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深度!机器人配送商战前夜,再造无人版顺丰与达达

发布时间:2018-05-25 11:17:22 36氪

摘要:2019年,你可能直接在写字楼的工位上,收到半小时前下单的外卖,而无需下楼;你可能在机场的候机大厅里,遇见各处穿行的机器人兜售饮料;你可能直接在宿舍楼下收到沉甸甸的快递,而无需在走到学校大门口…… 

在当下,配送领域正在酝酿着这样一场“机器代替人”的变革。 

阿里菜鸟、京东、饿了么、美团、苏宁、Segway Robotics、YOGO、深兰、云迹、真机智能……快递和外卖行业在高基数、高增长的当下,国内无人配送机器人领域,可能还会有更多公司名字出现。而在人力成本飙升的当下,机器人上岗成为配送员,已是大势所趋。 

承载着无人版顺丰与无人版达达的商业愿景,无人配送机器人领域尚不被普通大众了解的背后,角力与暗战早已开始。

一、配送行业机器替代人的新变革 

2017年底深兰、云迹、Segway Robotics等初创公司相继展示了无人售货机器人Demo,其实质也是室内配送机器人的一种。近期业内传闻称,YOGO获得了新一轮融资,其中包括了真格历史上最大的一笔投资,做的也是室内配送的方向。真机智能的室外配送机器人也已在高档物业试点。

在大众并没有关注到的地方,配送机器人正在兴起。36氪从业界了解到,目前Segway Robotics有计划于下半年在北京进行试点;YOGO与合作伙伴有望于下半年在上海、深圳试点。

场景公司加码鼓励,技术公司积极探索,室内配送机器人被认为有可能会成为率先大规模商用的新场景。 

二、无人配送行业兴起的供需原因分析

配送机器人之所以在这个时间点起步,背后与配送行业需求快速增长、可用于配送的机器人供给逐步成熟关系密切。 

(一)配送行业需求快速增长,面临成本高、招聘难、管理难等问题 

1、配送行业市场基数大、增速快 

从市场看,快递和外卖行业在高基数(300亿件/年,4000w单/天)下迎来高速增长(30%+ CGAR)。 

具体来看,相关数据显示,2016 年全球快递业年业务量已达到700 亿件,全球物流市场价值超 9 万亿美元。国内市场,快递业务量 2016 年达到 300 亿件,增长近 30 倍,从 2014 年破百亿件大关开始,以每年 100 亿件的速度高速增长。 

2、配送行业人力成本飙升 

德勤的数据显示,自2005年以来的十年期间,中国的劳动力成本上升了五倍;到2050年,中国老年人抚养比可能增加到现在的3倍。 

配送行业是劳动密集型行业。我国快递行业从业人员数量自12年起不再公布,但中国产业信息网根据行业上市公司的数据估算,2015年全行业从业人员数量很可能已经突破150万人。而在外卖行业,目前外外卖送货人员数量可能在100万人左右。新华网获知的业内统计数据显示,外卖行业的配送从业人员可能已经达到700万,其中饿了么、美团外卖、百度外卖三家外卖平台的注册人数超过400万,其他众包物流平台的兼职外卖人员有300多万。 

(二)可用于配送的低成本、高可靠性、可量产机器人供给逐步成熟 

虽然外观类似的服务机器人已经出现数年之久,但基本无法满足室内无人配送的需求。后者供给端核心要解决的是低成本、高可靠性、可量产的机器人硬件产品供给。 

低成本、高可靠性、可量产三点各自实现已不容易。三者之间一定程度上是一定程度上相互制约的关系,需要找到合适的平衡点。比如,低成本往往意味着使用更低价的器件,就必须通过软件的优化提升可靠性。

