文章|四月导读：近两年来，电子商务突飞猛进，震动了传统零售业，也带动了物流业的火爆。
去年双十一，阿里巴巴平台完成了1亿的总交易额，但这背后却是复杂的物流操作和巨大的人力支出。
随着人工智能等技术的进步，仍以体力劳动为主的物流行业在效率提升和成本降低方面将存在哪些潜在商机？年底被亚马逊收购的Kiva仓库机器人树立了良好榜样，两年后就达到了1.5万台的使用规模。
不幸的是，亚马逊的 Kiva 项目到目前为止只对内部用户开放。
也就是说，仓储机器人相关技术长期被亚马逊垄断。
在全球范围内，虽然印度的GreyOrange、瑞士的Swisslog、中国的新松物流机器人等项目不断跟进，但仍处于商业化的探索阶段。
不过，这种现象很快就会被打破。
天津某大型物流仓库内，Geek+团队的一群“货到人”机器人小分队正在各自的位置上有序搬运货架。
它们是与去年双十一活动同时推出的。
经过近半年的部署和协调，这支高效的团队已经很好地融入到工作站工作中，结合人力后，正在以比普通物流高八倍的速度为人类服务。
近日，Geek+对话Geek+项目创始人兼CEO郑勇，探讨“货到人”机器人项目背后更多有趣的内容。
在近两个小时的交谈中，郑勇向智东西讲解了该项目的运行机制和投资收益前景。
此外，项目完整的商业模式、当前物流行业的需求等核心问题也随着对话的深入逐渐清晰。
算法系统赋予Geek+决策权。
首先，郑勇向我们描绘了一幅仓库机器人工作场景的全貌：仓库分为无人区和工作站区两部分，其中约90%的无人区在机器人的作业范围内。
工作范围，工作站区域分配数名分拣工人，每个工人与8-10个机器人协同工作。
机器人收到一定批次的订单指令后，将指定的货架移出，运输至工作站区域。
分拣工人通过电子屏幕上显示的产品详细信息和提示对货物进行分拣，将货物转移到播种墙上，同时完成产品标签的扫描和确认。
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拣货过程与补货过程相反。
完成一定工作量后，机器人返回充电桩进行预约快速充电。
在工作部署层面，整个仓储机器人系统包括机器人硬件和工作站后台系统两部分。
机器人：标准化的短圆柱Geek+形状类似于大型扫地机器人。
与40cm高的Amazon Kiva相比，Geekcm的高度可以节省更多有效存储空间，运行速度为1.5m/s，最大负载重量为Kg。
Geek+内置锂电池，平均电量达到一定程度后可自动返回充电，快速充电后可返回继续工作。
团队还在进一步优化电池容量和充电时间。
Geek+机器人的顶部和底部都有摄像头，可以通过扫描贴在地面上的点阵二维码地标进行导航。
采用二维码导航技术，与普通激光雷达三角定位解决方案相比，成本得到有效控制，同时可以保证机器人在仓库半结构化工作环境下作业的准确性。
此外，Geek+内置多传感器融合避障和无线通信功能，保证其在机器人交通环境中的工作秩序。
作为一套完整的仓储机器人操作系统，还包括电子显示屏、播种墙、电子标签系统等配件。
后端系统：配置的后端机器人系统是比机器人更关键的部分。
郑勇表示，主要关注商品物体的存储和摆放、机器人调度和行走路线、订单执行顺序等。
重要方面的算法优化。
具体包括： 1、与传统的人工分拣存储方式不同，仓库机器人系统采用分散式架构进行货物存储，系统需要动态调整货架上货物的摆放搭配的规则和趋势。
也就是说，每个货架上排列尽可能多的商品类别，以实现移动一个货架解决多个订单的高效需求；根据货架使用频率分布的变化，将使用频率较高的货架，如专卖/热销产品的货架设置在距离工作站较近的区域，以便在较短的行驶距离内完成订单。
2.系统收到多个订单后，需要将多个订单组织成不同的批次进行配送，这涉及到优化订单内容和完成顺序，以实现最多的商品分拣和更少的货架移动。
3.下订单任务后，系统需要分配特定的机器人并布置其最佳路径，这涉及机器人调度和路线优化，以避免交通拥堵或碰撞事故。
整个仓储机器人分拣系统中，机器人硬件及配套设施均采用标准化设置，保证规模化生产的可控性。
后端控制系统会根据客户的业务特点、仓库地图和布局等信息进行定制，包括设置工作站和机器人的数量、货架摆放等。
“硬件和软件本身都是标准化的，系统可以根据实际需要进行调动和优化。
”郑勇强调。
“灵活的配置是整个系统最重要的部分。
”如果说机器人在仓库中的不断流动取代了人工，实现了分拣工作的自动化升级，那么通过动态数据和信息的不断优化，所部署的系统“大脑”让机器人真正具备了决策和决策的能力。
协调。
事实上，面对激增的订单需求，国内大型电商平台也做出了优化尝试。
例如，京东在上海建立的“亚洲第一”物流中心，通过建立三维自动化箱仓（堆垛机），可以实现托盘货物的自动盘点、提货和补货线作业。
