「中國做倉儲物流機器人已經比亞馬遜晚了五六年，如今整個國內的倉儲物流機器人出貨量都不到萬臺，中國的節奏慢了，應該多看看下一代技術。」京東肖軍認為，倉儲無人化技術遠未進入量產標準化階段，滿倉庫跑的亞馬遜黃色 Kiva 並不是萬能方案，定製化的需求匹配將會是長期路徑。
撰文 | 四月
十三年前，亞馬遜為旗下 Prime 會員推出「兩日內送達」服務，引發全球零售業震盪，同時也吹響了電商物流行業變革的號角。
五年後，京東在一線城市推出的「當日達」承諾讓競品電商們倍感威脅，阿里迅速建立菜鳥物流以鞏固其市場地位；餓了麼、美團也於近期相繼推出無人送貨車、無人機等無人化物流裝置……
在這背後是同一套戰略思維的延續——電商需要精確掌控自有的物流供應鏈體系。一開始，大家都是亞馬遜的學徒；後來，有人走出了自己的路。
京東從 2007 年開始自建物流體系，曾因投入過大而受飽受質疑，直至高效的物流速度優勢在電商競爭中逐漸顯現，才讓市場相信了一套卓越的電商物流體系所能帶來的價值。
京東副總裁、京東 X 事業部負責人肖軍
近日，機器之心與京東物流無人化研發體系的率軍者、京東副總裁、X 事業部負責人肖軍對話，由這位見證了京東物流體系進階之路的過來人談談中國電商物流智慧化的時代機遇。與此同時，在電商的 A 面之外，探尋更多京東在堅持物流自主化方向背後的 B 面。
「當十萬臺的倉儲物流機器人在亞馬遜倉庫中有條不紊運作時，國內的倉儲物流機器人出貨量還不到萬臺，中國的物流自動化技術明顯落後成為難以迴避的事實。」
肖軍認為，倉儲無人化技術遠未進入量產標準化階段，滿倉庫跑的亞馬遜黃色 Kiva 並不是萬能方案，定製化的需求匹配將會是長期路徑。
在運輸環節，京東根據不同場景提出了三級物流網的概念，即幹線、支線和末端配送。如今，針對末端配送的無人機已經從宿遷飛往全國各地，而送貨機器人也在今年正式從園區走上城市道路。
「五年後，給你送貨的可能都是機器人」，劉強東的願景並不是空中樓閣。
而應用於支線的無人輕型卡車則採取和整車廠商合作的模式，L4 級重型無人卡車和重型無人機將成為京東押注幹線網路的更大砝碼。
前者決定了京東的技術實力和規模化運作的成本上限，後者則將在一定程度上將減少京東繼續擴增倉庫的資本和庫存壓力。
中國電商物流智慧化問題之所以值得關注，在於它不同於製造業的標準作業，也不同於大宗批發物流倉儲環境下的 BtoB 買賣模式。
由中國特有電商環境而衍生出的 BtoC 模型決定了物流的需求方必然也將是無人化技術的先行者。截至 2017 年末，京東物流共運營 486 個大型倉庫，總面積約 1000 萬平方米。這龐大的應用場景和實驗土壤將誕生出極為豐富的物流自動化應用方案。
人力的成本仍在逐年上漲，效率的天花板卻無法突破；而機器的自動化技術不斷成熟，成本將在批量化後大幅下降。在這兩條曲線的交匯處，將迎來中國物流自動化產業發展的拐點。
為趕上這第四次零售革命，劉強東已經投下重注。
從實驗室到事業部
「通過硬體科技改變物流產業的工作方式，不再只是京東的工作方式。」
機器之心：兩年前我採訪過京東的物流無人機專案，那時你們部門還叫京東物流實驗室？
肖軍：是的。京東物流實驗室在 2013 年設立；2016 年 5 月，物流實驗室正式變更為 X 事業部，包括京東無人車、無人倉以及無人機，無人超市等專案。
機器之心：設定 X 事業部的核心目的是什麼？
肖軍：兩個方面。通過京東的硬體科技來改變我們的生活方式，比如京東無人超市、送貨機器人等；以及通過京東的硬體科技來改變電商物流中各個場景的應用問題。
機器之心：這個定義比較大。
肖軍：通俗來講，X 事業部是做硬體的，是你們看得見的東西。
機器之心：每年京東對於這個部門在資金和人力上的投入多少，有沒有一些資料的參考？
