布機器人總行駛里程數是 Waymo 和 Cruise 今年早些時候宣布的里程碑的六倍。

Nuro 成立于 2016 年，擁有三種不同的 ARDR 型號，其中一款尺寸為 10.5 英尺 x 7 英尺，最高時速為 45 英里。該 ARDR 配備了遠程和短程傳感器，紅外熱像儀，雷達和音頻/麥克風傳感器。此外，它還具有外部安全氣囊和聲音發生器，用于行人保護，最大負載可達 500 磅。

Nuro 與 Uber 合作，將為 Uber Eats 自動化送貨。得克薩斯州休斯敦和加利福尼亞州山景城的消費者可以使用 Nuro 的零乘員自動送貨車訂購餐點和商品。兩家公司簽署了一份為期 10 年的合同。如果試點計劃成功，Uber Eats 表示將推出沒有司機的服務。與其他 ARDR 提供商類似，Nuro 使用遠程監控作為安全措施。

ARDR 背后的技術

ARDR 是普通自動駕駛汽車的迷你版，具有普通自動駕駛汽車所需的許多功能。通常，它們以較低的速度運行，最高時速約為 45 英里/小時。在某些情況下，這些自動送貨機器人能夠實現 L4 級自動駕駛，比目前市售的 L3 級自動駕駛汽車高一級。ARDR 具有完整的傳感器融合能力。此外，大多數 ARDR 制造商提供遠程監控和控制以應對事故和緊急情況。

Arm 汽車市場推廣總監 Guilherme Marshall 表示：「從根本上講，送貨機器人與高度自動化的車輛共享類似的感知-計劃-行動流程。送貨機器人還可以受益于自動駕駛推動的傳感器、計算和模擬技術的許多最新進展。」

同時，操作設計領域受限，對送貨機器人的認證要求不那么嚴格，這意味著與在公共道路上運行的全尺寸車輛相比，設計和驗證要容易得多。盡管如此，仍然有很多極端情況需要考慮。

Marshall 解釋說：「一方面，有趣的是，在這些由非常適度的電力牽引系統驅動的小型機器人上，計算可以在總功耗中占據更大的比例。從規模上看，很明顯，在高效計算平臺上運行的商業機器人操作可以通過減少充電停機時間來獲得顯著優勢?！?/p>

Cadence 的 Kumar 表示，要讓送貨機器人工作，需要結合多種技術，包括：傳感器套件包括視覺+雷達+激光雷達（有時是其中的子集），可提供 360 度可見度并幫助機器人感知環境。

機器人的更新需要 Wi-Fi，這包括 OTA 更新和在事件中控制機器人，因為它們的控制模塊連接到中央監控站。

GPS 可以幫助機器人通過預先存在的地圖導航該區域并確保其遵循路線，或者通過更新的路線幫助機器人從 A 點到達 B 點。

計算通常涉及由 GPU 或 SoC 驅動的模塊系統 (SOM)，負責獲取傳感器輸入并處理數據、融合數據，并與 AI 引擎結合做出最終決策。

電池是機器人非常重要的一個方面，因為電池存儲越密集，機器人在返回充電底座之前可以工作的里程就越多。

電池管理系統是專門為機器人中使用的小型電池設計的，可以是風冷或水冷。

通常最后一英里送貨機器人以較低的速度運行。然而，本身并沒有標準，這取決于當地市/縣/州的法規以及其運行環境的類型。平均而言，它的運行速度在每小時 4 英里 ~ 6 英里之間。較低的速度還可以讓他們安全地在步行區行駛，也可以讓他們在必須離開道路時共用人行道。

雖然這些不是管理送貨機器人設計的標準，但對于 OEM 來說，傳感器選擇、定位和放置、電池選擇、監管審批等都成為一個挑戰。一個典型的例子是功能安全；盡管機器人就像電動汽車一樣，但過去適用的 ISO26262 正在更改為 ISO22116。該標準尚未完全針對工業移動機器人制定；然而，指南提供了操作評估以降低風險，例如緊急停止、避免碰撞等。然而，操作機器人的系統要求比電動汽車更寬松，設計要求也更寬松。

