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不出意料的是，一场疫情之后，快递企业开始更为高调地尝试将无人机引入物流领域，无人机送货便如雨后春笋般崛起。

早在2014年，谷歌X部门便首次推出无人机送货服务，2019年年底谷歌无人机送货服务获得美国联邦航空管理局的认证。而在我国，2019年10月，中国民用航空局向迅蚁公司所属的杭州送吧物流科技有限公司颁发了《无人机物流配送经营许可》，是国内首张城市物流无人机试运行“牌照”，随后，京东、顺丰等研发的大型固定翼无人机也投入使用。

除此之外，中国邮政也已经成功完成了水陆两栖无人机试飞。苏宁、菜鸟等物流企业也在该领域纷纷布局。

在近日国务院联防联控机制召开的新闻发布会上，国家邮政局市场监管司副司长边作栋介绍，无人配送，包括智能快件箱、无人机、无人车等形式，将成为邮政快递末端服务的一个发展趋势之一。

随着未来低空开放，加上5G时代的到来，这个行业会有很大的提升和拓展。无人机物流配送，是通往下一时代的入场券，而随着技术的不断进步，无人机业务落地的步伐相信会越来越快，新的物流时代也即将到来。
 

一定程度上而言，大到整个快递行业小到一个快递企业，有了这样一个方向标的“规矩”，无人送货业务也就有更大的可能性健康发展下去，也更有可能在快递企业中造就一场无人机大作战。

实际上，自国家层面提出要打造“智慧邮政”以来，除了顺丰、京东物流、“三通一达”等在内的企业巨头在发力无人配送之外，不少中小企业也正在谋划入局。因此，这份行业标准或多或少会给这些企业主体提供了方向。

无人机送货颇见成效且创新之举，莫过于疫情期间的落地。

今年疫情期间，顺丰首先在防疫物资运输上创新应用了无人机送货，任务荷载可达10Kg，航程可达18Km，有效提高了配送效率；京东物流则派出无人机为有疫情的医院、小区消毒。在适宜的条件下，一架无人机一天能够作业近400亩，而人工每天只能作业不到10亩，无人机的效率相比更高。
 

Model-free（自由模型）

这种训练方式不涉及到“物体”的概念，机器直接从RGB图像或点云图上计算出合适的抓取点，基本思路就是在图像上找到Antipodal（对映点），即有可能“抓的起来”的点，逐步训练出抓取策略。这种训练方式往往让机器手大量尝试不同种类的物品，进行self-supervisedlearning，Google的Arm Farm，即为其中的代表之一。
 

Half-Model-based（半模型的方法）

在这种训练方式中，不需要完全预知抓取的物体，但是需要大量类似的物体来训练算法，让算法得以在物品堆中有效对图像进行“分割”，识别出物体的边缘。这种训练方式，需要这些流程：

1.离线训练图像分割算法，即把图片里的像素按物体区分出来，此类工作一般由专门的数据标注员来处理，按工程师的需求，标注出海量图片中的不同细节；

2.在线处理图像分割，在人工标注出的物体上，寻找合适的抓取点。

这是一种目前应用较为广泛的方式，也是机械臂抓取得以推进的主要推力。机械臂技术发展缓慢，但计算机视觉的图像分割则进展迅速，也从侧面撬动了机器人、无人驾驶等行业的发展。

（编辑：江门站长网）

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