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物流机器人已经发展到可以替代人力了?

物流机器人进展到什么水平了?可以替代人了吗?|专访极智嘉郑勇

原创作者 | 陈文琦

仓库和工厂里的人越来越少。取而代之的是一套趋于完备、行之有效的机器人自动化解决方案。

在疫情期间,人力无比紧缺的情况下,正是这些机器人在做货品拣选、分拣、出库,让企业在这样的紧急关头依然能够顺畅运转。

“当疫情来了,仓库工人不让进了,怎么办?”物流机器人公司极智嘉Geek+ CTO李洪波在采访中表示, 目前,从产业化的角度来讲,AMR(Autonomous Mobile Robots 自主移动机器人)在仓储、工厂等场景的应用已经度过了教育市场的阶段,客户对自动化的认知提高,“大规模应用落地的大门已经打开。”

诚然,疫情这样的黑天鹅事件,是AMR行业的催化剂。但这是必然之中的偶然。从基本趋势来看,多因素造就了这一行业在往爆发点推进:

近十年来,电商行业在中国高速发展,随之而来的是旺盛的快递物流需求。

同时,中国劳动人口数量下降、老龄化现象加速、工资上涨,土地成本提升。这样的背景下,“机器换人”成为降低人工成本和提高仓储物流效率的解决方案。

作为制造大国,汽车、电子、光伏、锂电等行业的迅猛势头,也促使机器人厂商/服务商的动作纵深入更上游的生产制造环节。

在供给端,2012年,电商巨头亚马逊为了应对庞大的订单量,斥资7.75亿美元收购仓储机器人公司Kiva,掀起了仓储物流自动化的热潮,国内也诞生了一批围绕自动化设备和解决方案创业的厂商。

技术的进步,包括算法模型的突破、精准导航的实现,以及业务层面与企业客户需求的融合,让自动化机器人的商业落地成为可能。

据Interact Analysis发布的移动机器人市场报告,2020年,尽管受到疫情影响,上半年订单延迟,但是全球行业年收入增长超过20%达到约24亿美元。由于新冠的影响导致的需求增加,预计2021年,行业收入增长速度会达到50%。到2024年,移动机器人市场规模将超过140亿美元。

其中,AMR的发展明显快于AGV(Automated Guided Vehicle 自动导引运输车)。两者都可以实现自动化的物料搬运,但主要区别在于,AGV仅限于使用物理基础设施进行导航,适用场景少,而AMR可以通过传感器感知周围环境并做出相应决策,不限于固定路线,有更强的避障能力和适应性。

为了解移动机器人行业正在发生的变化,以及头部公司如何在其中寻找路径?我们和Geek+创始人兼CEO郑勇进行了一次专访。

据极智嘉Geek+,其在全球的AMR销售累计突破了20,000台,这家成立于2015年的机器人公司从机器人拣选系统起家,深耕物流自动化场景,产品线覆盖货架到人拣选、货箱到人拣选、协作拣选、分拣、搬运、智能叉车及托盘四向车等。

“机器人产品+解决方案”,连接制造端和客户端,覆盖仓储物流和产线物流,让这个碎片化和重人力的行业变得更聪明。在实际的应用落地磨合中,这套机器人系统自身也变得更加聪明。极智嘉Geek+服务包括耐克、沃尔玛、丰田、西门子、迪卡侬等超300家全球大客户。

“我们核心定位就是一家机器人公司,选择从物流方向切入,去做商业化落地,真实的应用场景,也在帮助技术积累。”郑勇告诉「资本侦探」。“物流机器人仍是新兴行业,我们也在不断探索,做越来越多的事情,不管是机器人场景,还是做仓库自动化整体解决方案,又或者做了供应链优化解决场景,都是为了能让智能物流机器人更好地落地,让价值和效果最大化。”