这个定制的系统解决方案在设计之初需要预估仓库5到10年的业务状况，预测业务的高峰和低谷，以保证在最大流通量下正常运行。
“物流行业受电商波动影响较大，外部环境的变化和内部业务重心的调整，使得物流企业很难准确预估未来的业务量；此外，如果按照以现有业务量来看，一个三维自动化箱仓可能需要10年以上才能收回投资，而这种投资风险是客户无法接受的。
”郑勇指出。
计算投资回报 据郑勇介绍，目前的仓库运营方案是为一个面积为平方米的仓库配备50台仓储机器人，可减少人力约40人。
分拣线普通劳动效率以件/人·小时计算；通过Geek+仓储机器人解决方案，工作站区域每个人的工作效率可提升至物品/人·小时，节省2份人工成本。
另外，每个机器人通过间隔快充可以实现每周7天、每天24小时工作，即实际可以替代2人力×3班次/66%（人工休假率）=9人力。
在机器人系统的运营成本方面，主要包括电费、易损件更换成本、维护成本等，占机器人售价的6-10%；这部分成本基本上会被节省下来的管理费用、招聘费用、培训费用所抵消。
后期还可能包括节省仓储区照明电费（机器人在无人居住区域工作时不需要照明）；考虑后端系统、无线服务器和播种机等支持设施的成本。
按照现有规模规划，郑勇给出的投资回收期约为1.5-2年。
工业与物流管理一体化 谈及该项目的技术门槛，郑勇指出，主要依靠工业机器人应用与物流管理系统的结合。
毕业于清华大学工业工程专业的郑勇，凭借本科生和研究生的研发背景，选择了这个方向创业。
据郑勇介绍，研究生毕业后，他先后在ABB集团机器人部门、新天域资本投后管理和机器人产业研究等相关部门工作，在机器人领域，尤其是工业机器人领域积累了丰富的项目经验。
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通过亚马逊的Kiva项目，郑勇感受到了机器人在物流领域的应用前景。
随着近两年国内人工智能技术的成熟以及锂电池、视觉导航等产业链的发展，Geek+项目的筹备工作将在年中展开。
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创始团队由六人组成，其中包括郑勇的兄弟三人，他们都是计算机和机器人领域的博士或专家。
拥有卫星控制系统、通讯设备开发等项目经验，现负责仓储机器人系统原型研发；供应链负责人在消费电子和汽车行业拥有数十年的经验；系统架构师曾就职于一家高度动态的自动化物流解决方案提供商，在系统设计中对分拣自动化解决方案与整个仓储系统的集成和接口进行了预留。
设计。
该项目于今年4月获得天使轮1万元战略融资，并于11月在天津某大型物流仓库试运营，应对双十一订单高峰，并陆续跟进与唯品会。
预计今年实现数百台量产，A轮融资消息确认后将很快放出。
Geek+还会实现哪些想象？在谈到Geek+的定位和未来发展方向时，“我们的定位是一家机器人公司，未来会以物流为主，最终目标是实现无人仓库。
”郑勇表示。
现阶段，物流行业仍属于劳动密集型产品，“无人仓”的目标将由技术驱动。
他表示，随着激光传感器技术的进步，无人驾驶/控制系统也将应用于更广阔的工业物流平台。
在仓储方面，“货到人”机器人仅提供二维解决方案。
无人叉车的推广和使用也可以解决高层仓储问题；同时，智能/无人机配送、机械手、无人卡车等技术的实现，将为整个物流系统提供更完整的智能化解决方案。
另一方面，在仓库半结构化有序环境下实施的无人化作业方案，迁移到室外复杂的交通环境中势必会面临更多的挑战。
“钢铁侠”VS“娃娃”，谁更有活力？作为硬创先锋系列中典型的工业级创业项目，Geek+为我们勾画出了机器人技术在工业领域的丰富想象和广阔应用场景。
通过与郑勇的交流，我们可以看出该项目的几个典型特点：1、目的是通过仓储机器人的形式，推动物流中人工分拣工作的智能化。
与机械自动化升级相比，灵活的算法系统赋予机器人工作决策和协调能力，朝着替代人工管理迈出了积极的一步。
2、二维码导航技术在满足一定精度要求的同时，大大降低了整个系统的成本和可行性。
3、更明确的回报和收入计划也将吸引更多的厂商和用户参与。
但在实际应用过程中，受限于解决方案的前期和规模，在需求运行和适配阶段仍需要投入一定的人力、时间和资金。
同时，当面对众多并非实际需要的“娱乐型”、“陪伴型”等“娃娃型”消费级机器人市场蓬勃发展的尴尬现状时，与国内市场相比，急需技术和技术升级的产业级创业项目供不应求。
，我们不禁要反思，如今的创业究竟是市场需求驱动，还是资本热潮的追求。
从整个项目的运作逻辑来看，Geek+能在多大程度上改善物流成本和效率，仍然需要产品的不断迭代，但这就是方向。
这类物流仓储机器人的未来在于能够以一等于十，甚至等于一百。
附言。
与 Geek+ 类似，亚马逊也使用相同的机器人来管理他们的仓库。
为了回复关键字“亚马逊”，我们提供了一个有关其工作原理的视频。