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当心阿里小蛮驴:加码最后三公里物流争夺,或撬动行业新变革

文| AI财经社 郑亚红

编| 赵艳秋


最后三公里争夺战


最后三公里赛道上,一个巨头宣布了新动向。

9月17日云栖大会上,阿里巴巴发布第一款面向末端物流的送货机器人“小蛮驴”,并表示这是业内目前首款可量产的物流机器人,与“小蛮驴”一同发布的还有一个智能机器人平台。


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物流机器人,或者说针对末端场景的无人配送车近几年很是火热,这一市场上不乏从创业公司到互联网巨头,再到垂直物流大佬的身影。

市场上活跃的无人配送车研发公司有行深智能、新石器、白犀牛、智行者;无人机公司有迅蚁科技、亿航无人机等。而几家大众熟知的互联网公司京东、美团,以及物流行业巨头顺丰,也都在近几年切入了无人配送的赛道。

阿里为何在这个时候加码?

最显然的是,这与阿里自身业务面临的境况直接相关,也是它必须要去布局的。2020年3月的数据显示,菜鸟和通达系每天有2亿笔快递包裹,而过去10年,基本每过两年快递包裹数量就会翻一番。马云更是早早预测,在不远的未来,很可能到达每天10亿笔快递包裹的规模。

马云曾对此表达了担忧:“每天10亿个包裹,几百万快递员,上百辆快递车,就讲每天发生在路上的交通事故,可能就会让我们为之困惑。”他对通达系老板们喊话:“不得不认真思考,不得不为之准备”。


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物流智慧化,是这些“准备”中要酝酿的技术武器。不论是让物流企业的管理更加数字化,还是在各个物流环节实现更加智能化,都是未来应对更大规模业务时的加速器。

其次,阿里是一家善于布局、构建大生态的企业。

一位加入阿里两年多时间、待过不同部门的员工表示,她对阿里最深刻的感受就是,阿里是一家非常注重战略打法的企业,“你可以感觉到阿里就是生态一盘棋,战略高度引领。物流机器人虽然切入的是末端物流,但是它未来要打通盘活的是新零售、本地生活服务整个商业生态,而这部分业务对阿里来说非常重要。”

阿里不断围绕本地生活生态添砖加瓦。淘宝、天猫、饿了么、盒马鲜生以及支付宝内集成的各种新零售生活服务,几乎可以说站在阿里整个大生态中的C位。而作为直接触达用户的业务,物流服务是直接与用户体验挂钩的。

所以,巨头们不断在服务体验、物流速度上构筑自己的护城河,阿里也不例外。

实现量产的小蛮驴以及智能机器人平台,一方面是为了提升阿里在本地生活和新零售上的服务体验,另一方面也想要赋能行业,把握住整个物流行业的话语权。

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当然,除了这些战略层面的考量,阿里做小蛮驴最直接的原因有两个:通过人机协同,为快递员提高效率;优化消费者的用户体验。

达摩院自动驾驶实验室产品运营专家袁婷婷告诉AI财经社,“小蛮驴并不是要取代快递员,而是要帮助快递员。”她表示,实际上快递员最想在最后一公里获得帮助,原因是最后这段路的配送过程是最浪费时间、容易面临各种情况的。这个过程常常存在快递员与收货人沟通不上、时间不同步,“如果这个时间不是花在每个人身上,而是交给物流机器人,他去送更多的包裹,其实是帮他提高了效率。”


目前唯一可量产的物流机器人


达摩院自动驾驶实验室资深算法专家陈俊波告诉AI财经社,小蛮驴最大的特点是真正实现了可量产。他强调,这个量产与目前市面上以百为计不同,是一个高得多的规模。

此前在决定无人配送车能否真正量产的因素中,成本是其中最难的问题。一台无人配送车,到底有多贵?这是在人们脑袋里浮现的第一个问号。

一年前,AI财经社了解到某无人车创业公司推出的零售版车型,售价在40万元左右,公司在2019年的商业化交付和部署目标是200辆以上。这并不是一个称得上是“量产”的数字,尤其摆在眼前的问题是,购置配送车的成本比雇佣快递员更高,更重要的是,配送灵活性和效率却都不如快递员。


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一家专做物流机器人的创业公司高管,在2020年初曾向AI财经社表示:“一台车的成本在20万到30万元,如果要在2025年应用,从研发到量产的周期按3年算,足够迭代两轮。一旦大规模采购,成本可能降到10万元以内。”

而上述人士认为,成本高企的原因很大程度上在于没有大厂配合,技术迭代不够快,规模化效应未形成,因此难降成本,难以规模化,恶性循环。

阿里的小蛮驴怎么降成本?陈俊波表示,关键在于“算法换成本,成本换规模”,即形成算法提升——成本下降——规模化——成本下降的链路。说到底还是靠技术迭代驱动量产。


更具体而言,小蛮驴的成本包括硬件和软件,主要来自三个部分:传感器设备、计算设备和平台以及运动底盘。


以激光雷达这类传感器设备来说,其价格起初非常高昂,但随着产业的成熟,目前价格降得也最厉害,已经从数万美元降到数千美元。

除了行业性的成本降低外,陈俊波表示,在适合算法的基础上,他们通过大规模硬件的深度定制,以及软硬件一体化设计,把成本大幅下降。比如,他们自研了嵌入式计算平台,以软硬件结合方式实现了高性能、低成本和低功耗的计算单元。