相比服务机器人,仓储物流机器人市场大而隐秘,也面临更多难题。

各方玩家争相入局,包括自动化创业公司如快仓、仙工智能、未来机器人等、传统机器人制造商、重物流的电商巨头等,让技术和价格竞争进入白热化。而且,各家的不同定位也使产业链结构从简单的“核心零部件制造商→机器人本体制造商→仓储解决方案集成商→企业客户”变得更加复杂。

技术在更新迭代,但是没有场景的考验,只是空中楼阁。部署一套自动化系统,企业客户需要时间和资金成本,机器人方案的性价比和实用性是实现“1到N”规模化的必要前提。

“怎么可以快速敏捷响应客户需求是我们的难点,有时候典型的技术型公司会倾听客户的声音比较少,所以一直在给自己灌输‘客户导向’的意志。” 郑勇在与「资本侦探」的采访中说道。“另外,我们还有一个难点,就是怎么去复制。客户项目太多,怎么能够做得完,项目实施变成了企业发展的瓶颈。一方面,我们加强用技术去让系统有更灵活配置的能力,另外,希望能更多发展合作伙伴,做专门的产业分工,构建生态,让智慧物流的变革走得更快。”

“总体来说,我觉得大家(行业里的厂商和客户)现在可能仍然有痛,但是爱会更多一些。”郑勇说。

以下为「资本侦探」整理编辑的专访对话实录:

关于技术

Q:您认为极智嘉核心竞争力和可持续发展动力是什么呢?

郑勇:机器人产业里面,我觉得最重要的根本还是技术,我觉得过去几年曾经花了很大精力做商业化,希望把产品解决方案配到市场上,让客户去接受去理解我们的产品价值。其实,未来极智嘉对内打造技术竞争力会作为一个非常重要的战略。

今天看到很多技术同质化了,大家在很多细节深度上会有一些差异,有人会做得更好,有人差一点,但总体来说没有特别革命性的差别。

Q:智慧物流行业现在经常在提“数字孪生”(在虚拟空间呈现真实物理世界)的概念,必要性是什么?做起来有什么难度吗?

郑勇:数字孪生在智能物流里面确实非常重要,原来做一个复杂自动化解决方案用了很多不同类型的设备,但是这些设备只是在做规划的时候单个系统算系统能力是什么,把它们串联一起就可以得到整体能力,但是实际上系统串联后会有影响。

在真正建设这套系统之后先做好仿真,找到系统薄弱点,去优化解决方案,可能是能够让现在自动化成功率提高非常重要的基础。在真正运行过程当中,也能够帮助我们找到问题,确实是非常有价值的。

我们过去把自己的机器人系统一定程度实现了数字孪生,能够用数字模型模拟、仿真系统的运行,也能够让它去在真正系统运行出来后,能够去用数字模型实时反映真实系统的状态。现在所谓的WES(Warehouse Execution System,仓库执行系统)要求我们从客户角度要看整个智能化整体仓库里面不同设备,将数字孪生能力延伸到不同的设备里面去。

我们在数字孪生上还没有特别大的难题,就是工作量。

Q:目前在AMR领域,哪些技术上面的进展是大家最关注的?

郑勇:比较关注两类机器人系统,一是二维码导航机器人,这种系统的导航已经比较成熟,但通常这种系统机器人运行速度都很高,规模数量也很大,所以它最大的难点是上层的调度系统的算法,怎么能够让这些机器人找到一个最优的路径?所以我们尝试用神经网络学习的方式来去优化算法,加强技术。

另一类是SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,实时定位与地图构建)导航系统,这类机器人自身能力更强,需要部署的数量也少,而且适合人机协作的场景。这方面也是大家在不断迭代的:鲁棒性(Robustness,主要指在不同环境下机器人运行的稳定性)还是难点,视觉感知判断也需要加强,以及降低导航成本。

关于服务客户

Q:客户在意性价比,机器人自动化的系统部署下去,多久能收到投资回报?

