全球第一個機器人配送站來了，無人配送真的可行嗎？

文 |顏璇

來源 | 智能相對論（ID：aixdlun）

熱衷于點外賣的你，一定接到過這樣的電話——

“你的外賣已經到樓下了，麻煩你下樓取一下。”

這個時候，你只能放下手里的工作，擠入擁擠的電梯，獨自奔赴自己的外賣。想必你已經習慣了這樣匆忙的取貨過程，也看慣了外賣小哥加足馬力趕往下一個地點的背影，你還會期待另一個更加舒適的取送場景嗎？

1月16日，YOGO Robot以“智慧終端 高效物流”為主題，在上海張江科海大樓發布了新產品YOGO STATION智能配送站。這是全球首創的終端配送群體機器人系統解決方案，首次實現了覆蓋“接收-暫存-分揀-遞送-提貨-反饋-退貨”七大環節的無人化配送流程。

全球第一個機器人配送站來了，你能想象一個沒有快遞員的世界嗎？

“單打獨斗”的機器人已經不夠看了

從機器人配送到機器人配送站，其中體現的是單體機器人向群體機器人的進化，而這種進化是被什么所催動的呢？一是業務量激增，二是業務環節需求

從業務量來看，中國的終端遞送市場已經連年持續井噴。這與中國人的消費習慣變遷直接相關。

曾經，50、60后每天在菜場消費，70后每周去超市消費，如今，80后、90后每天在互聯網上消費。年輕人的消費習慣趨于線上化，中國快遞服務業的業務量級也越來越高。

根據國家郵政局中商產業研究院發布的《2018-2023年中國快遞市場前景及投資機會研究報告》顯示，預計2018年中國快遞服務企業業務量將突破500億件。而在外賣上，2018全國外賣量平均也達到6000萬單/每天。未來還會繼續高速增長。餓了么π事業部負責人任斐這次也作為YOGO的合作方，出現在發布會現場。“2018年，餓了么的配送騎手差不多有300萬人，但隨著城鎮化進程的加快和城鎮居民可支配收入水平的提高，預計2020年需要1100萬的騎手。這將引來三個大問題，一是這些騎手從哪里來？二是管理這些騎手要多少人，從哪里來？三是人力成本急劇提高后，用戶成本會相應增加，履約服務的質量也會受到影響，這是絕對不能接受的。這就是無人配送想要去完成的事情——成為現有運力的補充。”

顯然，面對如此大的空缺，單個機器人在實際應用中力不從心。

此外，從業務環節來看，整個終端遞送業務包括“接收-暫存-分揀-遞送-提貨-反饋-退貨”七個環節，這也要求機器人不斷進化，從單機智能到多機智能，再到群體智能。群體系統機器人將率先覆蓋終端配送的全環節，為B端實現真正的降本增效。

機器人與YOGO STATION智能交會對接

打造機器人配送站，什么才是“最優解”？

1.要攬這個“瓷器活”，先得有個“金剛鉆”

原來的機器人多是在工業場景中的，這種場景會劃好一個框，其它的東西不會進去。但在商業場景中，人機共處就對機器人的識別能力和行動能力提出了更高的要求。而群體系統機器人則需要更加精確的調度能力，包括數據存儲和同步的能力。因此，服務型群體機器人要想真正滿足用戶，還有很多技術坑位需要填平。

從部分服務機器人的市場表現來看，普通的機器人往往反應遲鈍、速度緩慢，使得其在使用過程中有著一定的割裂性。在生活節奏快速的今天，這個毛病幾乎是服務機器人投入應用的死穴。所以，如何讓機器人跟上人類的步伐，已經是機器人行業共同面對的難題之一。近年來，國內的初創企業不少，但能解決這些難題的技術團隊卻并不多。

當然，如果之前有過相關從業背景的團隊進入市場，其創業就能體現出優勢。比如曾經主導研發月球車、防恐排爆機器人的趙明創立的YOGO Robot，以及擁有10余年傳感器及自動化工作經驗的云跡CEO支濤，他們的技術往往有著高成熟度的保證。

