2024年2月23日，中央财经委员会第四次会议讨论了有效降低全社会物流成本问题。会议强调，物流是实体经济的“经络”，联接生产和消费、内贸和外贸，必须有效降低全社会物流成本，增强产业核心竞争力，提高经济运行效率。

　　物流降成本的出发点和落脚点是服务实体经济和人民群众，基本前提是保持制造业比重基本稳定，主要途径是调结构、促改革，有效降低运输成本、仓储成本、管理成本。优化运输结构，强化“公转铁”、“公转水”，深化综合交通运输体系改革，形成统一高效、竞争有序的物流市场。优化主干线大通道，打通堵点卡点，完善现代商贸流通体系，鼓励发展与平台经济、低空经济、无人驾驶等结合的物流新模式。统筹规划物流枢纽，优化交通基础设施建设和重大生产力布局，大力发展临空经济、临港经济。

　　在构建全国统一大市场的过程中，当前的物流配送体系正面临着一些棘手的问题，包括配送效率低下、数字化水平不高、配送成本过高以及“最后一公里”配送难的问题。

　　受到城市空间布局、市政基础设施、物流网络体系等客观因素的限制，我们经常发现无论是人口密集的城市还是地广人稀的乡村，其配送效率都不尽如人意。尤其是在电商物流配送上，货物配送速度慢且效率低下的问题更是突出，这无疑提醒人们当前物流配送体系还存在很难问题，需要不断完善。

　　数字化在现代物流配送中的重要性不言而喻，但各大物流运输商应用仍然有待提高：例如使用传统人力分拣的情况一定程度上拖慢了整体配送速度，没能充分利用好数字化带来的便利和效率。

　　其中既包括运输过程中的成本，也包括仓储、包装等环节的成本，这些都增加了物流配送的复杂性和困难性。无论是零售超市的配送，还是电商散货的配送，都面临着配送成本难以下降的问题，直接原因还是由于配送量有限，导致规模经济效益难以完全发挥。

　　我们必须正视“最后一公里”配送的问题。配送地址的分散使得“最后一公里”的配送成本占据了总成本相当例，物流配送快慢和准确性也往往会影响到用户的满意度。这是物流配送中最棘手的问题之一，需要运营商积极寻找有效的解决方案。

　　对于上述的问题，运用无人驾驶技术可以提供了一种解决方案。假如拥堵的路面交通和复杂的城市地形导致“最后一公里”配送环节低效，那我们将算法升级，让科技赋能物流如何？例如，百度的无人车和美团的“最后一公里”配送无人车、无人机等，这些技术和模式有可能大幅提升物流配送的效率，降低成本，提升“最后一公里”配送的满意度。

　　与传统的人工驾驶模式相比，无人驾驶车辆可以实现24小时不间断的运输，无需考虑人力因素，例如驾驶员的疲劳和工作时间的限制。无人驾驶车辆可以降低人力成本，减少因人力资源短缺而导致的配送延误和额外成本。另一方面，无人机配送可以大幅缩短配送时间，降低运营成本。对于一些远离城市中心，交通不便的地区，无人机配送无疑是一种更经济，更高效的解决方案。这样，无论是在日常的物流配送，还是在应对突发的大量配送需求时，无人驾驶车辆都能保持稳定的高效率，有效缩短了配送时间，提高了整体的物流效率。

　　无人驾驶技术可以实现对运输过程的实时监控，提高物流的透明度。通过集成的传感器和通信设备，无人驾驶车辆可以实时收集并传输运输过程中的各种数据，包括车辆当前的位置、速度、状态等，使得物流公司和客户可以实时了解货物的运输情况，提高了物流的透明度。

　　总的来说，无人驾驶技术在物流行业中的应用，无论是在提高运输效率，降低成本，提升安全性，实现实时监控，还是在提高客户体验等方面，都展现出了巨大的潜力和价值。低空经济、平台经济和无人驾驶的结合，将进一步推动物流系统的优化和升级。例如，通过低空经济，无人机可以实现快速、灵活的空中配送；通过平台经济，可以实现物流资源的共享，提高物流系统的整体效率；通过无人驾驶，可以实现物流配送的自动化，降低成本，提高效率。

　　要实现这一目标，还需要解决一些关键问题，如无人驾驶技术的测试区域、安全性、法规完善、公众的接受度等。

　　测试区域的设定需要考虑到无人车和无人机的操作特性和安全要求。一般来说，测试区域由相关政府部门指定，可以是封闭的测试场地，也可以是特定的公开道路或空域。在某些情况下，无人车可能需要在具有复杂交通状况的公共道路上进行测试，而无人机可能需要在具有复杂地形和气候条件的空域中进行测试。

　　无人车和无人机在测试和运行过程中，都必须遵守一系列的安全要求。例如，无人车的操作者需要熟练掌握有关车辆型号的操作方法，了解风险警示信息，并能够在各种复杂的道路条件下安全驾驶。无人机的操作者则需要了解并遵守一系列关于无人机飞行的法规，以确保飞行的安全和合规。

　　在无人车和无人机的测试和运行过程中，可能会发生各种交通事故和违法行为。对于这些情况，相关的法律法规通常会明确责任的划分。例如，如果在测试期间发生交通事故，应当按照现行的道路交通安全法律法规进行处理，包括事故的报告、调查和处理等程序。如果发生违反交通信号灯通行、逆行或者其他严重交通违法行为，公安机关交通管理部门将按照现行道路交通安全法律法规对测试驾驶人进行处理。

　　确保无人驾驶技术的成熟度，是我们在推动其在物流行业广泛应用的过程中必须面临和解决的重要问题。这涉及到无人驾驶系统的各个方面，包括硬件设备的稳定性和可靠性，以及软件算法的高效性和有效性。

　　在硬件设备方面，我们需要考虑的是如何确保传感器、红外扫描器等关键设备的精度和稳定性。这些设备的性能直接影响到无人驾驶系统的感知能力和决策水平，是保证整个系统安全运行的基础。下游整车厂商需要通过严格的测试和校准，确保这些设备在极端环境条件下都能正常工作，提供准确的数据支持。在软件算法方面，我们需要关注的是如何提高算法的有效性和高效性。无人驾驶系统依赖于高级的计算机视觉和机器学习算法来进行环境感知和决策。技术人员需要通过持续的算法优化和学习，提高系统的决策速度和准确性，确保在复杂的实际环境中能做出正确的决策。推动无人驾驶技术的发展已经成为下一代物流行业大趋势。国内各地政府已经开始牵头发起了多项相关支持性投融资，积极开展技术商业化、机器民用化进程，充分发挥新技术造福人民群众的战略目标。