郑勇:一般给客户2-3年的投资回报期,有好的情况也会做到1-2年。其实是理论计算,都是基于业务有一个很明确的假设,业务是什么样的。业务实际上在波动,真正最后带来的价值是有变化的,以及客户在雇佣人工、人工管理成本上也会有很多波动。

另外,总体来说,机器人的设计产能和实际产能是比较接近的,但是是一个复杂的多设备系统实际能力与设计能力之间的差距会大一些。这也是用数字孪生的原因。

Q:极智嘉服务的多为大客户,接下来客户往中小型延展,会遇到困难吗?

郑勇:其实需求的差异不大。但其实本质上,我们的主要服务对象是大中型客户。小型客户可能会采用第三方物流,这帮我们把小客户集成为了一个大客户。

现在从我们自己做的头部客户再去往下去延伸覆盖的时候,更关注的是怎么去构建生态,怎么能够让我们用标准化的产品,然后借助合作伙伴帮我们去做交付实施。而我们可以更加专注在技术产品上面。

Q:一直在进步更迭的技术和解决方案,对于一些客户来说也是顾虑之一,他们更希望一套稳定的方案,可以长时间带来效益的,你怎么看创新和客户需求之间的gap?

郑勇:我们的更新都是希望解决方案能够变得更快、更好、更省钱,但是,确实解决方案持续不断地变化,会导致客户无法选择,都不敢去上这个解决方案,其实对市场是一个副作用,因为大家没有办法去做规模化了。

另外这里面也有资本的影响。资本市场在推动新的公司去做创新。创新在里面不能说不好,但得看给客户提供的价值是否清晰。比如亚马逊可能有更多新的解决方案,但还是坚持用一种,没有什么方案比它好。这些事情需要与厂家、客户一起努力。

其实没有一种方案是完美的,一定都有它的优缺点。客户希望最适合自己的解决方案,但是这种方案可能又是高度定制化,很难规模化的。 所以,产业需要一个平衡, 和客户一起在完全定制的、和更通用化的产品之间寻找妥协。我们肯定还是会在主流、标准化产品上加强销售,也会从市场竞争角度考虑,根跟进研究不同方案。

Q:极智嘉发展很快,您之前有提到,过去一年公司人数都翻倍了。主要在扩张哪些岗位?规模扩大有带来一些管理上的难题吗?

郑勇:百分之六七十可能是技术的人,其他就是市场业务拓展的。现在确实这个技术人才抢的比较厉害,做机器人、做软件开发的、做方案规划的等等。行业在快速发展,大家都在挖人,成本有在提高。

所有创业公司快速发展都会有些管理上面的问题,对极智嘉来说这个坎还是在18、19年吧,现在规模从1000人往2000去,倒是变化不会太大。更多的还是希望加强组织文化的宣导,加强价值观和共同愿景,然后去解决一些流程制度方面的问题。

极智嘉的一款分拣式机器人

关于规模化和盈利

Q:您怎么思考规模化的问题,如何让解决方案在各个行业有更高的可复制性?

郑勇:定制化、规模化,首先不是完全矛盾的。定制化,企业需要的方案也是与自己的业务紧密相关,所要适配客户需求。极智嘉比较擅长做标准化的机器人产品,但是我们的系统会有灵活定制的能力。

有了标准化定制产品后,如果应对业务,希望与更多合作伙伴一起,在标准机制上面再做灵活的上层机制,再去配适合业务需要。将来客户的需要可能需要很多家共同机器人一起完成,怎么用标准接口和一套可以调度多家机器人的系统,是行业努力的方向。

Q:实现规模化后,什么时候开始实现盈利呢?

郑勇:这个行业越来越理性,头部的公司都想上市,都想把盈利的事做好。这就看自己的企业发展战略,是先追求盈利还是先追求规模发展。

如果追求盈利,就不需要招那么多的技术,多招一些销售就可以,或者根据自己的业务状态,放慢产品迭代。极智嘉可能还是会追求自己的业务增长,涉及更多领域,技术是我们非常重要的一部分。只要投资人还愿意相信机器人的赛道,我们还会融资用于技术投入。但是不管在一二级市场融资,大家追求的还是有商业化价值的企业,可以为客户创造价值的。

Q:您提到,在智能制造方面,已经进入了新能源、光伏行业,为什么?你们选择制造业场景会考量哪些因素呢?

