物流行業(yè)怎樣開啟全面的機(jī)器人時代

領(lǐng)教工坊第八屆中國企業(yè)家私人董事會年會完美落幕，近400位民企中堅(jiān)企業(yè)家和商界領(lǐng)袖、業(yè)界專家齊聚上海，共商巨變時代的生存之道。

會上藍(lán)胖子機(jī)器人公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO鄧小白以《人工智能與機(jī)器人如何賦能物流與工業(yè)領(lǐng)域》為題，分享：藍(lán)胖子機(jī)器人用實(shí)踐闡述：“如何通過機(jī)器人助力物流公司效率提升”、“怎樣通過人工智能和機(jī)器人在工業(yè)領(lǐng)域里面的應(yīng)用，探索效率升級”。以下內(nèi)容來自鄧小白現(xiàn)場演講，內(nèi)容經(jīng)過本人修訂發(fā)布，與您分享。

藍(lán)胖子的誕生過程

鄧小白，藍(lán)胖子機(jī)器人聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO，本科畢業(yè)于中山大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)系，畢業(yè)后本打算直接進(jìn)入物流行業(yè)，但機(jī)緣巧合去了摩根大通。后來偶然發(fā)現(xiàn)全球最大快遞速運(yùn)商的招聘啟事，便申請加入了這家公司的美國總部，并在短短兩年時間內(nèi)升任亞太區(qū)管理層。

從這家物流公司辭職后，鄧小白入選了IDG資本“自由人計(jì)劃”，通過一位共同好友認(rèn)識了擁有豐富機(jī)器人研究和創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的張浩。兩人一拍即合，共同運(yùn)營起藍(lán)胖子機(jī)器人，專注于用AI和機(jī)器人技術(shù)為物流電商企業(yè)提供無人倉解決方案。

從2015年正式商業(yè)化運(yùn)作開始，我們就想著要做國際化和多元化。剛開始是初生牛犢不怕虎，以為從全世界招人、打全球市場不會特別難，但現(xiàn)實(shí)并非如此。慶幸的是我們堅(jiān)持下來了，團(tuán)隊(duì)的前10個人里有4個人來自其他國家，等到20人的時候，英語已經(jīng)成為公司的主要工作語言。

現(xiàn)在我們有近200位同事，從3個人到200人，我們經(jīng)歷了四輪半的融資，投資者是一些中國最知名的風(fēng)投機(jī)構(gòu)，例如天使輪的領(lǐng)投方創(chuàng)新工場，以及A+輪的領(lǐng)投方云鋒基金。

公司的第一個客戶是美國最大的物流公司，前三個客戶都來自海外。現(xiàn)在我們總部是在深圳，同時在廣州、香港、美國亞特蘭大、澳大利亞布里斯班設(shè)有辦公室，業(yè)務(wù)涵蓋中國、美國、澳洲、歐洲、日本等市場。

快速發(fā)展的行業(yè)背景

電商的快速發(fā)展

電商的爆發(fā)，一方面使得包裹數(shù)量急劇上升，十年前中國一年大概只有30億件包裹，而2018年超過了500億件，這個數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)3年后會超過1000億件。另一方面，包裹變得越來越小，以前的快遞大多是二三十公斤的大件，現(xiàn)在的快遞大多是5公斤甚至3公斤以下的小件。

物流行業(yè)就業(yè)吸引力下降以及快遞需求的提升

無論是中國還是大多數(shù)發(fā)達(dá)國家，很多年輕人都已經(jīng)不愿意選擇物流行業(yè)的工作。剛剛說到去年中國包裹量超過500億件，平均下來每天超過1億件，假設(shè)每件包裹在達(dá)到消費(fèi)者手上之前要經(jīng)過10次流轉(zhuǎn)（這實(shí)際上已經(jīng)非常高效），那么加起來平均每天會有超過10億的包裹周轉(zhuǎn)。以前在美國還有數(shù)日達(dá)，但在中國往往是隔日達(dá)，甚至當(dāng)日達(dá)。這種情況下，如何去優(yōu)化整個流程或者推動哪些環(huán)節(jié)的自動化，從而保證消費(fèi)者的購買體驗(yàn)，其實(shí)是一個很大的挑戰(zhàn)。

