核心观点：

　　全球范围技术进步将开启智能物流新时代：智能物流是利用集成智能化技术、智能设备等使物流系统能模仿人的智能，具有思维，感知，学习，推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。在世界范围内，随着物联网、机器视觉、仓储机器人、无人机等新技术的应用，物流自动化技术正在以较快的速度发生变革。我们认为，物流领域是自动化技术发展最活跃、进步最迅速的板块之一，并且海外先进技术正在向国内外溢，进一步刺激国内物流自动化率快速提升。近年来，物流自动化主要技术创新包括三大方向：KIVA式“货到人”拣选，高效分拣抓取和无人货物配送；

　　“货找人”订单拣选：实现对传统仓储作业的颠覆：电商快递业的迅速发展将带动“货到人”智能设备的需求。我们认为如何实现订单的高效精准拣选和快速响应，是电商仓储物流发展所面临的关键问题。近两年来以亚马逊为主的主流电商快递龙头企业纷纷加大对仓储自动化技术的投入，不断加大创新，如亚马逊推出的KIVA机器人，实现货找人的订单拣选，国内外一些企业纷纷在KIVA的基础上陆续推出“货找人”订单拣选系统，如海康威视最近推出的阡陌系统，以达到成本的节约和效益的提升；

　　分拣抓取机器人：实现无人仓储的重要一步：机器人拣选作业是由机器人来进行品种拣选，如果品种多，形状各异，机器人需要带有图象识别系统和多功能机械手，机器人每到一种物品托盘就可根据图象识别系统“看到”的物品形状，采用与之相应的机械手抓取，然后放到搭配托盘上。分拣抓取机器人要进入市场仍需一段时间，一旦这些智能化的分拣机器人应用于电子商务、工厂、物流等行业，将极大地提高仓储管理的工作效率，压缩人工成本；

　　货物配送：无人机及机器人都将成为可能：无人机送货可以实现同城物流的加急业务和偏远地区快递业务，进一步开辟物流行业的细分市场，使物流网点、终端之间的流转获得更高效率，提升企业在配送领域的竞争能力。另一方面，庞大的快递队伍以及用工难已经成为众多快递企业发展的一大障碍。而无人机送货，在运营成本大幅降低后，可以实现大量人力的节约。近两年来，亚马逊、顺丰、京东、淘宝等主流电商快递企业纷纷开始进行无人机配送的实地测试。机器人送货，2015年11月，Skype旗下的Starship公司推出了一种专门用来小件货物配送的“盒子机器人”。“机器人盒子”配置了一系列摄像头和传感器，99%都是的自动操作，能够安全行走在人行道上，会在指定时间从物流中心出发，穿越大街小巷，来到顾客家门口完成快递任务。经过3000小时的测试之后，2016年3月，该种机器人将首先在纽约实现交付使用，计划在2017年启动全面商业运作。

　　一、新技术新应用 - 开启智能物流新时代 

　　从全球来看，自动化物流系统的产生和发展是社会生产和科研技术发展的结果，并伴随着劳动力成本、土地成本的增加等而得到迅速发展。与传统物流系统相比，新技术新应用大大提升企业经营效益与效率，形成对传统生产作业模式的一种颠覆：

　　1）提高生产与配送的效率和准确性。自动化物流系统采用先进的信息管理系统、自动化物料存储、分拣和搬运设备等，使货物在仓库内按需要自动存取与分拣。

　　2）实现企业信息一体化。物流信息化是企业信息化重要组成部分，物流信息管理系统通过与企业其他管理系统无缝对接，实现信息在企业的各个系统之间自动传递与接收，使企业实现信息一体化，避免物流系统成为“信息孤岛”，对供产销全过程进行计划、控制和物料跟踪。

　　3）提高空间利用率，降低土地成本；减少人工需求，降低人工成本。

　　4）提高物流管理水平。自动化物流系统可以对库存的入库、出库、移库、盘点等操作进行全面的控制和管理，不但反映了物品进销存的全过程，而且可对物品进行实时分析与控制，为企业管理者作出正确决策提供依据，平衡企业生产、储存、销售各个环节。

　　未来新技术新应用的普及将带动物流从自动化走向智能化。智能物流是利用集成智能化技术、智能设备等使物流系统能模仿人的智能，具有思维，感知，学习，推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。智能物流的未来发展将会体现出四个特点:智能化，一体化和层次化，柔性化与社会化。

　　随着中国物流应用市场的不断拓展，包含物流机器人在内的细分市场得到更大的关注。搬运、码垛、分拣、AGV等均属于物流机器人行业，它们已经在为工厂的自动化物流仓储改造贡献力量。而在世界范围内，随着物联网、机器视觉、仓储机器人、无人机等新技术的应用，物流自动化技术正在以较快的速度发生变革。

　　目前来看自动化领域巨头们纷纷加大在物流自动化的创新，为新的制造和物流应用场景提供解决方案，加入人工智能、数据分析等新的技术提升，主要出现三类创新方向：

　　1）“货找人”订单拣选：随着物流业的发展，物件的位置、摆放方向、种类、形状和大小也越来越多样，通过采用视觉识别技术给机器人“装上眼睛”，实现货架找人的订单拣选，如亚马逊的KIVA机器人。

　　2）分拣抓取机器人。机器人依据订单完成物品的拣选，这一方向对机器人视觉识别技术要求非常高，目前这一方向也面临着一些挑战和机遇，主要体现为是否能为客户提供达标的识别准确度和精度以及满意的性价比。

