机器人社区配送 离我们还有多远

城市运行千头万绪中，一个需求日益迫切：当线上购物商品抵达社区，从“大门”到“小门”，如何更卫生高效、更节省人力？全球科研界和企业早已开始探索自动配送机器人。这个新生事物能否破解此题，并在更长远的未来，为城市生活带来更大便利？

　　大学校园理想“中试”场景

　　研究显示，未来几年，网上购物将呈现倍数增长的特质，预计到2025年，美国消费者在家庭用品上花费将超过1000亿美元，机器人配送成为备受关注的热门领域。

　　不久前，由密歇根大学衍生公司Refraction AI开发的机器人REV-1开始为当地5家餐厅送外卖，顾客通过定制App召唤它们。

　　REV-1最高时速约为19公里，重45公斤，由一个不到500瓦的电机驱动，这意味着它的功率很低，完全符合电动自行车的规定，所以一般都是在自行车道上行驶。机器人的“眼睛”由卫星导航和12个光学摄像头组成，在城市中自动导航和避开障碍物，其中一些摄像头的视野很宽，约200度，而另一些摄像头的视野较窄，约90度到100度。摄像头收集到的信息相互叠加，REV-1由此获得360度全视角，实现深度感知。

　　美国联邦快递则推出新的SameDay Bot快递机器人，尝试以此实现“最后一公里”短程配送。SameDay Bot是一款由电池提供动力的机器人，最高时速可达到16公里，可以借助LIDAR传感器和常规摄像头自主穿梭于行人和车辆之间。他们目前正在与必胜客、沃尔玛等展开沟通，评估对这种机器人快递服务的需求。平均而言，这些零售商有60%以上的客户位于门店周围5公里范围内——非常适合用这种轮式机器人提供服务。

　　该机器人的宣传视频还显示，它的前后都配有屏幕，以便与行人交流。前方屏幕会显示“hello”，后方屏幕则会显示行驶方向，以及是否即将停下。

　　此前通过融资筹集到4000万美元的Starship Technologies公司，计划和美国100多所大学合作，在校园内推广机器人送货服务。

　　自2018年推出该机器人以来，这家位于旧金山的创业公司已在20个不同国家的100多个城市进行了机器人自动送货测试。目前，机器人已走过数百万条街道，运行近百万公里，成功派送货物超过10万单。

　　这些六轮机器人身上配备了摄像头、雷达、超声波传感器和GPS，内置复杂的计算机视觉和神经网络系统，以此来开启行程、扫描路况、识别路上的障碍物。它们均为电动，可以装载重达9公斤的货物送到目的地，人们使用App就能打开盒子拿到物品。

　　值得一提的是，机器人的交付距离在4—6公里，最高时速可达到6.4公里——似乎比外卖小哥的摩托车或自行车还是慢一点。不过，自动送货机器人的优势就在于，它可以每天早晚不停歇地送货。

　　将配送到户的工作机器人实验场景设置在大学校园，主要源于其在各方面的理想条件。首先，学生们倾向于在网上订购生活所需的食品和杂物，他们作为年轻一代群体，也是更易于接受新鲜事物并广泛传播的理想初始客户。

　　其次，学校有大量的步行道路，边界清晰，利于机器人行驶。这也是改善自动驾驶技术的良好环境，机器人可以在短时间内进行多次交付。

　　再次，校园的路况、楼宇设置、居民需求方面，可以说是一般社区的简化版。以此为起点进行试验和技术改进，类似科学家们进行的“中试”，对未来机器人在社区配送这一巨大市场的探索，有着极为重要的意义。

　　在学校进行初步扩张后，该企业也打算陆续把业务推向企业园区、工业园区等，进行一些零件和小型包裹的运送。

　　四大技术环节需进一步完善

　　随着电商和外卖的快速发展，快递配送人力支出已经成为成本中不可忽视的一部分。如何降本增效，提高配送服务质量及可追溯性，以人工智能驾驭的配送机器人成为配送“最后一公里”的解题新方向。

　　据测算，近年来全球食物配送市场规模超1000亿美元，而包裹配送市场高达3000亿美元。

　　2019年，亚马逊开始在多地测试配送机器人Scout.这是一个小型的6轮自动驾驶机器人，体积类似大号冷藏箱。由电池驱动的它，行驶速度近似人类步行。此前亚马逊在位于西雅图北部郊区的一个社区对其进行了测试，测试过程中为这个配送机器人配备了人类监督员。

　　创立于2016年的自动驾驶技术公司Nuro的步伐似乎更为“激进”。他们推出的机器人技术要求是可以在绝大多数城市内的地面道路上行驶。这对无人配送车的车身结构及材料，都提出了更高的要求。另外，它还配备冷藏或加热装置，可以满足不同物品配送的需求。2019年起，休斯顿地区的披萨店开始使用它来向客户配送产品。

