物流机器人的商业逻辑,从这4家“先驱者”身上可见一斑

2017年5月11日 作者:宋少卿 来源:亿欧网

在中国,每年的快递数超过200亿件,这是一个庞大且依然快速增长的市场。而随着人口红利的消失,物流企业用工的成本逐渐上升,利润下滑,大量依靠人力这种方式的回报率也持续降低,这种趋势在欧美国家尤为明显。因此,使用智能化手段解决最后一公里成为了业内人士对未来物流模式的共识之一,也是智慧物流推进过程中的重要一环。

首先,并非所有“一箱+多轮”外形的设备都可以一概而论地算作机器人,送货机器人的概念需要明确。

既然叫作机器人,那么同传统自动导引运输车(简称AGV)就存在一定区别,最明显的就是机器人具备自主导航、路径规划、规避障碍等感知外界的能力,这使得送货机器人可以在更复杂的场所内工作,而传统的AGV类似于机械设备,在规划好的路径完成特定任务,变通性和可拓展性都没有送货机器人高。

Starship

Starship Technologies是一家创立于2014年7月的英国科技公司,公司专注于研发解决最后一公里物流配送问题的小型自动驾驶设备。从外观看,Starship的机器人大小类似于手提箱,可装载9公斤货物,平均时速为4英里/时(1.78米每秒)。这款送货机器人主要应用于室外场景,可配送餐饮或快递,Starship方面称,产品未来的送货成本将比现有的人工送货服务节省15%。

Starship

在送货机器人中,Starship商业化进程走在最前面,是受到最多关注的明星,产品已经在美国、英国、澳大利亚等多地测算。在2017年1月 ,Starship获得了德国商用车制造商戴姆勒的1720万美元融资,似乎在预示着送货机器人的投资春天马上降临。

不过,值得注意的一点是,Starship的外形设计和功能都十分适合地广人稀的欧美国家,但是在国内,盈利的方式或许就变得完全不同,这也是国内Starship效仿者们值得思考的问题。

Marble

Marble创立于2015年3月,是另外一家专注于最后一公里的创业公司,公司位于美国旧金山,曾于2016年4月获得种子轮投资,金额未透露。

Marble产品相比Starship的机器人来说体型更大,而且技术思路也不同。由于创始人Matt Delaney曾是无人驾驶汽车的工程师,因此Marble采用的导航思路也类似于自动驾驶,将城市的3D地图导入机器人,然后通过激光测距的方式躲避前方障碍物,不同于Starship的机器视觉解决方案。

Marble

赛格威机器人

赛格威机器人(Segway Robotics) 隶属于赛格威集团和纳恩博科技,致力于机器人领域的创新业务。 公司产品Loomo于2016年发布,继承了赛格威在平衡车领域的技术,具有很强的移动能力。不过,赛格威机器人的这款产品并非针对物流场景而开发,公司把它定义为一个开放平台,开发者可以进行二次创作,定制出适用不同场景的机器人产品,而送货就是Loomo一个重要的应用方向。

赛格威机器人

送货版本的产品叫做Loomo Go,是将Loomo同一个小货箱结合。技术上,赛格威机器人采用机器视觉解决方案,配合着GPS导航数据地图,Loomo Go可以不限于室内和室外场景。在5月10日XPONENTIAL大会上,英特尔CEO科再奇就使用赛格威的产品进行了配送的演示,精准地将饮料送到科再奇的位置。

由于定位在做平台,赛格威机器人向开发者公开SDK,可拓展性相比前两款机器人更高,未来商业模式的想象空间也更大。

菜鸟网络

2016年9月,菜鸟网络对外发布了一款名为“小G”的送货机器人,在视频中小G可以在园区内完成包裹配送的全过程,这在同类送货机器人中显得鹤立鸡群。

菜鸟小G

据菜鸟小G总设计师陈俊波称,其采用了激光与视觉并行的SLAM方案;避障部分则通过深度学习识别环境中的行人、车辆等不同的实体,运用自适应粒子滤波算法,对动态实体进行准确的轨迹预测。另外,小G的一项亮眼的功能是同运输管理系统对接,因此能够实现机器人上电梯的功能。

不过,自视频发布之后,小G便杳无音信,官方称仍在测试阶段。

此外,京东在2016年也公布了一款无人车,不过从自称“无人车”这件事上,就看得出京东的这款产品虽然可以送货,但并非机器人,很可能是融入京东仓储体系中的AGV。目前,国内有不少创业公司正在做垂直领域的送货机器人,如前不久完成融资的钛米机器人选择做医疗场景,此外还有专注于生鲜配送场景的公司。

总结

送货机器人定位在中短距离的智能化上,但是目前技术水平下,与其期望它提高效率,不如指望它降低成本。例如:赛格威机器人产品的部署费用大约是一个快递员3到6个月的工资,而Starship未来能节约的送货成本也只会比15%更多。

商业模式上,面对国内更加复杂的物流环境,或者采取类似于赛格威机器人的开放式模式,满足商家多样化的需求,或者在垂直领域深挖,获得市场的认可。

送货机器人适用场景:办公场所送餐、园区内收送快递、机场内搬运、医院场景中的配送、轻工业类工厂内的部分工作等。

从资本的角度看:按照创投圈的习惯,投资人们不投资昨天的项目,也不一定投资明天的项目,但非常喜爱投后天的项目,以最少的投入获得最大的收益。送货机器人已经越来越像那个后天的项目,至少有些投资人已经这样认为。