　　3）无人送货系统，主要分为无人机和机器人系统，解决物流最后一公里问题。目前亚马逊、谷歌、京东等纷纷加大在一方向的投入。

　　二、“货找人”订单拣选：对传统仓储作业的颠覆

　　电商快递业的迅速发展将带动“货到人”智能设备的需求：首先，电商配送中心的业务特点为以分拣为主、以存储为辅，难点在于大规模的高效精准拆零拣选。其次，电商配送中心目前主要采用“人到货”分区组合拣选的方式，即作业人员穿越仓库访问某个区域的相关货位进行货物拣选和合单。这种作业方式占地面积大、拣选效率低、人员数量多。

　　部分电商配送中心也采用了半自动化系统，借助电子标签、PDA、输送设备等辅助拣选，使用自动分拣机分拨。半自动化物流设备的使用有助于提高订单分拣的效率和准确性，但随着人工成本的不断上升和仓库租金的持续增长，配送中心运营成本高的问题并没有从根本上得到解决。

　　针对以上问题，业内也有其他尝试。例如，集中式自动化物流系统，采用堆垛机及输送设备实现货物的集中连续处理，这一模式对单一设备的依赖性比较大，适用于以仓储为主、分拣为辅的仓库。我们认为如何实现订单的高效精准拣选和快速响应，是电商仓储物流发展所面临的关键问题。

　　近两年来以亚马逊为主的主流电商快递龙头企业纷纷加大对仓储自动化技术的投入，不断加大创新，如亚马逊推出的KIVA机器人，实现“货找人”的订单拣选，是对传统仓储“人找货”拣选方式的颠覆，国内外一些企业纷纷在KIVA的基础上陆续推出“货找人”订单拣选系统，如海康威视最近推出的阡陌系统，以达到成本的节约和效益的提升。

　　2.1亚马逊KIVA机器人：实现“货找人”的订单拣选

　　2.1.1 收购Kiva Systems，提升仓储配送中心自动化率

　　2012年，亚马逊以7.75亿美元收购了自动化物流提供商Kiva的机器人仓储业务。KivaSystems公司整合硬件及软件，使整个取货，包装，运输产品的过程更加流畅，公司利用自制移动机器人及精密的控制软件，为零售商提供一套完整系统。

　　Kivasystems成立于2003年1月，首席执行官MickMountz曾先后在CIM系统公司、苹果电脑公司、Webvan公司工作。虽然Webvan公司由于物流自动化搬运系统使用的复杂性及订单执行系统的高成本性而最终破产，但正是因为在Webvan公司工作，Mick获得了物料处理和分配的宝贵经验，从而创立了KivaSystems公司。

　　公司成立之初，KivaSystems就致力于打造一个“货到人”系统来优化拣选、包装、配送等流程，并且它能够根据指令在任何时间内提供任何物品给任何操作人员。在两位自动化领域专家的协助下，公司正式成立并在20个月内提出了第一套原型方案。公司瞄准千亿美元的电商市场，在网络零售市场快速增长的带动下，到2009年，在美国成长最快的公司排名中公司位居第六名，并且公司的高增速仍在持续。

　　目前亚马逊第八代配货中心：1.5万台Kiva机器人成主角。2012年，亚马逊以7.75亿美元收购了自动化物流提供商Kiva的机器人仓储业务，这家初创企业专注于如何利用机器人在仓库里完成网上巨量订单的分配工作。通过使用KIVA机器人，亚马逊改变了货物配货和包装的方式，从原来的“人到货物”变成“货物到人”，试图提高仓库运行速度。亚马逊目前有1.5万台Kiva机器人被部署在全美的10家配货仓库，负责管理、分配数量庞大的库存产品，成为亚马逊仓库中最忙的“员工”。

　　2.1.2  Kiva系统实现“货到人”拣选，大幅提升仓储效率

　　KIVA机器人实现“货找人、货架到人”的机器人拣选：Kiva仓管机器人呈方形，顶部中间有一个可以升降的圆盘，可抬起重达750磅（340千克）的货物。Kiva机器人的“眼睛”位于顶部中央位置，它可以识别出货架，之后与“眼睛”平齐的黑色平面将会上升，将货架举起来并交付给工作人员。Kiva仓管机器人能根据订单找到合适的产品，将货物所在的货架从巨大的仓库存储区搬运至员工处理区，大大提高处理效率。之后分检人员能够从Kiva搬运过来的货架中挑选客户订单要求的货物，进行处理分发。

　　货架到人的核心思路就是把专门的初道拣选搬运人员取消，直接把货架搬到复核包装人员的边上，由复核打包人员完成拣选，二次分拣，打包复核三项工作，把人员压到最低，同时也取消了原来传输线完成的位移动作。

　　从亚马逊第八代物流中心作业流程看Kiva作业模式：

　　1） 收货

　　根据批量拣选（BatchPicking)和拆零拣(SplitPicking)选需要来选择不同收货入库方式。一般收货作业位有三层输送线，中间层辊道输送线连接门口送货卡车的卸货输送机，将采购的商品纸箱输送到作业工位，作业人员从辊道机上拿取整箱货品，拆除货品外包装纸箱，对每件货品贴条码扫描后将货品信息录入系统，所有货品放到边侧的手推车和料箱中，手推车由人工送至Kiva机器人入库装载区，料箱推入底层辊道机，通过输送机送到阁楼存储区，拆箱后的废纸箱扔到上层皮带机上回收。