郑勇:最早要做汽车和电子,所有做制造业企业客户的人,都会把这两类客户作为很重要的方向。汽车基本上还是最大体量的制造业,而且自动化程度会比较高。电子行业也是因为这些年发展快,有很大的市场空间。另外电子产品生命周期很短,大家就不太喜欢搞一个复杂昂贵的流水线,机器人会有更强灵活性。锂电、光伏行业的话,行业需求突飞猛进,业务本身都在每年翻两三倍的增长,在这种增长下一定会拿到很多机会。

Q:现在业务量有500多个项目,超过2万多台的设备,发展很快,上市进程如何?

郑勇:我们在努力上市过程中。

关于出海

Q:极智嘉在出海进程上一直比较受关注,可以说说海外与国内市场的差异吗?

郑勇:极智嘉海外业务做得比较多,海外的商业环境还是非常认可技术,包括品牌,包括公司实力,有专业化解决方案。在海外的市场教育还在进行中,不过确实到了拐点,到了越来越成熟阶段。因此,海外市场是我们的重点,未来也是我们一个重要战略。国内商业环境比较复杂,不仅产品要做好,还要服务好客户,要做好很多软能力建设,才能拿到更多订单。

相对来说,我们是在中国市场练兵。但是在海外市场客户也有更高的需求,比如对于系统的稳定性,产品的质量和安全,还有数据安全要求比较高。

Q:在海外有自己的研发中心吗?

郑勇:在计划建设的阶段。但是本地团队都有,因为要做好响应和服务。

Q:机器人企业出海是行业的大趋势吗?

郑勇:这个要看产品能力和团队基因。现在出海的门槛在提高。特别是疫情的影响,现在派人出去都比较难。

关于未来

Q:现在竞争态势越来越激烈,怎么看待机器人行业未来1-3年的行业发展?

郑勇:有可能与大家过去看互联网一样,互联网可以说是经过了一个波澜壮阔的时代,今天也仍然有很多的机会。我觉得机器人产业也是一样的,会出来很多优秀的公司,但是与互联网差异是比较大的是,应该会更加分散一点,不会像互联网行业那样有极强的马太效应。

Q:我们距离“无人仓”的实现还有多远?

郑勇:其实在大部分仓库,商品种类有一定控制的时候,技术上现在已经可以实现。目前无人仓还没有广泛落地,原因是整体性价比还不够高,效率也还不行。

Q:为什么性价比还不够高?什么时候成本和效益可以打平呢?

郑勇:技术还没有好到那个程度,能做这个事情,但是效率比人慢很多,成本也很贵。比如说京东几年前就做了一个无人仓,专门做手机的出货、存储。这个情况,网上手机都是一个标准盒子,一定程度来说可以说仓库还能算得过来回报的,只要业务是稳定的。现在自动化还有一个比较大的特点,就是业务量能不能保持一定的稳定,就像24小时干活投资回报是最好的,如果业务不稳定,可能投资回报就不好了。

这也是现在谈机器人仓库很重要的一个好处,就是柔性自动化可以根据业务需求增加减少机器人的数量,像我们这些机器人公司数量,可以通过服务模式来去帮助客户,做一台机器人,或者帮他们管理机器人系统,去做机器人在不同客户仓储空间的共享。

Q:那硬件环节的成本有在大幅度降低吗?

郑勇:确实是在快速降低过程当中。首先有批量规模带来的空间,供应链在快速成熟,一年可以做一万台;下一步会对供应链成本有下降,再到年产5万台的时候,也会下降。之后估计会像汽车供应链一样,大规模生产,年产都是10万台的量,供应链里面每个环节挣的毛利都会减少,量小的时候每个环节都要挣30%-40%,量大的时候每个环节只有10%-20%的毛利,这些都会带来成本降低。

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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