机器人“搬运工”

袁斯来

唯品会广州仓库，一幅颇具未来感的场景中，几十个货架正在通道里来回穿梭，货架后空无一人，似乎是自己在慢慢移动，这些货架会移动到人工拣货的工位前，等待工人取走所需的货品后，再自己回到原来的位置。其实每一个通常重达500公斤的货架，是被一个到小腿高、扁扁圆圆有些呆萌的机器人托举着移动的。除了这些移动的大家伙，还有些没电了的机器人，向充电桩的位置移动。在6000平方米的库房中，有120台机器人在工作，忙碌但不慌乱。

这些机器人都来自智能物流机器人公司极智嘉（Geek+），成立两年以来，他们已经为20多个客户部署了近1000台机器人，仓储空间超过10万平方米，单仓日拣货量最高超过8万件。天猫、唯品会、苏宁的仓库中，都有Geek+的机器人在工作。2016年5月，Geek+获得火山石投资和高榕资本的5000万元A轮融资，今年3月，Geek+宣布完成祥峰投资领投的1.5亿元A及A+轮融资，7月，Geek+完成由美国华平投资集团领投的6000万美元B轮融资。

其实，上面的场景自2012年起，就在亚马逊巨大的仓库中出现了。瑞银集团分析师埃里克·谢里丹（Eric Sheridan）预计，亚马逊机器人Kiva每年能为公司省下约9亿美元的员工支出。显然，这是一项相当划算的投资。

Geek+的创始人郑勇最早接触到物流机器人时，他还在新天域资本做投后管理。在走访项目时，郑勇看到了大大小小的自动化仓库，但很多最终都失败了。郑勇发现，其中最大的问题并不是技术，而是重资产投入和缺乏柔性。在一个成熟的自动化立体仓库中，需要有货架、巷道式堆垛起重机、出入库的工作台，还得部署一套控制系统。

这也意味着，如果要建设这样一个仓库，必须提前几年开始规划。这实际上要求客户准确预测自己未来的业务规模。显然，在电商时代，要做这样的预判，是非常困难的事。“这是三五年后的投资，一旦投入了没法扩展，如果业务发展太快，很快就会爆仓。到那时，还得把多余订单移到其他仓库，或者到很远的地方重新建仓，这又是很大的开销。”郑勇对《第一财经周刊》 说。

这时候，他在朋友推荐的视频中，看到了亚马逊的Kiva机器人。直接对标美国互联网企业成熟模式，这一在国内屡试不爽的路径成了郑勇创业自然而然的选 择。

2015年年中，郑勇辞职，和3个在清华念书时的同学一起创立了Geek+。对于有理工背景和物流业经验的郑勇他们来说，Kiva自动化仓储的模式和关键点一目了然。但项目落地后的难度还是超出他们的想象。当时Kiva的信息还被严格保密，“我们没见过活的Kiva，也不知道后台什么样，连真正的大型仓库都没见过。”Geek+的CTO李洪波告诉《第一财经周刊》。他们只能从零开始，设计Geek+机器人的硬件和算法。“这个系统很复杂，那个时候没有标准文档，也没有模型给我们参考。”

他们唯一的参考资料是Kiva放在网上的宣传视频。郑勇的物流业经验派上了用场。和李洪波他们更关注硬件和算法不同，郑勇重点研究的是Kiva如何规划路线和拣货，提高工作效率。

在一个动辄数千甚至上万平方米的仓库中，一般由工人对照着订单，到货架上去拿货，这被称为“摘果”，拿来的货物由拣货的工人分装到不同盒子里，再走包装和运输的流程，这个分装的过程就是“播种”。提高效率的关键，是规划好货架摆放、货物的位置和机器人的路线，缩短“摘果”的时间，能够在最短的时间，走最短的路线，拿到最多的货物。

Geek+的團队中，李洪波和另外一位创始人都有多年的软件开发经验，加上郑勇教会他们物流的拣货逻辑，他们花了几个月的时间，做出了第一台裸机。靠着这台机器，在2015年的9月，Geek+获得了1000万元的天使轮融资。

但此时，Geek+并没有解决最重要的问题。表面看，Kiva的硬件和算法是关键，但实际上，Kiva能够为亚马逊一年节约数亿美元，依靠的是亚马逊积累了数十年运营大型仓库的物流经验，机器人只是其中一环，最重要的是一个高效运行的仓储管理系统（WMS）。在一个完整的物流系统中，每个成熟的物流供应商都拥有自己的WMS系统，从货物的到达、卸货、上货、货架如何摆放，到最后拣货员拿到订单后，到什么地方拿货，这些都由WMS统一调配。一旦引入了机器人，整个WMS必须重新设计。