其中，上海YOGO Robot通過多傳感器的融合以及多MCU響應機制，配送機器人能夠達到0.01秒的反應速度，保證了高速情況下對環境突發的響應能力，大幅優化了機器人的使用體驗。

機器人智能規劃路徑

2.全鏈路自研是必要條件

機器人要想實現商業化，低成本、高可靠性、可量產是必要的屬性。目前，行業內大部分公司都在使用Intel X86的芯片，以開源的ROS系統作為開發平臺，此類產品在獲得高運算效率的同時，卻需要付出昂貴的硬件成本，研發團隊的自主性也不夠強。在這里，低硬件成本與高可靠性成為了矛盾的對立面，也導致國內真正具備移動機器人量產能力的廠商十分稀有。

于是，如何平衡硬件成本和運算效率，做到二者兼顧，實現可量產，成為國內外廠商都在想辦法解決的難題。富士康煙臺工廠在2015年量產Pepper時，通過引進自動化裝置等措施，將產能從每小時5臺提升到了每小時15臺；上海YOGO Robot通過強大的通訊、算法、操作系統的全鏈路自研能力，在計算能力僅為X86五分之一的ARM核心芯片上嵌套核心算法，不僅做到定位導航能力達到頂尖水平，還極大地降低了產品的成本門檻；還有賽格威機器人依托平衡車的量產資源，也在長三角的工廠里部署了相應的產線。

3.面對痛點，不要尋找，而要創造

如今，在很多人看來，樓宇內終端配送的“痛點”并不夠痛，上下電梯似乎沒有那么麻煩。但事實只是用戶上下電梯這么簡單而已嗎？顯然不是。要知道，需求從來都不是現成的，而是創造出來的。就好比如今大熱的智能微投、無人機，甚至是智能手機，曾經也不是剛需，到現在，平衡車、無人機、投影儀已經成為“00后”下單比例最高的“新三樣”，智能手機更是席卷了整個手機市場。

智能終端配送創造出來的剛需是什么呢？

根據相關外賣數據，商家如果承諾30分鐘送達，一般會在36分鐘，而這個時間可以分三段：取餐、送餐、樓內遞送。其中，樓宇內遞送／樓下等待用戶取餐時間在8-15分鐘，這一段時間是非標準的，而另外兩段時間則相對固定。如果將“非標準”通過技術手段“標準化”，以后只要是“送東西”，不論外部環境如何，最終都會有“室內最后100米”的需要，這幾乎是全場景的應用覆蓋。

回到無人配送產品的本身，根據YOGO STATION測試效果顯示，無人配送站可為外賣員減少平均每單10-15分鐘的配送時長，為單次配送時長的30%，這便是其商業價值所在。

多機動態避障

技術終于落地，仍要解決好這幾個問題

當前，我們需要技術突破的同時，也希望能夠積極推動技術落地，進而更好的造福社會、回饋社會，但是，無人配送的技術落地，依然有幾個問題需要解決。

1.機器人的商業本質是什么？

只有當機器人應用后的效率遠高于人類時，其才有一定的落地價值。

從市場看，中國快遞和外賣行業在高基數（300億件/年，4000w單/天）下迎來高速增長（30%+CGAR）。去年雙十一當天，物流包裹突破10億大關，大致相當于全美二十天的物流貨量。而阿里巴巴方面表示，10億這個量級在不久的未來將會成為常態。

從這個角度出發，機器人的意義就在于為物流行業降本增效，使整個行業能夠自如地面對“10億量級”的常態。通過云端、智能存儲分揀柜、配送機器人和IOT設備的聯合運作，YOGO Rabot的終端配送方案大大提高了外賣等輕物流系統的信息化水平，加快了物流配送的速度。