技術(shù)提升效率

在這樣的行業(yè)大背景下，我們以智能物流作為一個切入點(diǎn)其實(shí)遇到了一個很不錯的時間窗口。從包裹的上件、分揀、運(yùn)輸?shù)窖b載，幾乎倉儲中的每個工作環(huán)節(jié)，我們都可以運(yùn)用AI和機(jī)器人技術(shù)去替代。所有的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化都會在我們自己的中間件中進(jìn)行。以前我們的客戶可能會用幾百人去做規(guī)劃的工作，現(xiàn)在我們幫他們直接在云端就完成了。

機(jī)器人硬件很多老牌的公司已經(jīng)做得很好，我們主要做的是系統(tǒng)部分。打個比方，我們更像是微軟，做系統(tǒng)做軟件，然后通過機(jī)器人硬件應(yīng)用到不同的場景中。在抓取放置系統(tǒng)方面，我們的團(tuán)隊(duì)中有亞馬遜機(jī)器人大賽的世界冠軍，所以技術(shù)是全球頂尖的。

在移動小車方面，我們著重在做多機(jī)系統(tǒng)。比如說如果滴滴未來都是無人車的話，每一輛車擁有一個目的地，需要做路徑規(guī)劃、靜態(tài)和動態(tài)避障等，他們是在外面的路上跑，而我們是在室內(nèi)來做相似的事情。在這方面我們有來自韓國機(jī)器人比賽的一個冠軍。

所以，無論是包裹分揀、裝載、運(yùn)輸這樣的工業(yè)場景，還是畫畫、做咖啡、做餃子這樣的服務(wù)場景，都是同一套系統(tǒng)在不同場景的具體應(yīng)用，是基于一定的模塊，不同行業(yè)去做定制化開發(fā)。

AI的應(yīng)用優(yōu)化方案

在物理層面上用機(jī)器人完成不同操作，實(shí)際上需要將很多的數(shù)據(jù)分析結(jié)果從云端傳送給機(jī)器人。我們通過接入一個AI的模塊直接將傳統(tǒng)ERP或者WMS系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，并將優(yōu)化后的指令給到機(jī)器人去執(zhí)行。這樣機(jī)器人通過傳感器收集到的第一手環(huán)境數(shù)據(jù)實(shí)時上傳到云端，云端進(jìn)行實(shí)時的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化，優(yōu)化后的結(jié)果一方面和客戶的ERP/WMS系統(tǒng)實(shí)時溝通，一方面?zhèn)鹘o機(jī)器人區(qū)執(zhí)行，就形成了一個全系統(tǒng)自動化方案。

我們一個物流公司的客戶，有700架飛機(jī)，16000多輛卡車，每天有1500萬的快遞量。如何去分配不同的包裹裝在哪一輛車、哪一架飛機(jī)，每一輛車、每一架飛機(jī)應(yīng)該何時出發(fā)，何時到達(dá)，走怎樣的路線，可能有過萬人在做這樣的規(guī)劃。而且一旦做了這個規(guī)劃，可能幾年都如此執(zhí)行。但現(xiàn)在AI可以很快地計(jì)算出最優(yōu)甚至次優(yōu)的結(jié)果，并可以做動態(tài)調(diào)整。然后我們發(fā)現(xiàn)有些包裹其實(shí)不用上飛機(jī)，通過陸運(yùn)也可以到達(dá)目的地，滿足遞送要求。要知道，陸運(yùn)的費(fèi)用可還不到空運(yùn)的四分之一，僅此一個點(diǎn)，AI就幫客戶每年節(jié)省了差不多50億美元。

而且以前人制定好規(guī)則之后，是由工人去執(zhí)行。未來很可能是由機(jī)器人來執(zhí)行。這個規(guī)則如何根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整，都可以由AI來實(shí)時計(jì)算。

在一些制造業(yè)公司，在貨物出庫前也是用工人來做掃碼、分揀的工作，但走來走去，需要花費(fèi)很長時間，現(xiàn)在用機(jī)器人去配合他們，可以增加差不多10倍的效率。