　　2） 上架

　　在商品入库装载区一台Kiva机器人载着存储料架刚驶入站台，站台自动读取料架上的条码，存储区作业人员捡取从收货端过来手推车上的各种货物，扫描后随机放入料架的储位格子上，再扫描对应料架格子上的二维码，货物存储信息即存入计算机系统，料架格子中的商品各不相同，只要有空间同一格子也可以放不同的商品，这就是亚马逊随机存储（RandomStorage）货物管理系统的能力。Kiva机器人将装满货物的货料架送入储存区存放，机器人可以从料架底部穿行，不需要很大的通道，因此这些料架可以密集存放，大幅减少库存面积。

　　每个料架有各种大小的分区和分层，分区（同层）用数字1、2、3...表示，分层用一个字母（从下到上）A、B、C...表示，如格子代码1A加一个二维码表示料架的一个存储位pod，一个pod可以存放不同的SKU，从料架四周都可以存放商品入pod或取出商品。料架底部四周横档上各有一个条形码，到站台时自动读取。

　　3） 拣货

　　与传统配送中心将货物存放在静态货架、旋转货架或者自动化立体仓库中不同，Kiva系统将货物存放在可移动的货架中；订单容器也放置在可移动货架中，每个订单容器对应一个订单的拣选。Kiva系统是一种货至人的拣选系统，作业人员边侧是Kiva机器人载货料架到达拣选站，正面是双层输送机线，上层积放式输送线供应空料箱，下层输送线输送拣货后的订单箱。

　　之前人到货架区的拣货方式每天要行走20公里左右的路程，现在货到人的方式，作业人员只需在拣选区几平米的区域作业活动，而且作业区域敷设防疲劳脚垫，可移动爬梯用于拣选料架上层的商品。在每个拣选站台处通常有5-10个货架成U型排队等待拣选，保证拣选工作人员始终处于拣选的状态。所有的货品在Kiva系统中都是可移动的，都能在任何时间到达工人处来完成订单的拣选。

　　Kiva系统采用一种交叉拣货的方式进行拣选作业。所谓交叉拣选，是指一个拣选工作站可以从多个存货货架拣货，一个存货货架可以向多个工作站台供货。Kiva系统采用按单拣选方式进行，实现对订单的实时响应，缩短订单处理周期。

　　Kiva机器人载着料架进入站台时，显示屏即自动显示要拣选商品的信息，显示屏左边显示需拣选商品在料架上的货位格子代码如1A，中间图片显示商品照片，右上角大号数字显示需拣选的数量，让作业人员轻松准确地拣货。

　　阁楼三层拣选商品后的料箱向二层输送，和二层拣选后的料箱进入汇流输送机，并排的积放辊道机将料箱汇总到一条主线上，准备进入滑块分拣线。滑块分拣机将拣选商品的料箱分拣进入各包装区

　　4）包装

　　包装区作业区上层辊子输送机将拣选好商品的料箱送到各包装工位，作业人员将料箱从辊道机上拖入到工作台，逐一扫描料箱中的货物，确认订单信息后系统会提示包装盒的尺寸和打印商品条码标签，将多件商品包装在纸盒中，贴好标签后将包装箱放入下层皮带输送机，此处包装线全部处理一个订单一个包装件.包装箱在输送线上贴标签、扫描和分流。

　　5）出货作业。从各包装线送过来的大量包装箱汇总到皮带机主线，经特殊的倾斜辊道靠边机、滑道和返回皮带机处理，将包装箱有序排队（Singulator)，最终进入左侧的滑块分拣机分拣，每个分拣道口与螺旋滑道连接。

　　KIVA机器人能够带来成本的大幅降低和效益的提升：KIVA机器人作业颠覆传统电商物流中心作业“人找货、人找货位”模式，通过作业计划调动机器人，实现“货找人、货位找人”的模式，整个物流中心库区无人化，各个库位在Kiva机器人驱动下自动排序到作业岗位。

　　Kiva系统作业效率要比传统的物流作业提升2-4倍，机器人每小时可跑30英里，准确率达到99.99%，同时能够提高近50%的库存处理能力，每笔订单都能省下将近1个小时时间。根据物流咨询公司MWPVL国际的数据，使用Kiva机器人，亚马逊每发送一件商品就能节省21.3美分，也就是节省了48%的成本。

　　2.1.3  Kiva Systems：软件控制系统是整个系统核心部分，是系统整合关键点

　　KIVA系统通过使用数以百计的机器人，构成多移动机器人系统。多机器人系统，不仅仅是各个单机器人的简单叠加，还融合有计算机系统、控制系统、通信机制和控制、传感系统等各个方面的内容。一套完整的Kiva系统配送中心主要包括：可移动式货架、机器人小车、Kiva系统工作站台、软件控制系统、无线网络等构成。

　　1）可移动式货架：根据存储功能的不同，分为存货货架（InventoryPods）和输送货架（ShippingPods）两种。

　　2）机器人小车Bot是Kiva 系统最基本的组成部分：主要包括举升装置、碰撞检测系统、导航系统、充电系统、行驶系统、控制系统。举升装置:机器人小车上装有螺旋升降机构。当小车到达货架底部，通过螺旋装置可以将货架举起离开地面。为了保证货架不随着升降机构的旋转而旋转，通过小车下面的轮子使小车进行反方向的旋转来保证货架的平滑无旋转举升。Kiva系统的机器人小车是与移动式货架相互配合使用的。当小车需要运输货架时，小车到达货架的底部，通过小车的升降设备将货架顶起离开地而，进而携带货架行驶。

