整个项目的总负责人萧科上前回道，“快递行业的无人配送已经做过多次线下实验和线上模拟了，可以说是很成熟了。现在主要问题还是出在外卖行业上，外卖行业的时效性为是整个配送方案中最大的一个难点。”
萧科说着示意刘凡往前走，在走到大屏前，刘凡多看了一眼在一旁摆放着的几个配送机器人，这些配送机器人并不具备人形，毕竟只是送快递送外卖的，搞成人形机器人就太奢侈了，大概外形就是在方形小车上装配了机械臂和机械脚，能上下楼梯，能按电梯能从“肚子”里取出快递或者外卖。
针对货物的大小，现在总共有12个型号的配送机器人。
“刘总您看。”来到电脑前，萧科打断了刘凡对配送机器人的关注，“这是我们通过外卖行业提供的大数据进行的模拟实验结果，就目前跟官府达成的协议来看，我们要做小型的外卖配送车肯定是属于非机动车，也就是要走非机动车道，可是随着现在车辆越来越多，各个城市的非机动车道都越来越窄，就算按照现在每天的外卖配送量，一旦全部采用外卖配送车，如何在非机动车上正常行驶是一个难题。
如果想要减少配送车的数量，那配送车的设计就要改，而且要从高度下手，太高的话是不符合规定的，而且存在安全隐患，同时一辆配送车要送多份外卖的话，本身也会影响配送时间。
为此我们想到了一个解决方案就是小型配送车+配送大车的结合，这就有点类似快递的那个思路，在餐饮区、小区、写字楼区都配备数量充足的配送机器人，然后由流动性送餐大车进行区域的外卖收取及外卖卸载工作。
我们做过很多次实验，依托于我们的人工智能算法进行的最优路线规划，这个方法是可以尽可能持平于现在的人工送餐速度。但是这个方法也有一个弊端，堵车问题无法避免，一旦出现堵车，就会出现区域性的送餐延误现象。
总体来说，我们的思路就是短途由小型配送车直接配送，长途采取小型配送车+配送大车结合的模式，在80%的情况下能达到现在的送餐速度。但这已经是我们能找出的最有效的配送方案了。
可惜这个方案还有一个问题，投入会非常大，这不像快递行业，仓库就那么几个，外卖店太多了，每个区域我们都要投入大量的配送车，虽然是一次性投入，可这个投入对平台来说，依旧很难接受。
现在我们想到的一个办法是在配送车上开放广告位，这样能稍微平衡一下投入。但平台方似乎还是很难接受这个投入。”
刘凡快速浏览着电脑上的实验数据，“如果我一定要在现有的方案上更进一步的提升配送速度，你觉得提供哪些支持有可能会实现。”
萧科回答的很快，“要么开辟外卖转用道，这个之前我们跟官府也提到过，感觉有进一步谈下去的希望，要么在设备设计上再做优化，这个可能就需要其他一些项目组的同事帮忙了，再或者，进一步提升我们的人工智能水平。
其实在非机动车道上的行驶比在机动车道上的行驶麻烦的多，虽然我们的无人驾驶汽车可以做的很成熟，但同样的人工智能水平用到电动配送车上，还是差了很多，而且如果能提升整体的人工智能水平的话，在配送路线规划，取餐方案规划，小型配送车和配送大车之间的衔接等都可以更优化，肯定能提升整体的配送效率。”
刘凡点了点头，对着众人道，“现在无人驾驶网约车出来，以后无人驾驶这个行业也需要进一步优化了，再加上现在外围的情况，是时候再扔一枚炸弹下去了。”
萧科听懂了刘凡的意思，脸色马上变得震惊起来，“刘总，我们的人工智能，真的还有优化的空间？”
刘凡笑着拍了拍萧科的肩膀，“萧叔叔，你这个老江湖不会不懂技术储备吧？”
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