其他行業(yè)的一些應(yīng)用

我們先從物流行業(yè)切入，然后擴(kuò)展到其他行業(yè)。在制造企業(yè)，貨物生產(chǎn)完之后，我們幫助客戶在碼垛（堆放）、裝載這樣的物流環(huán)節(jié)去提升效率。其中會涉及到計(jì)算每個托盤的位置擺放，以達(dá)到最少的行動距離。這個過程中的邏輯是我們并不是和人去做競爭，而是在場景中去做彌補(bǔ)，彌補(bǔ)人不在或者人手不足時候的效率提升。

很多中國制造企業(yè)在做國際化拓展的時候都偏向于做全自動化的改造。因?yàn)榈搅撕Ｍ?，無論是勞動力成本還是當(dāng)?shù)氐倪m用法律，中國公司都不是特別熟悉，如何做到管理可視化以及從總部對各分部的把控，最簡單的方法就是做全自動化。只要做完了一套方案，無論是到東南亞，還是到歐洲，都可以在這個模板上去做微調(diào)。

例如我們有一個客戶來自家居行業(yè)，可能是全世界最大的品牌，他們每年大概會處理300萬個車柜，在全世界范圍內(nèi)運(yùn)送。我們知道家居產(chǎn)品是有不同尺寸、不同大小的，在車柜中的如何擺放以達(dá)到不同的裝載率，對于物流成本影響很大。以前他們有專門的規(guī)劃員去做計(jì)算，現(xiàn)在我們利用純AI的算法，和他們最好的規(guī)劃員去PK。這樣的競爭一方面是正向地把規(guī)劃員的能力逼著提高了，另一方面我們也看到AI算法能夠和擁有數(shù)年經(jīng)驗(yàn)的規(guī)劃員打成平手，甚至多數(shù)時間表現(xiàn)得更優(yōu)。那其實(shí)人只要跟著AI算法的指導(dǎo)去執(zhí)行就可以了，節(jié)約了經(jīng)驗(yàn)的積累和訓(xùn)練的過程。

這類客戶擁有制造端、物流端以及銷售端，我們的AI算法可以幫他們提前一年就把所有數(shù)據(jù)計(jì)算出來，未來一年物流成本大概是多少，需要用到多少車柜，每個車柜裝哪些東西，怎么裝，怎么走，怎么銷售，整個過程都可以做到可預(yù)測、可視化。單只這個過程，可能就可以幫客戶節(jié)省數(shù)十億成本。

我覺得機(jī)器人的效率在十年之內(nèi)都打不過中國人，這個是肯定的，因?yàn)橹袊と说男蕦?shí)在是太高了，可以說是世界第一，但中國企業(yè)往外走就會遇到挑戰(zhàn)，因?yàn)橥饷娴男士赡苤挥幸话肷踔粮?，所以需要借助全自動化來解決這樣的挑戰(zhàn)。

未來5G時代

以前的通訊技術(shù)無法在很便宜的情況下實(shí)現(xiàn)多個設(shè)備的互相通訊，5G時代的到來會大幅度降低設(shè)備的通訊成本，可以實(shí)現(xiàn)多個設(shè)備的互聯(lián)互通，而且延時效應(yīng)也會很低。對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)都是非常大的助力。當(dāng)然如果只是單一的企業(yè)去做布局會非常難，成本太高，可以探索政府主導(dǎo)、企業(yè)租賃的形式。

未來5G+AI+IoT，實(shí)現(xiàn)通訊加產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，在生產(chǎn)領(lǐng)域、物流領(lǐng)域，所有的工業(yè)的環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)自己去做決策，一條生產(chǎn)線去做多種產(chǎn)品，庫存的概念可能變成了不是大量生產(chǎn)然后再儲存再賣出去，可能變成了定制化。

在生產(chǎn)領(lǐng)域、物流領(lǐng)域，所有的工作環(huán)節(jié)都有望實(shí)現(xiàn)自主決策、實(shí)時優(yōu)化，一條生產(chǎn)線可以同時生產(chǎn)多種產(chǎn)品，庫存的概念可能就不會再是大量生產(chǎn)后儲存起來再賣出去，而可能變成快速定制化。