在CES 2019上，德國大陸集團展示了他們最新的物流機器人——包裹派送機器狗ANYMal。
對於這項成果，媒體圈和科技圈分成了兩派。支援派很振奮：這是一個突破腦洞的方案，物流機器人終於可以把快遞送到家了；反對派澆冷水：這依然只是一個概念性產品，能夠落地應用才算成功。
在兩派喋喋不休的爭辯聲中，我們不僅要問，念念叨叨很多年了，物流機器人距離“跑單”還有多遠？
好訊息很多，應用落地卻不見聲響
實際上，伴隨著AI技術的發展，電商巨頭們除了在碼垛、分揀等應用場景尋求機器人的解決方案外，還一直在試圖解決物流配送“最後一公里”的問題。
阿里2017年釋出了一款名為“小G”的機器人來分擔快遞小哥的末端配送壓力，這個身高1米左右的機器人大概能裝10到20個包裹，不但能識別路上的行人、車輛，還可以自己乘坐電梯。2018年年中時，阿里又釋出了“小G”的第二代產品——G Plus，新款配送機器人不光運送距離更遠，運送速度也大大加快，最高時速可達每小時15公里。當時阿里宣稱將在年底前開始商業化生產，可是2019年的第一個月都快過去了，G Plus的商業化生產卻沒有任何訊息放出。
幾乎與阿里物流機器人研發進度同步，京東配送機器人於2017年6月18日在人民大學完成了全球首單配送任務。此後，又在上海、天津、廣州、貴陽、武漢、西安、成都等城市完成了配送測試，並且將京東無人車專案的總部設在長沙。就目前來看，京東物流機器人研發“雷聲大，雨點小”，除了在全國各地試點佈局“遍地開花”外，真正實現商業化運營的專案卻沒有一個。
亞馬遜去年年初發布的物流機器人postmen功能更加強大，不光可以送貨到家，還能開啟智慧門鎖，哪怕主人不在家，也能送出包裹，此外這款機器人還有專門的冷藏空間，確保生鮮食品不會變質。同樣，postmen也還在測試當中，何時商用，亞馬遜並沒有明確的時間表。
阻止物流機器人“跑單”的三座大山
物流機器人一直在路上，到底是什麼在阻止它們“跑單”呢？智慧相對論認為，雖然不少廠商已有不錯的解決方案，像大陸集團的ANYMal和電商巨頭們的物流機器人在“最後一公里”配送場景中都有不錯的表現，但距離商用落地還有以下幾座大山需要翻越。
1、感知決策宛如“智障”
物流配送機器人看似只執行一個“送包裹”的簡單任務，實際上是一個技術整合度極高的應用，一個合格的物流配送機器人至少需要具備三方面的能力：與物聯網相關的狀態感知能力，即能掌握和獲取機器人自身和周邊的狀態；與人工智慧相關的實時決策能力，即在不同場景下應該怎麼處理；與機器人相關的行動執行能力，即按照決策的結果做出精準的動作。
然而目前市面上所有的物流配送機器人在這些方面仍然稍顯“弱智”。從一些媒體放出的機器狗ANYMal在CES上的演示視訊可以看到，ANYMal跨越一輛滑板車，登上幾節臺階，按響門鈴後將包裹放下，整個過程用時了1分多鐘，其中跨越滑板車的前幾次嘗試還失敗了，上臺階的動作也是是慢到讓人想用鞭子抽它。這幾項動作如果由快遞小哥來做的話，可能幾秒就能完成，兩者間的效率完全不在一個等級。
另外一個例子，阿里的G Plus在乘坐電梯時，如果電梯內人數較多，空間稍稍有點擁擠，它就不會與人類爭搶，只是在門外默默等待下一臺電梯，說得好聽是“禮貌謙讓”，說得不好聽就是“眼神和腦子都不好使”，無法精準計算空間大小，明明擠擠可以上去，卻偏偏要等下一班，如果是電梯使用率較高的寫字樓內，那麼G Plus企不是要等到下班時間？
終端配送的效率是物流機器人需要解決主要問題之一，然而在現階段，物流機器人的感知、決策、執行能力都還有欠缺，在送包裹的效率上遠遠比不上快遞小哥，商用落地自然也就無從談起了。
