機器之心原創，作者：寓揚。

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后，商家的「機器人大腦」實時接收訂單并響應，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，然后揀選機器人出動，將貨架運輸到分揀員身邊，并告訴他商品的位置。包裝完畢后，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。

盡管技術還不成熟、法規尚不明確，一些公司也邁出了末端配送（最后一公里）的智能化探索，由「派貨員」自動駕駛小車穿越小區，將商品送到用戶手中。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，并且年輕勞動力也不愿從事簡單、重復的物流工作，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，1400萬臺的規模，也讓這一市場極具想象空間。

智慧物流正在快速發展，并逐漸從后臺走向前臺，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「最后一公里配送」如同剛剛長出細莖的花，至于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。

1 訂單快速響應的「幕后英雄」

還記得5年前雙十一網購一件商品多久才能到達嗎？我印象中大概是一周。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「幕后英雄」。

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后，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。隨著機器人技術（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臺機器人和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。

以會員電商云集的應用為例，作為一家電商公司，云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，導致用戶體驗不足，促銷效果也會降低。

后來云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后，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，包裝后交由快遞公司，就能快速送到用戶手中。

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

這背后除了單個機器的自動駕駛技術外，更考驗的是大規模集群調度的能力。比如極智嘉在一個客戶倉庫中運行了數百臺機器人，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，并于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多家客戶，其中100多家來自國外，最大客戶的倉庫已運行著數百臺機器人產品。

2 末端配送機器人的「摸著石頭過河」

相比于前端的分揀工作，機器人在末端的配送還處于早期嘗試階段。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4億用戶，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于末端配送的思考。

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，美團也展示了一臺可以搭乘電梯的送餐機器人。

就產品背后的運作邏輯，一位美團員工告訴機器之心，當用戶下單后，先由快遞小哥將外賣送到附近的無人車上，無人車內帶有恒溫保鮮功能，然后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，并落地校園、園區等場景，但均處于Demo階段。一位業內人士稱，并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，讓用戶跑下來取，并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復雜的，并且存在路權、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，并且有場景、用戶、訂單等優勢，創業公司往往要么被大公司吃掉，要么為大公司打工。

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。

3 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。

物流機器人起源于電商場景，而我國擁有全球最大的電商市場，并且是最為復雜的電商環境，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后，發現可以節省75%的人工成本，并且將商品的分揀效率提升3倍以上。隨后，迪卡儂也將中國的智能倉模式復制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，往往能夠復制到更小的戰場。

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，據機器之心了解，一個分揀機器人往往要20萬左右，至于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群調度算法，假如將倉庫機器人的數量增加到上千臺，往往會帶來算法以及系統級的挑戰。

此外，企業客戶對于產品、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。