当前,随着核心零部件成本降低、视觉VSLAM避障技术成熟、量产经验逐渐积累,使得低成本、高可靠性、可量产的机器人供给成为可能。 

1、核心零部件成本下降 

当前,市面上的可移动机器人,多是采用了激光雷达、视觉传感器、IMU、超声波等多传感器融合进行定位、导航、避障。这种方案稳定性高,但因为可用的激光雷达的成本多在1万元人民币左右,这就使得机器人整机的成本很难低于2万元,制约大规模商用。 

近年来,国产激光雷达领域创业公司众多,均希望推出低成本产品。以苏宁“卧龙一号”的合作伙伴真机智能为例,其送货机器人未采用国产激光雷达厂商速腾聚创的激光雷达,后者对外宣传的售价仅为5千——1万元。 

2、多传感器融合的自主导航技术、VSLAM定位导航技术成熟 

市面上目前主流的方案还是采用2D激光雷达、视觉摄像头等多传感器融合的方案。虽然试验室场景下的自主定位导航技术可以做到一定的精度,但室内或者室外的纯商用环境均十分复杂,对于机器来说挑战依然明显。以室内为例,涉及到镜面、玻璃场景,2D激光雷达SLAM基本就会失效;遇到黑色背景,红外摄像头的准确度可能就会受影响。

过去几年,尤其是2015年以后,国内机器人公司在商业化的过程中,不断积累这方面的经验,通过工程手段不端解决这些技术难题。云迹科技CEO告诉36氪,针对镜面、玻璃问题, 云迹增加了超声波传感器,用以进行辅助。 

3、供应链在成熟 

量产是机器人大规模商用的难题之一。目前世界上并无大范围移动机器人量产产品的先例,真正具备移动机器人量产能力的厂商不多。无人配送落地,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。 

一般来说,花时间研发的成本高,花在研发量产的时间可能更高。量产困难的一个原因在于,量产涉及到光学元件的校准问题,如果不通过复杂的自动化手段解决,几乎无法满足量产的产能和效率要求。

(三)国外先行者已在海外部分验证财务模型 

国外方面,先行者Starship已于2017年初获得1720万美元融资融资,获得戴姆勒支持,开始成功上路,已经部分验证财务模型。 

2016年,Starship开始试点服务,与在线外卖平台Just Eat、伦敦的初创外卖公司Pronto、德国快递公司Hermes以及德国的零售商Metro集团达成合作。此后在美国、英国、德国、瑞士以及爱沙尼亚进行配送服务,与奢侈品品牌爱马仕、瑞士邮政以及Wolt达成合作。 

数据显示,2016年Starship机器人在伦敦市中心每送货一次的成本平均约为12英镑,但其希望通过设备大规模普及将成本减少到1英镑。 

三、无人配送领域的中美差异 

36氪经过调研发现,与国外相比,中国的无人配送机器人领域的商业尝试和创业呈现出独有的特点:一是,与国外主要做室外场景不同,国内初创公司室内、室外场景并重,室内无人配送成为中国特色;二是,国外做室外配送机器人的以初创公司为主,但国内则以互联网大公司为主。 

具体来说,国外这一领域,最为知名的公司Starship、Marble、Dispatch、Nuro等均是初创公司,均是做室外配送。而在国内,阿里、京东、饿了么、美团等互联网大公司均是从室外配送切入;而深兰、云迹、Segway Robotics、YOGO等初创公司则是从室内配送开始做起;真机智能等少数初创公司则从室外配送开始做起,希望未来同时切入室内、室外配送。 

造成这一现象的原因很可能与中美国情之间的差异有关:一是,中美人口密度差异大,使得配送行业的成本构成差异大;二是,中国移动互联网高速发展,已培养出有配送业务场景的大公司,其体量超美国同类公司。

人口越是密集的地方配送成本越低。简单来说,中美的人口密度约是美国的5倍。而城市人口,尤其是大城市人口的密度差异可能更大。2014年,全世界人口密度最大的七个城市,中国上海、北京分列第三四名,而这个榜单中基本没有美国城市。 

