是什么拖住了物流机器人发展的脚步

束的CES上，德国大陆集团展示了他们最新的物流机器人——包裹派送机器狗ANYMal。

对于这项成果，媒体圈和科技圈分成了两派。支持派很振奋：这是一个突破脑洞的方案，物流机器人终于可以把快递送到家了；反对派浇冷水：这依然只是一个概念性产品，能够落地应用才算成功。

在两派喋喋不休的争辩声中，我们不仅要问，念念叨叨很多年了，物流机器人距离“跑单”还有多远？

好消息很多，应用落地却不见声响

实际上，伴随着AI技术的发展，电商巨头们除了在码垛、分拣等应用场景寻求机器人的解决方案外，还一直在试图解决物流配送“最后一公里”的问题。

阿里2017年发布了一款名为“小G”的机器人来分担快递小哥的末端配送压力，这个身高1米左右的机器人大概能装10到20个包裹，不但能识别路上的行人、车辆，还可以自己乘坐电梯。2018年年中时，阿里又发布了“小G”的第二代产品——G Plus，新款配送机器人不光运送距离更远，运送速度也大大加快，最高时速可达每小时15公里。当时阿里宣称将在年底前开始商业化生产，可是2019年的第一个月都快过去了，G Plus的商业化生产却没有任何消息放出。

几乎与阿里物流机器人研发进度同步，京东配送机器人于2017年6月18日在人民大学完成了全球首单配送任务。此后，又在上海、天津、广州、贵阳、武汉、西安、成都等城市完成了配送测试，并且将京东无人车项目的总部设在长沙。就目前来看，京东物流机器人研发“雷声大，雨点小”，除了在全国各地试点布局“遍地开花”外，真正实现商业化运营的项目却没有一个。

亚马逊去年年初发布的物流机器人postmen功能更加强大，不光可以送货到家，还能打开智能门锁，哪怕主人不在家，也能送出包裹，此外这款机器人还有专门的冷藏空间，确保生鲜食品不会变质。同样，postmen也还在测试当中，何时商用，亚马逊并没有明确的时间表。

阻止物流机器人“跑单”的三座大山

物流机器人一直在路上，到底是什么在阻止它们“跑单”呢？智能相对论认为，虽然不少厂商已有不错的解决方案，像大陆集团的ANYMal和电商巨头们的物流机器人在“最后一公里”配送场景中都有不错的表现，但距离商用落地还有以下几座大山需要翻越。

1、感知决策宛如“智障”

物流配送机器人看似只执行一个“送包裹”的简单任务，实际上是一个技术集成度极高的应用，一个合格的物流配送机器人至少需要具备三方面的能力：与物联网相关的状态感知能力，即能掌握和获取机器人自身和周边的状态；与人工智能相关的实时决策能力，即在不同场景下应该怎么处理；与机器人相关的行动执行能力，即按照决策的结果做出精准的动作。

然而目前市面上所有的物流配送机器人在这些方面仍然稍显“弱智”。从一些媒体放出的机器狗ANYMal在CES上的演示视频可以看到，ANYMal跨越一辆滑板车，登上几节台阶，按响门铃后将包裹放下，整个过程用时了1分多钟，其中跨越滑板车的前几次尝试还失败了，上台阶的动作也是是慢到让人想用鞭子抽它。这几项动作如果由快递小哥来做的话，可能几秒就能完成，两者间的效率完全不在一个等级。

另外一个例子，阿里的G Plus在乘坐电梯时，如果电梯内人数较多，空间稍稍有点拥挤，它就不会与人类争抢，只是在门外默默等待下一台电梯，说得好听是“礼貌谦让”，说得不好听就是“眼神和脑子都不好使”，无法精准计算空间大小，明明挤挤可以上去，却偏偏要等下一班，如果是电梯使用率较高的写字楼内，那么G Plus企不是要等到下班时间？

终端配送的效率是物流机器人需要解决主要问题之一，然而在现阶段，物流机器人的感知、决策、执行能力都还有欠缺，在送包裹的效率上远远比不上快递小哥，商用落地自然也就无从谈起了。

