中国物流的时间争夺战事：节省七成人力，提升五倍拣选效率

公众号/机器之能

一场关于时间与距离的魔术正在这个最不为外界所关注的世界展开。

从电商仓库到鞋服仓库，再到工厂与医药流通，甚至智能化工厂，仓储行业正在经历一场又一场的变革与战争。

撰文 | 微胖

编辑 | 四月

最近，全长 42.195 公里的马拉松世界纪录接连被打破。这个距离对于拣货员王峰而言，显得有些亲切而又无奈。

每天，王立峰在仓库行走的距离超过 24 公里，异常繁忙的时候，比如即将到来的双十一，距离可能达到 42 公里，相当于走完一个马拉松的全程。

「货架很脏，吃灰是家常便饭」。

回到家，王立峰通常满身的灰尘，有时还会接触特种物件而过敏。一天工作十个小时，一个月下来，几乎都是夜班。「二十几岁的小伙子都扛不住哟」，王立峰说道。

行走距离之远，人会虚脱，换一种说法，就是效率低下。在这之中，又以新员工效率最低，凭借日积月累的攀爬记忆，老员工已经对每个货架的位置一清二楚，新员工却通常还面临无用功。

当然，一旦进入高峰期，上百的拣货工人挤在一千平米的空间里，经验再老到也改变不了效率低下的总体趋势，而且还容易出错。

2015 年，媒体报道中的亚马逊仓库盛况。几个月后，我来到了极智嘉（Geek+）位于南京的自动化工厂。

场地的一侧，机器人像巨大的甲壳虫一样，背着垂直货架来回穿梭，上面装满了制造智能仓储机器人 AGV（Automated Guided Vehicle）所需的物料箱。另一侧，几十个机器人自主移动，接受检测，却不会彼此碰撞。

2017 唯品会 2.28 大促期间极智嘉机器人运行现场

中国邮政武汉处理中心内极智嘉机器人正在分拣

身边，一位年轻的工作人员解释道，这些「甲壳虫」会进化:

通过一系列的搬运，这些机器人记住了 SKU，记住了工作路径，也记住了拣选订单。后台有一套 AI 算法和系统，让这些「甲壳虫们」变得越来越聪明。

老员工的脑子能记住线路图和货架位置，而这些机器的脑子不仅能记住地图，还会不断优化场景规划，互通信息，彼此协调。

假如王立峰此刻也在现场，大概会生出错觉，仿佛和自己的工作环境是两个平行世界。不过，当他看到工厂墙上一张偌大表格，便会马上清醒过来。

上面用笔记录着订单情况：上海 XXX 厂 5 台、XXX 物流公司 6 台、XXX 超市 7 台……

采用成熟二维码技术方案的每台甲壳虫价格与仓库员工的年工资相当，而更为先进的激光 SLAM 方案甲壳虫价格甚至要翻倍。

在过去的 2018 年，极智嘉生产销售了这样的「甲壳虫」近了 5000 台，成立四年累积销售过万。这是一家定位于机器人智能物流领域的创业公司，研发生产以「物流机器人」为核心的机器人拣选系统、搬运自动化系统和分拣系统。2015 年，由几位清华工业工程系的校友创立。

目前，亚马逊 30-40% 的仓库实现智能仓，全面部署了仓储机器人。或许，再过几年，像王立峰这样的新手就会被「甲壳虫们」接管。

一场关于时间与距离的魔术正在这个最不为外界所关注和熟悉的世界展开。

革命的发端

「三十年前，我们企业都是派最差的人去守仓库」，火山石资本创始合伙人章苏阳笑着说道，「当年的节奏哪有这么快，现在完全变了」。三年前，章苏阳领投了极智嘉的 A 轮融资，随后一直跟投到 B+轮。

转眼间，电子商务与物流的结合已经过二十年。现实世界被搬到线上，仓库物流也发生了翻天覆地的变化。

如果说，传统物流只是从企业角度考虑，确保服务模式经济合理；那么电商物流最大的特点在于，物流成为电商销售一部分，也是用户体验的关键部分——速度，诸如「当日达」和「次日达」承诺，成为电商竞争的制胜法宝。

图片来源：物流指闻

通常，仓库包括卸货、搬运、存储、拣货、复核、打包等关节。其中拣货成本占仓库管理总成本的 20% 以上，拣货人力成本占仓库总人力成本 50%，作业时间占仓库作业时间的 40% 以上。
想要优化仓库作业成本及效率，优先要从拣选方式来入手。

