來源：36氪
在複雜節點物流場景面前，未來機器人沒有止步，而是選擇攻克，這與我們的願景息息相關：我們希望用視覺技術賦能工業車輛無人駕駛，推進物流節點內柔性物流化進程。
12月8-10日，36氪在北京國際會議中心舉辦了「WISE2020新經濟之王大會——崛起與回歸」。本次大會是WISE大會的第八屆，2020年也是36氪成立的第十年。在新經濟之王主會場，我們邀請十年裡乘風破浪的創變者們，連接初創公司、網際網路巨頭、投資機構、地方政府、傳統企業等市場參與主體，一起回望中國新經濟快速崛起的十年，共同展望新經濟下一個十年的無限可能。
未來機器人CEO李陸洋在大會上發表演講。他提到，新商業模式的湧現，讓最前端的商流出現了多變的屬性，進而間接傳導至物流環節。
未來機器人CEO李陸洋
以下是李陸洋的演講實錄，經36氪整理編輯：
李陸洋：非常感謝36氪的邀請，以及給未來機器人分享的機會。我是來自於未來機器人有限公司的CEO李陸洋，今天分享的主題是「柔性物流無人化的崛起」。
今天這個主題我將分成三個部分來闡述，第一部分圍繞柔性物流無人化來展開。
柔性物流的市場需求從何而來？首先大家都了解商流決定物流，由於像新零售、社區團購這些新商業模式的湧現，讓處於鏈條最前端的商流在近年出現了多變的屬性，這是因為大量的用戶定製化和個性化需求引起的，商流從最初以產定銷的模式，逐步轉變為以銷定產。然而其多變性的影響，包括像產線產能的變化，以及產品供應鏈的多樣化，並不直接體現在物流上，首當其衝的反而是製造業產線和供應鏈，在這種情況下，企業的產線和供應鏈必須隨著商流調整。
物流我們可以定義為由兩部分組成，「倉」跟「配」。「倉」就是節點，像工廠、倉庫、物流園、機場、碼頭。配就是線，比如城配和主線的高速配，最後一公裡亦然。線跟節點加在一起組成一張物流的網。
我們再繼續理清一個概念，怎樣的物流才能稱之為柔性物流？第一它要能適應流量波動的變化，第二是要適應環境的變化。
商流產線產能的調整，導致流量會經常出現波峰波谷，環境也經常會發生變化，給處於後端和末端的物流提出了很大的挑戰，但同時也激發了對柔性物流的需求。節點內的柔性物流需求，這正是我們今天演講關注的重點。
我跟大家分享三組數據，方便大家一起深入到這個新領域當中。第一組數據，2019年社會物流總費用佔GDP的比例為14.7%，雖然近年有所下降，但物流仍然是繼房地產、汽車製造產業鏈後的第三大剛需產業。第二組數據是我國節點物流的費用，倉內的物流費用仍然在逐年遞增，在2019年達到歷史最高峰——1.9萬億元。我們可以看到節點物流是一個非常龐大的市場，其中近70%費用是人工成本，由於像美團、滴滴這些平臺的出現吸引了大部分年輕勞動力，倉內從事搬運等高強度工作的勞動力持續短缺第三組數據反應的是物流無人化進程，2019年國內物流機器人總量為19.7萬臺，預計2023年將增加到52.51萬臺，市場規模從280億元提升到609億元，2023年機器人對人工的滲透率是3.87%，最終將實現每一百人用3.87臺機器人，這還只是在保守估計的情況下。為什麼在疫情之下，資本市場非常關注物流機器人領域，物流機器人在疫情期間進入了一個快車道是重要原因。
接下來我們再仔細討論一下為什麼需要柔性化升級，為什麼柔性化升級是物流節點內無人化的終局方案，這也是投資人經常問我的一個問題，今天我大概說一說我的看法。
物流節點傳統人工作業的狀態基本上可以分成五個流程：一是外月臺裝卸車，這是節點跟線之間的一個接駁點，二是密集存儲，三是室內外轉運，在室內是區域跟區域之間的轉運，室外是倉到倉或者工廠到工廠的轉運，四是線邊轉運，第五是揀選，比如我們在京東下單，這個收貨的過程是從B端到C端的一個揀選。
這五個流程大概有兩種物流模式，第一是以託盤為載具的物流方式，在倉內利用託盤將貨物進行標準化，再用叉車搬運託盤上貨架。第二種模式以手推車為載具，人工操作推車搬運貨物。
在這些流程和模式下，會有兩種物流無人化升級選擇。第一種可以總結為「剛性重構」，將現有模式推翻，徹底拋棄存量貨架、叉車、託盤等，購置立體貨架，或者全面重建倉庫來適應平面的倉儲機器。這種方式能獲取更高的存儲密度，可能會得到更高的效率，但其高成本和低柔性的缺點非常明顯，它不能隨著流量的變化而變化，也很難進行重新部署以適應後續商流變化。最後一個非常致命卻經常被我們忽略的缺點就是，「剛性重構」方案會損害客戶原有競爭力，我們客戶大多是物流企業，它的核心競爭力是物流KPI，把原有模式推翻後它的核心競爭力可能不復存在。所以我傾向於認為第二種模式——「柔性升級」才是物流無人化的終局。
「柔性升級」允許一切的流程遵循原有的人工操作流程，只是將設備由人工操作變成了無人。比方說我們可以將人工叉車進行無人化改裝，或者用貨到人的AMR取代手推車。通過這種方式去實現無人化的成本很低，性價比比「剛性重構」高。其次，它具備高柔性，可以很好地應對流量峰值與場景變化。當然必須承認「柔性升級」方案的技術門檻很高，要實現大規模推廣還需要一些時間。