多機懟樁

另外，外賣等輕物流的電梯使用量會特別高，用電量包括電梯使用都是有成本的。而使用機器人遞送，可以在一定程度上減少該成本，比如同一個樓層的包裹讓機器人去配送，效率提升的同時，電梯使用次數也會降低。

當然，配送機器人的出現不只是為了滿足某個場景的需求，更是為了以系統的方式覆蓋多個環節來幫助整個行業降本增效，從而解放人力，讓人可以有更多的時間做更有創造性的事情，這也是機器人投入市場的最終意義。

著名機器人領域科學家，國家“863”計劃智能機器人主題專家組組長趙杰曾經表達過對于技術落地的思考：“服務機器人這幾年總是在高處，實際落地的很少。很大的原因是因為服務機器人沒有服務能力，不能真正解決什么事情。實際上，服務機器人的需求應該與技術、模式有機結合在一起。YOGO的這款機器人能夠圍繞物流方面的需求點，去解決一些事情，這很不容易。“

2.技術革新的后勁是否充足？

隨著AI技術的不斷發展，機器人行業也需要不斷革新和進步，而優秀的研發團隊無疑是技術革新的強勁助力。

哪怕是華碩這種有硬件研發、供應鏈、量產能力的廠商，為了研發機器人Zenbo，也組建了700人的研發團隊；而借助了母公司納恩博的技術、產品、供應鏈、生產線、品牌優勢的賽格威機器人，目前也有100多人參與技術研發；YOGO STATION作為全球首個無人配送站，其技術研發團隊在機器人行業均有近十年的研發經驗，創始人趙明曾帶領團隊成功開發出數十款智能移動機器人，其中不乏成功運用于航天領域、軍用的機器人，以及RoboCup賽事中的高穩定性、高科技含量的作品。

3.不要再跟風扎堆，找準自己的落地場景

目前，一些工業型物流機器人比如AGV機器人、碼垛機器人、分揀機器人已經開始大范圍投用，這主要是因為其使用場景比較單一，技術難度不高。但服務型配送機器人是個全新的賽道，大部分的產品仍處于實驗室階段。

YOGO機器人創始人趙明認為：“技術與場景的結合并不意味著能夠帶來規模化的應用，配送機器人的落地需要在真實的場景中去不斷試錯和迭代。”

目前，就有許多公司將產品投放進了現實場景。其中，酒店、醫院、寫字樓都是可以大展拳腳的地方。在國內，YOGO Robot已在酒店、商業地產等場景中，進行了終端配送單體機器人解決方案的實踐應用。如今，YOGO STATION也與餓了么、張江集團展開合作，落地寫字樓外賣場景。在國外，Starship與在線外賣平臺Just Eat、倫敦的初創外賣公司Pronto、德國快遞公司Hermes以及德國的零售商Metro集團達成合作，在多國開展了配送服務。

結論

這是一條看法各異的賽道。

一方面，電商、物流、外賣平臺都在搶奪無人配送的風口，并有很多實質性的進展，有的企業甚至已經成為現階段無人配送的標桿。在這條細分賽道上，既有像YOGO、云跡、真機智能這樣深耕技術多年的初創公司，也有如阿里菜鳥、京東這樣自帶場景的行業巨頭。在信息流動的加速之后，物質流動方式，可能也將迎來激烈的變動。

另一方面，無人配送尚處于萌芽期，成本與效益無法匹配，加上政策風險、技術可靠性仍需要驗證。如何切實開展量產、為行業降本增效，仍然是放在每個機器人公司面前最大的課題。

總的來說，群體機器人系統解決方案的出現無疑為終端配送領域提供了一個助推器。

而留給終端配送行業的還有一個終極考驗：從生存到發展的階段到底該怎么跨過？另外，群體機器人的量產何時能實現？全新的商業模式是否奏效？更多問題還亟待創業者們去繼續思考。

【完】

智能相對論（微信ID:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點關注領域：AI+醫療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背后的芯片、算法、人機交互等。