物流行業進入無人化，快遞員會失業嗎？

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昨日，京東官方宣布，已建成全球首個全流程無人倉，從入庫、存儲，到包裝、分揀，真真正正實現全流程、全系統的智能化和無人化。

據悉，該無人倉坐落在上海市嘉定區的倉儲樓群，屬於上海亞洲一號整體規劃中的第三期項目，建築面積40000平方米，物流中心主體由收貨、存儲、訂單揀選、包裝四個作業系統組成，存儲系統由8組穿梭車立庫系統組成，可同時存儲商品6萬箱。

但其實，京東並非第一個真正將機器人運用到物流領域的企業。

早在五年前，亞馬遜已經先行一步。2012年，亞馬遜以7.75億美金收購了一家倉儲機器人創業公司Kiva Systems，將這項技術用於物流系統，其作業效率要比傳統的物流作業提升2-4倍。

當時的劉強東絲毫沒有掩蓋對貝索斯的敬意，曾對員工說，「京東可以是物流公司，也可以是零售公司，但未來一定是一家技術驅動的公司!今天，京東秀出了自己的「黑科技」，以此來向昔日的學習榜樣致敬。

京東的無人倉究竟如何工作?

據京東資料介紹，「無人倉」由搬運機器人、貨架穿梭車、分揀機器人、堆垛機器人、六軸機器人、無人叉車等組成，其存儲效率是傳統橫樑貨架存儲效率的10倍以上，並聯機器人揀選速度可達3600次/小時，相當於傳統人工的5-6倍。

而眾所周知，在電商物流環節中包含存儲、搬運還有揀選。京東無人倉的設計邏輯也包括這幾個方面：

在貨物入庫、打包等環節，無人倉配備了3種不同型號的六軸機械臂，應用在入庫裝箱、揀貨、混合碼垛、分揀機器人供包4個場景下。

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在分揀場內，還引進了3種不同型號的智能搬運機器人執行任務;在5個場景內，京東分別使用了2D視覺識別、3D視覺識別、以及由視覺技術與紅外測距組成的2.5D視覺技術，為這些智能機器人安裝了「眼睛」實現了機器與環境的主動交互。

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在整個流程中，從貨到人到碼垛、供包、分揀，再到集包轉運，應用了多種不同功能和特性的機器人，而這些機器人不僅能夠依據系統指令處理訂單，還可以完成自動避讓、路徑優化等工作。

與亞馬遜的不謀而合

2012年，亞馬遜開啟了智能化倉儲物流的道路。當時亞馬遜元收購Kiva Systems在亞馬遜倉儲中心得以應用，Kiva現在更名為Amazon Robotics。

而在亞馬遜同樣有著眾多的機械臂機器人。目前，亞馬遜已在全球各地部署超過10萬台機器人，部署規模還將進一步擴大。

據亞馬遜披露的細節看，機器人已全面應用於收貨、上架、撿貨、包裝和出貨一系列的流程中。這是亞馬遜對未來物流中心的看法。

這與京東的思路不謀而合——從人工到自動化倉儲，再到如今的第三代物流，以「無人倉」作為載體的全新一代智能物流技術，其核心特色體現為數據感知、機器人融入和演算法指導生產，可以全面改變目前倉儲的運行模式，極大提升效率並降低人力消耗。

而與亞馬遜相比，京東在極其相似的無人倉技術背後卻也有著別樣的優勢：

第一，亞馬遜的物流體系，並非完全自建，因為美國的市場情況，亞馬遜在最後一公里選擇了第三方合作夥伴，這令亞馬遜的物流配送鏈條有所缺失，這一點上京東的物流體系更加完整，應用環境更豐富，同時落地能力也更強。

第二，中國的電商環境最複雜，同時發展最快。這給了京東在技術迭代上更多的應用場景，和試錯的機會。

新技術不止於此，還有無人車、無人機

無人倉並非京東的一個獨立計劃。去年，劉強東曾經提到，京東將會把無人機、無人車和無人倉儲進行融合：無人倉解決進貨、存儲、揀貨、包裝、分揀等環節，無人車主攻城市環境下的最後一公里配送，無人機則鎖定鄉村配送。