肖軍：具體資料不方便透露，只能說很大。
機器之心：京東上下游有很多合作企業，比如說日化、酒水等廠商，他們可能也有物流產線自動化的需求。除了自產自用以外，我們本身也在對外輸出這些技能？
肖軍：對。通過硬體科技改變我們的工作方式，就不只是京東的工作方式，也包括其他公司。
機器之心：這個向外賦能的形式是？ X 事業部會不會成為一個類似解決方案的品牌？
肖軍：我們會把在京東應用成熟的一些應用場景案例向我們的同行、合作伙伴去輸出。比如，茅臺、伊利等都超大型企業都有這方面的需求，我們可以提供定製化解決方案。
機器之心：這會是一種商業化的形式？
肖軍：是的。只是我們過去更多專注於在研發，首先你得把東西做出來才行。
機器之心：所以現階段不僅僅只是投入，還會有一些收益。
肖軍：對。
機器之心：京東除了 X 事業部，還有一個 Y 事業部，會注重一些大資料和人工智慧的研究？
肖軍：這兩個部門本身相互配合。X 偏向硬體更多一些。Y 更偏向於軟體一些。
機器之心：物流產業涉及到很多環節，如何評判是否有必要設定機器人或者改造成自動化？
肖軍：這裡有三個層面的考量。
首先，京東從 2007 年就開始自建物流體系。從京東第一代物流系統到現在的自動化，我們團隊都參與其中。從研發的角度來看，我們需要把物流自動化的最高水平打造出來，把樣板去打造出來，所以我們提出無人倉、無人車等概念。通過技術評估，目前能夠達到的業界最高的階段和水平。
其次，我們很容易發現系統、流程過程中哪些地方存在的瓶頸點，因為每年的 618、雙 11，這些流量最高峰也是我們運營的最高峰。哪些地方出現瓶頸、哪些環節值得優化一目瞭然。再結合我們對相關自動化的技術的瞭解，和人才技術優勢，我們能夠判斷出哪些環節可以通過現有的技術快速突破。
舉個例子，比如揀貨打包。過去，打包需要人工對箱子進行裁減、要填充，流程是很長，就是整個倉儲環節裡非常大的一個瓶頸點。我們通過對現有的自動化技術方案、對機械臂、對計算機視覺方案的瞭解，可以創造出比人效率高的機器。
最後，是考慮投入產出比的問題。依靠我們現有的物流結構體系，我們能夠知道每個環節的訂單成本。
我們啟用自動化，按幾年的一個折舊，再結合機器投入，它的成本應該做到什麼程度？它的成本要佔到多少？我們有一套自有的核算方式。
長遠來說，人的成本會一直呈現上漲趨勢。十年前，一線打包員大概每月 2000-3000 元，現在可能是 5000-10000 元，再過十年可能是 2-3 萬。
但對於機器，你用的量越大，成本就能下降越多。可能現階段效率成本沒變，但是再過兩年人力成本增多，或者應用規模起來了，綜合成本就會下降，這將會是我們一個很大的優勢。
機器之心：在增加自動化專案的同時，有遇到過上線後再暫停調整，或者判定為並不是當下最合適的方向嗎？
肖軍：會有啊。
機器之心：可能是出於哪個層面的考慮？
肖軍：的確會遇到一些在短時間內技術確實解決不了的問題。
比如，電池技術和電池容量的瓶頸，現在的電動汽車、旋翼無人機都會遇到這個問題。但我們又涉及到到大量的用電需求，因為行業資料還沒有達到使用標準，所以有些專案會階段性暫停或考慮採用其他解決方案。
機器之心：那改成油動？
肖軍：但發動機技術也有瓶頸，中國整個小型發動機技術是需要去突破的。
因為在很多場景裡面，有些技術不是一兩年的時間就能突破，它還有很長的一個路徑要走；所以我們研究到一定程度，就會暫停。
解構佈局邏輯：自研、合作、投資的組合
「傳統的無人倉概念已經存在數十年了，但它的設計最初是為大型批發的物流場景服務，並不是為 B to C 的中國電商去準備的。」
機器之心：對於自主研發、合作、投資三種不同的佈局策略，京東更傾向於哪一種，為什麼？
