一件包裹的AI之旅_風聞

不知不覺間，你的快遞已充滿了AI的「味道」。

當你在網上拍下一件心愛的商品後，商家的「機器人大腦」實時接收訂單並響應，快速定位你購買的商品，識別出它在A區第一個貨架第三個格子中，然後揀選機器人出動，將貨架運輸到分揀員身邊，並告訴他商品的位置。包裝完畢後，再由機器人將商品運輸到不同的物流區，等候物流接力，發往各個城市和地區。

在物流車的長途運輸中，AI也可以扮演輔助駕駛員的角色，提供最優道路規劃、疲勞預警等，讓物流車最快的到達你身邊的社區。

儘管技術還不成熟、法規尚不明確，一些公司也邁出了末端配送（最後一公里）的智能化探索，由「派貨員」自動駕駛小車穿越小區，將商品送到用户手中。這些已經是真實發生的事情。 

之所以物流各個環節的智能化都在如火如荼地推進，一個很重要的因素是行業招人難、成本貴。 

以我國為例，過去幾年物流行業的人工成本增長數倍，並且年輕勞動力也不願從事簡單、重複的物流工作，成本高、效率低、招人難在北上廣深等一線城市更為明顯。 

當下用機器人替代人力，提高效率降低成本，已成為行業迫切的需求。而另一面，據統計全球有約1.4億物流從業人員，即使機器人能夠替代10%的人力，1400萬台的規模，也讓這一市場極具想象空間。 

智慧物流正在快速發展，並逐漸從後台走向前台，這一點在今年的世界機器人大會上非常明顯。2018年物流機器人只是「機器人應用展區」下的一個子項目，而今年，「智慧物流」已經成為一個專門的展區。

在智慧物流這片「花園」中，前端的揀選、分揀場景如同一株含苞待放的花，蓄勢待發；末端的「最後一公里配送」如同剛剛長出細莖的花，至於中間的公共道路的無人駕駛則是剛剛發芽的幼苗，都還有很長的路要走。 

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訂單快速響應的「幕後英雄」

還記得5年前雙十一網購一件商品多久才能到達嗎？我印象中大概是一週。之所以物流如此慢，一個核心的因素是商品從倉庫中分揀不出來。而現在快遞之所以能夠一日達或半日達，機器人功不可沒，堪稱「幕後英雄」。

傳統的物流是個勞動力密集型行業，往往一個一兩百平米的倉庫，就要一二十人運營。當揀貨工接到訂單以後，在倉庫的各個角落穿梭，像「尋寶」一樣尋找訂單上的商品，只是揀貨這一個環節就耗費較多的時間。因此一旦趕上電商大促，就算是緊急招工，面對龐大的訂單，商家往往要很長時間才能發貨。 

低效、招工難、成本高正成為物流行業的痛點。隨着機器人技術（SLAM、多傳感器融合）的相對成熟，物流機器人應運而出。在今年世界機器人大會中，極智嘉（Geek+）就是頗具代表性的一家。 

極智嘉執行總裁郝旭東介紹，現在通過物流機器人分揀，一個一兩百平米的倉庫僅需要十幾台機器人和1~2個管理人員，能夠將倉庫的運營成本降低70%，效率提升3~10倍。

以會員電商雲集的應用為例，作為一家電商公司，雲集經常需要做促銷活動，往往面臨招人難、成本貴的問題。有時貨物很難及時分揀，經常需要較長時間才能送達消費者，導致用户體驗不足，促銷效果也會降低。 

後來雲集引入了極智嘉的智慧倉庫方案，物流機器人基本一個月就能「上崗」。相比傳統物流的「人找貨」，極智嘉打造了「貨到人」的模式。當系統接到消費者的訂單後，機器人大腦自動響應，根據訂單組成智能分配機器人，由機器人把相應貨架搬到揀貨工作站，員工只需要按照系統提示把商品取出，包裝後交由快遞公司，就能快速送到用户手中。 

電商行業經常舉辦促銷活動，比如雙十一期間訂單量極大，波峯往往是日常訂單的百倍。極智嘉通過租賃的形式，在波峯階段提供機器人服務，電商公司波峯後歸還，以彈性服務的形式緩解臨時招工難的問題。 

**這背後除了單個機器的自動駕駛技術外，**更考驗的是大規模集羣調度的能力。比如極智嘉在一個客户倉庫中運行了數百台機器人，每個機器人執行不同的任務，都跑在倉庫的「高速公路」上，如何在執行自身任務時，進行有效避障，並於其他機器人協同工作，實現整體效率的最優，都是對機器人「大腦」的考驗。 

