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機器人和無人機將如何徹底改變零售業?

亞馬遜的機器人標誌著網購商品的聚合、倉儲和派送正在發生翻天覆地的變化。 文中圖片均來自:SPENCER LOWELL FOR THE WALL STREET JOURNAL




記者 Christopher Mims




亞馬遜位於巴爾的摩的配送中心佔地100萬平方英尺,是一個龐大的物流機器。站在貨倉的一端,鈦白色的貨架和一眼望不到頭的傳送帶消失在這個建築物里的某一點。這個機器由滑道、傳送梯、滾軸和11英里長的傳送帶組成,看得人眼花繚亂。




消費者訂單中的貨品從貨架傳送到托盤中,由托盤送去裝箱,再通過這個機器將這些紙箱直接送到送貨車上,途中會在不同地點經過在固定位置工作的工人。在這裡工人幾乎不需要移動,讓機器把貨物送到他們手邊要更快,且成本也更低。




這就是機器人介入倉儲物流的情境。這些Kiva機器人就像頂上安裝了宜家貨架的Roomba掃地機器人,它們能夠用自帶的40多個格子攜帶最多750磅重的貨物。一位消費者下單後,一個機器人就會把他所要的物品送到一個工人那裡,這名工人會在屏幕上看要提取的物品是什麼以及它位於哪個格子,然後掃一下條碼,把物品放在一個明黃色的托盤裡,再由傳送帶運到包裝工位。




人工智慧會給出合適的紙箱大小;一名工人把物品放入紙箱中,機器人會用膠帶把紙箱封好,再貼上一個發貨標籤,然後這個箱子就可以上路了。需要用到人力的地方主要是抓取和放置,這是機器人還不能很好掌握的兩個動作。




亞馬遜的機器人標誌著我們所購商品的歸類聚合、倉儲和派送正在發生翻天覆地的變化。目前該公司把一個包裹送上卡車需要的人力時間是一分鐘,這個數字正在邁向零。自動化倉儲將與自動化製造和運輸整合成一個完全自動化的供應鏈。




亞馬遜位於巴爾的摩的配送中心佔地100萬平方英尺,這只是該零售巨頭在美國的140家倉庫的其中一個。 




我們正處在可被稱為「物理雲」時代的早期,這是一個運行方式與互聯網本身類似的電子商務生態系統。Netflix把你用流媒體播放的電影緩存在離你物理距離最近的數據中心,而亞馬遜正在建立一個又一個離消費者更近的貨倉。這些貨倉的倉儲系統看起來更像雲上的數據存儲系統。




與把類似貨品放在同一個地方便於人取貨的傳統做法不同,亞馬遜的貨倉把很多同樣的貨品放在只有機器人知道的隨機地點。在亞馬遜其中一個貨倉尋找一個Instapot電壓力鍋就跟在雲上查找你的一封電子郵件存哪兒了一樣。當然你不需要這麼做,你只要點擊屏幕這封電子郵件就會出現。整個過程不需要人力參與。



未來有一天我們買東西也會是這樣。




遞送也會發生巨大的變化。亞馬遜、谷歌、優步和很多初創企業正在研究用無人機送貨,有一天這些無人機將把我們與物理雲連接起來。還記得共享出行應用出現之前的日子嗎?我們需要招手或者打電話來叫車。優步和Lyft已經讓這件事變得更簡單了。現在想像一下召喚無人機送來電動工具或者電器吧。某一天我們可能會像在數字雲上存照片一樣在物理雲上存放我們所擁有的物品。




由於零售業利潤率較低,而機器人成本高昂,倉儲業在自動化上一直落後於農業和汽車製造業這樣的行業。這種情況在Kiva Systems出現之後被改變了,2003年成立於馬薩諸塞州雷丁(Reading)的這家公司開發出了能夠把物品送到工人手邊的機器人。Kiva的客戶一度包括Gap、Saks Fifth Avenue和史泰博(Staples)。後來亞馬遜在2012年以7.75億美元收購了Kiva,將Kiva的機器人下市並讓它們成為其配送中心的支柱力量。



據德意志銀行(Deutsche Bank)的數據,收購Kiva令亞馬遜的物流成本降低了20%,並令其競爭對手的計劃嚴重受挫。由於專利權的問題以及重新創造Kiva這樣的深度專業技術的難度,新的機器人技術公司無法提供可與之相媲美的系統,這種情況直到過去的兩三年才有所改變。




亞馬遜巴爾的摩配送中心每天能處理一百萬個訂單。 




這些對手零售商中有一部分正在努力裁員,但目前來看,亞馬遜卻在做相反的事情。該公司的僱員總數為57.5萬人,高於一年前的34萬人。其中很多人在物流中心工作,從事那些機器人現在還不能做但可能很快就可以做的工作。



卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon)機器人技術教授Christopher Atkeson表示,能夠替代亞馬遜貨倉工人的機械臂將在五年之內面世。




亞馬遜一直不願多談其長期計劃。亞馬遜機器人(Amazon Robotics)的首席技術專家Tye Brady只是說,該公司始終尋求讓其僱員更有效率。其他零售商則更為直言不諱。京東(JD.com)首席執行長兼董事局主席劉強東(Richard Liu)曾表示,他的目標是機器人完全替代人類員工。




全面自動化的倉儲只是一個開始。亞馬遜和沃爾瑪(Walmart)已經為像小飛艇一樣的貨倉申請了專利。這些貨倉能夠飄浮在1,000英尺的空中,配有可以像送文件一樣把牙膏和衛生紙送到你家門口的無人機。歡迎來到物理雲世界。




