当前位置：首页 > 编程日记 > 正文

阿里动物园再添新丁，小蛮驴搞定物流最后三公里

编程日记 2024-11-23 01:40:00

作者 | 硬核云顶宫

责编 | 李雪敬

头图 | CSDN 下载自视觉中国

今天的云栖大会上，阿里动物园再添新丁，不再这个新加入的动物既不是骡子也不是马，而是小蛮驴，这是一个专门解决物流最后三公里的AI机器人。

今天的云栖大会，阿里巴巴发布第一款物流机器人“小蛮驴”，同时发布机器人平台，正式进军机器人赛道。小蛮驴机器人集成了达摩院最前沿的人工智能和自动驾驶技术，具有类人认知智能，大脑应急反应速度达到人类7倍。据悉，阿里巴巴已注册成立小蛮驴智能科技有限公司，推进机器人的研发和量产落地。

一直以来物流的最后三公里都是整个行业的痛点，前几天全网刷屏的《骑手困在系统里》其实讲的就是这个痛点，据统计，“最后三公里”配送的每公斤成本是干线物流的8倍、同城10km物流的5倍。谁能更好地解决“最后三公里”，谁就能建立未来的物流王国。那么，面对“最后三公里”这一末端配送难题，目前的解决方案又有哪些痛点呢？

现在的痛点-人肉解决

之前打是，人肉解决。快递小哥把快递一件一件的送上门，或者用小车拉着快件，在片区的每个小区门口，定时定点摆放快递。但如果收件人不在家，就只能电话沟通了。在在目前快递业务爆炸式增长的当下，只能大幅增加人力，这也使得物流企业无法做到边际成本收敛。这在人工成本日益高企的现实下，靠人肉的方式，越来越难以跟上时代的要求了。

于是一个妥协的方案——快递柜出现了，这种模式将流动配送转换成小区内的定点配送。但这样的方式也有问题，比如在今年疫情阴影笼罩全国期间，杭州业主率先爆发了对智能快递柜的抗议，并拆除了小区的智能快递柜。其实，业主们所抗争的并不只是存储的费用问题，更多的是对物流配送公司惰性物流的担忧。

此外，亚马逊也推出了末端无人机配送方案。无人机虽然能较好满足灵活配送的要求，但也同样存在着不少问题。由于续航短、载重低，无人机注定只能担任辅助角色，低空飞行也引发了很多安全问题。

与无人机相对应的另外一种AI方案就是类似于小蛮驴这种AI物流配送机器人，相比于无人机，AI物流机器人不仅能很好地解决续航短、载重低等问题。而且在安全性上，物流机器人也远比无人机来得安全。无人机的空中线路规划起来非常简单，但物流机器人则要拿下路线规划的“硬骨头”。

物流机器人，未来已来

作为阿里首发的物流机器人，小蛮驴将怎样融入我们的生活呢？阿里的方案是将选择权还是交在客户手上，客户可以在电商平台或者物流平台上自由选择配送方式，可以在小蛮驴，快递柜及快递小哥中任意选择，而小蛮驴是这几种方式中性价比最高的。

小蛮驴可以根据不同客户的时间需求，设计自己的最佳路径。并且能够自行应付一定复杂程度的道路路况，比如避障、堵车等。当小蛮驴即将到达客户收货地点时，会自动电话通知客户出门取件的，真正做到客户，快递两不误。

小蛮驴不仅可以节省大量人力成本、提高效率，还可以给客户提供丰富多样的配送选择。然而，以上全是对AI物流配送机器人的美好想象。要像小蛮驴这类机器人能够实际落地，我们又要解决哪些问题？

小蛮驴的技能树

“最后一公里”的路是线往往是曲折的，物流机器人虽是低速行驶，却要处理极为复杂的博弈需求。包括在凌乱的社区道路避让人群、车辆、猫狗及各类障碍物，实现转弯、急停、会车、倒车等操作。

机器人要实现安全和效率的平衡，关键要解决freezing robot problem，这是指一旦环境超过某种复杂度，机器人会认为所有向前的路径都不安全，于是会在原地“冻结”以避免碰撞等。

更复杂的是，当障碍物自身拥有意图并且不断快速变化时，对物流机器人的意图识别、决策规划和整车制动能力要求也就极高。比如在仅容一车通行的道路上发生汇车，物流机器人要判断对方意图，是减速靠边还是优先通行，并据此作出行驶决策，但对方车辆意图实时变化，可能第一瞬间决定减速，下一瞬间又改变主意、加速通过，物流机器人必须根据对方意图实时调整自己的判断。而这些数据处理和意图识别等能力可以总结为物流机器人自身的AI智能“大脑”。智能“大脑”越强大，我们就越放心它在道路上行驶。

