仓储机器人的“大跃进”:背后拼的是什么?
2019-1-7 10:09:08
仓储机器人的“大跃进”:背后拼的是什么?

伴随着电商的发展,对物流服务能力和效率提出了更高的要求,物流智能化加速发展。就仓储机器人而言,随着资本的热衷、技术的进步以及政策优势等因素,近两年飞速发展,竞争格局逐渐形成,但不变的是对技术、安全应用以及创新的探索。

竞争格局初定

谈及仓储机器人,不得不提Kiva Systems仓储机器人公司,它是全球知名的物流机器人技术先驱。到2012年,亚马逊宣布以7.75亿美元(约合48.6亿元人民币)全资收购Kiva,并开始应用到物流仓储业务中,更是引爆了整个市场。

在国内,众多仓储机器人企业都是Kiva的追随者。目前,仓储机器人主要分为两种:一是目前在国内比较成熟的货到人的AGV及智能仓储机器人(预定路径),二是还处于应用早期的自主移动AMR(具有感知能力),在国内还没有成功的企业。所以,本文我们主要探讨第一种情况。

其实,国内仓储机器人的发展从2015年左右开始,之后的几年,不管是数量上还是资本市场,热度不减。

据不完全统计,中国约有50余家仓储机器人公司,除了京东、阿里、苏宁等电商巨头外,极智嘉、快仓、海康威视、旷视等创业公司和老牌企业也纷纷布局该领域,且受到资本市场大力关注。

首先,在资本方面,仅2017年度,我国物流机器人累计融资事件42起,其中仓储机器人占34起,整体行业的融资金额就超过了10亿人民币,是2016年的数倍。到2018年,这个数据也在继续,就前段时间Geek+宣布完成了由华平领投的1.5亿美元B轮融资。而在市场格局上,国内的仓储机器人格局初定,且梯队分化愈加明显。

仓储机器人的“大跃进”:背后拼的是什么?

其中,这些仓储机器人企业创始人大多都具有深厚的行业背景。比如,Geek+的创始人郑勇曾在ABB等机器人公司工作多年,由于受Kiva System的启发,于2015年创立了Geek+。

仓储机器人的“大跃进”:背后拼的是什么?

另外,值得一提的是,目前行业内第一梯队企业市场份额基本达到了80-90%,其无论是在技术成熟度,还是行业应用案例、运营经验以及出货量等方面都具有很大优势,且与第二梯队企业拉开差距。

最后,在应用场景方面,大多应用在电商、零售业、3PL、传统升级、智能制造、鞋服业、医药、食品、日用品、烟草等仓储物流行业。

技术是仓储机器人发展核心

随着电商、快递业的迅速发展,仓储机器人应用范围不断延伸。加之电商发展下,人们的需求的个性化和差异化特征,对于仓储机器人技术提出了更高的要求和挑战。

实际上,仓储机器人涉及多方面的核心技术,比如运动控制、避障机制、导航技术、视觉识别、机械结构、使用算法等等方面。

就拿导航技术来说, Geek+与快仓的机器人都采用了二维码的导航方式。也就是,在地面上粘贴二维码,用于指引机器人如何在“棋盘”上移动,这套解决方案也被认为兼具低成本和高精度的优势。据知情人早前透露,这两家公司都在考虑升级二维码导航模式,采用更先进的视觉导航(SLAM)。

仓储机器人的“大跃进”:背后拼的是什么?

当然,除核心技术外,应用技术也尤为重要。

正如业内专家彭明华所说,AGV是一种定制化产品,所以说最好情况下企业所需要的AGV应从最后一步的立库开始做起,反推向配送,乃至于生产线,从而达到生产车间和物流仓储的标准统一。因为生产线是已经固定不动的,而且每个企业车间的基础建设情况都不一样,生产线甚至说是高低不同的。”

创新对于一个企业就是命,尤其是AGV

仓储机器人的“大跃进”:背后拼的是什么?

快仓创始人杨威强调,创新对于一个企业就是命,尤其是他们。

但对于AGV仓储机器人来讲,这也很难。

首先,技术上成熟周期长,技术创新和优质人才难获取。

杨威曾在接受采访时表示, AGV行业目前遇到两个问题:

一方面是,技术上的创新和高质量优质人才。杨威认为,AGV需要很前沿的技术,而且技术研发人才很贵,这些优质的顶级人才资源很难获取。

另一方面是,技术的成熟是有一定周期的。新的技术出现需要把他们结合成产品,新技术不是不稳定,而是它的成熟是有周期的,你需要把一系列的信息做成产品,这个挑战很大,很关键。

其次,我国仓储机器人事实上仍然处于初期阶段,仓储机器人的稳定性不高。

北京赛迪机器人测评工程技术中心发布的《货到人仓储机器人测评成果》中显示,目前,国内市场上仓储机器人不同程度的问题存在50个,其中基本参数问题6个,功能性问题14个,性能问题7个,机械电气安全问题15个,产品说明书及相关技术文件问题3个,人员、管理与运维问题5个。此外,50%的产品控制系统和上位机软件会出现崩溃现象,很多机器人产品存在障碍物检测盲区。

这是什么意思呢?

简单来讲,就是安全问题存在很大隐患。比如因机器人运行不稳定导致货架倾覆、因电池问题导致的机器人失火事件、突发事件发生时机器人没有灵敏反应机制等。

(来源:互联网)
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