無人機送貨難落地,Google Wing卻已經快遞超過10萬次!怎麼做到的?
無人機送貨難落地,Google Wing卻已經快遞超過10萬次!怎麼做到的?

等待總是讓人焦慮。無論是在淘寶購物還是下單外賣,總會守著物流追蹤訊息,訂單的每一次動態變化,都是一劑能人暫時平靜的鎮定劑。

一旦訂單正在派送,這種焦慮的心情就會到達頂峰,手機不能離開超過身邊一公尺,不能錯過每一條電話和簡訊,這時我恨不得送貨的司機能夠馬上飛到我身邊。

「飛到身邊」,真的可能嗎?

就在這幾天,Google母公司Alphabet表示他們的「快遞小哥」已經成功飛了100000次了。

小型無人機從誕生以來就被人們賦予了很多的想像,航拍、特技表演、遠端勘測……人們想用這台這個四軸飛行器挖掘更多航空價值,其中「送貨」應該是大家對於無人機的最終幻想。

相信看過哈利波特的朋友都有過這樣的憧憬:某一天醒來,一隻雪白的貓頭鷹站在你的窗邊,用爪子敲打著你的玻璃,嘴上還叼著一封蠟封的牛皮信,通知你已經被一所職業技術學校錄取了。

也許你窮極一生都不會等到貓頭鷹「嘿美」的到來,但不要灰心,這種自巡航、點對點的派送服務不需要借助魔法也能實現,只是降落在你屋頂的不是貓頭鷹,而是無人機。

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圖/ wing

無人機送貨並不是什麼新概念,早在2013年,電商巨頭亞馬遜就提出了Prime Air的無人機送貨計劃。

遠有亞馬遜、Google、UPS,近有京東、順豐、美團等,你會發現能叫得上名的科技、物流公司都有發布過相應的無人機送貨解決方案。

然而,這麼多年過去了,我們的天空依然保持寧靜,已經站在未來的我們沒能等到會飛的汽車,也沒等到會飛的快遞員,紅極一時的無人機送貨概念就只像是曇花一現。

就當大家快要遺忘這個美麗的幻想時,Alphabet宣布旗下的無人機派送公司Wing要突破100,000筆訂單的里程碑,人們這才發現,在世界的另一個角落有著一片不一樣的天空。

Wing 主要在美國、澳洲和芬蘭三個國家運營無人機送貨服務,其中在澳洲的洛根市(Logan)取得了最大的成功——總計100,000筆訂單中,有超過50,000筆是在洛根市交易。

洛根市並不是什麼著名大城市,它的城市面積為958平方公里,人口約為30萬,是個典型的澳洲郊區城市。

不過平靜的郊區上空並不平靜,自2019年Wing在這裡放飛了第一架無人機之後,洛根市的上空每天都會有無人機穿梭上百次,其中大部分時候都是在解決市民的「口腹之需」。

根據Wing的統計,去年Wing的無人機一共在洛根市運送了1萬杯咖啡、1700包零食和1200隻烤雞。

這些訂單平均運送時間在10分鐘左右,最快的一筆訂單為2分47秒,比開車去麥當勞的得來速取餐還快。

這不難解釋Wing在洛根市的流行:在地廣人稀的郊區城市裡,利用無人機送貨幾乎是最方便和快捷的購物方式,你要做的只是在家裡悠閒地下單和等待。

當然Wing並不是什麼都能運送,當用戶需要採購東西時,他需要先下載Wing的官方app,再在上面挑選商品。

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圖/ wing

在app上僅提供了一些像咖啡、零食、壽司、蛋糕、寵物食品和運動服裝等輕量貨品,由於Wing的運力只有約2.7Kg,你不能指望它幫你運來一台冰箱。

為什麼這麼多無人機送貨概念方案中,唯獨Wing能真正落地呢?這要從Wing的運作模式說起。

無人機送貨的核心:安全、安全還是安全

Wing的無人機長得很有特點,它像是滑翔機和直升飛機的綜合體——機身左右不僅分別有6個懸停旋翼,還設計了機翼和2個巡航旋翼,讓無人機既可以垂直升降和懸停,又能在橫向飛行時平穩巡航。

為了盡可能降低無人機意外墜落對人的傷害,Wing的機身用了泡沫材料包裹,並且重量很輕。

Wing表示整機的設計工作是由包括維吉尼亞理工大學等機構一起合作完成的,在設計過程中著重測試了飛機的安全性。

飛行過程中,Wing一般會控制在距離地面30-40公尺的低空區域飛行,並且會遵守城市空域管理,基本不會對客乘用的飛機造成影響。

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圖/ wing

延伸閱讀:外送餐點10分鐘「飛」到家!美團亮相物流新助手,自研的送貨無人機什麼來頭?

