最后三公里爭奪戰(zhàn)

最后三公里賽道上，一個巨頭宣布了新動向。

9月17日云棲大會上，阿里巴巴發(fā)布第一款面向末端物流的送貨機器人“小蠻驢”，并表示這是業(yè)內(nèi)目前首款可量產(chǎn)的物流機器人，與“小蠻驢”一同發(fā)布的還有一個智能機器人平臺。

物流機器人，或者說針對末端場景的無人配送車近幾年很是火熱，這一市場上不乏從創(chuàng)業(yè)公司到互聯(lián)網(wǎng)巨頭，再到垂直物流大佬的身影。

市場上活躍的無人配送車研發(fā)公司有行深智能、新石器、白犀牛、智行者；無人機公司有迅蟻科技、億航無人機等。而幾家大眾熟知的互聯(lián)網(wǎng)公司京東、美團，以及物流行業(yè)巨頭順豐，也都在近幾年切入了無人配送的賽道。

阿里為何在這個時候加碼？

最顯然的是，這與阿里自身業(yè)務(wù)面臨的境況直接相關(guān)，也是它必須要去布局的。2020年3月的數(shù)據(jù)顯示，菜鳥和通達系每天有2億筆快遞包裹，而過去10年，基本每過兩年快遞包裹數(shù)量就會翻一番。馬云更是早早預測，在不遠的未來，很可能到達每天10億筆快遞包裹的規(guī)模。

馬云曾對此表達了擔憂：“每天10億個包裹，幾百萬快遞員，上百輛快遞車，就講每天發(fā)生在路上的交通事故，可能就會讓我們?yōu)橹Щ蟆！彼麑νㄟ_系老板們喊話：“不得不認真思考，不得不為之準備”。

物流智慧化，是這些“準備”中要醞釀的技術(shù)武器。不論是讓物流企業(yè)的管理更加數(shù)字化，還是在各個物流環(huán)節(jié)實現(xiàn)更加智能化，都是未來應(yīng)對更大規(guī)模業(yè)務(wù)時的加速器。

其次，阿里是一家善于布局、構(gòu)建大生態(tài)的企業(yè)。

一位加入阿里兩年多時間、待過不同部門的員工表示，她對阿里最深刻的感受就是，阿里是一家非常注重戰(zhàn)略打法的企業(yè)，“你可以感覺到阿里就是生態(tài)一盤棋，戰(zhàn)略高度引領(lǐng)。物流機器人雖然切入的是末端物流，但是它未來要打通盤活的是新零售、本地生活服務(wù)整個商業(yè)生態(tài)，而這部分業(yè)務(wù)對阿里來說非常重要。”

阿里不斷圍繞本地生活生態(tài)添磚加瓦。淘寶、天貓、餓了么、盒馬鮮生以及支付寶內(nèi)集成的各種新零售生活服務(wù)，幾乎可以說站在阿里整個大生態(tài)中的C位。而作為直接觸達用戶的業(yè)務(wù)，物流服務(wù)是直接與用戶體驗掛鉤的。

所以，巨頭們不斷在服務(wù)體驗、物流速度上構(gòu)筑自己的護城河，阿里也不例外。

實現(xiàn)量產(chǎn)的小蠻驢以及智能機器人平臺，一方面是為了提升阿里在本地生活和新零售上的服務(wù)體驗，另一方面也想要賦能行業(yè)，把握住整個物流行業(yè)的話語權(quán)。

當然，除了這些戰(zhàn)略層面的考量，阿里做小蠻驢最直接的原因有兩個：通過人機協(xié)同，為快遞員提高效率；優(yōu)化消費者的用戶體驗。

達摩院自動駕駛實驗室產(chǎn)品運營專家袁婷婷告訴AI財經(jīng)社，“小蠻驢并不是要取代快遞員，而是要幫助快遞員。”她表示，實際上快遞員最想在最后一公里獲得幫助，原因是最后這段路的配送過程是最浪費時間、容易面臨各種情況的。這個過程常常存在快遞員與收貨人溝通不上、時間不同步，“如果這個時間不是花在每個人身上，而是交給物流機器人，他去送更多的包裹，其實是幫他提高了效率。”

目前唯一可量產(chǎn)的物流機器人

達摩院自動駕駛實驗室資深算法專家陳俊波告訴AI財經(jīng)社，小蠻驢最大的特點是真正實現(xiàn)了可量產(chǎn)。他強調(diào)，這個量產(chǎn)與目前市面上以百為計不同，是一個高得多的規(guī)模。