肖軍：無人倉、無人車、無人機這些方向涉獵非常廣。無人機又分很多種，旋翼、固定翼等中小型飛機，大型飛機，未來還有重型。
如果所有的環節都選擇自己做，最大的一個問題是時間上的耽誤，這是我們主要的考量因素。
目前部分供應商選擇創業公司，是因為他們單個創新點有價值，他們的技術達到了 60-70%，但是還沒有形成規模，還沒有什麼正向收入。那京東可以對它進行投資，幫助他們孵化成功，把京東的優勢對接給他們。
但他們不會做一整套無人倉庫方案，裡面涉及到的數十種機器人專案，創業公司不可能都能解決。這樣都做的創業專案也不可能會成功。
相對而言，京東有應用場景的優勢，有產品化的優勢，有規模化生產的優勢，這些正好是創業公司所欠缺的。幫助他們成功，也能幫助我們提升技術研發的速度。
無人倉概念，已經存在幾十年了，但它是為大型批發的物流場景服務，並不是為 B to C 的中國電商去準備的。
過去，在大型的轉運中心，一大托盤進來再一大托盤出去，是典型的大宗物流場景。但是這種自動化倉庫設計並不適合在中國電子商務場景下使用，中國的電商場景是一大宗進來，再分零散地一個一個出去，這裡面的解決方案完全不一樣。
目前，面向電商的自動化解決方案並沒有特別好的最優解。
我們結合電商行業的背景，摸爬滾打十多年，嘗試自己去做一些適用於零售行業自動化的方案，會持續投入，外界也會經常會看到一些創新的產品。
機器之心：為什麼考量合作專案的標準是「做到 60-70%」 ，如果創業專案要升級成合作伙伴關鍵因素是？
肖軍：升級合作伙伴，首先要解決完場景的問題，而不是一個實驗室級別的成果，不是能只做演示。合作伙伴能解決場景問題，這個是升級合作伙伴的一個前提。
很多專案可能就是幾個博士或者大學教授主導，掌握了這個技術的高點。一般都是做到 60-70%，還需要通過實際場景的應用進行迭代，才能把這個產品做成熟。
60-70% 的成熟度，再合作半年幾個月，慢慢地成熟；快的話，有些技術半年就成熟了，那我們就進行下一步的合作。
機器之心：京東在舉辦機器人比賽，今年已經是第二屆了，也是希望篩選出一些能夠單點突破的團隊？
肖軍：對，我們今年比賽設定的難度會非常大。如果有創新的思路解決這個問題，可以作為我們的潛力員工加入京東；如果有創業的想法，我們也可能以基金資本的形式來支援，因為你做出來能幫我解決這個問題。
機器之心：深度合作一般還是選擇大廠？
肖軍：因為京東的物流產品用量比較大，所以說我們選擇規模相對大一些，小廠可能承接不過來。
機器之心：如何看待國內自動化/工業機器人公司的供應能力，為什麼還需要自行研發？
肖軍：現在國內物流自動化的裝置還談不上成熟。類似國內的 Top5 公司，可能還不到 ABB、庫卡等四大家族公司的營收五分之一。
京東每年在自動化裝置上的投入估計達到數十億，但這在整個物流自動化產業裡的佔比還很少。
當下，物流的市場在中國遠遠已經超過千億了，但是大量的訂單主要還是由四大家族承接，中國本土的一些企業或者裝置對需求的理解、應用的理解不夠到位。
但是國外很多裝置並不是一個完整的解決方案。所以在落地環節，更多是各個廠家的整合方案。2009 年我們就進行過嘗試，推出亞洲一號倉庫，當時是亞洲自動化程度最高、單體面積最大的一個倉庫。
當時就我們感受到的整合痛點就是，要整合整個行業最頂尖的一個技術，要協調每個企業之間的影響和利益關係，是很大的挑戰。
所以後來，我們選擇自己來做一些主要的、一些核心的自動化技術。
機器之心：主要是硬體方面？
肖軍：主要是硬體方面，硬體軟體都做。
像我們的地狼 AGV 機器人、天狼穿梭車等自動化裝置，屬於在自動化裡面一個非常核心的位置。對於這些核心的裝置，我們選擇自己去做。