　　碰撞检测系统：机器人小车的前后面装有红外传感器和能够快速反应的碰撞杆，该系统能够快速检测到小车周边出现的其他物体，并能迅速停止小车以免发生碰撞。导航系统：机器人小车上装有两个摄像头，一个正面朝上，位于螺旋升降机构的中心；另一个正面朝下，位于小车的底部。向上的摄像头用來读取可移动式货架底部的条形码，识别货架的信息；向下的摄像头用来读取路面上的二维码，识别地理位置信息。通过整合其他导航传感器获得的信息并分析，来确定小车的导航方向。

　　充电系统：机器人小车以及其车载电子设备的电力供应由四节铅酸电池组成，当小车电量低下时，小车会自动前往充电站台进行充电。行驶系统：在小车底部的两个侧面安装了橡胶驱动轮，其运动由两个直流电机独立控制，小车双向行驶，且小车的行驶速度达到米秒。控制系统：每个小车上安装有控制系统，负责机器人小车的导引、路径选择、小车行走和装卸操作等功能。

　　3）Kiva 系统工作站台：Kiva系统的拣选站台，由拣选工作者、待拣选存储货架、装有订单容器的输送货架、信息传送设备以及货架的运输机器人小车组成，位于仓库的周边位置。Kiva系统的信息传送设备由激光指示器、电脑显示屏幕、条形码扫描设备和电子标签辅助拣选设备组成。其中激光指示器用来指示存储货架上待拣选货物的位置，电脑显示屏幕用来显示需要拣选的货物的数量和种类，条形码扫描器确认拣选货物的准确性，电子标签辅助拣选设备用来指示在输送货架上货物相应的订单容器位置，Kiva系统的拣选站台，提供一种“系统指示”作业模式。

　　4）软件控制系统（MHE）：是Kiva系统整体解决方案的重要组成部分，是整个系统的大脑。MHE软件系统相当于一个独立的子系统，与WMS（ERP）相连接，管理Kiva移动执行系统（MFS）。MHE系统包括一系列复杂的算法，对移动机器人最佳行驶路线进行规划，保证机器人停留排队的时间最短，同时也保证在执行最大化任务量时所使用的移动机器人量最小。同时系统可以根据货品热消度决定货架放置的位置，热销度最高的货品所在货架被放置在离拣选站台最近的地方。

　　5）无线网络（WIFI）：Kiva的服务器是直接与每个驱动单元通过WIFI无线网络来连接的，这样设置起来非常容易，而且非常容易与仓库内部的其他无线系统进行整合与拆分。

　　Kiva系统在减少货物搬运时间，提高效率方面彻底实现了“人找货”与“货找人”的方式的颠倒，使配送中心、仓库等物流节点彻底脱离了传统的拣货模式。同时，该系统能够将货架在需要的时候运送到工作人员面前，不需要搁置在周转区域。同时也证明，新一代库内搬运系统提高效率的基础是货物的流动代替了人的流动，减少了库内人员寻货、搬货、返库等动作，代之以货物的准确移动，避免了人员操作的无用劳动；另一方面，如果没有可靠而强大的管理系统以及无线通讯系统的支持，这样的高效率库内工作是无法进行下去的。

　　Kiva机器人以及精密的控制系统和算法，将亚马逊的物流配送中心变成了一整套灵活的、富有生命的仓储系统。作为一种仓储机器人KIVA系统最大的亮点就是:颠覆了过去意义上的仓储搬运作业，改变了场地适应货品的现状，其仓储机器人系统可以在任意时间将任意物品送达任意位置，做到让物品来适应场地。

　　一个个独立可以自主导航、通讯的货架搬运机器人就是KIVA仓储机器系统的基础。系统与机器人之间的指令通过通过Wi-Fi网络传输，机器人的活动路径规划是由系统通过算法计算完成的；最后导航装置将机器人托举的货架及货物运送到指定地点。

　　为了读取二维码和坐标点信息，每个机器人还安装上、下的两个摄像头。两个摄像头利用单核汇聚式处理器执行控制、信号与图像处理的独特能力，执行实时图像分析，并实现与机器人主控制器进行交互配合的通信协议。

　　此系统的摄像头传感器执行两个基本而独立的功能：朝上的摄像头读取二维码，这些二维码能够识别独一无二的货架，并实现货架的接驳。朝下的摄像头处理坐标点信息，以确定机器人的位置。处理器执行用于图像采集、分段、亚像素目标定位和数据矩阵代码读取的复杂图像处理算法。此处理器的性能、足够高的系统带宽以及片上存储器可加快图像流水线处理，从而确保动态、快速和高效率的移动机器人导航。

　　Kiva系统对传统配送中心作业流程带来一种变革，优势明显。Kiva系统的“货到人”拣选系统借助先进的人工智能技术、物流自动化技术等，对配送中心的拣选工艺实现自动化。利用多个机器人小车，将传统的静态仓储系统转变为动态的流动货架存储，提高配送中心的拣选作业效率。拣选系统借助强大的计算机软件、机器人小车、穿梭式货架、工作站台等完成自动化操作。

　　相比传统配送中心作业流程，优势主要体现在：

　　1）设备安装周期短，并且降低投入成本。

　　2）具有更强的可拓展性和柔性。Kiva系统中的设备可移动，货架、小车甚至工作台都是可以移动的，可以实现设备数量增长与业务增长速度同步，灵活调整相关作业区域的大小，使系统具有很好的可扩展性，提高了系统的柔性。

