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用机器人取代配送员,真机智能想做中国版Starship

杜暮雨 · 2016-08-29
将无人车技术用在配送场景。

物流一直是自动化与机器人瞄准的行业之一,重复劳动密集的特性带来技术取代人力的无限畅想。

2015年以来,阿里、京东、申通等公司都开始小范围应用仓储机器人。而末端配送环节,无人机配送还在试验状态、政策也不明朗,且其存在成本高、易丢易坠落、载重量有限、航线规划不够灵活的缺点,京东的设想是只将其适用在空旷的农村固定线路

关于城市中的最后一公里配送,市场上还有另一种解决方案——送货机器人,本质是“浓缩版的无人车”,可以在自动沿着街道将货物送至目的地。根据北交大、阿里发布的《全国社会化电商物流从业人员研究报告》,2015年全国社会化电商物流从业人员总数为203.3万人,承担了2015年全国206亿个包裹的主要送递服务。虽然末端配送人员数量没有具体统计,但粗略估算也有百万规模(包含电商快递、O2O配送等),送货机器人的目标便是代替这部分人力。

由Skype两位联合创始人创建的 Starship Technologies是代表之一,Starship 送货机器人以平均4英里/时(6.4千米/时)的速度行驶,一次可以运送20英镑(9公斤左右)物品,去年年末以来,Starship在测试环境下已经行驶了5000英里,沿途遇到超过40万人。在线外卖平台Just Eat、德国快递公司Hermes、德国的零售商Metro集团、以及伦敦的初创外卖公司Pronto 都已经开始试用Starship 的服务。

Starship送货机器人

据36氪了解,阿里菜鸟、京东都在研发类似形态的产品,本文介绍的“真机智能”也是致力于成为中国版Starship的实践者。其产品还在测试样机阶段,是一台承重20KG的六轮小车,最远可覆盖方圆2公里范围,电池续航8小时。机器人内包含CPU、GPU、IMU、3D激光雷达、摄像头等硬件。

该公司CEO刘智勇告诉36氪,这款产品背后有三部分核心技术:

  1. 基于3D激光雷达的SLAM算法:机器接到指令后首先要以2D地图作为路径规划参考,然后根据GPS做初步定位。但实际行走过程中还要用3D激光雷达、IMU采集的信息,对环境建图、定位,来实时规划路径;

  2. 基于深度学习的物体检测技术:与无人车相同,送货机器人也要面临复杂的路况。这需要根据图像信息来识别活动中的物体,从而实现避障。除使用激光雷达数据外,还需要摄像头、GPU的组合来做视觉深度学习计算;

  3. 基于机器学习的控制技术:在避障和寻找路面时,由于路面状况太繁杂,依靠自学习算法做决策的技术还不成熟,因此真机智能选择了靠机器学习模型预测结果和规则相结合的方式,来实现控制决策。

相比于无人车,送货机器人速度更慢(最高22km/h)、对安全的要求相对较低,因此在技术层面更加容易实现。目前真机智能的产品“地虎”已经开始实验室测试,硬件部分采取ODM的方式生产,预计2016年12月发布正式版。

不过抛开产品与技术不谈,送货机器人最大的难题是应用场景,以及如何找到客户并与其物流业务深度结合。据36氪了解,菜鸟希望将其应用在高端社区、企业园区之内的配送服务上。刘智勇设想的目标客户是外卖O2O企业,希望将机器人与管理系统打包成“即插即用”的解决方案。

价格当然是实际商业推广的第一要素,目前真机智能使用的3D激光雷达是Velodyne的VLP-16(16 线),该雷达一般应用在无人机上,价格约为8000美元(该公司也曾告诉36氪希望逐渐将价格降到500美元),其整套方案价格可想而知。

此外,送货机器人还需要考虑到动态调度,本质是大数据预测、分类回归问题,在大规模应用的情况下能否高效运转还有待考量。当然,送货机器人技术仍在早期研发阶段,距产品化、大规模运营推广还有很长的路要走。

目前其只有4人,CEO刘智勇曾为阿里巴巴“瓦力超级大脑”项目负责人。该公司目前正在寻求融资(特别是战略投资)。


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