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美團搞無人配送靠譜嗎? 行業(yè)視頻課程

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蘇半蘭

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7月25日,美團將在朝陽區(qū)751DPark舉辦美團無人配送開放平臺發(fā)布會,介紹美團配送的進展。

事實上,美團的無人配送已經(jīng)搞了一年多了,按照美團自己說法,到2019年,美團無人配送可能將實現(xiàn)片區(qū)規(guī)模化運營,這聽起來頗有科幻色彩。

無人配送并不止美團一家在搞,京東也在研發(fā)小區(qū)內最后一公里的無人配送,那么美團外賣搞無人配送靠譜嗎?自動配送能夠解決美團外賣成本高的問題嗎?美團搞無人配送的目的又是什么呢?

一、外賣送餐用無人駕駛靠譜嗎?

所謂無人配送,實際上主要還是無人駕駛技術的應用。從現(xiàn)在各個公司實驗性的產品看,無人配送基本就是快遞柜加上無人車技術,在小型無人車上安裝幾個一些快遞盒子,送到用戶家門口實現(xiàn)無人化。

在這個過程中,核心技術是無人駕駛技術。

無人駕駛技術本身是分級別的,從L1到L4,L4是最高階段的無人駕駛。不需要人工干預,外賣送餐所需要的也就是這個階段的技術。

從目前的研發(fā)進度看,L4級別的無人駕駛還在試驗階段,即使是世界一流的無人駕駛研發(fā)汽車,也沒有做到城市道路的L4級別無人駕駛。

這是因為城市道路情況復雜,按照谷歌科學家的說法,同樣的時間內,城市道路會比高速公路多出幾百倍的數(shù)據(jù)量,而且各種標識、意外情況復雜,目前的無人駕駛技術還很難在這種情況下做到萬無一失。

所以,現(xiàn)在L4階段的無人駕駛還只能在高速公路上有保障,我們看到的各種L4階段的無人駕駛測試,也是高速公路上居多,京東搞的無人駕駛貨車也是跑在高速公路上的。

而外賣送餐的需求,基本是在城市內發(fā)生,就是說要替代送餐騎手,就需要無人駕駛車跑在城市道路,這是目前的技術還無法做到的。不用說美團這種不以技術見長的企業(yè),就是谷歌、百度、京東也做不到。

所以,美團能做的,只是在封閉區(qū)域內的無人駕駛送貨,譬如大商場內、酒店大堂、從小區(qū)入口到單元門口。

在這種特定環(huán)境下,美團可能用無人配送來送餐。

二、自動配送能解決美團成本高的問題嗎?

前不久,美團為了IPO,發(fā)了招股說明書,從招股說明書來看,美團的外賣業(yè)務毛利率極低,這種毛利率是無法賺錢的。

而毛利率低與美團騎手的成本息息相關,美團希望用無人配送減少騎手的用量,降低成本。

但是,從技術角度看,這是不可能的。

正如前文所說,L4階段的無人駕駛技術在市內交通無法實現(xiàn),美團的技術根本達不到。

而在特定區(qū)域內送餐,美團還是需要騎手把外賣從飯店送到小區(qū)門口,商場門口,寫字樓門口,然后由無人駕駛車完成最后一步。

這種做法,對于騎手成本毫無用處,騎手只是少跑了最后一步,并不能減少騎手的數(shù)量。

而無人駕駛做最后一公里的問題很多。

首先,無人駕駛車的成本很昂貴,多線激光雷達一個就要幾十萬,即使美團用單線激光雷達,成本也很高。

而這輛車僅僅是在吃飯點用,一個寫字樓為了及時送達,可能要安排幾十輛車才行,這個成本無法承受。

而且,騎手把送餐放到車上需要時間,用戶從車上拿走外賣需要時間,本身兩步手續(xù)就大大影響效率,如果用戶再耽誤一會,這個效率會遠比騎手送餐更慢。

同時,送餐和快遞不一樣,快遞以天為單位,可以慢兩個小時,送餐以分鐘為單位,慢半個小時就錯過飯點了,送餐效率慢了,用戶體驗無法忍受。

所以,無人配送對外賣來說,完全是天方夜譚,不能減少成本,反而會大大增加成本,同時降低效率。

三、美團為什么要宣傳無人送餐呢?

既然技術達不到,流程沒有譜,應用不經(jīng)濟,那為什么美團還要宣傳無人送餐,還放出2019年就要片區(qū)規(guī)?;\營這種衛(wèi)星呢?

很簡單,資本游戲。

美團現(xiàn)在要上市。但是從財務指標,看美團是虧損的,所以,美團需要講故事說明自己未來有潛力。

美團的主要業(yè)務是外賣,這塊業(yè)務現(xiàn)在是低毛利業(yè)務,而這恰恰是美團最龐大的業(yè)務,這塊業(yè)務如果未來可能大幅提升盈利,美團就有想象空間。

所以,美團要編織出一個無人送餐替代騎手,成本大大降低的故事,講給投資人聽,讓投資人想象未來美團沒有騎手,一臺臺無人車送餐,成本大大降低。

至于技術上能做到什么程度,經(jīng)濟上現(xiàn)實不現(xiàn)實,大多數(shù)投資人是不懂無人駕駛的,也不知道什么L1到L4,不知道多線激光雷達多少錢一臺。

故事能講圓,估值能上去就行,其他問題以后再說。

所以,美團的無人配送故事更多是一個資本游戲,我們不應抱有太大希望。

特別聲明:本文為DoNews簽約作者原創(chuàng),文章版權歸原作者及原出處所有。轉載請聯(lián)系DoNews專欄獲取授權

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