除此之外，我们还希望物流机器人能够有足够的安全冗余设计。比如，当路况复杂度超出机器人所能处理的情况时怎么办？机器人的测距传感器坏了导致产生了碰撞怎么办？如果机器人实在不小心撞到人又怎么办？等等这些意外情况，都是需要机器人在做系统安全设计时需要考虑到的。

最后功耗续航还有成本控制也是重中之重。如果机器人功耗控制不住，不仅会大大降低载荷量以及使用效能，甚至可能还会衍生出新的散热功耗需求。而成本方面，如果制造成本以及使用维护成本过高，与实际的经济社会发展脱钩，也会导致物流机器人被研发机构束之高阁。

既然物流机器人的技术要求如此之多，现在市面上有没有可以满足以上技能要求的物流机器人产品呢？实际上，已经有不少自动驾驶和人工智能初创公司试图切入这条赛道，试水物流机器人业务以便尽早建立自己的行业地位和技术壁垒，下面就来为大家盘点一下。

小蛮驴技能大盘点

目前,市面上已经有不少比较成熟的末端无人物流机器人产品。既有来自初创科技公司的产品比如北京智行者科技的“蜗必达”无人配送车、新石器无人驾驶物流车、深兰科技“小蚂哥”物流机器人，也有来自电商和物流平台的苏宁“卧龙一号”无人物流车、京东无人车、菜鸟的小G物流机器人。

过去的数年里，不断有新闻资讯和发布会对这些物流机器人进行了细节披露，相信大家也已经有了不少的了解。近日，在云栖大会上阿里又发布了一款阿里达摩院版本的“小蛮驴”物流机器人。下面就让我们一起来详细解读一下“小蛮驴”技术参数吧。

“小蛮驴”机器人的尺寸为2100*900*1200mm，算上激光雷达则高1445mm。对于物流机器人派送而言，机器人的体积决定着一次性能够携带快件的容量与物流效率。“小蛮驴”车厢格口可以自由根据实际情况定制与搭配，每车最多可以装载50件常规尺寸的快递/包裹/外卖。按照每天送货10次计算，“小蛮驴”峰值运力可达一天500单。

车身外观采用银灰色调，线条圆润的同时自带萌萌的喜感，可以比较有效地增进客户的猎奇感。出于对末端场景的安全需要考虑，“小蛮驴”的最高速度设定为20km/h。这些外观参数并不能帮助“小蛮驴”脱颖而出，“小蛮驴”真正的核心竞争力来源于以下五个方面：

优秀的“大脑”配置。能够独立在人车混杂、路况复杂的末端场景中自如行驶、稳妥避障，顺滑处理转弯、急停、会车、倒车等情况。而构成这一优秀“大脑”核心的，正是阿里达摩院的核心算法能力。

在给定环境信息和障碍物信息（包括运动状态、交互关系）的情况下，达摩院的物流机器人核心算法能够预测对方意图、进行整体决策。意图识别能力是机器人认知智能水平的重要体现，尤其在末端物流这种具有低速、强博弈性质的场景，强大的意图识别能力能够更好的为行驶安全保驾护航。

凭借达摩院的核心算法加持，“小蛮驴”识别数量上百的行人、车辆的意图只需0.01秒；遇到危险需要急停时，它的大脑在0.1s内就能完成决策、规划并下发控制指令。

灵敏的环境感知能力。路况的复杂性要求物流机器人能够有一个灵敏的环境感知与定位能力。“小蛮驴”除了配置激光雷达与众多用于环境感知的传感器外，更是搭载了达摩院自研的高精度定位系统。该系统采用了多传感器融合紧耦合算法，使得“小蛮驴”能够在无GPS或弱GPS环境下实现厘米级高精度定位。借助达摩院自研的3D点云语义分割算法，“小蛮驴”能够识别“厘米级”的障碍物，进一步掌握了对环境的精细化理解能力。

出色的功耗控制能力。达摩院自研软硬件结合的嵌入式异构计算单元，深度定制。软件方面，主要通过两个方法提高计算效能，一是算法层面，通过算法模型的小型化、轻量化，压缩计算需求，比如感知算法中的检测、分割等模型都有所精简；二是计算层面，通过提高并行度和资源利用率，提高计算效率。实现了仅以1/3的算力便能达到同等智能水平，并降低72%的功耗与缩小62%的体积。硬件方面，最新升级的AutoDrive 2.0实现了将硬件最优部署信息建模到神经网络搜索优化方案中，即基于软硬件协同优化的神经网络搜索方案，使得深度学习算法能在嵌入式计算单元上实现，并在时延和准确率上达到最优。

