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雷聲大雨點小 三大因素成配送機器人商用阻礙

2019-02-19 13:53 中國智能制造網(wǎng)

導讀:近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的加速普及,我國經(jīng)濟發(fā)展模式迎來全新調整,網(wǎng)絡消費理念的大肆崛起,以及電子商務市場的火熱擴張,帶動了物流產業(yè)規(guī)模的急劇增長。

近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的加速普及,我國經(jīng)濟發(fā)展模式迎來全新調整,網(wǎng)絡消費理念的大肆崛起,以及電子商務市場的火熱擴張,帶動了物流產業(yè)規(guī)模的急劇增長。

為應對物流領域的全新變革,滿足自動化、數(shù)字化發(fā)展的行業(yè)新需求,我國逐漸將行業(yè)發(fā)展的重點轉移到物流智能化產品的研發(fā)應用之上。其中以配送機器人為代表,物流機器人正日漸成為行業(yè)及配套領域全面升級的重要智能基礎設施。

配送機器人緩解物流現(xiàn)狀

自電商模式出現(xiàn)以來,企業(yè)和行業(yè)發(fā)展在面臨龐大商機的同時,也時刻承擔著巨大的物流壓力。新技術的普及、新觀念的盛行、新模式的誕生雖然帶動了市場的火熱發(fā)展,但日漸堆積的訂單、不斷增加的需求以及持續(xù)上漲的人力成本,也給物流運力和效率帶來挑戰(zhàn)。

據(jù)相關數(shù)據(jù)顯示,2010—2017年,我國社會物流總額從123.4億元一路飆升到245.8億元,年均增速始終維持在10%左右,行業(yè)發(fā)展正處于飛速成長階段,物流需求的增強正帶來龐大配送壓力。與此同時,近年來“雙十一”、“雙十二”等活動的出現(xiàn),以及節(jié)假日活動的增多,也使得我國的物流壓力進一步攀升。

而當前的物流壓力主要表現(xiàn)在兩方面,一方面是傳統(tǒng)人工分揀、配送的效率跟不上訂單增長的速度,同時還面臨用工難、用工貴等現(xiàn)實問題;另一方面是傳統(tǒng)人工作業(yè)的質量也無法有效保證,忙中出錯時有發(fā)生。

針對這兩方面的問題,用機器替代人工開始逐漸成為行業(yè)發(fā)展的新思路,其中配送機器人的出現(xiàn)便有效緩解了物流配送環(huán)節(jié)的巨大壓力。因為一臺配送機器人可以完成多個人工的配送任務,不僅應用成本更加低廉、作業(yè)更加穩(wěn)定和高效、而且配送質量和安全性也更加有所保障。

國內發(fā)展雷聲很大雨點小

不過目前,相比于分揀、碼垛等環(huán)節(jié)的機器人研發(fā)應用,我國在配送環(huán)節(jié)的機器人發(fā)展還處于雷聲大雨點小的階段,技術和計劃有一大堆,但真正的商業(yè)化落地卻屈指可數(shù)。

早在2017年,阿里就曾發(fā)布一款“小G”機器人來分擔“最后一公里”的配送壓力,據(jù)悉其能夠識別行人、車輛,還能乘坐電梯,具備一定的末端配送價值;2018年,阿里又將“小G”升級為“G Plus”,提升了該產品的運輸距離和速度,讓人看到了智能配送的希望。遺憾的是阿里聲稱的2018年底商用計劃,直到現(xiàn)在也仍未有消息傳出。

與阿里相似的還有京東,2017年京東配送機器人率先在人民大學完成了全球首單配送任務。之后,公司又在上海、廣州、天津、武漢、西安、成都等多座城市完成配送測試,并在長沙設立了無人車項目總部。但就算試點已經(jīng)“遍地生花”,可真正的商業(yè)化運營項目卻一個沒有。

除了阿里、京東等巨頭企業(yè)之外,新近推出交付機器人的賽威格機器人,致力于樓宇配送和智能工作站研發(fā)的YOGO Robot,以及眾多涉足該領域的新老企業(yè),都還處于研發(fā)測試階段,它們雖然在固定場景中取得了不錯的應用成果,但距離真正的商用落地還有一段距離。

三大因素制約商業(yè)化落地

那么,究竟為什么我國配送機器人的商業(yè)化落地遲遲無法實現(xiàn)呢?這主要是受到了國內技術、標準、安全三方面因素的限制。

首先在技術方面。我國企業(yè)除開在機器人本體核心技術的落后之外,在感知決策、自主行動、人機交互等方面的技術也明顯不足,由此研制出的產品不是顯得有點智障,就是應用場景被固定和限死,在質量和適用性上遠遠達不到大規(guī)模商用的要求。

其次在標準方面。當前,國內產品在技術標準和上路標準等方面存在空白,這一方面導致國內市場秩序混亂,產品質量參差不齊,容易引發(fā)價格戰(zhàn);另一方面也使得配送機器人的普及應用和領域拓展面臨困難,商業(yè)化落地應用遭遇阻礙。

最后是安全方面。日前亞馬遜物流機器人曾被曝出傷人事件,這側面反映出機器人安全性問題的缺失,針對我國配送機器人的商業(yè)化應用,既要考慮機器人自身和對人的安全,也要考慮出事故后責任劃分問題,而當前這些方面的缺失是阻礙商用的重要原因之一。