而截至目前，這些目標似乎都已經實現。

去年開始，京東無人機就已經開始了試運營，在宿遷利用農村廣袤而空曠的空間環境，讓無人機去完成配送的最後一公里。

今年六月，京東無人配送車進入各大高校開始試運營。

前不久，京東推出一款無人駕駛輕型貨車，這也是國內電商及物流領域首次推出無人貨車產品。

在國外，2013年12月，亞馬遜就發布PrimeAir無人快遞，顧客在網上下單，如果重量在5磅(約2.27公斤)以下，可以選擇無人機配送，在30分鐘內把快遞送到家。2016年5月，亞馬遜還證實已收購一支由12名計算機視覺專家組成的團隊，旨在幫助解決無人機觀察和了解外界，這樣無人機就能繞開障礙物，安全飛抵目的地。

技術下的挑戰

但是技術歸技術，要真正普及似乎還有著不小的困難。

以無人機為例，天氣影響就很難解決，據媒體報道，江蘇宿遷試運營時，八月的雷雨使每天十點的無人機飛行計劃擱淺。位於宿遷的京東無人機調度中心負責人告表示，由於天氣影響無人機「已經一周沒飛了」，7月份只飛了21天。

成本上似乎也有著不小的問題，一套標配的無人機系統大概需要15萬元;每架自帶電池4組，此外備用電池10組，每組電池3萬元左右，使用壽命5-6年;每飛行一次電池損耗費用約20元。總共算下來，成本不菲。

在無人車上似乎也有著諸多問題，在前不久的各大高校內，在貨物的配送路上，機器人運行緩慢，同時最高偏差距離高達20米。

而無人倉的實施也有著不小的挑戰。

比如，精確識別上，由於無人倉的一切作業都需要依賴數據，因此商品信息的快速、準確識別和讀取至關重要，但這也最難實現，特別是在海量商品的運動過程中準確讀取。例如，一瓶普通的礦泉水，它有大、中、小不同型號，不同型號的條形碼可能相差甚微，當商品條碼出現污損、褶皺、光線反射等情況時，讀取難度進一步加大。

如何保持在海量數據計算中有高準確率也值得考慮。比如商品布局演算法，京東產生海量數據，精準的數據挖掘需要分析每一個商品分布整個訂單里的命中情況，可以判斷單個商品揀選區和存儲區的配置量，揀選區布局演算法會根據每一個商品每一個小時的出貨情況對未來的出貨進行一個預測，如果計算有偏差，對智能機器人發出錯誤指令，會影響運營效率。

但機器與機器之間的配合併不是最棘手的，肖軍最頭疼的是機器跟人的配合，因為人的行為更為複雜和不可控：「譬如我們的供貨商和無人倉對接，有沒有辦法控制好這個環節和流程?」

未來的工作

100多年前，火車速度超越了馬車;

60年前，集裝箱奪去碼頭工人飯碗;

2017年，人機大戰連續敗給阿爾法狗;

似乎機器將會奪走一切屬於我們身邊的非創造性崗位。

2013年美國一份報告認為，47%的崗位面臨著被取代的風險。據美國斯坦福大學人工智慧與倫理學教授傑瑞卡普蘭統計，美國註冊在案的720個職業中，將有47%被人工智慧取代。未來10年機器人將取代1500萬工作崗位，相當於美國就業市場的10%。

對於電商領域而言，會是如何呢?

相信沒有一家公司比亞馬遜更能體現圍繞自動化的種種焦慮和希望。包括美國總統特朗普在內的許多人都怪責該公司吸引人們上網購物，摧毀傳統零售業崗位。

然而自引入Kiva機器人以來，亞馬遜在美國增加了8萬名倉庫員工，倉庫員工總量超過12.5萬人。該公司表示，這種倉庫招工熱潮將會持續下去。

比如有的之前堆疊塑料箱的人員，成為了機器人操作員。很多其他的員工轉移到接收站，在那裡他們手動將大箱的商品整理到塑料箱等等。在這些倉庫任務上，亞馬遜顯然認為，人類工人的表現要勝過機器人。

現在，對於京東而言，似乎取代人工的問題還暫時不用考慮。