AI 也是 ARDR 設計的關鍵組成部分

隨著 AI 技術從啟動階段過渡到主流，開發人員將努力平衡性能要求（這在很大程度上依賴于人工智能以及許多其他傳感器）和實現這一切所需的技術成本。

Flex Logix 首席執行官 Geoff Tate 表示：「送貨機器人在特性和設計挑戰方面與全自動駕駛汽車在很多方面都很相似。尺寸小意味著它們的功率和尺寸受到更多限制。速度慢意味著他們不需要每秒運行那么多的推理。最初，由于需求較低，這意味著全定制 SoC 并不經濟（與大批量汽車不同）。所以對于 AI 來說，早年的這些產品都會使用 TI、NVIDIA 等公司的現成模塊，這些模塊原本是為汽車開發的。隨著產量的增長和 SoC 變得可行，他們將使用 AI IP?！?/p>

盡管 ARDR 的運行速度比在高速公路上行駛的自動駕駛汽車低，但可靠性和安全性同樣重要。ARDR 可以學習 OEM 過去的做法。

Synopsys 戰略營銷經理 Ron Lowman 表示：「自主機器人正在利用許多與自動駕駛汽車正在開發的技術相同的技術?？煽啃院桶踩詫τ谧詣玉{駛汽車至關重要，原始設備制造商投入了大量精力來開發符合這些標準的產品。」

此外，半導體行業的許多基礎技術已經為汽車行業開發了很多年。

Lowman 說：「自動機器人和雜貨或其他商品的送貨車輛可以利用為汽車行業開發的技術。每個行業都有自己的規格和使命概況。自動駕駛汽車在車輛的典型使用壽命內關心車內和車外人員的安全。許多安全標準正在實施，包括 IEC 61508 和 ISO 26262。雖然完全自主的機器人內部沒有人類，但 ARDR 制造商希望確保人類的安全并且機器人不會損壞任何東西。因此，這些安全標準和其他類似標準也適用于整個供應鏈。」

ARDR 設計挑戰

由于許多 L4 級自主送貨機器人使用與自動駕駛汽車類似的自主技術，包括人工智能、傳感器融合、嵌入式視覺、緊急制動系統、遠程連接和 GPS，因此優化性能和成本對于產品開發非常重要。安全和保障也是如此。

與自動駕駛汽車不同的是，送貨機器人與許多不同的人互動。因此，機器人需要內置智能來確保交易順利進行。導航物體的能力，甚至是移動物體（例如慢跑者和狗）是必須的。監控電池電量以避免 ARDR 滯留也是如此。在某些方面，設計 ARDR 可能比設計半自動車輛更具挑戰性，因為 ARDR 是完全自主的，并且必須在沒有人類交互的情況下了解周圍環境。

此外，正如 Kumar 上面所說，該系統的設計目的是防止機器人撞到前方的物體，例如行人、寵物、騎自行車的人、車輛等?！窯PS 通?？梢苑乐箼C器人迷路，并使機器人能夠如果電池耗盡，可通過其最后已知位置進行恢復。遠程操作員還可以協助操縱機器人，如果機器人被卡住，可以發出警報以將其恢復。」

Cadence 的 Tensilica Vision 和 AI DSP 產品管理、營銷和業務開發總監 Amol Borkar 指出，避免碰撞是安全設計的一個關鍵方面?！笌啄昵?，一個安全機器人意外碾壓了一名幼兒，導致幼兒受傷。此類事故可能會導致機器人立即退役并引發巨額訴訟。因此，作為設計的一部分，此類機器人通常配備一系列不同的傳感器，例如攝像頭、短程雷達、碰撞傳感器等，以提供冗余并允許組合感知比單個傳感器更好，這有助于避免將來發生此類事故?！?/p>

ARDR 制造商必須具備遠程監控能力，以便在出現問題時救援機器人。由于它們在公共場所運行，因此機器人可能成為小偷的目標。在某些情況下，尺寸使得可以簡單地拾取單元，并且主動防止這種情況可能是一個挑戰。