电商特征是订单不稳定，波动性大。尤其是双 11 促销高峰，是平时业务量的几倍甚至几十倍。除了双 11 和 618，有的电商也会按月搞促销，有的按季做活动。

如何处理物流的波动性一直是物流设计中的一个难题。

拆零拣选，即将整箱货物拆开，取出其中一部分，越来越成为仓储出货任务的重头，出于对效率、错误率的要求，拆零拣选已经成为整个供应链中最大的障碍。这也是电商物流成本比例高出传统企业，比如服装，十几个百分点的主要原因。

退货对于电商来说，是另一大难题，「退货不是简单的分类，而是有很多附加操作。」极智嘉的一位解决方案专家解释说。

事实上，网购，特别是鞋服类，因为无法试穿或者冲动消费，买回家后无论是尺码、颜色、样式，都会经常出现不尽人意的情况，服装 B2C 的退货率也因此一直居高不下。

像王立峰所在的仓库，货架依照 ABCD 分别排开，工人拿着订单按顺序检索商品的节奏，根本解决不了问题。

「比较可行的办法是减少固定设备的投入而增加柔性作业空间。」一位物流行业的资深从业者告诉机器之心。

这也是为什么 2012 年 Kiva 被亚马逊收购后得到极大关注的原因——货到人技术，可以更好地解决上述仓库效率、准确以及柔性等痛点。

仓储管理系统（WMS），作为智慧仓储领域的核心竞争力，会将客户订单转换成一条条拣货命令，「甲壳虫们」接受到拣货指令后，根据关联货架绑定的货品逻辑，将对应货架的货品移动至拣选工位处。

工人只需要站在这里，不需要寻找、甚至不需要思考，拣多少按照提示操作就可以，完成傻瓜式操作。

货架和货物排放由系统根据算法不断优化而来，比如啤酒、尿布、T 恤长裤可能会放在靠近的地方，而且机器人调度系统会指挥几百甚至上前台机器的交通秩序保持井然。

拣选效率的大幅提升是货到人拣选的最大亮点。

货到人拆零拣选效率可以达到每小时每人约 300~700 行，有的甚至更高。这与传统的纸单拣选等方式相比，拣选效率可提升 3-5 倍。

以 2017 年唯品会 228 大促期间为例，仓库商品类目主要针对服装、化妆品类目，每工位的拣选效率达 400 件/小时，是人工效率的 3 倍；机器人仓库人力仅 16 人，比之前节省了 70%。最高日出货量达到 4.5 万件。

而且，货到人拣选基本不存在 SKU 拣选错误。

极智嘉为上海苏宁打造了一座部署了 200 台 AGV 的无人仓，拣选准确率可达  99.99%  以上，而人类极限只有 99.5% 。这也是其它传统拣选方法所无法实现的。

不过，在一些供应商客户看来，柔性才是货到人方案最为重要的特点。

传统自动化仓库建设完成，很难突破产能，标准模块化的甲壳虫可以迅速批量复制，迅速扩大产能，可以很好满足电商发展的出人意料。

「时间不等人，很多企业根本没有耐心去等待漫长的部署时间。」在这次全球物流峰会上，公司客户之一，利丰物流相关负责人谈到了电商仓库的柔性部署问题。

针对高峰时期的物流方案决定后，往往只留给供应商一个月左右的时间，快速部署因此显得额外重要。借由极智嘉的 AGV，存取效率完全可以通过增加小车数量完成，他说。

「按照平时业务量，方案不会需要这些机器人，在波峰时期通过租赁快速部署，是一个很有性价比的解决方案。」

机器人即服务，也是极致嘉根据市场需求推出的新服务，不但可以迅速适应客户的一些临时性的业务需求，还能帮助客户降低成本。

「机器人可以从一个仓库到另外一个仓库，从一个客户到另外一个客户，这样的共享方式一定可以提高资源的使用效率。」CEO 郑勇在会后接受媒体采访时谈到。

永辉云创与仓储机器人行业独角兽极智嘉联手打造了位于苏州昆山的首个永辉云创智能仓，其库区面积约 7000 平，拥有 SKU 超过 2000 个，就是主要面向华东区各门店提供物流服务。
回顾电商的发家史，图书、3C、服装构成三大支柱业务。2018 年双 11，销量三甲的商品也正好是手机、家电和服装。因此，将电商服务积累的经验扩展到鞋服行业，是一件水到渠成的事情。