这种城市的密度,也造成了中美物流配送行业成本结构的差异。有数据显示,中国末端配送成本已经占到物流行业总成本的30%以上。 

另一方面,中国移动互联网高速发展,尤其是电商、O2O大潮下,已培养出有配送业务场景的大公司,如阿里、京东、饿了么、美团外卖,其本土配送体量超美国同类公司。

O2O方面中美两地互联网公司的体量差异巨大。同以外卖为例,2015年时,美团外卖的日均订单量已接近300万单,是美国同行GrubHub的十余倍,后者日均订单仅为21万左右。而随着新零售概念的兴起,中美O2O产生的配送订单的差距还会进一步增大。本身有巨大的业务需求,因此这些互联网公司也成为了重度参与者。 

四、中美无人配送领域代表公司 

36氪也梳理了这一领域有代表性的几家中美公司。如图所示。

 

 

  

五、国内无人配送行业仍处于探索期 

整体来看,目前国内仍处于探索期。 

1、硬件产品尚未大规模量产

目前硬件产品尚未进入量产期。这部分上文已经提及,这里就不再赘述。 

2、业务流程尚处于探索期 

不管是室内场景还是室外场景,业务流程跑通都不容易。室外场景需要解决路权问题,室内场景需要解决电梯权限问题。 

从这个角度来说,未来中国的无人配送,一段时间内很可能会集中在室内配送、封闭园区配送。 

3、商业模式处于探索期 

如上文所说,基本要到下半年几家公司才会进入试点状态。 

初创公司多从做机器出发,未来的可能商业模式可能有: 

① 售卖机器

② 自营服务网络,相当于做无人版的达达

③ 与巨头合作进行联运

从目前36氪访谈的初创公司来看,创业公司基本都未选择第一种方式,多倾向于第二种模式。但与欧美崇尚合作的逻辑不同,国内初创公司与大公司之间往往是竞合关系。在这一过程中,大公司是否倾向于投资、收购、扶植甚至自己做一家公司,仍有不确定性。这是接下来这条赛道很值得关注的一个点。 

另外,除了菜鸟、京东、美团外卖、四通一达等创业公司,这一领域还有一些其他的潜在合作伙伴值得关注。以室内配送为例,诸如百米站等有物业资源的公司也有可能成为潜在的合作伙伴。

六、新科技无风口 

虽然本文打着“新风向”的标签,但我们认为,这一领域很可能并不会成为风口。 

1、这一领域并非资本驱动型,留给后来者的时间窗口并不多

一般来说,即使推进速度很快,机器人类的产品做到稳定、量产至少需要一年。这一赛道的初创公司在2016年前后基本已经入局,发展至今基本已经有两年多的时间。目前国内其他配送机器人的厂商也有多年机器人行业的经验,到最后推出很可能也要花费至少一年的时间。 

2、一旦进入试点阶段,有业务场景的合作伙伴往往不会轻易更换供应商 

技术往往需要与业务结合,短期内有业务场景的厂商如果合作顺利,可能不会轻易更换供应商。国内的快递、外卖、配送公司大约在2017年年中开始进行这方面的研究,挑选合作伙伴,2018年上半年会进行一些测试和测算,如果数据理想,2018年年中很可能会有一些应用。率先进入商用的配送机器人公司会获得先发优势,加速迭代,拉开与后来者的差距。 

七、关于行业的一些迷思 

在做了上文的分析后,关于这个行业的未来发展,我们仍有一些问题并未得到解答。我们也列在了文末,希望与对这个行业感兴趣的读者进行讨论。

1、与有配送业务的场景公司率先达成合作,初创公司能获得多大的先发优势? 

2、与有配送业务的场景公司率先达成合作,是否是初创公司成功的必备条件? 

3、有配送业务的场景公司有数据、资金支持,未来是否会尝试自营,或者在一些财务模型好的地方推广自营,若如此,初创公司受到的影响会有多大?是否有其他的出路与机会? 

4、未来当多家公司技术都成熟,是否会出现多家服务公司抢单的模式,届时竞争的核心是否会在于配送成本的控制?

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