此前在決定無人配送車能否真正量產(chǎn)的因素中，成本是其中最難的問題。一臺無人配送車，到底有多貴？這是在人們腦袋里浮現(xiàn)的第一個問號。

一年前，AI財經(jīng)社了解到某無人車創(chuàng)業(yè)公司推出的零售版車型，售價在40萬元左右，公司在2019年的商業(yè)化交付和部署目標是200輛以上。這并不是一個稱得上是“量產(chǎn)”的數(shù)字，尤其擺在眼前的問題是，購置配送車的成本比雇傭快遞員更高，更重要的是，配送靈活性和效率卻都不如快遞員。

一家專做物流機器人的創(chuàng)業(yè)公司高管，在2020年初曾向AI財經(jīng)社表示：“一臺車的成本在20萬到30萬元，如果要在2025年應(yīng)用，從研發(fā)到量產(chǎn)的周期按3年算，足夠迭代兩輪。一旦大規(guī)模采購，成本可能降到10萬元以內(nèi)。”

而上述人士認為，成本高企的原因很大程度上在于沒有大廠配合，技術(shù)迭代不夠快，規(guī)模化效應(yīng)未形成，因此難降成本，難以規(guī)模化，惡性循環(huán)。

阿里的小蠻驢怎么降成本？陳俊波表示，關(guān)鍵在于“算法換成本，成本換規(guī)模”，即形成算法提升——成本下降——規(guī)模化——成本下降的鏈路。說到底還是靠技術(shù)迭代驅(qū)動量產(chǎn)。

更具體而言，小蠻驢的成本包括硬件和軟件，主要來自三個部分：傳感器設(shè)備、計算設(shè)備和平臺以及運動底盤。

以激光雷達這類傳感器設(shè)備來說，其價格起初非常高昂，但隨著產(chǎn)業(yè)的成熟，目前價格降得也最厲害，已經(jīng)從數(shù)萬美元降到數(shù)千美元。

除了行業(yè)性的成本降低外，陳俊波表示，在適合算法的基礎(chǔ)上，他們通過大規(guī)模硬件的深度定制，以及軟硬件一體化設(shè)計，把成本大幅下降。比如，他們自研了嵌入式計算平臺，以軟硬件結(jié)合方式實現(xiàn)了高性能、低成本和低功耗的計算單元。

再比如，自動駕駛常常要用的慣性導航系統(tǒng)，本身成本非常貴。達摩院自動駕駛實驗室自研了一套軟硬件一體化定位的設(shè)備，將慣導、GPS結(jié)合成一個綜合定位模塊，使得這部分的成本產(chǎn)生了一個數(shù)量級的下降。

此外，像機器人底盤，它承載機器人的各種基礎(chǔ)功能，包括定位、導航、避障，因此眾多傳感器如激光雷達、紅外、雙目視覺等都集成在底盤上，可以說底盤是所有控制的底座。“我們需要一個低成本、可量產(chǎn)、穩(wěn)定、安全可靠的底盤。”袁婷婷說。解決方法是，阿里與OEM廠商合作共同定制了一款底盤，大廠大規(guī)模用起來，成本自然就降下去了。

成本降下去后，能否量產(chǎn)化還要看這個機器人能不能用起來，這就要考驗機器人在智能化程度、安全性、應(yīng)用場景上的表現(xiàn)了。

陳俊波介紹，過去兩年，小蠻驢在末端真實場地里，進行了不間斷的試運行。而在這個過程中，自動駕駛率達到99.9999%。小蠻驢先選擇在大學校園、社區(qū)、辦公園區(qū)內(nèi)運行。這些場景，與城市的主干道和高速公路相比，有其特殊性，沒有明確的車道線和紅綠燈，甚至不像主干道有非常明確的交通規(guī)則。陳俊波稱，小蠻驢“一天在末端場景里自動駕駛遇到的問題密度，比高速公路一周還要多”，因此，要達到的智能化運行水平，不能低于在開放道路上的自動駕駛車輛。

陳俊波舉例子試圖說明，小蠻驢有多“聰明”。“我們會在路樁上拉一條連接帶，帶子的寬度可能不會超過3厘米，小蠻驢要有非常精細化的感知能力去把它識別出來，并且能夠繞行。”