「我们对于速度有非常高的要求，我们希望达到一个超高的速度。」迪卡侬全球物流业务首席技术官 Bruno Thellier 在大会上说。

问题在于，鞋服类企业的全渠道拣选（不仅针对 B 端门面铺货，也服务 C 端电商客户）也给智能化提出了巨大挑战。

对于 B2C 业务，由于订单多而且小，大多数以拆零为主，通常则需要首先并单进行拣选，或提总进行拣选，然后再播种拆分订单，以提高效率，这些工作是 B2B 没有的。B2B 的整件拣选一般以提总拣选为主。

极智嘉正好协助迪卡侬执行了这两种类型的项目。

日本耐克目前有三个配送中心，实际上也是三种不同产品在三个不同的地方进行周转和运送，每一个中心都有自己不同的时间周期，也给极智嘉的算法提出巨大挑战。最终双方探讨出一套极具针对性和灵活性的调度方案，让日本耐克实现当日送达。

走出电商

在国内最大的模具制造厂之一的一间工厂里，一辆辆 AGV 小车正悠然来回于车间之间，与产线接轨运输物料和工件。

地面因铺设了磁条而显得凹凸不平，AGV 小车只能在既定的黄色磁条轨道上行走。有时，你会听见 AGV 自动播放起陈奕迅的「十年」，提示着，我来了，路人别挡道。

「目前占据市场份额最多的仍然是这种磁条方案的 AGV，历史比较悠久。二维码和 SLAM 方案也是最近三五年才发展起来的」，一名自身仓库管理人员告诉机器之心。

极智嘉 CTO 李洪波在接受媒体采访时谈到，「中国是全球最大的电商中心，同时也是全球最大的制造基地。两个因素结合将产生很多的机会和场景。」

庞大的仓储市场，除了电商，还有很多相对更小的客户。能否将方案迅速复制到其他场景下，尽可能将产品标准和模块化，加快机器人技术迭代，才是关键。

比如，制造业线边物料高效拣选，就是一个很有潜力的应用场景。

为方便产线生产，制造业流水线上通常会设置线边仓，用于通用性物料的暂存库。生产线生产是一个实时的过程，不允许有任何一点停顿，因此，线边库的设立就显得非常必要。

在 3C 行业，工序与工序之间进行产品中转的线边仓与 AGV 的自动对接，可以节省人力和提高效率。有的 3C 企业通过引进 AGV 小车，甚至取消了线边仓，提高了空间利用率，降低库存成本。

极智嘉尝试与富士康合作，利用 AGV 车将线边库物料运输到产线；同时也与国家电网合作了电表输送系统，采用更为智能化的 SLAM 的方案。

相对电商环境，电子制造、汽配等制造业场地环境大、变化大，环境复杂，人机混用的场景较多，易受到外部人为因素的干扰。

电商仓库用二维码导航足够了，但工厂地面需要考虑到人员流动，「人总在二维码上面走，可能污染或者损坏二维码」，李洪波说。在工厂的复杂场景里面，基于 SLAM 的灵活方案有它应用的优势。

极智嘉打造的智能叉车目前已应用于一汽集团长春本部红旗工厂的自动化物流系统，主要应用于汽车制造场景中的自动存取，物料搬运等等。
制造业的仓库正在从「多人仓库」逐渐过渡到「少人仓库」。比如，汽车行业。

汽车零配件有着「非标化」的特点，不同地域流行的车型不同，导致不同仓库的零配件仓储构成也完全不同。不同零配件之间也存在较大的尺寸和重量的差异，大到发动机、变速箱，小到一颗螺丝钉，可以说是千差万别。

货到人的技术方案难点在于货架到 AGV 之间的对接，比如，将变速箱、发动机等大零部件安全、准确送到指定位置。

在长春一汽红旗本部的项目中，极智嘉研发的智能叉车全流程自动实现货物的机械臂协作和立库对接的操作，从而实现自动出库和入库。

2017 年 7 月，极智嘉部署的国药物流位于北京的仓库投入试用。

流通环节构成痛点并愿意为之投入大量资金的企业公司，其实很少，电商肯定算一类。还有一类企业——医药流通公司。
中国医药行业在上游有 5600 家生产企业，下游有 30 多万家药店，有 30 多万家医疗机构。

有数据显示，医药物流主要费用在末端销售配送和仓储环节，这是一个千亿规模的市场。

药品、医疗仪器等医药相关货物与电子类产品相似，都具有价值高、外形规则、重泡比例适当的特点，是物流承运货物品类中优质的货物类型。

但与普通货物相比，医药物流具有更高的利润空间和稳定性，市场需求稳定。有数据显示，承运普通货物的净利润率在 5% 以下，而医药物流却可以保持在 8%，是一个非常好的业务领域。

