上海欧链供应链物流机器人规模化应用提速，全球市场潜力巨大

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上海欧联供应链管理有限公司

物流机器人已从实验、试用应用转向大规模应用的早期阶段。受COVID-19疫情影响，物流机器人的发展进程连续几年加速。电商和零售行业的快速发展以及全球劳动力短缺也对物流机器人的发展产生了很大的影响。如今，物流机器人已成为企业建设新物流中心/工厂时首先考虑的技术之一，也成为旧设施改造升级的必备选项之一。供给侧，全球大量物流机器人技术创新企业参与其中。近两三年，数百亿投资进入这一赛道，直接推动了物流机器人的发展。

这是一个巨大的市场。全球市场上有500万台叉车，运输着50亿个托盘、超过5亿个周转箱，以及需求量更大的各种非标产品。然而，只有不到 1% 的托盘搬运来自物流机器人。据叉车企业统计，叉车运营成本80%与驾驶员成本相关。用机器人代替人工无疑是降本增效的重要途径。

蓬勃发展背后的大规模应用问题

无人化、少人化作业将是物流行业未来发展的一大趋势，物流机器人市场潜力巨大。然而，尽管物流机器人备受好评，但其市场覆盖率仍处于较低水平。相关统计数据显示，相对成熟的AMR搬运机器人最大供应商年供货量仅不足1.5万台，而一家号称国内最大的无人叉车企业2022年出货量不足500台。性能显然不符合市场需求，但是什么阻碍了物流机器人的规模化发展呢？

无人化、少人化将是物流行业未来发展的大趋势。图为仙工智能机器人工作中。

亚马逊机器人公司公开数据显示，截至2023年4月，亚马逊已在全球部署了75万台机器人。据笔者分析，其中至少有50万台是KIVA等搬运机器人和拣选机器人。这一数据已经超过了中国目前使用的物流机器人的总数。亚马逊以外的物流机器人公司也举步维艰，大规模应用是个问题。

面对巨大的市场前景，中国乃至全球的物流机器人企业都面临着配送难的困境。如何突破瓶颈成为当前物流机器人发展的关键点。

物流机器人项目交付难原因分析

1、供给侧原因分析

物流机器人供给侧即制造和研发侧主要问题有：

(1)主流产品线尚未形成，产品结构不固定。不同公司的各类无人叉车、AGV等产品规格尺寸不同，增加了客户选型的难度。由于没有主流的产品形态，规划设计没有共性，使得客户的物流机器人设计和部署变得个性化。计划。

(2)产品迭代快。市场上物流机器人新产品、新技术层出不穷，更新迭代速度非常快。新产品的迭代周期越来越短，这给产品选型带来了压力。产品快速迭代意味着新产品的市场销售周期变短，研发成本回收风险增大。

(3)研发大、产出小。物流机器人是多技术集成产品，其研发涉及软件、硬件、系统和车身。所需的研发人员和费用相当可观，而且每种产品的整体销量相对销售额来说并不大。在这种情况下，物流机器人企业依靠自身产品利润来覆盖研发成本的可能性就降低了。许多物流机器人企业需要依靠外部风险投资来补充资金。

(4)场景复杂、个性化程度高。物流机器人制造商和供应商面临多元化的市场需求，往往希望获得更多的商机。这让众多物流机器人企业能够不断挑战各种差异化场景。据笔者观察，在一些物流机器人企业的费用中，项目的新场景开发费用往往占据大部分，这意味着很多项目具有不可复制性。

2、客户原因分析

从客户（用户）这边来说，我们需要对物流机器人有更好的了解，克服恐惧。阻碍因素主要包括：

(1) 客户公司缺乏自动化专业知识，特别是在系统实施方面。物流机器人不仅仅是一个产品，更是一个升级无人思维理念的系统工程。这需要系统的思考和理解。

（2）客户感受到物流机器人系统的复杂性。由于供应商提供的系统的复杂性，客户感到困惑和担忧。

（3）物流机器人系统项目实施涉及环节较多，形势控制风险增大，项目成功运行并达到目标值存在一定风险。

（4）对于个性化定制场景，尚无成熟的场景可供借鉴。客户需要承受供应商能力的风险测试。项目效率可能达不到预期甚至失败。

（5）市场上不断出现颠覆性的新技术，使得选择的风险更大。

（6）物流机器人项目一旦实施，将是一个长期的技术项目，客户担心没有“机器人”团队来管理项目并实现整体变革。

项目实施过程中应考虑的问题

1、整个行业的产品是否标准化？

如上所述，由于创业者数量众多，各种创新产品和理念层出不穷，物流机器人的产品和模式还处于探索阶段。除了类似KIVA的AMR产品外，大部分产品尚未能形成固定的主流产品形态，产品迭代周期很短。

笔者在走访多家物流机器人企业时，让他们思考这些问题：在做第一代物流机器人产品的时候，你们是否觉得自己很强大，会代表行业的方向？当产品迭代升级到第三代、第四代时，您对第一代产品有何看法？