2、单一应用场景绊住了物流机器人的双脚

如果从更广泛的行业领域来看，物流机器人其实已经有了实际的应用落地，只不过应用行业并不是与物流机器人名字最为贴切的物流快递行业。

2017年年底时，北京协和医院引进了物流机器人“大白”，专门负责手术间的医疗器械、药品和文件的配送；上海仁济医院在日间化疗中心引入了配药机器人，用来解决高危环境下的药品配送问题。海底捞去年则在北京、天津和上海推出了主打智慧概念的机器人餐厅，用机器人来配餐和送餐，不过这些机器人的活动范围有限，只能在餐厅内铺设的轨道上行动。

仔细研究物流机器人的应用场景可以发现，电商巨头们发布的那些用于快递行业的物流机器人的应用场景比较单一，只能在封闭状态下的园区、大楼内执行任务；上文提到的已经实现落地应用的物流机器人也好不到哪去，也是在特定场景执行单一任务，距离快递小哥不光能送包裹，还能帮客户打麻将、玩游戏的“全能素质”还有很大距离。说白了，那些已经应用的物流机器人只是仓储机器人的大场景应用向小场景迁移而已，相比那些走街串巷的快递小哥，拥有钢筋铁骨的机器人就像“温室里的花朵”。

3、机器人事故谁来买单

在任何一项新技术应用之前，技术的安全可靠性被放在首位。

去年12月份，亚马逊的自动化仓库发生了一起机器人事故，一台仓储机器人刺穿了一罐坠落的驱熊喷雾，导致大量浓缩的辣椒素喷出，事故造成亚马逊24名员工被送到医院，另外还有30名受伤程度较低的工人在现场接受治疗。后来媒体挖出了2015年到2017年三年时间内，亚马逊仓库呼叫救护车超过600次的数据，这大大加深了公众对于机器人安全性的担忧。

在国内，阿里“小G”和京东配送机器人进行上路测试时，这些最高时速每小时可达15公里机器人发生交通事故，责任该怎么判定？网友们还就这一话题进行了激烈讨论。特别是物流机器人在小区内执行任务时，面对行动迟缓的老人或是调皮顽劣的小孩时，如何确保不会发生安全事故？此外，鉴于国内的治安环境和国民素质，当物流机器人遇到“小偷”或“劫匪”时，它又该如何自保？在物流机器人商用落地之前，这些问题都需要有明确的答案。

边际成本考量下物流机器人到底是个好故事吗？

物流机器人最终的目的就是取代快递小哥，在上述问题都解决后，物流机器人应该用怎样的商业模式进行应用落地呢？根据快递柜行业从免费到收费再到免费的竞争变化路线，向用户收取费用显然不是一个好主意，但是如果免费使用的话，物流机器人的运营成本快递公司能承受吗？

在大陆集团的物料机器人配送方案中，首先由无人配送小车将ANYMal机器狗送到小区或者居民楼下，然后无人配送车将机器狗放出完成配送，现在快递公司需要计算无人配送车能够运载几条机器狗，每条机器狗一次能送多少包裹，无人配送车和机器狗的价格分别是多少，根据大陆集团公布的无人配送车的尺寸以及机器狗的身形大小来看，快递公司这笔账算来算去还是快递小哥靠谱。

以配药机器人的成本为例，这样只在单一场景执行单一任务的机器人成本都要几百万，更何况在户外执行复杂任务的终端配送机器人了。执行大场景任务的仓储机器人价格要便宜一些，像亚马逊的仓储机器人的价格大约为30万左右，可即便这样，国内的电商和快递企业还是难以接受。

在智能相对论看来，物流机器人不光要解决终端配送“最后一公里”的问题，还要解决物流行业中的仓储分拣、运输配送以及流程管理等全产业链的融合问题，其中包括像无人驾驶这样的关键性技术的突破。

总之，这条路还长着呢。