而確保降落的安全性會是無人機送貨的最大的難點之一,通常來說無人機需要利用感測器找到一個空曠、安全的地方平穩降落,但地面的情況太過於複雜,想要安全降落是一個工程難題。

因為無人機派送的區域通常都是住宅區,即便降落點選得再空曠,誰也不敢保證在降落過程中不會有好奇的寶寶或者小狗衝出來摸一下高速旋轉的機翼。

Wing找到了一個很巧妙的解決方法——用繩索代替機身升降。

他們在機身的下方設計了一個收縮繩索的裝置,在飛行過程中繩索會盡可能縮緊保證貨物不會丟失,到達派送地時,無人機會下降到距離地面7公尺的低空懸停,再放下繩索投放貨物。

當貨物接觸到地面時,它就會從特殊的鉤子分離,這時無人機再收緊繩索,準備升空歸程。

整個收貨過程用戶都不會接觸到無人機,只要在一旁靜靜看繩索升降,兩者保持了足夠安全的距離,不僅避免了飛機升降可能存在的安全隱患,派送的效率也更高。

解決了派送的問題,Wing還需要解決另一個棘手難題:怎樣安全、自動地將貨物運送到用戶指定地點?

我們都知道兩點之間直線最短,因此空中貨運能夠採用比陸運效率更高的直線路線運輸。

然而與常識相悖的是,大多數情況下無人機派送都不會簡單直接的採用直線飛行,因為缺乏路線規劃的空中交通非常可怕,這就像是有人在空中開碰碰車,指不定哪天兩架飛機就會撞在一起,後果不堪設想。

也就是說,光有「車」還不夠,人們還需要在空中規劃出「路」以及相應的交通秩序,無人機才能安全地在天上飛行。

背靠Google地圖的Wing在這方面有著天然的優勢,很快建立起了Unmanned Traffic Management(UTM,無人駕駛交通管理)系統,對空中的飛行器進行統一地協調管理。

Wing無人機每次起飛前都會在UTM系統的支持下,綜合考慮天氣、障礙、空域管制等因素自動規劃一條安全的取貨、送貨路線,再出發前往取貨地點。

訂單完成之後,Wing無人機會自動回程,降落在充電板上充電,這個過程中其他訂單則由另外的無人機執行,調度的方式像極了一個小型機場。

我們離無人機快遞還有多遠?

Wing的發言人喬納森·巴斯在接受The Verge採訪時提到,Wing想把它在洛根市的成功模式複製到其他人口密度和洛根差不多的城市,例如新奧爾良、曼徹斯特、佛羅倫斯等。

有趣的是,像紐約、東京等人口稠密的大城市並不在Wing的考慮範圍之內。

喬納森·巴斯解釋稱,寸土寸金的大城市對無人機送貨並不友好,因為無人機很難找到一個沒有樹枝、電線桿和招牌的空曠位置投放貨物。

無人機快遞本質上是解決「快遞最後一公里」的一種方法,它落地成功與否不僅受技術、政策的影響,還跟城市的物流體系息息相關。

相比起空曠的小城市,無人機確實很難在大城市的水泥森林裡穿梭和歇腳,這對無人機派送的安全性和故障容許度有了更嚴苛的要求。

無人物流公司確實可以在城市裡設立一些集中點來集中投放商品,但一番操作下來,用無人派送的成本並不比城市快遞末端的人力成本便宜多少,甚至還要更貴。

無人機更像是屬於大自然的鳥,在高樓林立的大城市裡很難找到「棲息地」

維吉尼亞理工大學發布的一篇報告中提到,當一個城市的無人機投遞系統投入使用五年後,每個消費者平均每年可以節約56小時的購物時間,零售業參與者可以平均每年增多20.8萬美元的銷售額,而城市平均每年可以減少11萬3900噸二氧化碳。

省時、增收、環保,這些正面效益吸引到了很多物流公司參與到這次科技升級的浪潮之中,但是在運行過程中遇到的技術和法規問題又像一記悶棍,將視無人機技術為物流唯一未來的公司們打醒。

例如Wired就曾報導過亞馬遜的Prime Air團隊在今年年初大幅裁員,與五年前第一次試飛成功時相比,Prime Air近幾年來聲勢甚微,很大一部分原因是亞馬遜的工程師還未能解決無人機的空中管理和安全投遞的問題,導致過長的項目週期並沒有帶來合乎預期回報。

目前來看,無人機送貨還存在各種各樣的侷限性,缺乏低空管理法規的城市還沒準備好迎接它,具備落地條件的郊區又很難養活它。

無人機送貨就和自動駕駛一樣,站在了被全行業瞻望的科技頂點,但登頂的階梯現在才剛開始搭。10萬筆訂單的里程碑,也許只是登上這條階梯的一小步。

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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