“小蛮驴”机器人整体功率仅有615w，不到常规家用电磁炉的三分之一（约2000w）。采用抽拉式充电电池的设计，每次充4度电便可续航里程102公里。行驶100公里所耗费的电量，还不到吃两小时火锅用的电。

足够的安全冗余设计。在软件系统上总计五层安全冗余设计，包括大脑决策、异常检测刹车、冗余小脑、接触保护刹车与远程防护。其中远程防护设计，让“小蛮驴”能够通过5G网络等，将车辆实时视频数据传递给后方控制中心，实现远程人机共驾。

在外形设计上也最大程度考虑安全因素，采用ABS/发泡材料，将碰撞伤害降低43.6%。整体造型圆润，货箱骨架、底盘骨架轻量化。同时借鉴了乘用车的被动行人保护理念，加大碰撞溃缩区长，还针对小朋友进行了最高加权设计，综合各种手段将碰撞伤害降到最低。

可以快速部署的量产能力。技术再好，如果因无法达到量产要求而不能投入现实社会使用，也只能是“菜刀”。“小蛮驴”除了已经拥有了一系列相关的知识产权与核心算法以外，更是通过软硬件深度定制，使得自身的制造成本降低到可量产水平。在制造成本可以为量产所接受、使用成本也可以被用户所接受的情况下，大规模量产能力的部署指日可待。

经过对“最后三公里”问题难点的剖析以及列举当前现行解决办法的利弊后，不难发现，市场急需找到一种新的技术方法和产品来提高配送效率和客户体验。在详细分析了物流机器人的应用场景和“技能树”要求以及比对现有产品的技术参数后也不难得出，物流机器人对解决“最后三公里”问题有着十分好的可扩展性和实用性，给末端配送这一难题提供了一个全新的解决思路。

最后，在市场前景广阔，产品供应稀缺的大环境下，如何正确引导物流机器人进入我们未来的日常生活使用，除了需要物流机器人研发公司去讲好一个故事，也更需要越来越多像“小蛮驴”这样能够考虑实际量产要求，并争做物流末端“最后三公里”技术革命、大胆吃螃蟹的优秀产品。

更多精彩推荐

仅用 4 小时，吃透“百度太行”背后硬科技！
OpenCV 实现视频稳流，附Python与C++代码！| 防抖技术
英伟达收购，ARM也要变美国公司，国产芯出路几何？
大数据杀熟行为10月1日起明令禁止；阿里一号工程“犀牛制造”正式亮相；iOS 14 正式版发布 | 极客头条
没有 5G 版 iPhone 的苹果秋季发布会，发布了些什么？

https://www.dkcj.cn/info/28700.html

阿里动物园再添新丁，小蛮驴搞定物流最后三公里

现在的痛点-人肉解决

物流机器人，未来已来

小蛮驴的技能树

小蛮驴技能大盘点

仅用 4 小时，吃透“百度太行”背后硬科技！

相关文章：

C语言中的CONST使用

一个项目可以有多个源代码路径

x-http-wrapper: 如何解决每次发版时，修改http相关代码造成的错误！(Android、iOS、h5)...

设计一款编程语言有多难？

在 DW 中插入 Flash 的参数详解

C语言中文件的读写（fputc和fgetc)(putchar和getchar)

转微博 linux中ctime,mtime,atime的区别

WEB 打印的相关技术分析

jquery validate使用

Python程序员的“避坑”指南

java web项目流程小结

snmp在企业网中的应用

浅谈在ASP.NET中数据有效性校验的方法

关于Python 3.9，那些你不知道的事

memcache缓存失效

ASP.NET HTTP 运行时

C++中的const关键字(zz)

Python让你成为AI 绘画大师，简直太惊艳了！（附代码））

Vue 2 | Part 4 v-bind绑定元素属性和样式

在 ASP.NET 中执行 URL 重写

win8中使用BitLocker加密

清华硕士爆料：这些才是机器学习必备的数学基础

Oracle Golden Gate体系架构详解(原创) - CzmMiao的博客生活 - ITeye技术网站

用C#对ADO.NET数据库完成简单操作

用createrepo配置Yum本地源

首次在手机端不牺牲准确率实现BERT实时推理，比TensorFlow-Lite快近8倍，每帧只需45ms...

[svc]caffe安装笔记-显卡购买

AABO：自适应最优化Anchor设置，性能榨取的最后一步 | ECCV 2020

Android列表控件选项中添加进度框ProgressBar实现

写一个通用数据访问组件