在那一天到來之前,機器人需要能夠獨立完成倉庫里的每項工作。儘管沒有哪家零售商可以在規模上與亞馬遜相比,但英國一家只做線上的零售商Ocado在自動化的先進程度方面遙遙領先。在Ocado位於倫敦西南約70英里的一個明亮倉庫,一群與《星球大戰》里的R2-D2大小差不多的機器人一刻不停地在一個架高的網格上忙碌著,它們呈十字形來來往往,看起來好像隨時會撞到另外一個機器人,但其實並不會。





亞馬遜的物流機器將創造總計1,500個就業機會。




網格下面是堆在18層托盤裡的百貨商品。如果一名消費者下單訂了一加侖的牛奶,一個Ocado機器人就來到相應的格子並用機械臂伸下去抓住一個盛有牛奶的托盤。之後機器人把托盤吸附在腹部的位置並把它帶到傳送帶上,再由傳送帶把牛奶送到工人手邊,工人可以敏捷地抓起那個單獨的紙盒並把它放進一個袋子里裝好。儘管亞馬遜和Ocado都沒有能夠高效包裝貨物的機器人,但Ocado的機器人能夠自動把貨物從倉庫移動到傳送帶上。



比機器人更讓人印象深刻的是它們背後的軟體。Ocado的系統需要一個複雜程度令人髮指的人工智慧。這個人工智慧要努力優化Ocado物流的每一個方面:在哪兒存儲成千上萬的貨品,哪些貨品需要先包裝,放進哪個袋子,哪個貨品應該去哪一輛卡車,應該選擇哪個送貨路線這樣冰淇淋就不會在路上化掉。不同方面的最優解決方案不見得彼此相容:最快的裝車方法可能無法最高效地利用空間。因此,在系統中增加僅僅一個變數就會令難度呈指數級增長。而Ocado要優化幾百萬個變數。




為了解決這些問題,Ocado的雲計算合作夥伴谷歌幾乎用盡了自己的資源。Ocado的首席技術官Paul Clarke說,這也是谷歌的工程師喜歡從事這個系統相關工作的原因之一。這是一個永無止境的挑戰:谷歌的工程師剛剛快要找到一個解決方案,Ocado就又加進另一個變數。隨著每一個變數被優化,Ocado變得越來越高效並擴大了對競爭對手的優勢,離創造運行整個物理雲所需要的人工智慧也就更近了一步。




當機器人(下圖) 變得更靈巧,可能不需要人力參與了。





Ocado的系統基本上採取的是人力加拜占庭式(Byzantine)處理:從食品生產商那裡收貨,在倉庫里存貨和補貨,將消費者的訂單配好貨放到籃子里,掃描並用袋子裝好,並將這個過程自動化到前所未有的程度。




耗時18年並且經過多次迭代打造出的這個系統,已經能讓Ocado把日用品迅速送到消費者家門口,而價格與實體店差不多。




對Ocado來說,銷售日用品或許只是一個開始。該公司還擁有將該系統運用於室內垂直農場運營的相關專利。某一天,食物或許會在同一個地方種植、存儲和配送。AeroFarms這樣的公司正在位於主要城市郊區的巨型倉庫種植綠葉菜。未來一隻機械臂能夠從種草莓的托盤裡摘下一品托,然後將它們傳送到送貨無人機上。就像亞馬遜擯棄零售中間商,讓中國企業能直接面向美國消費者銷售一樣,倉儲和製造以及農業生產也可以融合。這不是農場到餐桌,但可以稱為工廠到家門口。




Ocado已經在大膽拓展思路了。據Clarke稱,該公司正在探索如何使用他們機器人的巨型版本處理集裝箱貨櫃。因為將貨物卸到卡車上太困難了,港口正在遭遇瓶頸。就像通過增加帶寬來加大互聯網處理能力一樣,把Ocado的機器人放大可能讓它能夠在集裝箱貨櫃網格上方移動,並將它們裝載到運輸車輛上。







倉儲之後,運輸車輛是自動化的下一個目標。亞馬遜和沃爾瑪正致力於如何讓自動駕駛貨車送貨,不管通過採用更小的無人駕駛車輛還是送到你家附近的自取櫃來實現。




如果不需要駕駛員、方向盤、安全氣囊和安全帶,那麼一輛送貨車幾乎可以是任何形狀。梅賽德斯-賓士(Mercedes-Benz)的模塊化運輸概念就是一個自動電子「滑板」底盤,它可以成為麵包車、送貨卡車或者拖車住房的底盤。白天這個底盤可以裝在大巴車身上運送乘客,晚上可以拆下來堆放在車庫裡充電。或者可以用於向一個方向拖掛一整個集裝箱貨櫃,回程再跟另外一台互換車身往反方向運送乘客。




使用類似於現在貨倉用的人工智慧基礎架構,送貨小「豆莢」車隊能夠從中央庫房提取包裹並送到你家門口,從而取代標準大小的貨車。




儘管無人機送貨已經在中國農村、冰島和非洲偏遠地區展開了,讓載貨無人機在人口密集的城市落地可能還是一個風險,這也違背了美國聯邦航空管理局(Federal Aviation Administration)的監管規定。因此短期內有輪送貨系統在美國發展的可能性更大。但不久之後,天空可能成為物理雲的延伸,與我們相連,就像手機將我們與雲計算連在一起一樣。想像一下走在上班路上,空中落下一架無人機為你送上一杯冰咖啡的情景吧。實際上,IBM已經有了這樣的專利。







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