戴紅玉

摘 要：近年來，B2C電子商務迅猛發(fā)展，包裹遞送量正在快速增長，特殊事件激發(fā)了無人化配送的需求，多數知名物流企業(yè)在一英里物流中開發(fā)新的交付實踐。以可持續(xù)發(fā)展和客戶為中心的無人配送汽車正在改變傳統(tǒng)配送方式，如果公眾不接受該技術，無人物流配送的交付方式將浪費巨大的資源。目前國內關于用戶對無人物流配送的使用意愿研究較少，研究結合技術接受理論，通過LDA主題模型收集在線文本數據，發(fā)現無人物流配送的安全性、責任劃分、數據泄露等問題對用戶的使用意愿造成影響。

關鍵詞：無人化配送；物流；LDA主題模型；使用意愿

中圖分類號：F259.2文獻標志碼：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.08.014

Abstract： In recent years， the rapid development of B2C e-commerce has led to a rapid increase in package delivery volume. The special events has stimulated the demand for unmanned delivery， and most well-known logistics companies have developed new delivery practices in one mile logistics. Unmanned delivery vehicles centered on sustainable development and customers are changing traditional delivery methods， but if the public do not accept this technology， the delivery method of unmanned logistics delivery may waste huge resources. At present， there is relatively little research on users' willingness to use unmanned logistics distribution in China. This study combines technology acceptance theory and collects online text data through the LDA topic model. It is found that the security， responsibility division， data leakage， and other issues of unmanned logistics distribution can affect users' willingness to use.

Key words： unmanned delivery; logistics; LDA topic model; willingness to use

0 ? ?引 ? ?言

隨著5G、人工智能等新一代信息技術的飛速發(fā)展，自動駕駛汽車已經成為未來出行的趨勢。在智慧物流領域，自動駕駛汽車的普及將影響城市交通、物流和包裹派送等領域。智慧物流的發(fā)展至今已形成“無人機、無人艙、無人車、無人港”的四無化格局。我國物流業(yè)一直保持較快的發(fā)展速度，然而，末端物流配送存在的效率低、成本高、勞動力不足以及監(jiān)管難等問題，成為物流配送的發(fā)展瓶頸，末端無人配送車作為新的運力補充形式將成為市場的選擇和剛需。

截至2023年6月，北京順義和亦莊等地區(qū)的“小魔駝2.0”已完成訂單配送近20萬單。2023年618期間，其整體配送單量超10 000單，極大地緩解了618高峰期的配送壓力。機器配送為用戶帶來較大的便利，但在無人配送成為城市配送的主流之前，依舊面臨許多挑戰(zhàn)。公眾對這一新技術的接受度成為備受關注的話題，如果公眾不接受這一新興技術，其發(fā)展和應用就會受到限制。在互聯(lián)網技術迅猛發(fā)展和智能駕駛不斷成熟的當代，學者可以結合技術接受理論，深入研究公眾對無人配送小車接受度的影響因素。這項研究有望為無人物流配送的發(fā)展和推廣提供更深入的洞察，以滿足公眾對“最后一公里”配送的合理期望。

1 ? ?理論基礎

1.1 ? ?無人物流配送

無人配送小車，配備激光雷達、高清攝像頭等傳感器，可自動感知外部條件。無需人工干預自主導航并駕駛的車輛是L4級自動駕駛汽車的延伸。在無人物流配送中，可滿足點至點的物資配送需求，在沒有任何人為干預的情況下，能夠按照路線指令自主行駛，無接觸完成配送任務。

目前，無人物流配送主要有三種呈現形式，最常見的是無人配送車輛，包括無人駕駛貨車、無人快遞車，通過智能技術躲避路障及路徑規(guī)劃進行自主貨物配送。還有陸地機器人，通常用于城市內的最后一公里配送，將貨物沿著道路送到用戶門口。無人機配送，通過空中運送貨物到達遠程或難以到達的地方。例如，京東提出的“干線—支線—末端”三級智能物流體系布局，充分融合不同物流配送方式，以實現不同應用場景下的配送效率最大化。在社區(qū)、園區(qū)等區(qū)域內，實現最后一公里無人配送，具有顯著的市場價值。

末端配送的特點是“多、小、散、亂”，需在規(guī)定時間確?？爝f送達用戶手中。如遇用戶不在家的情況，配送員需要再次上門配送。這類工作需要大量配送人員進行多頻次、小批量的操作，時間和空間均呈分散狀態(tài)。由于這些現象，配送服務的時間和空間分布廣泛，城市配送站點多、快遞員多、服務可控性差。不斷增長的快件量和即時配送的業(yè)務量給末端配送帶來極大的壓力，但配送員數量卻一直處于停滯狀態(tài)，導致末端市場需求與勞動力之間的矛盾進一步擴大。

