未来机器人CEO李陆洋：柔性物流无人化的崛起 | WISE2020 新经济之王大会

12月8-10日，36氪在北京国际会议中心举办了「WISE2020新经济之王大会——崛起与回归」。本次大会是WISE大会的第八届，2020年也是36氪成立的第十年。在新经济之王主会场，我们邀请十年里乘风破浪的创变者们，连接初创公司、互联网巨头、投资机构、地方政府、传统企业等市场参与主体，一起回望中国新经济快速崛起的十年，共同展望新经济下一个十年的无限可能。

未来机器人CEO李陆洋在大会上发表演讲。他提到，新商业模式的涌现，让最前端的商流出现了多变的属性，进而间接传导至物流环节。

未来机器人CEO李陆洋

以下是李陆洋的演讲实录，经36氪整理编辑：

李陆洋：非常感谢36氪的邀请，以及给未来机器人分享的机会。我是来自于未来机器人有限公司的CEO李陆洋，今天分享的主题是“柔性物流无人化的崛起”。

今天这个主题我将分成三个部分来阐述，第一部分围绕柔性物流无人化来展开。柔性物流的市场需求从何而来？首先大家都了解商流决定物流，由于像新零售、社区团购这些新商业模式的涌现，让处于链条最前端的商流在近年出现了多变的属性，这是因为大量的用户定制化和个性化需求引起的，商流从最初以产定销的模式，逐步转变为以销定产。然而其多变性的影响，包括像产线产能的变化，以及产品供应链的多样化，并不直接体现在物流上，首当其冲的反而是制造业产线和供应链，在这种情况下，企业的产线和供应链必须随着商流调整。

物流我们可以定义为由两部分组成，“仓”跟“配”。“仓”就是节点，像工厂、仓库、物流园、机场、码头。配就是线，比如城配和主线的高速配，最后一公里亦然。线跟节点加在一起组成一张物流的网。

我们再继续理清一个概念，怎样的物流才能称之为柔性物流？第一它要能适应流量波动的变化，第二是要适应环境的变化。

商流产线产能的调整，导致流量会经常出现波峰波谷，环境也经常会发生变化，给处于后端和末端的物流提出了很大的挑战，但同时也激发了对柔性物流的需求。节点内的柔性物流需求，这正是我们今天演讲关注的重点。

我跟大家分享三组数据，方便大家一起深入到这个新领域当中。第一组数据，2019年社会物流总费用占GDP的比例为14.7%，虽然近年有所下降，但物流仍然是继房地产、汽车制造产业链后的第三大刚需产业。第二组数据是我国节点物流的费用，仓内的物流费用仍然在逐年递增，在2019年达到历史最高峰——1.9万亿元。我们可以看到节点物流是一个非常庞大的市场，其中近70%费用是人工成本，由于像美团、滴滴这些平台的出现吸引了大部分年轻劳动力，仓内从事搬运等高强度工作的劳动力持续短缺，第三组数据反应的是物流无人化进程，2019年国内物流机器人总量为19.7万台，预计2023年将增加到52.51万台，市场规模从280亿元提升到609亿元，2023年机器人对人工的渗透率是3.87%，最终将实现每一百人用3.87台机器人，这还只是在保守估计的情况下。为什么在疫情之下，资本市场非常关注物流机器人领域，物流机器人在疫情期间进入了一个快车道是重要原因。

接下来我们再仔细讨论一下为什么需要柔性化升级，为什么柔性化升级是物流节点内无人化的终局方案，这也是投资人经常问我的一个问题，今天我大概说一说我的看法。

物流节点传统人工作业的状态基本上可以分成五个流程：一是外月台装卸车，这是节点跟线之间的一个接驳点，二是密集存储，三是室内外转运，在室内是区域跟区域之间的转运，室外是仓到仓或者工厂到工厂的转运，四是线边转运，第五是拣选，比如我们在京东下单，这个收货的过程是从B端到C端的一个拣选。

这五个流程大概有两种物流模式，第一是以托盘为载具的物流方式，在仓内利用托盘将货物进行标准化，再用叉车搬运托盘上货架。第二种模式以手推车为载具，人工操作推车搬运货物。

在这些流程和模式下，会有两种物流无人化升级选择。第一种可以总结为“刚性重构”，将现有模式推翻，彻底抛弃存量货架、叉车、托盘等，购置立体货架，或者全面重建仓库来适应平面的仓储机器。这种方式能获取更高的存储密度，可能会得到更高的效率，但其高成本和低柔性的缺点非常明显，它不能随着流量的变化而变化，也很难进行重新部署以适应后续商流变化。最后一个非常致命却经常被我们忽略的缺点就是，“刚性重构”方案会损害客户原有竞争力，我们客户大多是物流企业，它的核心竞争力是物流KPI，把原有模式推翻后它的核心竞争力可能不复存在。所以我倾向于认为第二种模式——“柔性升级”才是物流无人化的终局。

“柔性升级”允许一切的流程遵循原有的人工操作流程，只是将设备由人工操作变成了无人。比方说我们可以将人工叉车进行无人化改装，或者用货到人的AMR取代手推车。通过这种方式去实现无人化的成本很低，性价比比“刚性重构”高。其次，它具备高柔性，可以很好地应对流量峰值与场景变化。当然必须承认“柔性升级”方案的技术门槛很高，要实现大规模推广还需要一些时间。

