顺丰、京东物流、中国邮政，开始给人形机器人安排工作了

最近，在快递分拣中心里，出现了越来越多能供件分拣的具身机器人。

它拿起各种不同包装的包裹，然后翻转包裹，再放进自动分拣线上，整个作业过程很熟练。

理论上，它能24小时连续作业。单台常态供件效率能稳定输出800到1000件每小时。

这样的动作，换成纯人工来操作，每小时大概能做到1300件到1700件。当前机器人的供件效率能做到人工的80%左右，如果把作业时长（全天候）、高准确率、持续的产品升级迭代结合来看，它的长期资产使用价值将会持续提升。

未来，机器人在中转场上做着供包、码货等工作，会变得越来越常见。短期来看，它们更多是在原有自动化设备基础上，去解决自动化覆盖不到的盲区，让整个系统变得更加柔性。

自动化设备和机器人可以融合互补，然后人依然负责着最难的环节。

01

为什么快递场景会先落地？

这里从三个原因讲。

第一，活多，而且重复。

在中国，每天都有几亿个包裹在跑，它们都要经过中转场完成分拨和转运，抓取、搬运、供件、装卸、码垛、建包等，这些动作，很多都高度重复。

对人来说，就意味着有干不完的活。

所以，在过去十几年，快递企业都在大力发展自动化。包裹进了转运中心，先用传送带卸货，然后再进入交叉带分拣机，经过扫码、称重、识别。最后，被送到不同方向。

有些电商仓库，还有AGV、AMR来回跑。

所以，如果只是看自动化程度，中国快递行业其实已经相当先进。

但这些机器有一个共同特点，它们大多是标准化作业，环境固定，任务单一，很难处理复杂动作。

比如输送带只负责把东西从A送到B，分拣机负责按照系统指令，把包裹送到对应出口。

也就是说，它们擅长的是搬，但不太擅长拿。尤其是面对一堆形状各异的包裹。

也正因为这样，在快递分拣中心高度自动化之后，供件台旁边依然站着很多人。

他们大多做着供件的动作，不停地弯腰，拿起包裹，翻转，再放到输送带或者交叉带分拣机上。

如今，机器人进场。它们做的，正是这些最简单且重复的动作。

第二点是，快递场景适合机器人做测试和训练，最终把成本降下来。

怎么让机器人实现规模化应用，是现在的大难题。

现在，快递场景给机器人提供了很好的测试环境，它们可以一边工作，一边积累数据，完成产品迭代，最终推动效率提升，产品也会更成熟。

产品和产业链的成熟程度，会影响零部件采购和维护成本。采购成本、维护成本越低，它的资产的使用价值就会越高。最终，决定了它能不能大规模进入快递行业。

比如现在，一台机器人每小时供件1000件左右，人工可能是1500件，虽然机器人暂时还慢一些，但它可以在某些高强度、夜间或者用工紧张的场景中先找到位置。

但如果，除去充电、维护等时间后机器人能工作18小时，效率从900件提高到1500件，采购成本不断下降，稳定性不断提高，能做到三四年就能回本，那么它的商业价值就更高了。

第三是，不追求一定要人形，只需能解决自动化盲区的机器。

在快递行业，需要的并不是一个长得像人的机器人。它们需要的是，能够解决自动化盲区的机器，让过去只能完成固定任务的自动化设备，变得越来越柔性。

如果一个固定机械臂更好用，那就继续用机械臂。如果半身机器人够用，那也没必要一定加上两条腿。

原来早已落地的分拣机、视觉系统等设备，也可以继续保留。因为这些设备在固定场景下，它们更快、更稳定。

设备和机器人之间可以融合互补。有的负责搬，有的负责抓，有的负责供件，有的负责码垛，有的负责处理异常件，然后人负责最难的环节。

02

现在已经有哪些机器人进入快递？

这里列三个比较典型的例子，顺丰、京东物流、中国邮政。

今年4月，顺丰领投了星动纪元的新一轮融资。星动纪元同时披露，已经与顺丰、中国邮政等合作，进入10多个物流中心，并表示今年二季度已开启千台级机器人交付。

顺丰本身已经拥有一套比较完整的物流机器人应用体系。无人分拣（视觉+自动化设备）、无人搬运（AGV、AMR等）已在多个场景成熟应用，无人配送已常态化运营，楼宇机器人也已投入实际业务。

星动纪元等企业则把具身智能带进顺丰。双方合作项目已覆盖快递、仓储等物流场景，并计划逐步覆盖仓储、配送、核验等供应链环节。

目前落地的重点场景之一，是自动供件。机器人抓起不同规格、不同形态的包裹，然后调整包裹姿态，配合视觉系统完成识别。

顺丰的逻辑并不是要用人形机器人取代整个分拣中心。它在用具身机器人补自动化系统的短板，让自动化设备变得越来越柔性。

中国邮政让机器人做的事情也很直接。

广州邮区中心，就是目前非常典型的案例，这里引入了星动纪元、我能具身的机器人方案。

它们在做的事情，和文章开头讲的场景差不多，抓取、翻转、定位、投放等供包动作，单台每小时可以稳定供件800件，高峰时段可达1000件。项目计划继续向1400件、1600件推进。

这个变化很重要。它正在真实场景不断积累数据，不断地升级迭代，一边干活，一边学习。

第三个案例，是京东物流。

和前面两个不太一样的是，京东物流把机器人放到了仓库。

今年7月，京东物流与智元机器人联合推出了重载具身机器人精灵G2 Max，并宣布进入京东物流智狼仓的真实仓储作业场景。

它采用轮式底盘加双臂的方式，重点承担仓库入库环节的标准料箱搬运、码垛等工作。

为什么是这个场景？

实际上京东物流的智能仓已经自动化了很多年，出库、拣选、搬运等环节，已经有不少机器人在干活。

但在许多货物入库场景，还需人工逐一将箱子卸下来，搬到指定位置，码放整齐，再送入仓库中。

这些工作，还需要大量重复的弯腰、搬举、码放等动作。京东物流正在把原来自动化系统还没有完全接上的环节补上。

这其实特别有意思，三家企业的案例都在向我们传递一个逻辑。

当一个仓库已经有大量自动化设备以后，具身机器人的价值，恰恰是在那些自动化还没覆盖到的空隙中，它们都试图去解决传统自动化最难处理的柔性操作问题。

这也是物流行业科技发展的新阶段，过去十几年，快递行业已经历了机械自动化、数字智能化两轮技术升级，无论是输送带、自动分拣机、AGV搬运车，还是智能调度、预测需求都已成熟应用。

这一次是具身智能进场，开始尝试替人动手。但要让资产的使用价值提升，仍要解答的问题还有很多。

故障率多少，一天能连续干多少小时，效率多少，能不能处理破损、软塌塌的包裹，采购成本能不能降下来，稳定性能不能提高，这些问题都是能否实现规模化应用的关键。

作者 | 小周伯通

来源 | 物流沙龙

此文系作者个人观点，不代表物流沙龙立场