1.2 ? ?研究現狀

近年來，在探索公眾對自動駕駛汽車的接受度方面進行大量的民意調查，然而以往研究主要聚焦于將人們從一個地點運送到另一個地點的車輛，對無人配送小車在最后一公里配送的使用意向以及各變量之間的理論關系的探討卻鮮有涉及。

即便少數研究調查了用戶對無人配送小車的態(tài)度，也僅僅發(fā)現，持積極態(tài)度的用戶認為該技術具有環(huán)保和創(chuàng)新的特性，持消極態(tài)度的用戶認為該技術是危險的，不可信的，并表示無法理解。這些研究往往忽略了使用理論模型分析調查用戶的使用意愿。

吳孟霖等[1]研究發(fā)現，市場需求、政策法律、技術應用、資金成本和人才供給五個方面會對物流領域無人配送的發(fā)展產生影響。在周嘉駿等[2]對城市無人機配送研究中，他們發(fā)現當前的無人機配送面臨網絡問題、續(xù)航與充電問題以及客戶需求多樣性問題，這些因素會影響用戶對該技術的接受度。通過閱讀自動駕駛和無人物流配送領域的研究成果，筆者發(fā)現，技術接受理論和擴展行為理論相結合的理論基礎在該領域具有可行性。這一理論基礎能夠更全面地解析用戶對無人物流配送技術的態(tài)度，為論文后續(xù)的深入研究提供有力支持。

陳義友等[3]的研究中，發(fā)現消費者對配送地點的期待會影響其配送方式的選擇，而這一選擇與運費水平密切相關。配送時間的不確定會導致消費者的不良體驗，從而影響其對無人配送的態(tài)度。無論是驛站自提還是無人車配送，由于可服務能力、天氣、路狀等因素引起的延遲或等待時間都會在一定程度上影響顧客對配送方式的選擇。朱惠琦等[4]通過構建Logit模型對消費者“最后一公里”聯(lián)合選擇行為進行直接彈性分析，發(fā)現消費者對送貨上門帶來的等待時間、服務水平和經濟損失都比較敏感。尤其是在顧客對事物認知不足的情況下，更容易形成心理期待。此外，有研究發(fā)現，社交焦慮的用戶更愿意使用自助化服務，避免與他人的互動，減輕其在人際關系方面的壓力，無人配送成為他們更愿意接受的選擇。[5]由此可見，為了保障“最后一公里”配送服務質量，如何低成本、高效率地進行“最后一公里”配送服務成為亟需解決的問題。

2 ? ?研究方法

2.1 ? ?線上文本數據的獲取

與以往基于調查數據的實證研究不同，本研究對微博、B站、抖音三大平臺的評論文本進行分析。從2023年5月至2023年11月，以“自動駕駛小車”“無人快遞”“無人配送”“無人機送貨”“送貨機器人”“飛人快遞”“順豐/京東無人車”“小蠻驢”為關鍵詞爬蟲，收集用戶實時在線評論數據，共獲取3 844條評論文本。刪除評論文本中的表情、重復且字符數小于9的文本；使用jieba進行分詞和詞性標注，并使用中文停用詞表刪除文本中高頻但無意義的停用詞詞匯，獲得評論文本語料庫共

2 669條有效評論。

2.2 ? ?文本分析法

狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation ， LDA）是一種能夠有效地挖掘和發(fā)現文本數據中潛在語義主題的非監(jiān)督學習方法，通過識別離散數據集有效提取文本主題，并對文本評論數據進行挖掘建模分析[6]。LDA模型中挖掘的主題是對一段文本表述含義的概括和總結，在在線評論中則是用戶對產品或服務某些方面體驗和感受的總結。

基于LDA的在線評論主題提取模型，采用python3.11編程和Gensim庫建模確定分類主題數K，通常文本集合量越大，則主題數目越多。主題通常在評論中出現，每個評論包含主題的一部分。主題困惑度（Topic Perplexity）是用來衡量主題模型對樣本預測能力的準確程度。當困惑度越低時，可認為主題聚類的效果越好。困惑度是模型在區(qū)分主題時進行的確定性判定指標，反映模型對新樣本是否適用，是否能正確區(qū)分主題劃分。為獲得最佳主題數，采用困惑度模型對最佳主題數進行計算[7]。計算公式為：

