在倉庫里，機器人已是一把好手

王姍姍

迪卡儂江蘇昆山智能倉中的二維碼導航機器人。

在迪卡儂位于江蘇昆山的機器人智能倉中，一些個頭扁平、長得像大型“掃地機器人”的設備，正在地面上自由穿梭。它們是揀選機器人，任務是找到倉儲區域的目標貨架后，把它馱在自己身上，搬運到揀選區的工人前面。

這些機器人由中國創業公司極智嘉研發生產，它們的出現，幫助倉庫實現了從“人找貨”到“貨到人”的轉變。在迪卡儂昆山倉庫里，揀貨員現在每天可以少走2萬步，有機器人參與的部分揀選量提高了3倍，揀貨準確率提高至100%，庫存容量也提升了40%。

在2015年創業之初，擺在極智嘉CEO鄭勇面前的，有兩個還不錯的選擇，做掃地機器人或者是物流機器人。他和團隊最終選了后者，認為更符合社會經濟發展前景。

差不多同時，京東也開始大力投入物流機器人的研發。自營倉配一體化服務是京東在電商領域最重要的競爭力，它一直很重視倉儲物流基礎設施的建設。早在2012年，京東的自營倉庫就嘗試將揀貨環節通過自動化升級到“托盤到人”模式。2016年，京東物流成立“X事業部”，負責智能倉儲物流系統研 發。

物流產業的技術進步和機器人進入倉庫，背后一個重要的驅動力是專業化分工，每個環節都已經被拆得很細，并且用大量的數據算法支撐起數字化管理。對機器人的訓練，也是先要聚集到具體場景，通過大量的業務數據的執行操作，從而實現深度學習。

京東位于上海的“亞洲一號”在2017年落成首個全流程無人倉，其自動化、智能化設備覆蓋率達到100%。針對一些標品從倉儲到揀貨、打包，再到分揀等過去一些用工密集的環節，都可以實現自動化、智能化操作。

從全球范圍來看，亞馬遜在其倉庫中大量應用Kiva機器人是令物流行業集體興奮的一個標志性事件。

2012年3月，亞馬遜以7.75億美元收購了機器人公司Kiva Systems，后者的核心產品是自動導引運輸車（AutomatedGuided Vehicles，簡稱AGV）。它的工作原理，是通過電磁軌道、二維碼等導航方式，讓小車沿著規定路徑行走。

早期的AGV算是工業機器人的一種，并不具備人工智能的自主數據訓練能力，但已足夠在“搬運”這個環節極大改善作業效率。特別是針對SKU數量眾多、訂單內容復雜的電商大倉，AGV基于系統數據和算法調節，在行進路線選擇上，可以提供人工操作無法實現的最優解。

有了亞馬遜的背書，AGV概念最先在電商物流圈流行，從而掀起了倉儲物流的新一輪自動化革新熱潮。AGV產品的技術壁壘并不高，國內很快出現了一批機器人創業公司，它們的首要目標就是“復制Kiva”。

物流機器人的技術進化

資料來源：根據公開資料整理

零一創投最初在物流技術創新領域尋找投資機會時，是從倉儲SaaS管理軟件角度切入的，但投資人很快意識到，“倉庫”這個場景有太多環節屬于非標準化操作。SaaS軟件的價值，通常要在一個相對標準化的環境才能充分發揮。恰好在此時，國內迅速推出的針對Kiva機器人的“平替”項目，進入了投資人視野。

投資人當時的預判是，一旦機器人能大范圍應用于倉儲物流的各個環節，也許能跨過“非標準化”這個瓶頸，后期直接與SaaS管理系統結合，形成物流數字化管理的整體解決方案。

零一創投是海柔創新的天使輪投資人，此后還參與了多輪跟投。“第一次去拜訪公司時，它還在一個很破的小倉庫里，幾個人圍著搞一個木板車，車里面搭載著一些主板……但是當他們聊起想要做一個什么樣的機器人時，我覺得這事兒很新。”零一創投副總裁張雪逸回憶說。

海柔首創“箱式倉儲機器人”，能揀選倉庫中俗稱的“料箱”—用來存放小包裝貨物的紙箱或塑料箱。鞋服、3C、醫藥制造企業以及電商的倉儲環境中都會大量使用“料箱”。憑借技術壁壘和明確的市場前景，海柔在今年連續完成B+、C、D三輪融資。

2020年全球物流機器人市場分布

數據來源：Fortune Business Insights

“中國有2億平方米的倉庫，引入自動化的倉庫在5%以下。”張雪逸在和海柔的客戶做訪談時發現，以外企制造業為例，很多企業都完成了生產線的自動化改造，但在倉儲物流或制造車間里的搬運環節，自動化的滲透率仍然很低，因此“這是一個很好的試驗場”。此外，中國的高端制造能力很強，所以國內的機器人制造產業在供應鏈上擁有競爭優勢，這也是物流機器人產業在過去幾年變得很熱的原因。

從機械化到自動化，再到機械機器人—機器人正是沿著這樣的路徑，一路發展至今，所以機器人跟自動化沒法完全割裂開。在實際的物流操作場景中，機器人與其他自動化設備是一種上下游協同關系。