據郝旭東介紹，極智嘉在全球已經有200多家客户，其中100多家來自國外，最大客户的倉庫已運行着數百台機器人產品。他還透露，公司去年營收2.4億元，相較於前一年實現9倍增長，而今年的營收目標是10個億。

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末端配送機器人的「摸着石頭過河」

相比於前端的分揀工作，機器人在末端的配送還處於早期嘗試階段。在世界機器人大會上，美團、京東、行深智能等均展示了自動駕駛物流車方面的探索。 

目前美團已有4億用户，僅美團外賣日訂單就達3000萬，通過4輛自動駕駛快遞車，美團較為系統展示了它對於末端配送的思考。  

圍繞末端配送場景，美團打造了3個典型場景的物流解決方案。其中，針對末端3公里的配送，美團推出大型的自動駕駛物流車，據稱可以在公開道路上進行L4級，美團也在積極申請自動駕駛的道路測試資質，來解決路權問題。 

針對狹窄的道路場景，美團打造了一款mini版的物流車。另外，針對寫字樓等場景，美團也展示了一台可以搭乘電梯的送餐機器人。 

就產品背後的運作邏輯，一位美團員工告訴機器之心，當用户下單後，先由快遞小哥將外賣送到附近的無人車上，無人車內帶有恆温保鮮功能，然後穿越小區送到消費者樓下，再給消費者發送信息，下樓領取外賣。 

他還透露，電梯送餐機器人已經在部分地區投入使用，而自動駕駛快遞車最近剛剛打造出來。可以看出，它仍處在Demo階段。 

另外也有創業公司展示了自動駕駛物流車在末端配送中的探索，並落地校園、園區等場景，但均處於Demo階段。一位業內人士稱，並不看好創業公司在末端配送中的嘗試。 

他稱，一輛自動駕駛物流車往往要數十萬的價格，如果只是把外賣送到樓下，讓用户跑下來取，並不能做到服務的優化。此外，公開道路的自動駕駛，比如校園場景，面對的環境也是多元複雜的，並且存在路權、法律法規問題。

另一方面，互聯網巨頭都在試水末端物流業務，並且有場景、用户、訂單等優勢，創業公司往往要麼被大公司吃掉，要麼為大公司打工。 

可見，在末端物流的智能化上，不但有自動駕駛技術上的問題有待攻克，法律法規也有待進一步明確，這一場景的智能化仍需更多時日探索。

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從made in China, 到 copy from China

這一次，在物流智慧化的實踐中，中國又走在了世界前列。 

極智嘉執行總裁郝旭東稱，智慧物流取得商業成功有三個前提，第一是機器人的效率足夠高，能夠為企業降低成本；第二是企業的投資回報率要高，這要求機器人要有更好的效果，也要有更具競爭力的價格；第三是產品要安全、可靠、穩定，假如因為產品的不穩定導致倉庫失火，帶來的結果將是災難性的。 

物流機器人起源於電商場景，而我國擁有全球最大的電商市場，並且是最為複雜的電商環境，能夠承受618、雙十一等大促下的「沙場練兵」，往往就能夠在產品性能上做到世界領先。另外，機器人是一款軟硬件結合的產品，我國的供應鏈優勢又能夠提供更優的成本。

他稱，配置了極智嘉機器人的智能倉，在2018年雙十一期間成功處理訂單達500萬件；在2019年618期間，做到2000萬訂單無差錯。 

而相比中國，日本、歐洲等海外國家的人工成本更貴，招工難的現象更嚴重。郝旭東稱，運動品牌迪卡儂測試了公司的機器人後，發現可以節省75%的人工成本，並且將商品的分揀效率提升3倍以上。隨後，迪卡儂也將中國的智能倉模式複製到全球各地的倉庫中。 

我國如此龐大的電商市場，就好比一個「超級戰場」，在超級戰場中總結的經驗，往往能夠複製到更小的戰場。 

然而即使如此，物流行業的智慧化，仍面臨很大的挑戰。

一方面是成本，據機器之心瞭解，一個分揀機器人往往要20萬左右，至於工廠中使用的機械臂動則要百萬以上，即使是倉庫中，完全自動化的成本仍然十分高昂。 

另一方面是算法，智慧倉庫考驗的是大規模集羣調度算法，假如將倉庫機器人的數量增加到上千台，往往會帶來算法以及系統級的挑戰。 

此外，企業客户對於產品、系統的可靠性、安全性、穩定性等有非常高的要求，往往一些大型企業要求準確率要達到「6個9」，即99.9999%，100萬訂單僅容忍一次差錯。而這些都對智慧物流行業的技術和產品化提出了更高的要求。