式中，M是包含的文本數，Nd表示文檔包含的單詞數量，log p（W）為文檔中單詞的概率值。

3 ? ?研究結果

3.1 ? ?用戶態(tài)度分析

通過文本分析發(fā)現，對無人物流配送持積極態(tài)度的用戶明顯多于持消極態(tài)度的用戶，中高度積極的用戶比例也明顯高于中高度消極的用戶。具體而言，大部分用戶曾經使用無人快遞配送功能，其中在限定區(qū)域內使用無人送貨的用戶占比為51%，這一用戶群體希望無人配送得到更廣泛的普及。值得注意的是，約10%的用戶在使用無人送貨后，表示不能過度信賴無人送貨系統(tǒng)，無人監(jiān)管容易造成快遞丟失等問題。總體而言，樣本群體對無人配送服務的信任水平呈中等偏上，共1 573條積極傾向評論，占總體的58.93%，其中中高度積極的評論有537條，占所有評論的34.14%；消極傾向的評論有1 069條，其中中高度消極的評論僅有288條，占比為26.94%，評論用戶的積極情緒更強烈。評論分析結果如表1所示。

具體評論文本中，有用戶提到，無人物流配送在特定條件下更實用，在普通道路上可能難以應對復雜路況。其中，127條針對飛人快遞的評論用戶表示擔憂，他們認為該技術存在較高的危險性，會對生命安全造成影響。還有人認為，無人配送在道路開闊、時間充足的情況下更方便。未使用過該功能的用戶普遍將其視為技術的進步，可定點投送并自行取貨，未來有可能替代人工配送，節(jié)省物力和人力資源。

3.2 ? ?主題困惑度與主題發(fā)現

經計算可得，主題數為6時，困惑度處于最低值，（如圖1所示）因此選定最優(yōu)主題數為6。

由表2中6個主題，可進一步對定性數據進行定量分析。相較以往對類似數據的分析，主題相關高頻詞和評論為人們如何看待無人物流配送提供一個突破點，這些主題也較好地解釋了影響無人物流配送接受度的因素。

3.3 ? ?主題模型結果分析

通過對微博和B站相關評論提取的六個主題進行分析可以發(fā)現，公眾對無人配送相關話題的態(tài)度喜憂參半。本研究從用戶角度出發(fā)，結合技術接受模型，引入感知風險和感知易用性、有用性研究無人配送接受度的影響因素。

3.3.1 ? ?感知易用性與感知有用性

“技術、投入、改進、開發(fā)、完全、廣泛、感興趣”等關鍵詞充分體現用戶對無人物流配送的期待與信任。主題1中評論“技術的發(fā)展讓我覺得可以相信自動駕駛的進步”，凸顯用戶對自動駕駛技術發(fā)展的信心，認為該技術具有一定的時代意義，且有助于改善生活水平。

主題2“電腦在交通方面反應比人快吧”及“非常期待體驗一下這個無人配送車”明確表示，用戶對無人配送的有用性持積極態(tài)度，認為其有望提高物流效率，減輕用工負擔。不少網絡評論表示，道路上的無人配送小車很有趣，用戶對新技術的普及是看好的，人工智能不會分心且反應迅速，城市生活越來越智能。無人配送車行駛速度雖然低于快遞電動車、三輪車，但主題2指出，智能系統(tǒng)可以按照實時路線自動導航，有效規(guī)避交通擁堵路段，也避免人為違反交通規(guī)則的行為，為道路安全提供更有利的條件。

無人配送車憑借智能終端使商品安全、精準、快捷、無接觸地送達至買主手中，主題3中“很方便，都不用去驛站取快遞了，手機上操作之后，家門口就能拿”體現了無人配送車通過智能終端實現商品方便省時、高效地送達消費者方。在特殊時期，無人配送車的應用顯著節(jié)省人力成本，解決物資配送的難題，提高物資配送效率，這一特性成為吸引公眾使用該技術的主要因素。

3.3.2 ? ?感知風險

無人物流配送方面還存在一些令用戶擔憂的問題，主要體現在以下幾個方面：主題4中，用戶普遍表達對無人配送車事故頻發(fā)、責任不明確的擔憂。評論提到“前段時間經常看到下沙翻在路邊”，說明無人配送小車的事故率較高，“出了事會肇事逃逸”表明出現事故，追責困難。用戶對無人配送車的法律地位和責任劃分存在疑慮，“有法律明確規(guī)定出事故是誰負責了嗎”就體現了這一點。目前市場還未明確無人配送車在機動車和非機動車中的定位，以及在道路上與其他參與者的交互中責任的劃分不清晰。系統(tǒng)的不透明性，公眾不知道算法的編寫是否對自身有利。