　　对于机器人社区配送，一个较大的困难在于爬楼梯。最初进入这一领域的企业和研究机构，往往囿于这一技术缺陷，而将更多精力放在开拓低层房屋较多和房屋密度较低的区域送货。

　　也有业内乐观地认为，任何事情都不是一成不变的。科技的发展往往可以推动人类进步的重要历史进程，其中包括房屋升级。通过人机协作，经营提效很多。人机协作的配送只要在场景满足的情况下，单均成本远远低于纯人力配送，这些好处将反向推动今后的社区房屋建设及改进，为自动配送机器人制造专门的传送及升降装置。

　　无论未来发展如何，包括爬楼梯在内的多项技术成为机器人社区配送进一步投入应用的瓶颈。近几年来，它们也成为企业和研究机构共同攻关的目标。

　　不久前，苏黎世联邦理工学院9名本科生组成的团队，成功研发出一款具有平行弹性跳跃机构的双轮平衡机器人——Ascento，体重10.4公斤，最高跳跃高度为0.4米，速度可达每小时8公里。这是一台会爬楼梯的巡检机器人。它站立在两个大轮子上，但是三段式腿将它们连接到身体上。机器人通过四个马达保持平衡和机动，其中两个位于车轮中，另外两个安装在腿部与身体的连接处。轮子和腿的组合使它能在平坦的地面上快速移动，并通过跳跃来克服障碍。它身材小巧，展现出高度的灵活性和机动性。

　　分析显示，适应社区配送场景的物流机器人在四大技术环节上，有待进一步完善，而突破性进展往往需要由量变到质变。

　　第一是自主行走。繁华的城市街道、复杂的社区环境，一楼一场景的立体室内路线，对机器人的自主导航、自主学习及建立适应自己行走的社区地图，都提出了新的人工智能技术要求。

　　第二是安全避障。内置的导航系统出于安全考虑，对最高速度进行限制。如何在安全避障和高效配送之间取得令企业、消费者、周边环境等各方满意的平衡，需要试验及一定程度的模式创新。

　　第三是存储量的把握。作为配送的工具，每次配送能够搭载多少数量的包裹是需要重点考虑的。其中不仅要考虑总体容量，还要考虑单件货物体积的上限。另一方面，存储量往往与机器人灵活性、耗能等成反比，因此，尤须针对不同配送需求和场景，进行专项定制。某种意义上说，机器人产品在存储量上的设定，直接关系到其应用在各类落地场景中的推广。

　　第四是人机交互。当前，许多配送机器人已配备了面部识别系统，在即将到达目的地时系统将取货信息发送给用户，到达目的地后，用户可选择人脸识别、输入验证码、点击手机App链接等几种方式取货，还可以自动把货物放入储物箱，或电子扫描签收。如何在人机交互环节中进一步确保精准匹配、信息安全以及使用便利，也是今后研究的目标。

　　“未来服务”亟待多方未雨绸缪

　　事实上，社区配送机器人的意义不仅仅是一两家高科技公司的产品创新，背后还包含着社会对社区“未来服务”的思考和界定。在多变的时势下，在全球许多国家出现的老龄化态势下，物流无人化末端配送领域的创新，似乎有着更为深远的意义。

　　而社区配送机器人的推广普及，在技术之外，还有其他门槛需要跨越。

　　例如，在内部系统中，建立无人仓并提高其与末端配送间的协同性，完善“接口”，对整条物流链至关重要。在外部制度上，针对城市物流无人机、无人车、智能快递柜在内的末端服务，许多国家尚缺乏宏观性政策法规及明确详尽的产业管理制度，环境保障相对滞后。

　　有科学家指出，前沿技术落地却“偏离着陆”，这一情况在其他领域已有先例，应引以为戒。新技术在改变生活的同时，往往伴随着混乱和破坏。搭载人工智能技术的无人配送车热潮中，如何在社会伦理和法律规范上充分准备，亟待在冷思考中寻找最优解。

　　举例来说，直接对接到人的社区配送机器人，其收集的资料信息，如果上传到其他机器人的学习库中，无疑可以大大推动机器自主学习进度，但是基于信息安全考虑，这种共享是否有必要设置一道“篱笆”？

　　技术领域的伦理道德，是一种约定俗成的社会道德边界，从深层次来说，也是技术对人性的探究。人工智能技术与人类结合更为紧密，尤其如此。保持对伦理的敬畏，不可或缺。

　　比如，因这一无人配送服务获取的数据隐私责、权、利归属如何？配送过程中，如果发生交通事故，产生的人、物损失，技术提供方、商品提供方、社区方等各家责任和赔偿如何界定？技术研发前期数据采集及学习模型建立等多重环节，在此期间多方利益如何划分？这些技术与社会管理交织的问题，在该产业发展进程中，应与技术并重。未来，它们在城市管理、社区规划等领域，同样值得长远考量、未雨绸缪。

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