所以，对于Geek+这样没有行业应用积累的第三方仓储运营提供商，要重新学习，再建立一套WMS，本身就是一件困难的事。获得投资后，郑勇接到了投资人的一个任务：在2015年的双11做出20台样机来，还得在天猫心怡物流500平方米的仓库里试运行。

当真正看到仓库时，郑勇他们才发现，自己之前几个月的做法多少有些想当然，实际上仓储物流运营的难度超出他们的预期。“一开始觉得，仿真系统改造一下，就能变成真正应用业务的系统了，但后来到了现场才发现，这个软件不单是要管理订单，还要发挥WMS的能力，这是非常复杂的。”郑勇对《第一财经周刊》回 忆。

他们当时按照当当网的拣货逻辑设计了第一代机器人的算法和路线规划。但是天猫超市和这种图书商城的拣货逻辑完全不同。用户在买书时，多会购买不同的书籍，数量一般也在两三本左右，不存在同一本书一口气买上十本的行为。但在线上超市下的订单就不同了，用户会在购物车里扔上几十件商品，有时候一件商品还会重复购买。郑勇带着团队，熬夜重新规划WMS，包括调整货品的上架方式和货架的布局。

而且这只是郑勇“心生恐惧”的开始。机器人依靠Wi-Fi和系统连接，接收指令，但遭遇忽然断网或者延时过大，整个仓库的工作就会全部被打乱。这一切和他们在办公室里捣鼓样机时差得太远，有时候一台机器人明明能正常工作，500公斤的东西一压上去就会影响软件的运行。“那段时间我一听到货架摩擦水泥地的声音就恐惧，因为一旦有这个声音，说明程序又有问题了。”郑勇回忆。

经过半个月的不眠不休，2015年的双11，Geek+的 20台机器人终于正式发布。

硬件的发布其实仅仅只是第一步。“以为过了双11就可以开始挣钱了，结果路还有很长。”郑勇说。他们甚至乐观地想象，“卖机器人就能挣钱了还需要融资 吗？”

当时在这个市场上，不仅仅只有Geek+，早在2014年，位于上海的快仓就做出了仓储物流机器人产品。“到了最后，其实大家软件硬件都差不多，这个时候比的就是对物流的理解了。”郑勇说。而他们对物流的理解显然与客户的需求还有很大的距离。

对于郑勇他们来说，要弥补短板的唯一办法是，找尽可能多的客户“取经”。

在产品正式发布后，他们经人介绍，找到了唯品会。但在当时，这种小型的仓储机器人在国内刚刚起步，唯品会对于这样“货找人”的仓储机器人+人力共同拣货的新模式并不放心。唯品会现有的仓库使用的仍然是阁楼式仓库，足有几层楼高，几层货架搭建在一起，中间放上隔板供员工走动。这种仓库过道相对狭窄，而且货物分层存储，根本没有办法使用Kiva这样的机器人。

不过唯品会仍然想要尝试一下Geek+的产品。唯品会的仓库面积动辄上万平方米，每天仅仅只是拣货，工人就会来回在库房里行走超过20公里，如果仓储机器人能够顺利运行，按郑勇的测算，拣货效率起码能够提高3倍。

他们在华南10多万平方米的仓库中，划出了6000平方米作为存储化妆品和服饰的高配仓，交给Geek+代运营。对于唯品会来说，这是风险最小的方式。“我们不用承担损失。速度也更快，两个月就搭建起来，逐步上线了，如果采购要花更多的时间，我们还要调试。”唯品会相关负责人林翔告诉《第一财经周刊》。

当2016年年初，这个高配仓交到郑勇手上时，只有一个空荡荡的房间。他们花了两个多月的时间搬运货架、上货、调试接口和部署机器人。

但实际运行时，郑勇发现，唯品会面临的问题不但与当当网不同，与天猫超市的订单也差别很大。天猫的用户通常会一张单子里放很多货物，但用户在唯品会下的化妆品订单，很多时候一单只有一两件货，如果像天猫超市那样运营，会出现的问题是机器人运送了一整个货架到拣货工作站，但实际上只有几件能拣选出来的情况。“相当于一个人要喝牛奶，结果牵了一头奶牛来。”李洪波说。