主題5中提到“慢慢的失業(yè)率會越來越高”，表明用戶對無人配送小車充滿期待的同時，也對即將帶來的失業(yè)問題感到擔憂，也有評論寫到“不少在快遞站上班的人得失業(yè)了”。同時，用戶也比較關心無人配送小車的費用，相較以往天貓、淘寶包裹的免費配送，一次配送費用較高，引發(fā)用戶的不滿。

主題6中也有用戶擔心個人的數據安全問題，評論中提到“里面有關的個人隱私數據有可能被泄露”，系統(tǒng)配送端需要記錄大量用戶信息，配送時可能遭到惡意入侵，導致個人數據泄露和財產損失。用戶對無人配送車配備的攝像頭和傳感器記錄的環(huán)境數據的去向感到不安，增加了對數據隱私的疑慮。

綜上，通過對微博及B站評論的文本分析，發(fā)現公眾對自動駕駛的態(tài)度總體較為積極。電商經濟蓬勃發(fā)展，直達消費者的末端配送行業(yè)正不斷接受新挑戰(zhàn)。數智化技術的加持下，末端配送實現了實時監(jiān)管、人力優(yōu)化等系列的降本增效，但在實地場景中還是遇到系統(tǒng)缺陷、交通管理以及責任劃分不清等問題。因此，為了無人物流配送的進一步普及，物流企業(yè)及監(jiān)管部門應積極應對這些問題，包括與政府合作制定明確的法規(guī)、加強技術研發(fā)以提高安全性、強化隱私保護和數據安全等方面的措施。

4 ? ?結論與討論

本研究從消費者的角度出發(fā)，結合技術接受理論，通過LDA主題模型發(fā)現無人配送車能給用戶帶來諸多優(yōu)勢，極大地提高末端配送效率，滿足用戶對末端配送的需求。但在實際運營中，無人配送仍有不少難題有待解決，其中最關鍵的便是安全與責任問題。目前，無人配送還處于發(fā)展早期，我國商業(yè)環(huán)境和道路環(huán)境較復雜，行業(yè)標準的缺失，政策法規(guī)不完善，無人配送產品屬性不明確，事故責任模糊，標準和認證體系不完善，配套基礎設施落后等各項標準都有待完善。

4.1 ? ?建立無人配送產品統(tǒng)一的管理交通法規(guī)，并明確相應法律責任

首先，將無人配送車納入我國交通體系中，設立無人配送車生產資質審批制度，填補上市準入管理的空白。在實行規(guī)范中，優(yōu)先批準獲得道路運營資質的企業(yè)。其次，有關創(chuàng)新政策和管理模式，梳理地方立法成果，明確無人配送的責任體系，包括產品、交通、保險責任。

4.2 ? ?完善無人配送產品管理體系及測試認證

明確無人配送車的定義，是快遞配送還是外賣配送抑或是別的種類，根據其結構、性能、用途，劃分適當的車輛類別。確保無人配送車在產品標準、道路測試和運營方面達到最低安全配置，包括外廓尺寸、整車質量、最高車速等參數，在城區(qū)交通允許情況下引入碰撞安全要求。對已上路的車輛，可實行準入許可制度。測試認證方面，要統(tǒng)一各地大框架，減少地區(qū)間差異。無人配送車的防盜、防損、防破壞安全措施也得緊跟其上，減少用戶對無人配送車安全性的疑慮。

4.3 ? ?推動配套設施建設

在道路基礎設施方面，新建社區(qū)和園區(qū)應與無人配送需求同步，提供?？亢徒玉g空間；對老舊社區(qū)進行系統(tǒng)化升級，以充分利用無人配送的降本增效能力。在信息基礎設施方面，推動5G基礎設施建設，以滿足車輛通信需求，解決區(qū)域間的信號覆蓋差異，確保通信穩(wěn)定和數據安全。

4.4 ? ?加速推動城市無人配送業(yè)務的規(guī)?；涞?，培養(yǎng)消費者的使用習慣

首先，在大城市試點智能網聯(lián)示范區(qū)投放車輛，逐步向其他城區(qū)推廣。其次，促使解決方案商與場景應用方合作，推動成熟場景的規(guī)模商業(yè)應用，培養(yǎng)消費者使用習慣。最后，在保障安全前提下，通過科普宣傳和促銷活動，構建智能生活圈，提高居民對新科技的包容性和接受度。

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