2、單一應用場景絆住了物流機器人的雙腳
如果從更廣泛的行業領域來看，物流機器人其實已經有了實際的應用落地，只不過應用行業並不是與物流機器人名字最為貼切的物流快遞行業。
2017年年底時，北京協和醫院引進了物流機器人“大白”，專門負責手術間的醫療器械、藥品和檔案的配送；上海仁濟醫院在日間化療中心引入了配藥機器人，用來解決高危環境下的藥品配送問題。海底撈去年則在北京、天津和上海推出了主打智慧概念的機器人餐廳，用機器人來配餐和送餐，不過這些機器人的活動範圍有限，只能在餐廳內鋪設的軌道上行動。
仔細研究物流機器人的應用場景可以發現，電商巨頭們釋出的那些用於快遞行業的物流機器人的應用場景比較單一，只能在封閉狀態下的園區、大樓內執行任務；上文提到的已經實現落地應用的物流機器人也好不到哪去，也是在特定場景執行單一任務，距離快遞小哥不光能送包裹，還能幫客戶打麻將、玩遊戲的“全能素質”還有很大距離。說白了，那些已經應用的物流機器人只是倉儲機器人的大場景應用向小場景遷移而已，相比那些走街串巷的快遞小哥，擁有鋼筋鐵骨的機器人就像“溫室裡的花朵”。
3、機器人事故誰來買單
在任何一項新技術應用之前，技術的安全可靠性被放在首位。
去年12月份，亞馬遜的自動化倉庫發生了一起機器人事故，一臺倉儲機器人刺穿了一罐墜落的驅熊噴霧，導致大量濃縮的辣椒素噴出，事故造成亞馬遜24名員工被送到醫院，另外還有30名受傷程度較低的工人在現場接受治療。後來媒體挖出了2015年到2017年三年時間內，亞馬遜倉庫呼叫救護車超過600次的資料，這大大加深了公眾對於機器人安全性的擔憂。
在國內，阿里“小G”和京東配送機器人進行上路測試時，這些最高時速每小時可達15公里機器人發生交通事故，責任該怎麼判定？網友們還就這一話題進行了激烈討論。特別是物流機器人在小區內執行任務時，面對行動遲緩的老人或是調皮頑劣的小孩時，如何確保不會發生安全事故？此外，鑑於國內的治安環境和國民素質，當物流機器人遇到“小偷”或“劫匪”時，它又該如何自保？在物流機器人商用落地之前，這些問題都需要有明確的答案。
邊際成本考量下物流機器人到底是個好故事嗎？
物流機器人最終的目的就是取代快遞小哥，在上述問題都解決後，物流機器人應該用怎樣的商業模式進行應用落地呢？根據快遞櫃行業從免費到收費再到免費的競爭變化路線，向使用者收取費用顯然不是一個好主意，但是如果免費使用的話，物流機器人的運營成本快遞公司能承受嗎？
在大陸集團的物料機器人配送方案中，首先由無人配送小車將ANYMal機器狗送到小區或者居民樓下，然後無人配送車將機器狗放出完成配送，現在快遞公司需要計算無人配送車能夠運載幾條機器狗，每條機器狗一次能送多少包裹，無人配送車和機器狗的價格分別是多少，根據大陸集團公佈的無人配送車的尺寸以及機器狗的身形大小來看，快遞公司這筆賬算來算去還是快遞小哥靠譜。
以配藥機器人的成本為例，這樣只在單一場景執行單一任務的機器人成本都要幾百萬，更何況在戶外執行復雜任務的終端配送機器人了。執行大場景任務的倉儲機器人價格要便宜一些，像亞馬遜的倉儲機器人的價格大約為30萬左右，可即便這樣，國內的電商和快遞企業還是難以接受。
在智慧相對論看來，物流機器人不光要解決終端配送“最後一公里”的問題，還要解決物流行業中的倉儲分揀、運輸配送以及流程管理等全產業鏈的融合問題，其中包括像無人駕駛這樣的關鍵性技術的突破。
總之，這條路還長著呢。
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