（注：AGV，全程為Automated Guided Vehicle，即“自動導引運輸車”，也稱倉儲物流機器人，通過電磁或光學等自動導引裝置，沿規定的導引路徑行駛，具有安全保護以及各種移載功能的運輸車，現主要應用於倉儲物流中。）
機器之心：京東對於研發、合作、投資三種技術選擇，有沒有優先順序的排序？
肖軍：沒有。我們提供解決方案為主，解決方案裡主要是自研。
研發也分很多層面。舉個例子，在做揀選環節裡需要用到小公斤級的機械臂，機械臂分很多種，不同公斤級的，還有串聯、並聯型的，四軸、六軸的等。這已經是一個成熟市場，京東沒必要去做了，可以直接購買。
但解決場景需求最重要。
在已有的機械臂基礎上，京東需要做的是怎樣更好地控制機械臂，把物品更準確地揀選出來，這是我們的核心。因為我們知道行業的痛點在於把貨揀選出來。
這其中的難度包括，商品的識別、商品的抓取，還有很多需要精細解決的技術，所以我們會在前沿方向上做一些佈局和投資，比如利用人工智慧去做的揀選，就是一種解決方案。
我們可能做一些投資，但是我們自己也做，最後綜合起來整合給到行業客戶。在單個環節會有自研的，也有單個的合作。
這也就是你們為什麼看到跟京東合作的特別多，因為我們在很多前沿的探索領域都需要去嘗試，因為這個東西是過去沒有的。
而且這部分的工作大公司反而做不了，像發那科、ABB 給我們提供機械臂是最重要的，但是在我們的場景裡機械臂並不能直接用。我們的場景是要解決抓取的過程，把使用者要需要的訂單物品抓出來，這是不一樣的。
機器之心：在遠途配送的重型無人機領域，京東會選擇自己做？
肖軍：這個領域是小體量的創業公司做不來的，要做重型的、載重五噸的飛機，研發投入可能上十億。從目前的中國創業體系來看，不可能有天使投資人願意掏這個錢讓你去做飛機。
機器之心：創業公司為什麼更願意和京東合作？
肖軍：因為京東有場景。技術的成熟需要用場景去驗證，需要用場景去學習。
自動化的創新跟其他商業模式創新是不一樣的。
舉個例子，新型的社交化的電商創新，通過一個商業化模式創新快速的把流量做起來，快速融到資，快速上市，但更多地還是靠商業模式和背後資本的能力、團隊能力的支援。
而技術是不一樣的，特別是自動化技術。你需要有一個比較好的技術團隊，但我還需要應用場景，把這個技術應用到穩定的程度。穩定之後，你還要不斷的去迭代。
做出一臺裝置沒問題，但是你要做一百臺、一千臺，就需要不同的其他方面能力。就需要京東這樣的應用場景。
因為京東涵蓋全場景的運營，從倉庫到配送到所有物流的環節基本全覆蓋。我們倉庫型別多，有圖書、有 3C、有冷鏈有、有服裝，基本上所有的商品品類都有。這些場景給創業團隊提供了很好的一個驗證機會。
我們跟創業團隊的關係是互利互惠的。他們在創業過程中需要解決京東的場景問題，同時京東能幫助他們將技術孵化成熟。
某種程度上，我們還可以幫助他們在某個單點的技術難點上進行突破。因為京東在機器學習、深度學習等領域的綜合的人才會更多一些。
機器之心：在和這些創業公司接觸過程中，他們也談到了自己的擔憂。京東使用他們的技術，但同時也在研發自有技術，你們技術成熟後可能就不需要他們了？
肖軍：這也是為什麼我們投資佈局的公司，都會選擇比較大筆資金進入的原因，讓他們更有安全感。那麼多錢都投了給你，我們也不願意把錢打水漂吧。
機器之心：單純的合作專案，會不會還是優先使用我們自有的技術？
肖軍：我們合作的專案主要還是我們沒有的技術，自有的技術合作相對要少一些。
機器之心：但研發的這個過程還是同步在進行？
肖軍：對。因為自動化環節太多了。
就京東來說，我們一定要看清楚的，是解決場景問題，而不是說只做技術最好、效能最好的機器人。
送貨機器人是不是概念性產品？
