天猫仓库机器人独家解密 马云的菜鸟物流杀手锏？

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智东西（公众号：zhidxcom）文 | 四月
　　导读：过去两年，势如破竹的电商一路高歌猛进，在撼动传统零售业的同时也带动着物流行业风声水起。去年双十一，阿里平台共完成912亿成交额，而在这背后是繁复的物流作业与庞大的人力支出。随着人工智能等技术的进步，仍处于人工主导型的物流行业在效率提升与成本降低方面将存在哪些潜在商机？
　　在2012年底被亚马逊收购的Kiva仓储机器人给出了很好的范例，并于两年后达到1.5万台的使用规模。但遗憾的是，亚马逊的Kiva项目至今仅对内开放，换句话说，在过去的很长一段时间内仓储机器人相关技术都被亚马逊所垄断。全球范围内，虽有印度GreyOrange、瑞士Swisslog、中国新松物流机器人等项目持续跟进，但仍都停留在商业化的探索阶段。不过，这个现象很快将被打破。
　　在位于天津的阿里菜鸟仓库里，一群来自Geek+团队的“货到人”机器人队伍正在各自岗位有条不紊地搬运着货架，于去年天猫双十一活动同期上线，经过近半年的部署与协调，这支高效队伍已能很好地融入工位工作，配合人力后正以高于普通物流八倍的速度为阿里效劳。
　　近日，智东西与Geek+项目创始人兼CEO郑勇对话，探寻阿里“货到人”机器人项目背后的更多有趣内容。在近两小时的对话中，郑勇向智东西解读了该项目的运行机制与投资收益前景，此外，项目的完整商业模式与物流行业需求现状等核心问题随着谈话深入逐渐清晰。
　　算法系统赋予Geek+决策力
　　首先，郑勇向我们描述了一幅完整的仓储机器人工作场景画像：
　　

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　　仓库被划分为无人区和工位区两个部分，其中占地约90%的无人区为机器人工作范围，工位区分派有数名分拣工人，每名工人配合8-10机器人共同工作。机器人接收到某批次订单指令后，搬出指定货架并运送到工位区，分拣工人通过电子屏显示的商品明细与提示进行分拣，将货物转移到播种墙，并同时完成商品标签扫描确认。捡货与补货程序相反。机器人在完成一定工作量后返回充电桩定时快充。
　　在工作部署层面，整套仓储机器人系统包括机器人硬件和工作站后台系统两大部分。
　　机器人：标准化
　　矮圆柱形的Geek+外形近似于一个大号的扫地机器人。相比40cm高的亚马逊Kiva，Geek+27cm的高度能节省出更多的有效仓储空间，运行速度为1.5m/s，最大载荷重量为500Kg。Geek+内置锂电池，平均使用一定电量后可自动返回充电，快冲完后返回继续工作。关于电池容量与充电时间团队还在进一步优化过程。
　　在Geek+机器人上部和底面分别设有摄像头，通过扫描附着在地面的点阵式二维码地标进行导航。采用二维码导航技术，相较普通激光雷达的三角定位方案在成本上进行了有力控制，同时可保证机器人在仓库半结构式工作环境下运行的精确性。此外，Geek+内置有多传感器融合避障和无线通信功能，保证其在机器人交通环境下的工作秩序。
　　作为一整套仓储机器人运行系统，还包括电子显示屏、播种墙、电子标签系统等配件设施。
　　

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　　后台系统：配置化
　　"后台机器人系统是比机器人更为关键的部分"，郑勇介绍道，主要针对商品物件的存储与摆放、机器人调度与行走路线、订单执行顺序等三个重要方面进行算法优化。具体包括：
　　1、不同于传统人工分拣的存储方式，仓储机器人系统的货物存储采用分散式架构，系统需要对货架上商品摆放与搭配的规律和趋势进行动态调整。
　　即每一个货架尽可能安排多种品类的商品，以达到移动一个货架解决多个订单的高效需求；根据货架的使用频率分布变化，将使用频率更高的货架，如某段时间内的特卖/热卖商品货架，设置在离工位更近的区域，以便在更短的行驶距离范围内完成订单需求。
　　2、系统接收到多个订单后，需要将数个订单整理成不同批次进行分派，涉及到针对订单内容与完成顺序的优化，以实现更少的货架移动次数完成最多的商品分拣。
　　3、下达订单任务后，系统需要指派具体的机器人并进行其最优路径布设，这其中涉及到机器人调度与路线优化，避免交通拥堵或碰撞事故。
　　在整套仓储机器人人分拣系统中，机器人硬件及配套设施采用标准化设定保证规模生产的可控性，后台的操控系统则将根据客户业务特点、仓库地图与布局等信息进行定制化配置，包括设定的工位与机器人数量，货架摆放等。
　　

