如何让一部分人先拆起来？我们和菜鸟网络聊了聊

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随着大数据和云计算等技术的成熟，菜鸟网络希望给物流行业安置一颗大脑，变得更加高效、低成本和快速。目前，在技术方面，菜鸟网络主要从事智能化、自动化以及物流基础设施建设方面的工作。一些新技术也在这几年里陆续落地。

编辑 | 微胖

中国快递业连续多年强劲增长，短短几年间，中国已经成为全球最大的快递市场，全年包裹达到 300 多亿件。在这一趋势下，未来几年，快递量将从每天 1 亿件发展到每天 10 亿件。

与此同时，中国的劳动力结构、经济成本结构在快速变化。原先靠人力能解决的问题也遇到了瓶颈。

以国内某大型自建物流平台为例，投入数百亿资金，拥有 10 万多名物流员工，但是物流效率依然碰到天花板。该平台负责人曾一度认为人力模式可持续，并有信心可以管理好 100 万员工。但短短一年后，这位负责人不得不面对减少员工数量、发展技术的事实。

随着新零售爆发式增长，消费者对购物体验升级的需求也使得智慧物流势在必行。

近些年来，随着大数据、云计算等技术的成熟，物流技术研发应用有了更好的底层支撑。2013 年 5 月，阿里牵头成立了菜鸟网络科技有限公司，帮助中国物流升级，实现智慧物流：以更高效、更低成本地「实现全国 24 小时送达，全球按 72 小时送达。」

为此，在技术方面，菜鸟网络目前主要在做三件事。第一个是智能化。用最短的路径、以最快的时间将包裹送达给消费者，节省成本，提高消费者体验。

第二个是自动化。一个包裹从商家出来到消费者端，要有十几个人经手，如果都变成机械臂、机器人或是无人机，就能够节约成本，提高效率。

第三个是「架桥修路」的物流基础建设，比如电子面单的普及。

几年来，菜鸟网络的物流云、大数据预测分仓、智能分单、机器人仓群等各种新技术纷纷落地。

17 年财年菜鸟网络共完成了 166 亿包裹（每天约 5 千万个包裹）的配送服务。双十一第一天，菜鸟网络协同的快递企业共发货3.66亿。

近期，菜鸟网络接受了机器之能的采访，谈了谈这家技术驱动型公司在物流智能化、自动化和基础建设等方面的工作。

菜鸟总裁万霖曾说要打造具备全球配送能力的电商物流网络，这样庞大的物流网络在建设过程中需要多大的投入，技术上要解决哪些难题？目前进展如何？

CTO 王文彬（以下简称「王」）：阿里正在建设 EWTP（电子世界贸易平台），让「全球买全球卖」成为现实。物流全球运是支撑 EWTP 的基础设施。

今年 9 月底，阿里巴巴和菜鸟宣布将在未来 5 年内投入 1000 亿元，用于建设全球智慧物流网络。从技术上来说，这需要跨越不同国家、不同种族和不同企业之间的数据壁垒，让技术语言成为全球通用的语言。

目前，菜鸟已经与全球的合作伙伴一起，搭建起一张覆盖 224 个国家和地区的物流网络。菜鸟的物流仓储管理系统已经接入西班牙、法国、俄罗斯、德国、日本、澳大利亚等数十个国家和地区的海外仓。在东南亚地区，菜鸟的系统已经与一些国家的海关系统进行连接，实现了订单的即时通关。

早些年物流都在争夺最后一公里，最近两年开始在智能化上打得火热，在您看来，物流业未来的竞争走向会发生什么变化？智能化的实现最终解决的是一个什么问题？

王：未来物流业的竞争肯定是技术的竞争，这将直接决定物流的服务能力和服务质量。物流智能化最终要解决的是货物流通的效率提升和成本优化，要实现人与机器的完美结合，从而解放劳动力，降低物流成本在国民生产总值当中的比例。

随着人口结构的变化，劳动密集型的物流很快就会遇到能力的天花板。只有向技术要红利，物流才能获得更好的服务能力，才能解决未来每天10亿件的天量快递。

如何理解智慧物流？支撑整个智慧物流的最关键的技术是什么？为什么？

王：智慧物流是以技术为核心驱动力的物流模式，并且能把智慧技术广泛运用到全行业。它区别于靠人力密集型和封闭自建的物流模式。智慧物流意味着货物全链路流转是智能高效、协同共享、绿色环保的。

智慧物流的关键技术是算法，而算法迭代关键在于数据的不断连接与共享。只有消除数据壁垒，才能把智慧物流从 IT 时代全面带入 DT 时代。

今年 6 月，菜鸟网络位于广东的一个仓储中心推出了中国规模最大的智能物流机器人仓库。这些机器人可以自动托举货物走动，还能互相避让、排队。目前，菜鸟网络已在广东惠阳、浙江嘉兴、天津武清、武汉黄陂等地方建立多个无人仓，这些仓都已投入实际运营。在菜鸟物流的仓库内，全自动流水线、AGV、机械臂每天都在上演着《机器人总动员》。

在之前的采访中提到菜鸟的机器人矩阵系统对仓库本身的改造小，一个传统的人运作的物流仓库，只需要做很小的改动就可以实现自动化。请问相对于传统的物流仓库，具体做了哪些改造？