「人力的成本始終在漲，機器在降；與此同時，機器的自動化程度逐年提升，而人的效率是有瓶頸的。」
機器之心：遠途用無人機、無人車更快、節省人力；倉儲自動化效率更高；但針對短途場景，為什麼還有必要用機器去取代？
肖軍：短途也得幾十公里。如果國家允許，要從亦莊發到快遞到海淀，15-20 公里，考慮到北京的交通情況，開車有時需要三個小時；如果能使用無人機肯定是最快的，只是這還涉及到城市安全飛行層面的問題。
所以我們先從農村開始。如果在農村飛行足夠穩定了，為什麼不能在城市做？
機器之心：宿遷是比較最早的試點？
肖軍：對。2016 年 6.18 在江蘇宿遷首飛。
機器之心：現在已經很規模化執行了？
肖軍：對。但對於無人機我們還不能說運營模型足夠穩定和成熟。因為無人機還有一些技術瓶頸需要去解決。比如續航。
機器之心：空域監管會是一個很大的挑戰嗎？
肖軍：肯定是。
機器之心：如何應對？
肖軍：首選偏遠的、沒人的地方。監管最關心的是人安全。一箱貨摔了，幾千塊錢的損失我們還能夠承受，但是對人的傷害沒有公司能夠承擔。
機器之心：偏遠地區的開放程度會更高一點？
肖軍：對。
機器之心：如何看待城市道路里的短途運輸無人化，類似美團、百度都推出了送貨無人車，最後 N 公里的配送場景真的是剛需嗎？
肖軍：舉個例子，當北京的勞動力人口減少，但是送快遞、外賣需求始終還存在，如果沒人就只能用機器。
人的成本始終在漲，機器在降；與此同時，機器的自動化程度是在逐年提升，而人的效率是有瓶頸的。
機器之心：所以你不認為它僅僅是個概念？
肖軍：它不是個概念，是能用起來的產品。比如，在一些保密性較高的研究院所或者機構裡，不允許快遞員進入，快遞員只能送到大門口。人再從裡邊走出來可能有三公里遠，有時為了取快遞還需要開車出來。
這種情況下，送貨機器人就能夠替代人進去園區送貨，機器不會涉及到資訊洩露的問題。所以它有很多獨特的價值。
機器之心：但還面臨很多問題，比如，近人的場景，公共的場合可能存在很多不安全性。
肖軍：安全。到目前為止，我們的小車沒發生過一起交通事故。
安全與否，主要看這個交通工具的速度。如果是 120 公里速度的無人車，在哪執行都不安全，因為它的剎車距離需要一百米。突然出現的人和物，它可能剎不住；但我們的無人車發生碰撞或接觸時，只有十釐米的剎車距離，即使接觸到了，這麼短的衝擊距離，傷害是非常小的。
我們為送貨無人車做了四層安全網路，專門針對距離和不同的感測器設定。最遠的是鐳射雷達，第二層視覺，第三層毫米波，第四層觸碰的感測器。
機器之心：速度慢，就會影響效率。現在的快遞員、外賣員看起來效率很高。
肖軍：但與此同時，也容易造成事故。快了就不安全，不管是人也好，車也好。
城市交通要限速，學校要限速到 30 公里以下，就是留給你足夠的反應時間。所以我們首先要解決安全問題，再解決應用場景的問題。
機器之心：速度和效率還是要進行折中。
肖軍：對。電動車的平均速度 20-30 邁，京東的無人送貨車也能達到 15-30 邁。
機器之心：京東的無人送貨車執行場景是侷限於封閉園區，還是已經可以上路？
肖軍：上路。中關村、上地、雄安新區的市民服務中心等地都已經開始跑了。先在大學裡跑通了，再上路。
機器之心：是否擔心面臨監管的限制？
肖軍：慢慢來。不去做，政府可能永遠不會針對這個立法。首先總要有新鮮事物的出現，國家在法律、政策層面才會跟上。
電商的發展就是這樣。20 年前哪有電商，現在人人都會用，國家法律和政策也會跟上來。
機器之心：現在在運營的地區包括？
肖軍：西安、北京、長沙，鄭州、雄安等。
物流自動化的特殊性
「中國電商最大的差異化是有促銷季，各種促銷節還不少，導致物流作業量的起伏波動很大。勞動力能按照峰值配備，但人力不行。」
