出品 | 高工机器人 ID：gaogongrobot
作者 | 千千
京东物流的速度在这场扑杀新冠状病毒的战争中表现异常抢眼。
2020年1月25日，一批重要物资需广州快发武汉，京东物流仅用17个小时就送到了武汉第四医院仓库；
1月26日，又有一批医药用品需从江苏发往武汉，京东物流11小时就完成了任务。
之后，钟南山院士亲笔为京东物流题词感谢。至此，连续亏损12年的京东物流，打了一场漂亮的翻身仗。
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京东的亏损与爆发同出一源，就是它对物流高科技的执着。迄今为止共京东共建有25座亚洲一号智能仓群，号称电商仓储行业的标杆。
我们以已经曝光的上海嘉定区的亚洲一号无人仓为例。
上海亚洲一号无人仓占地40000平方米，将近6个完整足球场的大小。主要由仓储和分拣两部分组成，定位为中小件商品全流程无人仓。我们来一一盘点它们的流程和自动化设备。
小件商品存储拣选流程
小件商品均使用周转箱，存放于自动化立体仓库，由shuttle穿梭车负责存取，DELTA拣选机器人负责拣选。
小件商品货到机器人拣选系统流程为，周转箱收货后自动输送至立体仓库区域，由多层穿梭车自动取放货进行存储，用户下单后，系统定位出货周转箱，由穿梭车根据订单进行排序，取出送至输送线，通过周转系统流转至并联拣选机器人工作站，并联拣选机器人自动拣选，货物拣选完毕自动打包贴标，由翻板AGV系统进行自动化落袋分拣，打包完毕由AGV搬运至发货车辆处准备发货。
中件商品存储拣选流程
中件商品主要使用到无人叉车、堆垛机、AGV、六轴拣选码垛机器人、交叉带分拣设备等自动化物流设备。
其流程为采用无人叉车进行自动收货，托盘上设有rfid芯片，无人叉车经过射频门时，系统检测到托盘信息进行车货绑定，无人叉车送至立体仓库区域，由堆垛机自动取放货进行存储，收到出库拣选信息后，由AGV机器人从立体仓库区域向拣选区补货，由六轴拣选机器人完成拣选，统一拣选完毕，通过交叉带分拣设备输送至各发货口，由六轴码垛机器人自动码垛至料架上，无人叉车自动将料架送至发货车辆，发货完成。
拣选方式上，上海亚洲一号有两种拣选方式，一种为传统的阁楼货架拣选，另一种为很少见的托盘立体仓库拣选。
阁楼货架拣选比较常见，无非是通过叉车、提升机及立体仓库进行补货。值得关注的是托盘立体仓库拣选。
它并不是严格意义上的“货到人”拣选，巷道一侧为12层标准货架，另一侧为8层拣选货架，每层货架搭一层钢平台，人员收到拣货信息后，通过信息提示到指定货位进行拣选，拣选完毕通过输送线输送至复合包装区域，当拣选一侧的托盘为空时，堆垛机自动从存储一侧取货补货。
这种拣选方式很新颖，将存储拣选功能自动化结合在一起，并且不过多占用自动设备的效率，据使用方反馈，立体仓库拣选方式很实用，使用过一段时间后多数产品都在此区域进行拣选，阁楼货架区使用频率大大降低。
据统计，京东智能仓的效率是传统仓储的5倍以上，完全满足近年来不断增长的电商洪峰。而苏宁、菜鸟也有此类仓储中心，但是整体暂时比不上京东。
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除了“仓”，疫情让末端无人配送行业曝露在大众面前。以往物流行业的“送”主要指快递小哥，这次疫情之后，巨头们针对末端配送的竞争可能会更激烈，无人配送可能会慢慢走进千家万户。
2016年5月，京东成立X事业部，正式进军智慧物流领域。
2017年618期间，京东配送机器人也正式落地投入运营，在中国人民大学顺利完成首单配送任务。
该配送机器人除装有激光雷达、GPS定位外，还配备了全景视觉监控系统，前后的防撞系统以及超声波感应系统，以便配送机器人能准确感触周边的环境变化，预防交通安全事故的产生。
它还拥有基于认知的智能决策规划技术。比如碰到一个障碍物，它首先要判断是一个障碍，同时要判断出他是行人，还要判断出他向哪个方向运动的速度，还要识别他横穿道路的行为。通过不断深度学习的能力，做出智能行为的决策。
和工业不同场景，这种无人配送的重点在于低速场景无人行驶的应用，在于机器人避障、载重、自主导航的技术提升。
所以，配送机器人的商用之路才刚刚开始，目前来看阻碍其商用之路的难点主要有三个。
一：成本高。商业的出发点在于替代人工，配备机器人激光雷达等精密高价值元件成本过高，只要机器人的价格一日没有对人工形成绝对优势，配送机器人等就难以大规模普及。
二：环境适应性待考验。机器人导航避障技术，针对有环境变化（有人为改变）的场景，还有待考验。此次的医疗配送场景都是隔离点，并不能证明产品安全性能的优秀。所以，目前国内最大规模的还是迎宾机器人，真正的送餐等配送机器人还是较少。
三：量产可靠性问题。目前世界上并无大范围移动机器人量产产品的先例。对于无人配送需求的落地，往往要求在短时间内部署大量的机器人，这对配送机器人产品的量产可靠性提出了新的要求。世界上真正具备移动机器人量产能力的机构不多。
这其中每一个难点都是可以解决的，但之所以是难点，是因为成本、环境适应、量产之间是相互制约的关系。室内配送机器人到底何时才能大规模商用，这将是个未知和无法预测的事情，蓝图很美好，现实也很现实，研发成本高、配送成本高、环境适用性差、量产可靠性不高等问题都待解决，目前只实现小规模商用，普及还需要时间。
但技术总有成熟时。未来，东哥也许再也不用为他的兄弟们发工资了。
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