相比那些長期靜態存放物品的普通倉庫，電商的倉儲物流環境代表著物流作業的最高難度—SKU豐富，且包裝高度非標準化，同時要適應快速的庫存周轉。

以一個典型的電商城市中心倉為例，它的作業環節涉及供應商卸貨、收貨質檢、上架倉儲、訂單分揀、快遞打包和出庫。有大量在從前需要人來完成的工作—搬箱、轉運、碼垛、揀選、包裝、配送……勞動力正在被逐一解放。

物流機器人幾大核心使用場景

資料來源：根據公開資料整理

“我覺得物流的技術創新、或者說能在機器人研發領域獲得大成的公司，基本還是需要圍繞標準物流單元來做。”張雪逸總結說，最先成熟的技術應用，都包括圍繞物流場景的幾大標準化單元：料箱、貨架、托盤、集裝箱。

從場景角度看，最先被突破的環節是對大型重物的“搬運”。

極智嘉的第一款機器人，剛好趕上“雙11”的物流大混戰。經歷了前幾年的爆倉之痛，“物流提速”恰好是2015年天貓雙11的關鍵詞。有了這個典型客戶，極智嘉的機器人在實測、量產和商用試水階段都提速不少。

此后幾年，極智嘉的產品既有二維碼導航機器人，也有“同時定位與地圖構建”（Simultaneous Localization AndMapping，SLAM）導航機器人。后者是目前在前沿技術討論中最熱門的“自主移動機器人”（Autonomous Mobile Robot，簡稱AMR）—機器人依靠攝像頭、激光雷達等多種傳感器提供的“視覺能力”采集環境數據，完成實時空間定位，從而能自主避讓障礙物并移動。

極智嘉C E O 鄭勇認為，二維碼導航機器人同樣是用“大腦”做最優的路徑規劃，這是機器人與自動化最大的區別，因此也應該劃進“自主移動機器人”的范疇。二維碼導航機器人具備跑得快、精度高、價格便宜等優點，也是目前可以推動大范圍商用的一種成熟方案。而擁有更好視覺判斷力的SLAM導航機器人，它的價值是柔性更強，可以用于人機混合的環境。“我們可以根據客戶不同的需求選擇合適的產品。”鄭勇說。

解決了自主移動的問題后，機器人下一個要突破的場景是揀選。

以亞馬遜Kiva為代表的AGV機器人只會舉起一整個貨架，就像一臺叉車可實現的功能，但它無法對貨架上的每一層貨物先揀選再搬運。這個任務被交給了“多層料箱機器人”—面對20米高的貨架它可以靈活地“爬上爬下”，針對任意一層完成揀選。案例證實，充分應用了料箱機器人實現高空揀選的倉庫，在存儲貨架的密度上也能有很大提升。

多層料箱機器人的外形，看起來就像一個梯子，底部配有一臺自主移動AGV，所以才擁有“升降作業+地面行走”的多維揀選能力。

過去，針對立體倉高層貨架上的商品，需要利用一臺垂直搬運的提升機和一臺水平搬運的穿梭車去到指定的貨架層存儲。據京東物流的一位相關負責人介紹稱，他們利用料箱機器人部署的“天地狼系統”可實現的倉儲密度是傳統倉庫的3倍。

“針對一些特殊場景，我們減掉了提升機的環節，平面行走和垂直爬升用一套機構解決，這個過程就像汽車換擋，水平行走結束后，需要準確計算垂直爬升機構與貨架軌道的嚙合模數，從而達到精準對接，不斷改進算法消耗了我們很長一段時間，是一個研發難點。”上述負責人對《第一財經》雜志說。

成熟的機器人或自動化設備在投入使用之后，一至兩年就可以回本了。但究竟應該在哪些環節引入機器人，還需考慮用機器人解決什么問題，同時還要與人效比較。

對于機器人所能實現的工作效率，計算方法很簡單—理論上，機器人作業只要供電，一套設備能24小時不停地工作，以它完成的工作量，按“24小時兩班倒”換算，基于人均可完成的工作量水平，就能核算出一臺機器人在同樣工作時長內，可以替代多少個工人，進而知道它為倉庫省下了多少人工成本。

從這個角度看，倉庫訂單越多、業務越繁忙，使用機器人就越劃算。但在實現操作中，還要考慮到一個問題：當下還沒有任何一個倉庫已經徹底實現“全部機器人化”的無人操作。因此，機器人與工人打好配合、適應人工的作業節奏，仍將是長期存在的局面。

標品作業比較容易用全自動設備或者機器人去解決，針對非標品的物流作業，則還是離不開機器加上工人的“組合拳”。京東物流就提出“人機CP”的概念，通過技術培訓，讓傳統倉庫中的作業人員與機器人互相配合，降低人員勞動強度，提高作業效率。