機器之心：開始提到四大家族，他們最早主要為製造業提供服務。隨著中國電商的發展，物流市場的自動化需求才逐漸明確；如何看待這種需求的方向？相比製造業有什麼不同？
肖軍：中國電商發展太快。製造業，拿過去的富士康舉例，這種代工型的企業可以通過流水線的設計，讓人擠著人地工作，這個就是靠自動化技術做不到的。
物流不一樣。
物流是由一個環節、一個環節地構成，人多了，形成擁擠很容易出現問題。
更為重要是的，你要考慮到中國電商最大的差異化就是有促銷，而且各種促銷節還不少，這是與其他國家物流產業最大的不同。
我們今天僱傭十個人，但後天促銷，銷量翻了三倍。我去哪找另外二十個人？但如果平時只用十個人，我們日常預備三十個人，那另外二十個人的成本投入就是虧損的。
但採用自動化方案就比較好解決，多配五臺機器人，平時閒置，正常遠轉五臺；到了促銷季，閒置機器人上場，整個物流的效率提升很快。
但人的工作量是不可能按照高峰值配置的，這種差異化的需求導致了自動化。
最初，電商的競爭只集中線上上購物層面，但逐漸地我們發現物流的服務水平才是最重要的。這也是為什麼京東從 2007 年就堅持做物流體系。
我們很早就意識到做電商不是最重要的，價格便宜不是最重要的，能把服務好才最重要。服務對應的就是自動化效率更高。
機器之心：在我們和方案商交流時談到過一個問題：技術的成熟只是一個方面，工業領域對於標準化可能是一個更大的需求，因為它意味著是否能夠推廣。
肖軍：對於我們而言，場景解決方案最重要。能不能推廣倒是其次。
現在並不是說讓方案商推一百個、一千個倉庫。而是說，你先把這一個倉庫做好了，這個倉庫沒問題了，那我給你兩個。兩個做好了，我再給你十個。是這樣的一個節奏。
一下子推廣到一百個倉庫，如果出現問題，這個影響將非常大。
機器之心：所以現在物流的解決方案，要匹配到具體一個倉庫場景下才可能談得上應用？
肖軍：對。現在的機器人還不具備思維能力，沒辦法自適應，現在的技術也做不到。
機器之心：現在不到談標準化的階段？
肖軍：對。當下，解決某個場景的問題是最主要的研發方向。
機器之心：機械臂在揀選過程中，可能會面臨大盒子、小盒子，有平放的、擺歪的，但這個層面的問題時需要去適應的？
肖軍：對。蘋果有 Plus、非 Plus，不可能讓蘋果造一樣的盒子。這就是難點，這就是過去沒有的方案，需要去解決。
機器之心：不可能是針對大盒子會有一套方案，小盒子一套方案？
肖軍：對，我們不能要求供應商採用一樣大小的盒子。另外，還要考慮整體倉庫效率最大化的問題，不可能將大盒子放一個倉庫，小盒子放一個倉庫，最後還得拉到一個產線裡進行封裝，那樣雖然單條產線的成本降下，但綜合成本就高了。
要不要走亞馬遜的老路？
「AGV 有它的用處，但不能做到全應用場景的覆蓋，只是一個階段性產品。我們判斷下一代技術將會是新的方向。」
機器之心：在我們此前接觸到的物流機器人專案中，AGV（倉儲機器人）最為普遍和常見。這是否意味著相關技術已經足夠成熟，AGV會是物流自動化的最大需求嗎？
肖軍：並沒有。我認為 AGV 只是一個階段性產品，並不能稱得上是完全的替代性產品。
機器之心：為什麼？
肖軍：因為有更好的方案能解決這些問題。
機器之心：比如？
肖軍：可以等我們的新產品推出。雖然京東也在鋪設 AGV 專案，但我們還有一些新的專案，會比 AGV 技術更往前。
機器之心：如何看待亞馬遜構建物流體系的思路？
肖軍：亞馬遜搭建物流體系，最早強調大型倉庫的自動化，到 2012 年收購倉儲機器人公司 Kiva，如今亞馬遜的全球倉庫中已經部署超過 10 萬臺 AGV。但到下一代，可能再過五到十年，我們認為還會有更新的技術出現。據我所知，他們也已經在做一些新的嘗試。
機器之心：中國市場呢？