郑勇想出的办法是，使用随机分散存储的方法，相同的货可能随机分配在多个货架上，机器人可以就近选择货架。为了减少时间浪费，他们还用了组合播次的方法挑选订单，尽量让机器人跑一次就能拉来几个订单的商品。“需要考虑的要素太多了，货架、机器人、工人、货品都是变量，这实际上是个数学上的NP难的问题，也就是说根本没有最优解。”郑勇说。

唯品会这样有成熟经验的客户，成了Geek+学习最好的老师。在一开始，郑勇团队不知道如何打理这个有几十个工人、一百多台机器人、几万个SKU的巨大倉库。唯品会派了工作人员，指导Geek+做了一套物流专用的报表，包括设备的监控和质量控制。经过了几个月的磨合，Geek+每天处理的订单数量已经能达到一两万件，比人工要高出3倍左右。

但随之而来的，是2016年的双11大促。Geek+几乎全体出动，派了所有的技术人员在现场盯梢。当时郑勇脑中只有一个想法：把货发出去。“这个时候要调整算法，怎么在人工参与的方式下设计出最有效的拣选流程。平时是关注机器人的效率，比如能替代多少人工，省多少钱，双11就不是考虑投资回报的时候了。”郑勇 说。

双11的出货量是平时的3到4倍，这对Geek+的WMS系统是一个极大的考验。比如平时空置的拣货台需要全部满负荷工作，仅仅是管理人员调度就是个大问题。“管理岗人员是两班倒，工人是三班倒，要做到交接不出错都很麻烦。”李洪波说。

即使工作人员在现场不停“填坑”，每天三四万件的订单数量，在最初也造成了不少混乱，Geek+团队甚至不知道究竟延误了多少订单。

帮助Geek+解决问题的仍然是唯品会。他们建议Geek+使用监控报表，把所有延迟发货的商品列出清单，清楚地标记出每件货物的运行情况，让管理者了解问题后，调整行为。最后表格做出来后，才发现延迟发货的情况并没有想象中严重。“极智嘉的技术比较成熟，主要还是仓库运营方面，还存在一些欠缺。”林翔 说。

实际上Geek+挣钱比郑勇他们原来想象的要难得多，基本上每一个行业的客户都会涉及大量的“非标”内容，这些运营经验只能老老实实一个一个地案例积累。在唯品会后，Geek+的客户又多了顺丰和波司登。Geek+再一次发现，快递和服饰又有一套自己的运行逻辑。包括顺丰是移动的“播种墙”，拣货完毕后，架子和箱子一块儿直接运走打包。服饰则会存在逆向和正向物流，夏天时，夏装要出场，而冬装则要进场，需要分开部署和规划。“我们就是先做行业大客户，先建立相对标准的行业解决方案。”李洪波说，在横向树立起不同行业标杆后，才谈得上纵向扩展。

以Geek+的立场，当然想直接销售自动化仓储的解决方案，客户自己运营，这样Geek+自己的资产会“轻一些。但如果客户不愿意“做一锤子买卖”，或者顾忌这块的投资风险，Geek+只能以第三方仓储运营商即代运营的方式提供服务，与客户按单收费。这样一来，所有的制造成本实际上都压在了Geek+身上。但在目前的市场导入期，用户普遍持观望的情况下，这是最快的扩张市场方式。

整个仓储自动化就是一个漫长的过程。目前AGV类机器人只是自动化仓储系统中的一环。比如在亚马逊的仓库，卸载和收货已经广泛使用Kiva机器人与RoboStow机械臂等组成的系统，据称可在30分钟内处理完一拖车的货物，同比之前的效率提升了几倍。国内第三方AGV要更深入介入客户仓储管理，意味着得适配整个自动化仓储中的设备，而不单单只是工人。而现在，仅仅只是让自己的机器人顺利运行，Geek+这样的第三方公司都得花很长时间去和电商磨合。

“现在6000平方米能有100个机器人，6万平方米你得放1000台，这个路径怎么规划？机器人怎么调配？”林翔表达了他的疑虑，“租赁小仓库灵活，好拆装，也好扩展，适合机器人作业，但这种大仓库要做就非常困难 了。”

与Geek+竞争的不仅仅是同行业的第三方供应商，自有物流体系的巨头才是它更大更强的对手。或许Geek+和快仓这样对标亚马逊Kiva机器人的中国公司，最终也会踏上被巨头收购的老路。