京東倉庫揀貨區使用的機械臂。

外形很像梯子的料箱機器人，有助于倉庫大幅提升貨架擺放密度。

很多企業對物流機器人技術一知半解，為了能更好說服早期客戶做“第一個吃螃蟹”的人，極智嘉也花費了大量時間和資金，用自己建庫的辦法，打磨人機協作流程。

2018年極智嘉自主設計并建造了4個總面積超過10萬平方米的倉庫，將自己的機器人設備部署其中，開始接單運營，并利用當年的“雙11”，臨時招募了3000名倉庫員工與機器人合作，一起打磨流程。

這是一場極限挑戰—因為他們遭遇了各種復雜的訂單要求。

“這些人是臨時招募的，在管理上是一個非常大的挑戰，但很多物流公司都面臨著同樣的問題—為電商大促招募的臨時工，培訓時間短，人工操作復雜訂單的錯誤率就很高。”鄭勇說。

多位受訪者均告訴《第一財經》雜志，對于物流企業來說，當下最大的痛點并不是成本，而是操作的準確率。準確率直接關系到服務的安全性，而疫情背景讓“安全性”進一步上升，成為目前最受從業者關注的運營問題。

極智嘉后來找到的解決方案是讓機器人解決復雜的訂單，用人工來解決簡單的爆品訂單，通過對機器人數量、

組合的合理安排，最終解決掉的訂單量是純人工作業的20倍，也極大降低了錯誤率。

鄭勇發現物流企業客戶都很在意投資回報周期，而不是一臺機器人具體提高了多少效率、降低了多少成本，因為不同業務類型的客戶在人工成本上的投入不同，業務也在波動。極智嘉目前對接的數百個項目中，能給出的投資回報期是兩到三年。

過去，倉庫解決方案需要按幾年之后的業務規模預估來搭建系統，投資成本高，且一旦做了投資就不可更改，所以風險較大。引入機器人后，可根據業務需求靈活增減機器人的數量。

為了推進商業化，極智嘉設計了多種服務方案：一種是定制化開發機器人，并進場協助做機器人管理;客戶可以短期租賃機器人，使用極智嘉的自建倉庫，多個客戶還可以共享機器人。截至2021年6月底，這家公司在全球累計賣出了2萬臺AMR機器人，海外市場的收入占比達到60%以上。

雖然只有短短四五年，國內物流機器人的“平替產品”競爭已經很激烈了，入局者甚至很難盈利，而海外市場還有賺錢機會。

“在物流機器人領域，無論是廠商的數量還是應用方案的豐富性和成熟度，中國都處于全球前列，而且具有價格優勢。在中國練完兵，然后向海外輸出，這是一條比較順的盈利路徑。”零一創投副總裁張雪逸說。

至于未來，機器人算法的數據訓練是一個長期過程，距離大范圍使用機器人還需要一段時間。與機器人創業公司相比，京東直接擁有國內最復雜的訂單場景，由此積累了豐富的數據，可用于打磨系統中的精準算法，讓機器人的“大腦”更聰明。相關負責人介紹稱，現階段京東物流正在做基礎數據搭建，未來會開放數據源。

面對復雜的倉儲與揀貨環境，還有很多挑戰尚未突破。訂單分揀仍是目前倉儲行業人員最密集、勞動強度極大的環節。在京東的倉庫里，工人正在嘗試用機械臂（robotic arm）加視覺算法的技術，讓機器人從一堆貨品里識別它要找的東西，然后按照訂單抓取數量，實現自動揀選。

品類不一、包裝大小不一、脆弱程度不一的各種商品“亂擺”在每層貨架上—這是電商倉庫的揀貨區非常典型的場景。這是來自亞馬遜的經驗—隨機堆放貨物反而能讓撿貨員在處理一張訂單時少跑路。

機械臂參與揀選，貨品在揀選區的短暫擺放規律也許會有所調整，但需要用它來靈巧抓取“一件像雞蛋這樣的品類”的機會仍然很多。其中的技術難點，是視覺算法的改進，以及機械本體執行“抓取”動作的末端部件的技術研發。

早在2015年，業界就已經提出“自動揀選未來要靠視覺算法的發展”，但數年過去了，推進還是很難。這是因為出于產品穩定性的考慮，機器人的技術演進需要“小步迭代”。

“不過我認為這個技術在3至5年內有可能有突破，那時將會給整個倉儲揀選帶來非常大的變化。”前述京東物流相關負責人對《第一財經》雜志說。

張雪逸判斷“行業拐點”出現的時間也是在3至5年后。“拐點會很快到來，市場滲透率從0.5%漲到1%可能需要很久，從1%漲到5%也要很久，但從5%漲到15%所需要的時間就會大大縮短。”他說。

未來，跳出倉庫這個相對單純的企業內部管理場景，物流服務還會在另一個方向出現大量的機器人應用，那就是面向城市消費者的“最后一公里”配送。而這也是物流服務中的人力密集環節。

2016年京東物流首次發布無人配送車，早期在大學校園或者封閉的園區內使用，2021年在常熟等地的部分市內真實道路應用。不難想象，社會道路對機器人的自動避障反應提出更高的要求。無人車與配送員將長期保持一種“人機CP”的關系。京東正在醞釀“無人車認養計劃”—讓配送小哥負責日常照顧和管理一臺無人車，讓它協助完成訂單的配送。