肖軍：中國做 AGV 已經比亞馬遜晚了五六年，如今整個中國市場的 AGV 出貨量都還不到 10 萬臺，所以說中國本身節奏慢了，應該多看看下一代技術。
機器之心：聽起來這個新專案還挺神祕？
肖軍：對，現階段可能還不太好聊。
機器之心：為什麼會覺得 AGV 還是一個階段性的產品，它還有哪些需求滿足不了？
肖軍：並不能滿足倉儲的高密度儲存。比如，要在 AGV 上面加鋼平臺承重可能就是一個問題，況且鋼平臺本身的成本也很高。
現在的物流倉庫基本沒有低於九米高度的，有的甚至超過十多米，但當下的 AGV 能夠拖載高度基本在兩米左右，上部的空間基本就全浪費了。所以 AGV 並不是一個全自動覆蓋的問題，還涉及到的倉庫容量的匹配。
但並不是說 AGV 沒有用，否則我們也不會做，只能說它的使用場景有限。
另外，AGV 體系的全自動化水平還沒有實現。
舉個例子，中國人工成本儘管翻了五倍但還是需要人，因為要把人全換成機器挺難的。要機械臂模擬人的手伸進去貨架，將防甩出帶的膠帶拔開（防甩出帶：指固定在貨架周邊，防止運輸過程中貨物因為慣性原因甩出），伸進貨架裡邊取東西，這個動作十分複雜。
機器之心：物流行業現在的*AGV*普及率大概有多少？
肖軍：國內去年 AGV 出貨量不到萬臺，但亞馬遜的使用量已經達到 10 萬臺。
機器之心：對於京東而言，可能不會再走亞馬遜規模化鋪設 AGV 的老路？
肖軍：AGV 有它的用處，但不會是全應用場景覆蓋。
兩張王牌
「如果重型無人機專案得以運轉，京東將不再依賴於增加大型倉庫而使得貨運高效。在一千公里以外的地區，重型無人機能夠發揮出周邊建有大型倉庫一樣的效果。」
機器之心：今年 6.18 期間，劉強東對外宣佈啟動京東重型無人機專案，看得出京東內部的重視程度。此前，順豐也成立了相關專案。物流企業為什麼會選擇這個方向？
肖軍：貨車，幾萬輛的貨車物流隊，每輛車配備 2-3 位司機，8 到 10 萬個司機能夠滿足運用的需求。
但當我們將物流的重心從地面轉向空中的時候，這個缺口就非常大了。8 萬個司機還比較好解決和運營，但 5 萬個飛行員的成本就不再是一個量級。所以說，無人機必然會是一個趨勢。
機器之心：它和客運貨機的區別在於？
肖軍：無人機隊也是航空運輸隊。有人機就是有飛行員，無人機就是沒有，他們的差異只是在於技術的難點不一樣。
相對而言，有人機技術更難。因為它還需要解決飛行員的安全問題，飛機的很大一部分成本也是在解決人的安全。你在空中人都不安全，飛機就無法無法保障了。
無人機的難點在於解決飛機在空中的飛行安全問題。
選擇無人機的核心原因在於中國航空人才的缺乏。
舉個例子，一萬架飛機的運輸隊伍，意味著需要僱三萬個飛行員，為三萬個飛行員要配備的周邊服務、配套教學、培訓、認證管理體系等，背後的投入將會非常大。
而選擇無人機方向，我們需要投入的主要是無人化的管控、飛行安全的管控、線路管控航、航空排程等，成本不至於到波音空客這種貨機那麼貴。
另外，在中國，貨機還面臨一個非常大的運營問題——航線擁擠。運人都運不過來，運貨肯定會被限制。行線路本身比較飽和，而且大型貨機不能夜間飛行，大部分只能白天飛。
無論是有人機，還是無人機，核心還是同一個問題——解決航空運輸的問題。但解決難度不一樣，思路不一樣。
機器之心：相比中小型無人機，重型無人機會是物流領域一個更大的一個趨勢嗎？
肖軍：航空運輸的問題可以分為兩個層面。
一個是超過 1300 公里的運輸，首選一定是大型飛機，比如 737、747、787 等大型的波音空客的貨機為主。在 1300 公里以上的線路上，重型無人機的效率成本還是不錯的，雖然相比地面運輸肯定是要貴，但相比有人機還是相對經濟一些。
