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無人化進程。
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！