Starship 表示，通過安裝多個攝像頭，可以監控環境。這可能需要人工智能和/或持續的遠程監控。

Arm 的 Marshall 說：「這些小型機器人的設計目的是在旅途中面對許多逆境。例如，在劍橋的 Arm 辦公室附近，經?？梢钥吹綑C器人艱難地駛過停在狹窄人行道上的車輛。送貨機器人必須以超越自動車輛的方式與道路/人行道用戶協調甚至協作。考慮一下，一些人行橫道只有在等待過馬路的人按下按鈕后才會停止車輛。在這種情況下，機器人需要與行人溝通并依靠他們來安全過馬路。除了遠程監控之外，完全遠程操作和音頻通信很可能成為設計要求?！?/p>

設計自主配送機器人還面臨著一些必須解決的挑戰，以確保其安全高效地運行。

「一些關鍵的設計挑戰包括避免碰撞和物體檢測、定位和繪圖、路徑規劃和導航、適應不斷變化的環境、穩健性和容錯、安全和隱私、遠程監控和監督，」Arteris IP 的產品營銷副總裁 Andy Nightingale 說道?！附鉀Q這些設計挑戰對于確保自動送貨機器人的安全、可靠和有效的性能至關重要。持續地研究、開發和測試對于完善設計和算法至關重要，使其更加穩健、適應性更強，并且能夠處理現實世界交付場景的復雜性?！?/p>

IP 在 ARDR 設計中的作用

與其他自動駕駛汽車類似，半導體和 IP 在 ARDR 設計中也發揮著重要作用。CPU、GPU 和 AI 已經并將繼續在 ARDR 中發揮關鍵作用，而 IP 為未來設計提供了重要的構建模塊。

「半導體和知識產權在這一領域發揮著至關重要的作用」Kumar 說?！高^去，計算機機架用于使車隊實現自動化。由于機器人的尺寸和承載能力，這對于機器人來說不是一個選擇。隨著 VLSI 的進步和 SoC 工藝幾何尺寸的減小，現在可以使用更高的計算能力，使得計算機『模塊上系統』的尺寸非常小且高效。視覺處理器、激光雷達/雷達處理器和 AI 引擎等 IP 是此類半導體設備的核心，通過在邊緣接收多模式/多流輸入進行處理和利用運行 ML 模型的 AI 引擎，將所有這些設備整合在一起針對特定用例進行培訓，為機器提供智能?！?/p>

Borkar 同意半導體在這方面發揮著至關重要的作用?！高^去，使用現成的組件、CPU 等來控制和導航機器人。然而，由于這一領域的要求和規范也變得更加復雜和定制化，走這條路對于性能和效率來說是不可行的。隨著人工智能的發展，幾乎所有用于感知和流程其他組件的自主應用程序都使用了人工智能，針對機器人市場的人工智能專用處理器和加速器也很有意義。」

「業界已經提供了大量的 SoC，這些 SoC 可以擴展，為自主機器人的啟動提供合適的解決方案，」Marshall 說。「CPU、GPU 和 ISP 的設計目的是提供領先的每瓦性能以及從頭開始內置的功能安全性。這些將成為以最少的資產停機時間擴展自主機器人操作的關鍵促成因素，并有助于建立公眾的信任?！?/p>

此外，半導體 IP 還為開發和部署自主送貨機器人提供了必要的構建塊和組件，其中包括從傳感器集成和處理能力到通信、內存管理、功率優化、安全和設計工具的一切。Nightingale 指出了 ARDR 的各種設計組件和構建模塊，包括：