團隊還做過密集人流的場景測試，在大學校園下課等高峰期，無人車周圍可能會有上百個交通參與者。陳俊波解釋，在行業(yè)里遇到這種規(guī)模的交通參與者，機器人常常會被”凍住”，因為它會“覺得”環(huán)境復雜性太高了，以至于做出任何動作都有可能帶來安全風險。

但小蠻驢會在10毫秒內(nèi)識別到這一規(guī)模的參與者，并根據(jù)每個交通參與者的意圖去做一個決策。背后依據(jù)的是達摩院一個名為AutoDrive的自動駕駛機器學習平臺。基于這個平臺，算法模型迭代更快，團隊的研發(fā)效率也會更快。

圖/AutoDrive的自動駕駛機器學習平臺

最后，安全性對于末端物流機器人也非常重要。據(jù)了解，小蠻驢設(shè)計了五重冗余的安全體系，來保證它在規(guī)模化運營過程中的安全。包括大腦決策、異常檢測剎車、冗余小腦、接觸保護剎車（0.01秒決策）、遠程防護（通過5G網(wǎng)絡(luò)等實現(xiàn)遠程人機共駕）等。

據(jù)了解，小蠻驢將率先在菜鳥驛站使用。

從物流到千行百業(yè)

此前，機器人市場一直被國際巨頭壟斷，發(fā)那科、ABB、安川、庫卡四大家在中國工業(yè)機器人領(lǐng)域常年占據(jù)主導地位。但隨著人工智能、算法、自動駕駛相關(guān)技術(shù)的成熟，科技公司和互聯(lián)網(wǎng)公司在機器人領(lǐng)域頻頻發(fā)力，而最先結(jié)出果實的，正是末端物流這塊試驗田。

在末端物流機器人領(lǐng)域，除了國內(nèi)企業(yè)布局最后三公里，作為一項基礎(chǔ)設(shè)施，全球高科技公司，在面臨快遞、外賣、本地生活業(yè)務(wù)配送量與日俱增的情況下，都正在入局末端物流無人配送，以緩解最后一公里帶來的配送壓力。

圖/視覺中國

阿里巴巴達摩院院長張建鋒強調(diào)，人工智能跟產(chǎn)業(yè)結(jié)合的嘗試中，自動駕駛是一個典型的代表。特斯拉、谷歌做自動駕駛的邏輯均是如此。阿里選擇做末端物流配送，主要想解決的仍是物流的問題。

“我們本質(zhì)上是做了一個新的平臺，來解決物流的問題，只不過這個平臺利用了目前最好的自動駕駛技術(shù)還有其他技術(shù)。”張建鋒表示。

業(yè)內(nèi)不少行業(yè)人士認為最先落地的自動駕駛場景可能就是末端物流。陳俊波認為，這是因為落地最優(yōu)先要保證安全。低速的物流機器人只承運貨品，運行在校園、社區(qū)和辦公園區(qū)之內(nèi)，相對來說比高速跑在開放公路上載著人的自動駕駛車輛更具安全性。但是他也透露，隨著在末端場景不斷錘煉技術(shù)，迭代算法和系統(tǒng)，有一天機器人可能會從末端場景開向城區(qū)和高速公路。

但機器人行業(yè)正展開更大的想象空間。由于需求和場景的強烈驅(qū)動，據(jù)市場研究和咨詢機構(gòu)Tractica預測，到2021年，全球倉儲和物流機器人的市場規(guī)模將達到224億美元。

在新入局機器人賽道的眾多玩家中，亞馬遜、阿里這類既有算法又有場景還有資本的電商巨頭，或?qū)⒆钣锌赡芮藙幼兏锇l(fā)生。

而此次，阿里不僅發(fā)布了一款機器人，還發(fā)布了一個機器人平臺。陳俊波透露，他們把通用化的能力抽象出來，沉淀成一個機器人的平臺。他們還會打造一個云端一體化產(chǎn)品鏈路，其中會有數(shù)據(jù)平臺、仿真平臺、測試平臺。

“一家機器人創(chuàng)業(yè)公司可能沒有能力去打造一個非常完整的系統(tǒng)化平臺。作為阿里，我們希望把自己這些能力開放給整個機器人行業(yè)。”

阿里推出機器人平臺的另外一個動力，來自機器人市場空間的龐大和多元化。例如，農(nóng)業(yè)、工業(yè)、安防、消防、機場、需要多種機器人提供服務(wù)。而阿里這樣的大平臺入局并對外賦能，將有助于已經(jīng)提出多年的機器人概念，在千行百業(yè)中落地。