　　3）具有更高的灵活性和准确性。通过按灯拣选、按灯存放、条码扫描技术，保证拣选货物的髙度准确性。而且，Kiva系统能够对货品种类、速度、订单优先级等方面的变化做出快速反应，具有高度的灵活性。

　　4）应用可以拓展到多层，降低土地使用面积。对于土地成本比较高的环境，因为小车的导航依靠地面上贴有的二维条形贴码，没有嵌入式网线、磁性材料等复杂设备，使得Kiva系统的应用可以扩展到多层，因此可以建立夹层或多楼层，通过Kiva垂直升降机将各层连接起来，来减少占地面积降低成本。此时可以将工作站布置在多层作业，或者限制高层只用来存放货物等，提高了作业的灵活性。

　　5）Kiva系统采用员工8小时、小车24小时工作制。在保证工作效率的前提下，降低了员工的工作强度。晚上，到达截单时间后，系统处理订单，确定任务货架并到相应拣选站台排队等候。白天员工到岗，补货作业、拣货作业按优化后的队列有序进行。对于新增的订单，直接进入系统，根据订单的优先性和商品分布情况将相应的任务货架加入到现有的拣货作业队列中。

　　白天收货的商品，系统会自动判断是否有出货需求，并优先将有出货需求的货架运输到补货区或拣货区。在作业过程中将发生拣选误差的货架运送至库存整理区进行循环盘点，消除误差。当货架上的存储密度小于一定程度时，系统会触发货位优化任务，计算出哪些货架需要进行合并。

　　2.2 海康威视：依托传统优势，推出“阡陌”机器人智能仓储系统

　　海康威视依托多年在图像传感、音频采集、人工智能等领域的技术积累和自主创新，近期推出了基于机器人的智能仓储系统：“阡陌”。“阡陌”智能系统由智能仓储机器人、机器人调度系统(RCS)和智能仓储管理系统(iWMS)三大核心模块组成。三大模块协作共同打造“货到人”智能仓储系统。

　　智能仓储机器人以视觉传感器为主，集合图像处理等多种技术：智能仓储机器人凝结了海康威视多年来在图像处理、硬件设计及嵌入式软件领域的技术积累，完全自主开发完成该机器人采用两轮差速底盘，最大运行速度为1.0米每秒，最大负重能力达到500公斤；以视觉传感器为主，融合多种高精度传感器，具备自主定位导航、自动避障、自主充电等功能，定位精度达到毫米级；采用锂电池为主动力，结合智能能源管理系统，可实现7×24小时连续运行。

　　智能调度系统（RCS）：“阡陌”系统的灵魂，实现最优分配，调度有序，智能运维，实时反馈。RCS负责全部机器人的任务分配、调度及运行维护。RCS采用多种调度算法，实现了任务的最优分配、多机器人路径规划以及机器人交通管理，让机器人集群能协调在一起工作，互相合作又互不影响，发挥出最大的效能。

　　RCS还负责监控机器人的运行状态，根据每个机器人的历史情况和当前状态，来决定是否需要进行具体项目的保养维护，并结合充电站的运行状态和当前的任务执行情况，合理的安排有需要的机器人进行自主充电，补充能源；并记录分析和汇总全部机器人的告警信息，及时通知运维人员，给出相应的检查和处理的建议，保障整个系统运行的可靠性。

　　智能仓储管理系统（iWMS）：数据智能分析，优化仓储管理；系统对接，兼容可靠。利用机器人系统作为执行载体，iWMS集成了多种仓储优化技术，实现物料随机存储，提升仓储空间利用率；实时动态调整冷热区物料，提高了出库效率；通过对历史运行数据的分析，可挖掘物料之间的关联，并制定相应的入库策略，提高出库效率；与视频监控互联，实时查看现场运作动态。智能仓储管理系统稳定可靠、兼容性好，实现与企业ERP系统全功能对接。

　　我们认为海康威视推出的“阡陌”系统是将亚马逊的”KIVA“机器人实现在中国的创新与推广，用仓储机器人这种自动化技术，能够抓取并移动货架和货品，将货品直接发往拣选员工，随后进行包装和发货，对提高仓库拣选效率，减少理货人员，实现仓储自动化的有效途径，我们认为这种”货到人“模式的仓储机器人系统的应用市场发展前景将十分可观。

　　2.3 瑞仕格Click&Pick：实现自动化存取，“货到人”拆零拣选技术

　　2015年9月，作为全球领先的仓储及配送解决方案集成商——瑞仕格与母公司KUKA集团联手开发了Automated Item Pick机器人拣选技术，将人与机器人协同作业的概念引入未来的自动化智能仓库设计中。KUKA集团的轻型机器人LBR iiwa具有感知能力，可以在不需要护栏的环境中与人协同工作，并保证人员的安全。机器人与人将实现在同一工作站履行订单任务，机器人可以连续不间断地从事简单的重复性作业，而人可以从事其他的复杂作业。

　　Automated Item Pick机器人拣选技术是对瑞仕格Click&Pick解决方案的智能扩充。Click & Pick系统采用的是一种三维的立方体网格架系统，每个立方体内有一个标准尺寸的箱子装着特定货物，如果装着所需货物的箱子埋在别的箱子下面，机器人会把上面的箱子拿起来堆在旁边，拿到货物后再放好。Click & Pick一小时能处理一千张订单，速度是人类作业的4-5倍。