2、面对同样的应用场景，是否有固定的行业做法？

当我们考虑叉车、堆垛机等较为成熟的自动化技术时，其解决方案基本确定且一致，他们大量的成功项目经验足以为我们做出基本正确的决策提供参考。

但面对同样的场景、不同的物流机器人供应商、不同的解决方案以及产品效率、稳定性等各种不确定因素，如何保证客户达到预期目标？

3. 是否有明确的需求和期望？

物流机器人从最早的“展示型”应用，发展到逐步进入真实应用场景的“探索性”应用，再到现阶段普遍有望形成的“规模化”应用。项目压力急剧增大。因为一旦方案不成熟，供应商不稳定，对项目后期的影响将是致命的。因此，从中立的角度审视解决方案和供应商非常重要。

4、跨品牌、跨产品的无人化、机器人化产品是否有一个整体架构？

对于物流机器人系统来说，硬件设备背后的软件系统更为重要。系统兼容性和集中控制调度能力是机器人大规模推广实施的重要基础。各物流机器人企业的系统兼容性和集中控制仍存在一定难度。值得一提的是，欧洲近年来试验的（AGV通信标准化接口）已经产生了一些效果。

物流机器人项目实施难的解决方案

1.“场景盒”的概念

这一概念由苏州罗伯特牧牛流马物流科技有限公司提出，在克服物流机器人项目实施难的瓶颈时，总结提炼了自身的应用场景和产品，形成了“场景盒子”的概念，即类似于生产线上搬运箱子。 、平台区搬运箱、新能源硅材料生产线箱等模块化菜单式产品组合。 “场景盒子”的概念让客户很容易理解解决方案，而且还可以大规模复制，缩短交付时间。

木牛流马“场景盒子”

2. 是产品制造商还是系统集成商？

将整个物流机器人生态系统进行分层，包括传统系统集成商、新一代系统集成商、物流机器人设备制造商、核心零部件制造商等。其中，物流机器人最终会成为系统集成商设备的一部分，还是物流机器人企业本身成为系统集成商？两者如何整合？吉智嘉和旷视科技所追求的战略模式值得研究。

3.RaaS模型的Darpu模型

当客户对物流机器人进行一次性投资且该技术的未来不确定时，“机器人即服务”（RaaS）模式成为最直接有效的推广模式。激光雷达机器人与普洛斯物流地产公司联合成立的Darop公司，采用RaaS模式按流量收费，可以大大降低客户的投资风险。

飞镖机器人

4、物流机器人的微软模式？

“即插即用”目前正在成为物流机器人企业突破实施瓶颈的思路之一。通过应用程序等形式，物流机器人可以在客户现场通过简单的设置来运行，并且可以通过应用程序修改参数来改变操作。模型。目前，中力机器人的“莫布玛”、微机器人的“微微”以及爱吉微、海豚星等都推出了该车型。

使用App运行物流机器人，并通过App修改参数来改变运行模式。

5.DIY物流机器人

物流机器人控制器制造商先工智能和激光导航雷达供应商雷神智能公司均推出了AGV和无人叉车DIY改装套件，方便终端用户或渠道商选择套件式无人叉车和AGV改装。技术，DIY物流机器人，从而大大降低了实施门槛。

先工智能推出AGV及无人叉车DIY改装套件

6. 从创意到调试的数字化旅程

物流机器人不仅仅是一种产品设备，更是一种智能化、无人化的思维。物流机器人除了承载物料搬运的功能外，还承载着整个工厂的部分数字化、智能化功能。因此，这是一条整体的数字化路径，需要更深入地了解客户。

物流机器人的未来

物流机器人的结局是什么？如果知道结果，我们就更容易判断现在，但显然大家都没有好好思考这个问题。物流机器人的未来是“软件定义物流机器人”、“产品定义物流机器人”还是“应用场景定义物流机器人”？笔者认为，这三种情况都会存在。

1、应用场景定义物流机器人

目前，市场上已有较为明显的“应用场景定义的物流机器人”案例。例如，一些物流机器人企业在烟草、轮胎、新能源、汽车等细分市场形成了独特的场景解决方案。在中国巨大的应用市场，依靠应用场景来定义物流机器人正在兴起，也是很多企业制胜的法宝。

2.产品定义物流机器人

“产品定义的物流机器人”将是未来五年的主流模式。正如目前市场上的类似KIVA的AMR、轻型托盘搬运AGV等固定模式物流机器人产品已成为标准化产品，因此硬件设计和制造能力凸显规模经济，进而产生成本优势。

3、软件定义物流机器人

在构想未来的物流机器人时，我们相信“软件定义的物流机器人”将是最终的形态。软件平台将聚集硬件厂商。物流机器人机电制造将成为商品，成本、质量、性能将成为差异化点。类似于微软操作系统的软件将成为核心，这与现在的计算机行业颇为相似。

我们认为，未来物流机器人更有可能成为云控制系统的接收者。它们不再拥有强大的计算和传感能力，而是依靠云端的空中控制系统为物流机器人的动作发出指令。在仓库、工厂甚至公园里，都会有多个控制塔运行物流机器人和其他自动化设备。

物流机器人正在成为未来供应链智能化的关键技术。当相关企业进入市场，面对各种应用场景时，建议大家尊重市场，小步走，做自己擅长的领域。对于物流机器人市场的未来发展，我们认为将有两个重要节点：2023年是物流机器人形成固定风格的关键时期； 2025年将是物流机器人明确方向、加大体量的节点。希望物流机器人企业能够抓住机遇！

————物流技术与应用————

编辑及排版：罗丹

本文内容来源于《物流技术与应用》2023年机器人增刊，已被删除或修改。