在与国药物流的合作中，极智嘉的货到人技术还根据国药监针对药品管理的严格要求，实现了一些重要的定制化功能。

比如，支持药品的批次管理；根据药品质量是否合格、包装是否破损、是否影响发货等等，进行区分管理，确保药品订单 100% 准确出库；类似鞋服行业全渠道分拣，针对医院、药房、社区等多渠道，合理安排分拣任务。

极智嘉 CEO 郑勇在峰会上表示，未来 3 年内，预计投入不少于 10 亿人民币用于 AI 和机器人技术的研发。

「货到机器人」拣选要实现更大范围的应用，还需要在精准和稳定性上继续沉淀，成熟的硬件固然重要，软件才是第一要素。

盖更多的楼

走进极智嘉南京自动化工厂，不禁反问，这哪里是工厂？

没有一条一条的产线，也没有坐在产线一侧的工人们。

空间很明显地被分为三个功能区：左侧，一道几乎一人高的铁网暗示着网内是仓库。

里面存放着制造 AGV 所需的各种材料，AGV 小车顶着移动货架，沿着地面上的二维码来回穿梭着，智能叉车也自动逡巡在货架之间，搬运所需物料。

取出的物料会被送到人工手中，一些机器人并不擅长的工作比如排线等，都由人工完成。

工厂一角

工厂中间是几间玻璃房，像小岛一样彼此独立着。房间里，ABB 机械臂从事着钉螺丝等需要精准和但高度反复的工作。玻璃房外，几位工作人员盯着电脑，跟踪机械臂工作情况。
最右边是测试区，一堆 AGV 小车跑来跑去，接受从震动到稳定性、充电性能等方面的测试。

工厂主打两个特点，生产柔性与效率。

所谓生产柔性，是指每个工位可以同时生产不同型号的产品。李洪波解释道，「今天可能是生产了几十台 A、几十台 B，明天的配置的比例可能就不一样了。」

所谓效率，是指机械臂有了生产瓶颈，其他机械臂可以在完成自己任务后也帮助生产。

在距离工厂门口处不远的地方，有块印有公司 LOGO 巨大空地，当出现订单暴增而需要扩充产能时，这块空地可用于产线的迅速复制与增补。

事实上，从 2015 年左右电商企业们纷纷在仓库引入智能机器人后，国内仓储机器人的热度就一直未减。

据不完全统计，目前国内以提供仓储机器人为主业的公司高达 30 多家，其中包括新松、海康威视、科大智能甚至顺丰等新老巨头玩家。

尽管 2018 年完成 B+ 融资后，极智嘉跻身独角兽，与快仓、海康威视机器人成为第一阵列的头部公司，占领着 80%-90% 市场。但是，市场天花板一直是投资人最顾虑的，如何走出差异化，也是公司需要考虑的。

柔性制造大背景给了公司更多业务想象力。郑勇也曾表示，制造业存在许多基于机器人技术的自动化解决方案的应用。

据郑勇介绍道，该套方案除了在极智嘉自有生产线落地外，此前已经通过某知名车厂近一年的 POC（验证性测试）并落地。他也表示，今后一定会推向市场。

预测未来最好的方式是创造

Tractica 预测，到 2021 年全球仓储和物流机器人出货量，将从 2016 年的 4 万台激增至 62 万部。这将让这些自主研发技术，掌握核心科技的机器人巨头，拥有无法估量的发展前景和市场估值。

另一方面，现实场景中更多人仍然持观望态度。

一个物流中心的构成很复杂，拆零拣选只占用了其中的一小部分。货到人拣选为他们提供了一种新的解决方案，但并非万能，更不是唯一。

除此之外，还存在初期基建，设备成本较高，后期设备维养成本，对网络及系统稳定性要求也在提升等不足。因此，也有不少业内人士认为，货到人拣选还不会在短期内普遍取代传统拣选技术。只有那些拣选量大的系统，对此的要求才会比较迫切。

对比一下工厂自动化和物流自动化的发展历程就会发现，尽管工厂自动化要早于物流自动化很多年，但迄今为止很多工厂仍然没有实现完全自动化。

不过，郑勇坚持认为，尽管他们是整个技术格局里面的一部分，但是柔性化可以更好解决变化中的业务需求，所以这一部分，未来会有更重要的地位。

这样的预测与争论让我想起 Bruno Thellie 在大会上向观众提的一个问题，你们能够预测自己未来 5 年业务的具体情况吗？

结果，答案是不知道未来 5 年会是怎么样，因为整个市场变化非常快。事实上，唯一可以准确预测成功的方法就是去创造。