　　Click&Pick的两款核心技术——AutoStore轻载存储拣选系统和CarryPick自动导引车拣选系统，专门针对电子商务及其他行业中小件商品的存储与零拣选，帮助客户实现更高的订单处理速度、更短的订单履行时间和更灵活地扩展系统。

　　AutoStore轻载存储拣选系统是一款高存储密度与高灵活性的自动化存取、货到人拆零拣选解决方案。系统安装简便快捷，既可用于新建仓库，也适合在任何现有场地内安装，这一优势可以帮助客户高效地利用仓库空间。货物存放在塑料周转箱中，每个料箱中可存储 单一品项或多个品项的货物。料箱一个个堆叠起来置于铝制货格内，料箱垛彼此相邻，形成了巨大的密集存储区。AutoStore 机器人行走于货格的上方，往返于货格和拣选站台之 间存取料箱。系统中的每台机器人都可以抓取任何一个料箱，并送到任何一个拣选站台， 因此系统可以达到极高的冗余性、可靠性与出货效率。

　　CarryPick实现货到人拣选的解决方案。 CarryPick自动导引车拣选系统融合了可移动的货架、自动导引车、仓储管理软件和移动式多功能工作站台，为零售客户提供灵活可扩展的解决方案，能够快速适应需求的变化。自动化存储与货到人订单处理系统是专为电子商务内部物流设计的，以应对该行业日常面临的产品多样化、发货次数、成本效率等挑战。CarryPick 系统具备很高的灵活性与扩展 性，可以根据仓库的需求变化进行快速调整，是可以满足企业当下和未来需求的最佳解决方案。

　　三、分拣抓取机器人：实现无人仓储的重要一步

　　机器人拣选作业是由机器人来进行品种拣选，如果品种多，形状各异，机器人需要带有图象识别系统和多功能机械手，机器人每到一种物品托盘就可根据图象识别系统“看到”的物品形状，采用与之相应的机械手抓取，然后放到搭配托盘上。分拣抓取机器人要进入市场仍需一段时间，一旦这些智能化的分拣机器人应用于电子商务、工厂、物流等行业，将极大地提高仓储管理的工作效率，压缩人工成本。短期内仓储系统必然是以自动化与人工辅助的形式存在的，要真正实现无人仓储还需要一段时间。

　　3.1 Fetch and Freight ：拣货机器人和仓储运输机器人的深度结合

　　Fetch和Freight是硅谷机器人公司FetchRobotics的仓储机器人。Fetch Robotics成立于2014年，2015年6月从以软银为中心的三家公司获得了2000万美元的融资。Fetch Robotics与Innovation Matrix于2015年7月底缔结了销售合作关系。Innovation Matrix将在日本、台湾、新加坡和澳大利亚销售Fetch Robotics的商品。

　　Fetch and Freight 实现拣货机器人和仓储运输机器人的深度结合，从而保证整个仓储系统的无缝运行。Fetch and Freight主要包括两个部分，配备可从货架上拿取特定商品的机械臂的Fetch；与Fetch一同行动，运输拿到商品的“Freight”。 Fetch可利用摄像头、图像处理和导航技术等，根据订单内容，利用机械臂将位于货架某一位置上的特定商品取下来，然后交给Freight运回打包。不工作时，机器人会自动返回充电桩进行充电。

　　Fetch and Freight工作原理: Fetch经由无线LAN与服务器通信，根据服务器的指示在货架之间移动，捡取商品。移动过程中利用激光传感器和摄像头掌握周围的情况，实时将障碍物的位置录入数字地图中。这样就能一边躲避障碍物一边向正确位置移动。Fetch的机械臂长2英尺（约60厘米），配备7个关节，能在避开货架和其他商品的同时，拾取最大6千克重的商品。Fetch取下的商品交给一同行动的Freight。

　　Freight也配备了激光传感器和摄像头，能根据数字地图边躲避障碍物边自律移动。“Fetch”和“Freight”都可以自动跑去充电，使用相同的充电座。从电池到驱动器，Fetch都是明显地瞄准产品需求，而非实验室需求。它们耐久力很好，即使在最差的使用场景下也有一万三千小时的使用寿命（指让机械臂连续挥舞一个6公斤负载）。在更一般的情况下，“Fetch”预计可用每天工作16小时，一年工作365天，连续四年而不发生故障。“Freight”因为没有安装复杂的机械臂，预计可以用更久。

　　Fetch：其核心部件是一个可以反转（back-Drivable）的7自由度机械臂，拥有高达6公斤的额定载荷，这个力量足够应对实际典型仓储中90%~95%的货物。“Fetch” 长长的手臂能够够到从地板到将近两米的高度，这意味着它可以基本上覆盖人类的抓取范围。其模块化的抓取器拥有标准ISO接口，并配有以太网接口。“Fetch”头部装配有一个PrimeSense的3D感知器，可以上下左右转动。头部还有一系列空余接口，可以按需要装配更多传感器。基座有一个充电座，一个25米有效范围的导航&避障SICK激光雷达，和一个差分驱动。

　　Freight：基本上就是把“Fetch”从腰部截断剩下的部分。它配有相同的差分驱动和25米激光雷达。和“Fetch”相比，其最大优势就是速度 ——现在它可以轻松达到2m/s，并且有可能冲到3m/s。“Freight”顶部有很多固定点，用户可以把任何他认为合适的篮子放在上面。它可以承重70公斤，其实甚至可以更多。