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　　“硬件与软件本身都是标准化的，系统可根据实际需求进行调动与优化”，郑勇强调，“灵活性的配置化是整套系统中最有生命力的地方”。
　　如果说在仓库川流不息的机器人本体替代人工实现了分拣工作的自动化升级，那么通过动态数据与信息不断优化，进行部署的系统“大脑”则让机器人真正有了决策与协调的能力。
　　实际上，国内大型电商平台在面对汹涌如潮水般的订单需求时，也曾进行过优化尝试。如京东商城在上海建立的“亚洲一号”物流中心，通过建立立体自动化厢式仓库（堆垛机），可实现托盘货物的自动存货、取货和补货流水线作业。该定制化系统方案需要在设计之初预估5至10年仓库的业务情况，对业务的峰值与波谷进行预判，以确保在最大流通量时正常工作。
　　“物流行业受电商波动影响较大，外部环境的变化与内部业务重心的调整使得物流公司对于未来业务量很难进行准确预估；此外，如果按照现有的业务量来计算投资回报期，立体自动化厢式仓库可能需要10年以上才能收回投资，这个投资风险是客户所不能接受的。”郑勇指出。
　　算算投资回报率这笔帐
　　据郑勇介绍，现阶段天津阿里菜鸟仓库的运行方案为：在面积为2000平方米的仓库内配备有50台仓储机器人，可减少约40个人力。
　　分拣线的普通人工效率以150件商品/人?小时计算；采用Geek+仓储机器人方案，工位区每人的工作效率可提升至450件商品/人?小时，即节省出2个人力成本。此外，每台机器人通过间隔快充方式可实现一周7天，每天24小时工作，即实际上可替代2个人力×3个班次/66%（人工休假率）=9个人力。
　　在机器人系统的运营成本方面，主要包括电费、易损件更换费用、维修费用等，占机器人售价的6-10%；这一部分费用将与节省的管理支出、招工费用、培训费用基本相抵，后期还可能包括节省的仓储区的照明电费（机器人在无人区工作不需要照明）；考虑后台系统、无线服务器、播种器等配套设施成本。依照现有规模方案，郑勇给出的投资回报期约为1.5-2年。
　　工业与物流管理相融合
　　谈到该项目的技术门槛，郑勇指出，主要依托于工业机器人应用与物流管理系统体系结合。
　　毕业于清华工业工程的郑勇得益于其本科与研究生阶段的研发背景而选择了该方向创业。据郑勇介绍，研究生毕业后，他先后在ABB集团机器人部门的、新天域资本投后管理和机器人行业研究等相关部门工作，在机器人领域，尤其在工业化机器人方面积累了丰富的项目经验。
　　透过亚马逊的Kiva项目，郑勇感受到物流领域机器人的应用前景，随着近两年国内人工智能技术的成熟、锂电池与视觉导航等产业链发展，Geek+项目的筹备工作在2014年中旬陆续进行。
　　创始团队由六人组成，其中包括郑勇的三名师兄弟，均为计算机与机器人领域的博士或专家， 具有卫星控制系统、通信设备研发等项目经验，现负责仓储机器人系统的原型研发；供应链负责人在消费电子与汽车行业具有数十年的经验；系统架构师曾在高动态自动化物流解决方案商工作，在系统设计上为分拣自动化方案与整个仓储系统的融合与接口进行了预留设计。
　　项目在2015年4月份获得天使轮1000万元战略融资，并于11月投入到天津阿里菜鸟仓库的试运行中，应对双十一高峰订单，并陆续跟进与唯品会的合作。今年预计可实现数百台的量产能力，A轮融资消息也将在近期确认后发布。
　　Geek+还将实现哪些想象？
　　在谈到Geek+对于自己的定位和未来发展方向时，“我们的定位是一家机器人公司，未来都将专注在物流方向，最终目标是实现无人仓库”，郑勇这样说道。现阶段，物流产业仍属于劳动密集型产品，“无人仓库”的目标将由技术驱动完成。
　　他表示，随着激光传感器技术的进步，无人驾驶/操控系统还将应用更广阔的工业物流平台。在仓储方面，“货到人”机器人仅提供了平面解决方案，无人叉车的推广和使用可以使高位存储问题也得到解决；同时智能/无人机配送、机械手、无人卡车等技术的实现将为整个物流系统提供更完备的智能化解决方案。
　　另一方面，在仓库半结构化的有序环境中实现的无人运行方案迁移至室外复杂交通环境时势必将面临更多的挑战。
　　

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　　“钢铁侠”PK“玩偶” 谁更具生命力？
　　Geek+作为硬创先锋系列中的典型工业级创业项目，为我们勾勒出机器人技术在工业领域的丰富想象力与广阔应用场景。
　　通过和郑勇的沟通可以看到，这个项目的几个典型特点：
　　1、目的是通过仓储机器人形态带动物流人工分拣工作的智能化，相比机械自动化升级，灵活的算法系统赋予了机器人工作决策与协调能力，为其替代人工管理迈进了积极的一步。
　　2、二维码导航技术在满足一定精准度需求的基础上大幅降低了整套系统的成本与可行性。
　　3、较为清晰的回报收益方案也将使吸引更多的厂商用户参与其中。但在实际应用过程中，受限于方案的早期阶段与规模大小，在需求磨合与适配阶段仍需要投入一定程度的人力、时间与资金。
　　与此同时，在面对众多“娱乐型”、“陪伴型”等并非实际刚需的“玩偶型”消费级机器人市场火爆，与亟待技术与科技升级的供不应求的工业级创业项目对比的尴尬现状时，我们不禁反思当今的创业驱动究竟是市场需求还是追逐资本热潮。
　　从整个项目运行逻辑看，Geek＋能多大程度上改善物流成本和效率，还有待产品的不断迭代，但这是方向所在，以一当十甚至当百才是此类物流仓储机器人的未来所在。
　　PS.与Geek+类似，亚马逊也采用了一样的机器人管理他们的仓库。在智东西（公众号：zhidxcom）回复关键词“亚马逊”，我们提供了一个工作原理视频。

duxiongguang

这么高大上

miaomiao

不知道实际速度怎样

kbh2006@163.com

  

qiangzicong123

不好做哦！除非傍上大款。