菜鸟网络高级算法专家胡浩源（以下简称「胡」）：从仓库硬件上来看，仅仅是需要对供电系统进行改造。只要系统成熟，就可以实现快速复制。它的灵活性也非常好，便于迁移和升级。

比如，菜鸟网络在惠阳对机器人仓库做升级，就是由机器人自己完成的。新仓库在完成电力设施后，1 小时内，100 多台机器人就把上百万件商品移到了新库。而且在这个过程中，完整订单还能够正常拣选作业。在过去，这种移库动辄需要半个多月，而且要协调上下游企业，完全停止仓内作业后才能实施。

仓库智能化类型是多元的。有些会采用大型自动化流水线，有些则会采用更有柔性的机器人。具体取决于物流处理场景的不同。

请详细介绍一下捡货机器人矩阵，各种机器人之间是如何配合工作的？

胡：机器人会从仓库、用户、商品、货架类型、业务形态、运行模式等方面，抽取复杂场景中的特征，形成模块化可复制的产品级解决方案。

在所有涉及到分拣库区的业务流程中（包括上架、补货、拣货、盘点、退货等），员工都无需进入分拣库区内部，只需要在工作站等待，系统会自动指派移动机器人将目标货架运到工作站，待员工在系统指导下完成业务后，再将货架送回到分拣库区。

机器人的系统会对接菜鸟研发的仓储管理系统，订单下达后，所有资源调度与业务流程的推进均有两个系统的交互来主导，所有数据流都有系统教会完成创建并维护，无需人工介入。

机器人和系统具备自主学习功能，接受订单后，通过系统选择最优路线驶向存放货品的货架，机器人能灵活适应运行环境、灵活避障绕行，还能根据算法来自主决策优化订单顺序、优化仓库改造，同时提高库存转化率。

据了解，该机器人矩阵的技术核心在于有强大系统算法支撑，能介绍一下这里面的一系列算法吗？这些算法都针对了哪些问题？是否用到了深度学习？

胡：目前菜鸟在广东惠阳仓库启用了一个全国最大的机器人仓库。这里面用到了包括波次产生、任务分配、最优路径规划、交通控制等一些算法。

任务分配算法针对的是当有多个待完成的任务和多个机器人的时候，如何合理地将每个任务分配给对应的机器人，从而实现整体任务完成效率的最优。

最优路径规划针对的是多个机器人在场地内运动时，如何为每个机器人确定运动的轨迹，使得所有机器人都能尽快地到达任务的目的地。

而交通控制算法则是为了防止机器人之间可能的碰撞、防止部分区域出现机器人拥堵。目前我们正在尝试用深度学习结合强化学习来为机器人学习较优的行动策略。

当 AGV 机器人有冲突时，如何设定谁优先？里面用到了哪些算法？

胡：这个可以是规则，也可以根据 AGV 机器人承载的任务属性不同来计算每个 AGV 机器人的价值函数。

例如，AGV机器人上承载的货品或者包裹距离预订出库的截止时间等参数。将这些参数转换为优化问题中的目标函数或者限制条件，再通过组合优化的算法来求解。（算法可以是集中式的也可以是分布式的，例如基于竞价的优化算法）

E.T 物流实验室研发了多少类机器人？能否具体介绍一下每个机器人的用途和研发技术？

胡：菜鸟的技术创新团队与合作伙伴一起，研发以及推动了多类机器人在物流场景中实际应用。包括对仓储拣货、缓存、播种等机器人的物流作业环境进行匹配改善，使得仓库作业从「人找货」变成了「货找人」，效率提升 3 倍以上。

他们也研发了末端配送机器人菜鸟小 G，在过去数个月内都在稳定递送包裹，它能识别周围环境并自主建模，还可以自己搭乘电梯。

菜鸟小 G 在运动规划和轨迹生成这两部分的算法优势有哪些？

资深算法专家陈俊波以下简称「陈」：小 G 机器人已经在阿里园区运行了一年多，日常负责把包裹送到各个员工的工位。除此之外，小 G 以及升级产品小G2代、小G plus还在杭州一家法院、浙江大学等地试运营。

1）小 G 不依赖于类似于车道线等现实世界中的结构化数据，因此可以在园区这样没有车道线可以辅助的环境中运行。

2）小 G 的运动规划与控制可以做到非常高的精度与灵活性，例如，在进出电梯的过程中，小 G 距离左右电梯门框小于 10 公分，通常机器人或者无人驾驶汽车在检测到 10 公分内有障碍物时的策略都是进行刹车操作，但小 G 能在如此拥挤的环境中灵活进出。

3）在满足最小转弯半径约束下进行稳定，高效的复杂运动规划.

一台小 G 的成本是多少？这么多小 G, 其日常维护工作怎么做，以后会成为菜鸟的一个产品吗？

陈：菜鸟小 G 的成本远低于同类型的机器人，但其性能的稳定性和灵活性。菜鸟 ET 物流实验室负责小 G 的维护。目前已有不少客户有使用小 G 的意向，但菜鸟研发小 G 的初衷是用于解决物流业的实际问题。