　　3.2  日立HITACHI智能机器人：实现在物流仓库内移动并自动装卸和搬运货物

　　目前，在物流仓库实际投入使用的搬运机器人能连续搬运同一形状的纸箱等货物。但是，从货架上的箱子中取出特定货物，或搬运多种形状的物品在技术上仍有困难。日立开发的新型机器人采取的构造是，在移动平板车上安装2个升降台，然后分别装上操作臂型的机器人。一条机械臂的顶端装有吸附装置，另一条顶端装有2根机械手指。移动到指定货架之后，调整升降台高度，利用机械臂上安装的摄像头确认货物，然后以符合其形状和重量的方法拿起来。日立将建立在实际仓库内能稳定运行的系统，首先在本公司的物流仓库上使用，之后再考虑向其它公司出售。

　　例如，在取出箱中的PET瓶时，首先利用吸附装置将货架上的箱子移到近前，然后用2根手指抓住箱中的PET瓶并拿出来。如果是重量较大的物品，还会从下面托着进行搬运。从硬纸箱到1块肥皂，新型机器人可处理各种大小和重量的货物。

　　由于整体构造包括1台平板车、2个升降台和2条机械臂，总共5个装置，因此能实现多样化动作。但要相互协同工作，各个装置之间需要通信联动。平板车一边利用智能传感器测量与货架之间的距离一边行驶，但只在距离还剩1米、需要共同作业时才会向机械臂发出信号。通过减少通信量，提高了动作速度。从在货架前停止到取出箱中物品，只需3秒即可完成。

　　3.3  Bastian机器人：最新的货到机器人电子履单系统

　　Bastian系统方案公司研发出最新的货到机器人电子履单系统，Bastian机器人系统中集成了自动化存储及选单系统、滑索式运输机装置，可拣选单个物品，功能强大，极大减少了运输线上物品的拣选及运送时间，从而达到提高生产效率的目标。

　　Bastian机器人集成了一些先进的2-D和3-D视觉组件，有着灵活强健的机械手臂末端工具（EoAT），专门为货到机器人（goods-to-robot）拣选解决方案而设计。该解决方案能够对最复杂的成批产品进行拣选。系统能以模块化方式设计，允许容易地引入新产品并由机器人进行鉴别。

　　工作原理：首先，一个装有任意物品的货品箱出现在3-D摄像系统中，在这一点上拍摄一系列照片绘制出物品的方位，就在一瞬间，机器人和视觉控制系统识别出“最可能的”拣选对象，释放机器人进行选择。一旦确定了目标对象，控制系统操纵机械臂和货品箱内的EoAT，使用吸力或一个扣人心弦的技术来选择一个物品，而不碰到其他物品或手提袋的四壁。此时机器人从箱子中缩回，把物品放到二级装运箱，然后准备下一个物品拣选，并按顺列排好。

　　主要优势体现在：不需要上游分拣随机箱装的产品；缩短了从成堆商品中选择物件的繁琐耗时的过程；新引入的SKU快速模块化编程；降低人工成本；提高订单准确度；每小时拣选产品多达350个；无缝集成产品输送机、托盘输送机和AS/RS等辅助设备。扩展应用范围广，如将散装物品成批运送到输送机，为质量检查选择散装的、不规则的物品，通过从多个箱子里挑选零件进行零件装配等。

　　四、货物配送：无人机及机器人都将成为可能

　　4.1 无人机送货：未来物流业发展的一个潜在方向

　　无人机送货工作原理：无人机快递飞行器配有GPS自控导航系统、iGPS接收器、各种传感器以及无线信号发收装置。无人机具有GPS自控导航、定点悬浮、人工控制等多种飞行模式，集成了三轴加速度计、三轴陀螺仪、磁力计、气压高度计等多种高精度传感器和先进的控制算法。

　　无人机配有黑匣子，以记录状态信息。同时无人机还具有失控保护功能，当无人机进入失控状态时将自动保持精确悬停，失控超时将就近飞往快递集散分点。无人机通过4G网络和无线电通信遥感技术与调度中心和自助快递柜等进行数据传输，实时的向调度中心发送自己的地理坐标和状态信息，接收调度中心发来的指令，在接收到目的坐标以后采用GPS自控导航模式飞行，在进入目标区域后向目的快递柜发出着陆请求、本机任务报告和本机运行状态报告，在收到着陆请求应答之后，由快递柜指引无人机在快递柜顶端停机平台着陆、装卸快递、以及进行快速充电。

　　无人机在发出请求无应答超时之后再次向目的收发柜发送请求，三次超时以后向调度中心发送着陆请求异常报告、本机任务状态报告和本机运行状态报告，请求指令。无人机在与调度中心失去联系或者出现异常故障之后将自行飞往快递集散分点。

　　无人机快递优势明显，主流电商快递企业纷纷进行无人机送货测试：自动化无人机快递系统利用无人机替代人工投送快递，旨在实现快递投送的自动化、无人化、信息化，提升快递的投递效率和服务质量，以便缓解快递需求与快递服务能力之间的矛盾。

　　无人机送货可以实现同城物流的加急业务和偏远地区快递业务，进一步开辟物流行业的细分市场，使物流网点、终端之间的流转获得更高效率，提升企业在配送领域的竞争能力。另一方面，庞大的快递队伍以及用工难已经成为众多快递企业发展的一大障碍。而无人机送货，在运营成本大幅降低后，可以实现大量人力的节约。近两年来，亚马逊、顺丰、京东、淘宝等主流电商快递企业纷纷开始进行无人机配送的实地测试。