但如果你要低於 1300 公里，因為飛機起飛降落需要投入較高的成本，那可能就不經濟了。舉個例子，如果北京到石家莊，啟用重型無人機航線可能就是虧損的。
機器之心：所以這並不是一個重型無人機取代中小型無人機的關係？
肖軍：兩類飛機完全不一樣。中小型飛機要飛 1300 公里那以上，就需要選用更大的發動機，或者更大的油箱，那相對低，就運不了那麼多貨，不划算。
有了重型無人機，對京東的遠途運輸的能力將會有很大的提升，這是重型和中小無人機的不同點。
機器之心：這個專案現在處於什麼階段？
肖軍：已經標準化下產線，還在等待飛行的計劃。
機器之心：現在看起來，這個市場似乎仍存在一些不確定性：能不能飛，哪些地區能飛，能飛多遠，什麼時候能飛，這些都是問題。
肖軍：短期內的確很難看到重型無人機的落地。它會需要非常長的研發和試驗過程，同時也需要完善的政策和監管標準出臺以後才可能真正走向市場運營。
機器之心：時間會是多久？
肖軍：在我們看來將會是十年以後的事情。可能試運營會比這個時間更早，但真正規模化運營需要一個比較長的週期。
機器之心：京東集團是一個什麼樣的支援方式？
肖軍：規模和具體計劃不方便說。但從劉強東總平時的對外發言來看，這個態度是非常堅決的。
機器之心：如何從京東的戰略層面來理解？
肖軍：我們為了給使用者提供更好的體驗，90% 以上的城市都能夠實現 211 限時送達。（即當日上午 11 點前下單, 當日送達;當日 23 點前下單, 次日 15 點前送達。）
為此，我們在儘可能在離你們近的城市和地區建設倉庫。密集的倉庫確保了京東物流的時效性，以及更好的使用者體驗。但是，建倉庫不僅需要一次性的投入成本，還需要持續的庫存準備。光是倉庫不夠，有倉就要有貨，貨就是錢。
我們現在已經搭建了 14 個亞洲一號，未來我們需要為更多的使用者服務，訂單量水平和整個規模都在發展，我們就需要建立更多的倉庫，同時需要積壓更多的貨。
這個對於任何一家電商公司來說，都是巨大的壓力。因為它需要週轉。比如手機，價格波動非常大，一個月以 A 價格進的貨可能下個月降到 B 價格，就可能出現虧錢賣的情況。
如果重型無人機專案得以運轉，京東將不再依賴於增加大型倉庫而使得貨運更加高效，在 1 千公里以外的地區，因為重型無人機的配送能夠讓你感受到和周圍建有大型倉庫一樣的效果。
機器之心：之前透露的專案細節中，只提到載重量和飛行距離。在飛行速度上，重型無人機的速度能夠達到普通的民航機嗎？
肖軍：飛行的角度，完全能夠持平。40-60 噸超重型的無人機速度可以參考民航機。因為現在的波音 7478F 載重已經能夠達到 150 噸以上。
機器之心：面向高速場景下的無人車專案，京東的佈局思路是？
肖軍：根據運輸場景的不同，我們的劃分邏輯主要基於三級物流網的概念，即幹線、支線和末端配送。
比如，物流機器人、中型無人機等都是針對末端配送場景。輕型卡車（也叫傳站車）和重型卡車則主要針對幹線和支線場景下的運營，重卡對應著幹線、中型；輕卡對應著城市內部、輕型，載重 1-2 噸。
目前，無人重卡主要在矽谷研究院進行研發和路測。輕型無人卡車則和國內整車廠商進行合作。
機器之心：京東的美研院成立時間？
肖軍：大概兩年前。矽谷研究院作為京東在美國本土設定的一個研究機構，不僅只做自動駕駛，旗下包含了多個團隊，支援 X 事業部的團隊只是一個分支。
機器之心：所以他們還提供無人倉等物流自動化的技術支援。
肖軍：是的。
機器之心：美國的路測資料和道路環境與國內還是存在差異？
肖軍：還需要一些全新的路測和資料來支撐優化和修正，以及針對兩國不同的道路交通法規進行修正等。但從人工智慧、尤其自動駕駛技術來看，美國仍然走得比較靠前，有一定地域和人才優勢。
目前，無人重卡已經完成了 2400 小時的智慧駕駛路測，計劃 2020 年在國內上路。