再比如,自动驾驶常常要用的惯性导航系统,本身成本非常贵。达摩院自动驾驶实验室自研了一套软硬件一体化定位的设备,将惯导、GPS结合成一个综合定位模块,使得这部分的成本产生了一个数量级的下降。


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此外,像机器人底盘,它承载机器人的各种基础功能,包括定位、导航、避障,因此众多传感器如激光雷达、红外、双目视觉等都集成在底盘上,可以说底盘是所有控制的底座。“我们需要一个低成本、可量产、稳定、安全可靠的底盘。”袁婷婷说。解决方法是,阿里与OEM厂商合作共同定制了一款底盘,大厂大规模用起来,成本自然就降下去了。

成本降下去后,能否量产化还要看这个机器人能不能用起来,这就要考验机器人在智能化程度、安全性、应用场景上的表现了。

陈俊波介绍,过去两年,小蛮驴在末端真实场地里,进行了不间断的试运行。而在这个过程中,自动驾驶率达到99.9999%。小蛮驴先选择在大学校园、社区、办公园区内运行。这些场景,与城市的主干道和高速公路相比,有其特殊性,没有明确的车道线和红绿灯,甚至不像主干道有非常明确的交通规则。陈俊波称,小蛮驴“一天在末端场景里自动驾驶遇到的问题密度,比高速公路一周还要多”,因此,要达到的智能化运行水平,不能低于在开放道路上的自动驾驶车辆。

陈俊波举例子试图说明,小蛮驴有多“聪明”。“我们会在路桩上拉一条连接带,带子的宽度可能不会超过3厘米,小蛮驴要有非常精细化的感知能力去把它识别出来,并且能够绕行。”

团队还做过密集人流的场景测试,在大学校园下课等高峰期,无人车周围可能会有上百个交通参与者。陈俊波解释,在行业里遇到这种规模的交通参与者,机器人常常会被”冻住”,因为它会“觉得”环境复杂性太高了,以至于做出任何动作都有可能带来安全风险。

但小蛮驴会在10毫秒内识别到这一规模的参与者,并根据每个交通参与者的意图去做一个决策。背后依据的是达摩院一个名为AutoDrive的自动驾驶机器学习平台。基于这个平台,算法模型迭代更快,团队的研发效率也会更快。


当心阿里小蛮驴:加码最后三公里物流争夺,或撬动行业新变革

图/AutoDrive的自动驾驶机器学习平台

最后,安全性对于末端物流机器人也非常重要。据了解,小蛮驴设计了五重冗余的安全体系,来保证它在规模化运营过程中的安全。包括大脑决策、异常检测刹车、冗余小脑、接触保护刹车(0.01秒决策)、远程防护(通过5G网络等实现远程人机共驾)等。

据了解,小蛮驴将率先在菜鸟驿站使用。


从物流到千行百业


此前,机器人市场一直被国际巨头垄断,发那科、ABB、安川、库卡四大家在中国工业机器人领域常年占据主导地位。但随着人工智能、算法、自动驾驶相关技术的成熟,科技公司和互联网公司在机器人领域频频发力,而最先结出果实的,正是末端物流这块试验田。

在末端物流机器人领域,除了国内企业布局最后三公里,作为一项基础设施,全球高科技公司,在面临快递、外卖、本地生活业务配送量与日俱增的情况下,都正在入局末端物流无人配送,以缓解最后一公里带来的配送压力。


当心阿里小蛮驴:加码最后三公里物流争夺,或撬动行业新变革

图/视觉中国

阿里巴巴达摩院院长张建锋强调,人工智能跟产业结合的尝试中,自动驾驶是一个典型的代表。特斯拉、谷歌做自动驾驶的逻辑均是如此。阿里选择做末端物流配送,主要想解决的仍是物流的问题。

“我们本质上是做了一个新的平台,来解决物流的问题,只不过这个平台利用了目前最好的自动驾驶技术还有其他技术。”张建锋表示。

业内不少行业人士认为最先落地的自动驾驶场景可能就是末端物流。陈俊波认为,这是因为落地最优先要保证安全。低速的物流机器人只承运货品,运行在校园、社区和办公园区之内,相对来说比高速跑在开放公路上载着人的自动驾驶车辆更具安全性。但是他也透露,随着在末端场景不断锤炼技术,迭代算法和系统,有一天机器人可能会从末端场景开向城区和高速公路。

但机器人行业正展开更大的想象空间。由于需求和场景的强烈驱动,据市场研究和咨询机构Tractica预测,到2021年,全球仓储和物流机器人的市场规模将达到224亿美元。


在新入局机器人赛道的众多玩家中,亚马逊、阿里这类既有算法又有场景还有资本的电商巨头,或将最有可能撬动变革发生。


当心阿里小蛮驴:加码最后三公里物流争夺,或撬动行业新变革


而此次,阿里不仅发布了一款机器人,还发布了一个机器人平台。陈俊波对AI财经社透露,他们把通用化的能力抽象出来,沉淀成一个机器人的平台。他们还会打造一个云端一体化产品链路,其中会有数据平台、仿真平台、测试平台。“一家机器人创业公司可能没有能力去打造一个非常完整的系统化平台。作为阿里,我们希望把自己这些能力开放给整个机器人行业。”

阿里推出机器人平台的另外一个动力,来自机器人市场空间的庞大和多元化。例如,农业、工业、安防、消防、机场、需要多种机器人提供服务。而阿里这样的大平台入局并对外赋能,将有助于已经提出多年的机器人概念,在千行百业中落地。