「柔性升級」方案的比較理想的構想又是怎樣的呢？如果按照流程劃分，在外月臺裝卸車和密集存儲流程中，我們可以用無人叉車替代人工叉車，用AMR承擔線邊轉運、室內揀選環節的工作，室內外轉運可以由人工叉車來替代人工操作。五個流程裡面有三個跟工業無人車輛息息相關，工業車輛作為物流領域的原生工具，它的無人化進程備受關注。
今天分享的第三個部分，是以工業無人車輛為核心的柔性物流方案，這也是未來機器人一直在做的事情。
節點物流是個很大的市場， 在2019年僅是用於節點物流的人工工業車輛增量是42.5萬臺，總體存量預計已經突破了300萬臺，駕駛員超過了500萬人。
然而無論在中國還是全球範圍內，工業無人車輛的市場滲透率均低於1%，問題不在市場，而是在於難以突破的技術瓶頸。第一，工業無人車輛的精度要求，車體看起來很笨重，但其對末端操作精細度的要求很高，傳統人工作業情況下需要靠司機的嫻熟技能來實現，而讓機器達到同樣的效果卻是個很大的挑戰。第二是惡劣的工作環境，包括大量的人機混場、貨物不標準、放貨位置不標準、放貨姿態不標準、室外雨雪天氣、陡坡深坑等。更關鍵的一點是，工業無人車輛需要追求可與人比擬的峰值效率，正如我們前面提及的，波峰波谷的流量是存在變動的。
總結起來，從性能層面來看工業無人車輛，想讓它實現大規模的複製和產生拐點，其操作精度、效率和自適應能力一定要與人可比擬。而從通用化層面來看，如果對機器的無人化改造模塊可以適用於不同品類、不同品牌、不同驅動方式的車，從廣度上我們就可以實現規模化複製。
為了實現這個目的，我們在2016年成立了未來機器人（深圳）有限公司。目前公司職員近200人，其中70%是研發團隊，值得一提的是，我們是中國首家採用視覺技術實現工業車輛無人駕駛的企業。
為什麼採用視覺，首先從仿生學上來講，99%能進行複雜操作的動物其主要傳感器都是視覺，包括人類。從信息量角度來講，視覺可以獲取非常豐富的顏色和紋理信息，我們希望我們製造的機器人的信息獲取能力不比人眼差。當然也有成本上的考慮，同品質的視覺傳感器相對於雷射傳感器來講成本低很多。採用視覺技術做無人駕駛的企業有很多，有代表性的包括特斯拉、Mobileye等乘用車企業，Seegrid、Locus等工業無人車輛企業，現在這個陣容裡還包括了未來機器人。
未來機器人的無人駕駛技術框架由三個核心技術構成：視覺定位、視覺感知和伺服控制，其中伺服控制是最為關鍵的。這三個核心技術形成了一套在自然環境下高精度、低速車輛無人駕駛模塊，最終我們將它商業化應用到工廠物流和倉儲物流這兩大領域。
我們利用視覺定位技術進行建圖並結合語義識別，最終目的是實現工業無人車輛在室內外轉運的過程中的易用性。在車輛駕駛中，機器跟人工的最大差異在於末端操作的效率和精度，視覺感知技術讓車端增加了感知能力，相當於讓車有了眼睛，能分辨相關的關係。視覺感知技術實現了三點，一是信息流和物流的實時匹配，二是實現人、人工駕駛工業車輛、工業無人駕駛車輛的調度，三是作業人員的行為監控，比如偷盜、違規作業等等。
定位和感知都是為了車輛的信息輸入，而視覺伺服控制是整個作業系統的輸出，這也是未來機器人最核心的技術，目前我們已經攻克了車輛末端的高精度操作難題，能正確完成精準叉取、堆疊、上下架以及錯位貨物的調整。
此外，未來機器人的柔性物流方案還包括其他產品，如環境監控系統、人機協同調度系統以及5G技術等。人機協同調度系統目前能實現包括人工叉車、無人叉車在內的150多個對象的全局調度，獲取最優協作效果，有效彌補人工作業和機器作業之間的差距。
最後我想跟大家分享幾個案例。未來機器人今年實現了全球首兩個工業無人車輛24小時裝卸貨車，分別是平板車的裝卸貨，我們為客戶實現了從產線到裝車的全流程無人化，以及尾箱式裝車。
在轉運的物流節點中，未來機器人與蘇寧聯手合作，實現了在倉儲物流行業中的第一個5G與視覺無人駕駛技術結合案例。在工廠物流端，其中一個案例是65臺車在廠內完成原材料到產線之間的轉運工作，這是國內截至目前為止應用工業無人車輛車數最多的項目。
未來機器人還完成了國內首個無人叉車、牽引車室內外組合的室外轉運案例，在倉內使用無人叉車，倉外使用牽引車，最終實現廣義節點內的無人化。最後是我們的無人化方案在密集存儲場景下的應用，我們對客戶的舊車進行無人化改造，最後實現了9米的堆高，這也是國內的首個案例。我們還實現了汽車零配件廠的30多種不同規格料框精準堆疊操作。
在複雜節點物流場景面前，未來機器人沒有止步，而是選擇攻克，這與我們的願景息息相關：我們希望用視覺技術賦能工業車輛無人駕駛，推進物流節點內柔性物流化進程。
因為今天時間有限，我的分享到此結束，希望能拋磚引玉讓大家對柔性物流產生更深刻的認識，非常感謝！