The company called Nuro built a completely different type of car without driver
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老婆：老公，你快看過來的這是個啥？老公：Nuro.AI（發音：牛肉哎）。老婆：我知道是咱買的牛肉啊，我問你這個車是什麼。老公：這是 Nuro.AI 的無人駕駛配送車，以後的快遞就靠它了。
雖然全世界都在為：誰會是第一款正式商用的 L4 級別無人駕駛車，而打的頭破血流，但請記住今天，很可能就是人類 L4 級別無人車商用的起點。
各種路況難不倒它
與其他汽車公司，喜歡給自己的產品加上各種限制詞不同，Nuro 的這台車直接就宣佈，自己是完全符合車規、可以在普通機動車道路上行駛的，它當然是無人駕駛的，因為它上面連一個給人類設計的空間都沒有。
在公開道路上營運，就意味著這台車必須能夠自如應對，一切人類司機可能面對的交通規則，從 Nuro 公開的路測影片中，我們可以一探究竟：
Nuro 可以辨識美國最常見的 Stop Sign ，並自動讓行其他車輛；
可以準確辨識前方的交通指示燈，是紅燈還是綠燈：
可以認出來正在過馬路的行人：
在左轉時，還會趁行人過去之後再加速：
掉個頭應該不算什麼難題；
看到自行車也會主動保持距離（這要是在台灣，是不是就別走了……）。
這麼聰明的一台車，目的則是完成最後一英里（在台灣肯定是最開始一公里）的物流配送。
Nuro 在車輛兩側各設置了前後兩個貨倉，每輛車能承載的重量超過 100 公斤，透過與電商、超市或者本地服務公司合作，Nuro 可以輕鬆地在任何時段，完成本來需要人工配送才能完成的任務。
從無到有僅用了 17 個月
支撐這輛小車的環境感知硬體，只有位於車頂上的一個雷射雷達，和位於車輛周邊的 8 個攝影機，而更讓人驚嘆的數據，或許是這台車從開始研發，到最終推出成品，只用了 17 個月。
不過當你知道了 Nuro 的創始團隊背景之後，或許就能理解，這種速度背後的原因了。
Nuro 的兩位創始人，分別是朱佳俊和 Dave Ferguson ，前者在創業之前，是谷歌自動駕駛團隊的首席工程師之一，是谷歌無人車在環境感知方面的絕對專家。
Dave Ferguson 也來自谷歌無人車團隊，在現在凡無人駕駛公司，必談的機器學習和視覺感知方面最為在行，要是往前回溯就更牛了，人家連 NASA 火星探測器的開發工作都參與過。
Nuro 的野心從名字中也能體現出來，Nuro 是 New Robotics 的近似音縮寫，他們的想法，可不僅僅是一台車就能承載的，或許在他們看來，之後的全部交通工具，會在 AI 的作用下具備思考和感知能力，說是機器人也就不為過了。
至於其當下團隊的來源，大家可以去 Google 一下，你應該會得到一份矽谷知名科技企業列表 + 中美知名大學列表的總和。
無人配送：中美無人駕駛的機會與分歧
就在大洋這邊的亞洲企業，還在為 L4 無人駕駛，究竟應該率先在何種場景下，落地正常道路而費心時，美國的初創企業已經紛紛決定押寶無人配送車。
無獨有偶，也在今天，另一家名為 Udelv 的公司，也尅是在加州聖馬特奧縣，展示了旗下自動駕駛運輸卡車的首次公共道路測試。
Udelv 的車與 Nuro 的產品，在尺寸和功能上，幾乎遵循了完全一致的邏輯，單論數據的話，這台車只有可憐的不到 10 馬力，一次充電也只能跑不到 30 公里，但帶來的好處是，成本的飛速下降。
透過與美國當地食品雜貨店 Draeger's Market 的共同測試，Udelv 的數據顯示，用這台小卡車可以比有人車輛，接受一半以上的成本，這台車上共有 18 個貨箱，透過手機 APP 就可以打開，並且只能打開屬於自己的那一個。
這種需求，與美國的實際情況是完全吻合的。從住宿情況看，美國人基本都有自己的獨立地址，較為稀疏的住宿方式，其實是增大了配送的勞動成本，但精確的基於郵政編碼的地址，查找方式更便於車輛，找到所要前往的目的地。
同時，美國的人力成本遠高於我國，而嚴苛的工作條件需求，也讓美國人對於亞洲國家常見的加班等習慣，完全不能接受，而這些對於無人駕駛車輛來說，是完全無需考慮的。
但這些對於亞洲國家的環境，就不是那麼貼近了，亞洲國家基於建築的居住環境，和超高的人口密度，使得配送不僅僅是完成路上運輸那麼簡單，而當下隨處可見的快遞配送大軍，也讓人力成本相較美國，顯得過於低廉。
但歷史的進展總比我們想想的快，也許下個春節，你就在哪個拐角遇到了這些奇形怪狀的小傢伙。
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