“柔性升级”方案的比较理想的构想又是怎样的呢？如果按照流程划分，在外月台装卸车和密集存储流程中，我们可以用无人叉车替代人工叉车，用AMR承担线边转运、室内拣选环节的工作，室内外转运可以由人工叉车来替代人工操作。五个流程里面有三个跟工业无人车辆息息相关，工业车辆作为物流领域的原生工具，它的无人化进程备受关注。

今天分享的第三个部分，是以工业无人车辆为核心的柔性物流方案，这也是未来机器人一直在做的事情。

节点物流是个很大的市场， 在2019年仅是用于节点物流的人工工业车辆增量是42.5万台，总体存量预计已经突破了300万台，驾驶员超过了500万人。

然而无论在中国还是全球范围内，工业无人车辆的市场渗透率均低于1%，问题不在市场，而是在于难以突破的技术瓶颈。第一，工业无人车辆的精度要求，车体看起来很笨重，但其对末端操作精细度的要求很高，传统人工作业情况下需要靠司机的娴熟技能来实现，而让机器达到同样的效果却是个很大的挑战。第二是恶劣的工作环境，包括大量的人机混场、货物不标准、放货位置不标准、放货姿态不标准、室外雨雪天气、陡坡深坑等。更关键的一点是，工业无人车辆需要追求可与人比拟的峰值效率，正如我们前面提及的，波峰波谷的流量是存在变动的。

总结起来，从性能层面来看工业无人车辆，想让它实现大规模的复制和产生拐点，其操作精度、效率和自适应能力一定要与人可比拟。而从通用化层面来看，如果对机器的无人化改造模块可以适用于不同品类、不同品牌、不同驱动方式的车，从广度上我们就可以实现规模化复制。

为了实现这个目的，我们在2016年成立了未来机器人（深圳）有限公司。目前公司职员近200人，其中70%是研发团队，值得一提的是，我们是中国首家采用视觉技术实现工业车辆无人驾驶的企业。

为什么采用视觉，首先从仿生学上来讲，99%能进行复杂操作的动物其主要传感器都是视觉，包括人类。从信息量角度来讲，视觉可以获取非常丰富的颜色和纹理信息，我们希望我们制造的机器人的信息获取能力不比人眼差。当然也有成本上的考虑，同品质的视觉传感器相对于激光传感器来讲成本低很多。采用视觉技术做无人驾驶的企业有很多，有代表性的包括特斯拉、Mobileye等乘用车企业，Seegrid、Locus等工业无人车辆企业，现在这个阵容里还包括了未来机器人。

未来机器人的无人驾驶技术框架由三个核心技术构成：视觉定位、视觉感知和伺服控制，其中伺服控制是最为关键的。这三个核心技术形成了一套在自然环境下高精度、低速车辆无人驾驶模块，最终我们将它商业化应用到工厂物流和仓储物流这两大领域。

我们利用视觉定位技术进行建图并结合语义识别，最终目的是实现工业无人车辆在室内外转运的过程中的易用性。在车辆驾驶中，机器跟人工的最大差异在于末端操作的效率和精度，视觉感知技术让车端增加了感知能力，相当于让车有了眼睛，能分辨相关的关系。视觉感知技术实现了三点，一是信息流和物流的实时匹配，二是实现人、人工驾驶工业车辆、工业无人驾驶车辆的调度，三是作业人员的行为监控，比如偷盗、违规作业等等。

定位和感知都是为了车辆的信息输入，而视觉伺服控制是整个操作系统的输出，这也是未来机器人最核心的技术，目前我们已经攻克了车辆末端的高精度操作难题，能正确完成精准叉取、堆叠、上下架以及错位货物的调整。

此外，未来机器人的柔性物流方案还包括其他产品，如环境监控系统、人机协同调度系统以及5G技术等。人机协同调度系统目前能实现包括人工叉车、无人叉车在内的150多个对象的全局调度，获取最优协作效果，有效弥补人工作业和机器作业之间的差距。 

最后我想跟大家分享几个案例。未来机器人今年实现了全球首两个工业无人车辆24小时装卸货车，分别是平板车的装卸货，我们为客户实现了从产线到装车的全流程无人化，以及尾箱式装车。

在转运的物流节点中，未来机器人与苏宁联手合作，实现了在仓储物流行业中的第一个5G与视觉无人驾驶技术结合案例。在工厂物流端，其中一个案例是65台车在厂内完成原材料到产线之间的转运工作，这是国内截至目前为止应用工业无人车辆车数最多的项目。

未来机器人还完成了国内首个无人叉车、牵引车室内外组合的室外转运案例，在仓内使用无人叉车，仓外使用牵引车，最终实现广义节点内的无人化。最后是我们的无人化方案在密集存储场景下的应用，我们对客户的旧车进行无人化改造，最后实现了9米的堆高，这也是国内的首个案例。我们还实现了汽车零配件厂的30多种不同规格料框精准堆叠操作。

在复杂节点物流场景面前，未来机器人没有止步，而是选择攻克，这与我们的愿景息息相关：我们希望用视觉技术赋能工业车辆无人驾驶，推进物流节点内柔性无人化进程。

因为今天时间有限，我的分享到此结束，希望能抛砖引玉让大家对柔性物流产生更深刻的认识，非常感谢！