　　亚马逊积极切入无人机快递领域，提效降本：亚马逊2013年12月首次宣布无人机送货设想，表示有望通过这项业务在30分钟内向多数客户完成送货。据亚马逊方案，亚马逊无人机将能够实时更新行进路线；能够提取收货人智能手机信息，从而追踪收货人位置。计划使用的无人机“载货量”超过2公斤，覆盖超过86％亚马逊所出售的商品。目前，亚马逊不仅成为技术最成熟的企业之一，也在实际应用中积累了大量数据和经验。金融研究公司ARK Invest日前在一项研究中表示，亚马逊无人机送快递每件成本能降低到仅约1美元(约6元人民币)，配送时效也提升至最快30分钟送达。

　　美国联邦航空局2015年3月允许亚马逊开始在美国测试无人机，不过飞行高度不得超过122米，而且必须在操纵者视线内飞行。2015年年底，亚马逊在无人机送货方面也取得了新的进展，找到了一个无人机合理降落的解决办法。无人机降落前会先扫描，判断在哪里降落。与此同时，亚马逊无人机已经可以实现在飞行过程中通过传感器和软件自动绕过某些物体。

　　谷歌申请无人机送快递包裹专利，力争2017年实现实际应用。2015年11月，谷歌Project Wing项目负责人大卫•沃斯(David Vos)表示，谷歌将于2017年实现利用无人机向消费者运送包裹。

　　2016年年初，谷歌申请了关于无人机送快递包裹的专利。谷歌研发的这个项目，是一个安装在“航空配送设备”上的“快递接收容器”，方便用来把包裹安全的送到目的地。谷歌的这个安装在“航空配送设备”上的“快递接收容器”容器，采用了红外发射器和跟无人机连接的动力机构，用来指导无人机准确投送包裹，并且会有一个防止包裹被偷的锁定机制，在安全性和可实施性上有保障。

　　实际应用过程中，用户在网上下单之后，无人机的“快递接收容器”就会通过红外信号与之连接，将包裹存入容器中，锁闭容器，然后安全送到目的地，到了后会提醒客户接收快递。不过由于无人机的续航问题，因此只能就近送货。

　　京东测试无人机送货，为农村电商配送提速。2016年年初，京东物流实验室在江苏省宿迁市开展了一系列无人机送货实验，对无人机送货的流程、飞行调动系统、设备需求、人员分工等方面进行了测试。据悉，此次测试是希望利用无人机将商品从配送站传递至乡村推广员手中，目标是解决农村电商最后一公里的配送需求。无人机配送测试的推进意味着京东正在对传统配送方式进行颠覆式创新，寻求将物流配送行业从劳动力密集型转向科技导向型。

　　与此前一些电商和物流企业尝试的无人机送货模式不同，这次京东测试的无人机供货不针对消费者的单个订单，主要在于完成从配送站到乡村推广员之间的农村电商配送环节。

　　随着渠道的下沉，京东农村电商业务快速发展，至2015年底，京东已拥有700多家县级服务中心，覆盖27个省、约800个区县；同时，京东雇佣了约15万乡村推广员，覆盖了12000多个乡镇的近15万个村落，服务超过25万村里百姓；京东帮服务店已在全国开设了1293家，覆盖31个省、约1300个区县、2万左右乡镇、近40万个行政村。

　　京东通过调研发现，从配送站到村庄直线距离往往小于10公里，但因为地形原因，需翻山过河，配送员进行一次配送有时需要半天以上，时间成本很高。同时，中小件货物的平均重量和体积都不大，很适合采用无人机批量完成。

　　实验表明，这种模式具有很高的可操作性，商品在配送站完成站点验货和包裹装机，通过无人机迅速送到推广员手中，再由他们分发给村里的用户，既提升了配送效率，又带来更好的用户体验。由于从配送站到推广员的飞行线路相对固定，可以通过事先勘察的方式，规划出安全的路线和着陆点，无人机起飞后，推广员会收到系统通知，按时在降落点等候即可。

　　在完成无人机送货的流程实验后，京东将有计划、分阶段地推进与第三方的合作，共同研发和生产无人机，建立无人机配送调度中心，完善京东无人机送货体系的建设，力争早日实现无人机送货。

　　无人机快递的推广使用，仍需解决几个关键问题：

　　1）空域管制：无人机快递的实质是对低空空域的广泛使用，个别试验性运行尚无大碍，当无人机快递广泛普及形成比较密集的低空交通流的时候，空域管理与管制就必不可少；

　　2）技术能否实现突破：在技术上，无人机快递还处于试验阶段，其可靠性与飞行安全性还要面临考验。无人机的载重量一般不超过3公斤，续航时间仅20分钟上下，其最远也不超过10公里。同时如果不能实现比较彻底的高度自主，还需要人员地面遥控，那么这产生的人力成本也会让企业望而却步。因此，成熟可靠的人工智能是技术上的关键所在，而不论国内外，这些技术距离实用化都还有一定距离；

　　3）隐私保护：如果有人恶意破坏无人机，强取货物，这不仅会对公司造成危害，更甚者还会暴露用户隐私，给用户造成负面影响，让客户感受到不好的体验等等。同时由于无人机送货时带有摄像头，则无人机在送货途中如何保证人们的隐私安全也是一个待解决的问题。

　　无论从物流成本和配送时效上来看，无人机快递都是未来物流业的一个潜在方向，但考虑目前多方面因素限制问题，无人机快递的大规模推广还需一段时间。