傳感器集成：IP 提供傳感器接口 IP，可將這些傳感器無縫集成到系統中，從而使機器人能夠捕獲、處理和解釋實時數據，以進行導航、物體檢測和避障。

處理能力：處理器、數字信號處理器 (DSP) 和加速器等 IP 組件提供自主配送機器人高效運行所需的計算能力。

通信和網絡：以太網、USB、CAN 和無線連接（例如 Wi-Fi、藍牙和 LTE）等通信協議的 IP 有助于機器人子系統、控制系統和遠程監控中心之間的無縫通信。

電源管理：電壓調節器和電源控制器等 IP 以及低功耗設計技術有助于優化功耗、延長電池壽命并提高整體系統能效。

安全和加密：用于加密、身份驗證和安全啟動機制的 IP 可確保數據完整性、機密性和保護，防止未經授權的訪問和篡改。

驗證和設計工具：IP 提供商還提供驗證 IP (VIP) 和設計工具，幫助開發、測試和驗證自主配送機器人系統。這些工具有助于簡化設計流程、確保符合行業標準并提高整體系統可靠性。

利用這些構建模塊的一種方法是在 SoC 中實施片上網絡 (NoC) IP 技術，這將有助于優化通信基礎設施、網絡互操作性、可擴展性/模塊化和效率，支持服務質量。

未來趨勢

由于最后一英里交付解決方案還處于早期階段，因此很難準確預測這個市場將如何發展，目前這是一項成本高昂且未來不確定的實驗。盡管如此，投資者仍向自動送貨市場投入了超過 80 億美元，其中包括 ARDR 和無人機送貨。

盡管許多人都加入其中，但并不是所有人都相信。亞馬遜和聯邦快遞這兩家主要快遞公司已經取消了 ARDR 計劃。

2022 年 10 月，亞馬遜決定不再繼續其 ARDR 項目?！冈趯?Amazon Scout 進行有限的現場測試期間，我們致力于創造獨特的交付體驗，但通過反饋了解到該計劃的某些方面無法滿足客戶的需求。因此，我們將結束現場測試并重新調整該計劃?！箒嗰R遜發言人 Maya Vautier 表示。相反，亞馬遜將把主要精力集中在無人機送貨上。

聯邦快遞于 2019 年推出了送貨機器人項目 FedEx Sameday Bot，但該公司決定在 2022 年縮減投入力度，因為該項目無法產生短期效益。很難預測五年后最后一英里的交付解決方案會是什么樣子。未來的 ARDR 將有不同的形狀和大小。但這只是一種方法。其他概念肯定會出現。

例如，Robomart 正在采取不同的方法。該公司沒有使用自主機器人，而是創建了由人類司機運營的移動商店。該公司的口號是「沒有購物車。沒有結賬。沒有麻煩?！瓜M者將能夠選擇 Robomart 類型并查看其庫存內容，然后通過手機應用程序召喚它。通過刷卡應用程序開門，消費者就可以拿走商品，一旦用存檔的信用卡收費，系統就會自動跟蹤該商品，并在幾秒鐘內打印出收據。這仍處于實驗階段。該公司聲稱移動商店將在 10 分鐘內到達。顯而易見的問題是需要多少類型的移動設備才能滿足消費者的需求。此外，亞馬遜等公司正在推動無人機送貨，這將如何影響 ARDR 的發展？

展望未來，網絡安全可能會在這一領域引起更多關注，以確保有人不會入侵或控制機器人?！复送猓斂蛻羰褂檬謾C訪問機器人時，機器人之間會產生大量有價值的數據，」Kumar 補充道。

結論

使用智能 ARDR 進行最后一英里交付有許多潛在好處，包括提高效率、準確性和客戶滿意度，從而降低總體運營成本。許多投資者和公司正在追逐這個數十億美元的市場。

然而，仍有許多懸而未決的問題。如果數百個自動路邊送貨機器人在一個社區周圍運行，可能會造成混亂的情況。需要哪些類型的城市法令和法規來引導 ARDR 交通？如果發生事故導致行人受傷，警察或其他當局會追捕誰？這將為城市和保險公司帶來額外的工作和官僚主義。這種潛在的風險增加將如何抵消 ARDR 帶來的效率和成本節約？

隨著對最后一英里交付解決方案的不斷探索，這些問題必須隨著時間的推移得到解答。