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阿里借助“小蛮驴物流机器人”切入物流市场,与巨头们抢夺“蛋糕”

如意 来源:OFweek电子工程网 作者:Ai芯天下 2020-09-27 16:52 次阅读

前言:

物流机器人,或者说针对末端场景的无人配送车近几年很是火热,这一市场上不乏从创业公司到互联网巨头,再到垂直物流大佬的身影。

巨头纷纷抢占机器人市场

此前,机器人市场一直被国际巨头垄断,发那科、ABB、安川、库卡四大家在中国工业机器人领域常年占据主导地位。但随着人工智能算法自动驾驶相关技术的成熟,科技公司和互联网公司在机器人领域频频发力。

当前物流体系中,末端物流属于成本最高但效率却最低的环节,如果能借助无人驾驶技术提升该环节的效率,对于物流业来说无疑是重大利好。事实上目前确实有很多企业聚焦在末端无人配送,基于此预计很快这项技术将迎来规模化商用。

在末端物流机器人领域,除了国内企业布局最后三公里,作为一项基础设施,全球高科技公司,在面临快递、外卖、本地生活业务配送量与日俱增的情况下,都正在入局末端物流无人配送,以缓解最后一公里带来的配送压力。

阿里切入物流市场

市场上活跃的无人配送车研发公司有行深智能、新石器、白犀牛、智行者;无人机公司有迅蚁科技、亿航无人机等。而几家大众熟知的互联网公司京东、美团,以及物流行业巨头顺丰,也都在近几年切入了无人配送的赛道。

2020年3月的数据显示,菜鸟和通达系每天有2亿笔快递包裹,而过去10年,基本每过两年快递包裹数量就会翻一番,这样的行业前景下,巨头也纷纷抢占蓝海。

近日在云栖大会上阿里巴巴发布第一款面向末端物流的送货机器人“小蛮驴”,布局物流行业,并且表示小蛮驴是业内目前首款可量产的物流机器人。

小蛮驴外观参数,小蛮驴尺寸为2100*900*1200mm——加上激光雷达高1445mm。车身外观采用银灰色调,线条圆润、跟驴子一样自带萌感。要注意的是,车厢格口可以自由定制,按照最多每车满载50件常规尺寸的快递/包裹/外卖、每天送货10次计算,机器人峰值运力可达一天500单。

车速方面,平均速度设定为15km/h,最高速度20km/h。续航,采用抽拉式充电电池,每次充电4度、续航里程102公里。机器人平均行驶100公里所耗费的电量,还不到吃一顿两小时火锅用的电。功耗方面,工作功率仅有615w,不到戴森吹风机的一半(1600w),不到常规家用电磁炉的三分之一(约2000w)。

小蛮驴三大竞争力

小蛮驴物流机器人集成了达摩院前沿的人工智能和自动驾驶技术,在智能、安全、可量产三方面具备行业领先的竞争力。

首先是智能,具备类人认知决策能力。能在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,自动驾驶率99.9999%。机器人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,只需0.1s大脑就能完成决策、规划并下发控制指令。

其次是安全,拥有五重安全设计。为了保障车辆的安全稳定,机器人的系统架构引入了五重冗余设计,包括大脑决策、冗余小脑、异常检测刹车、接触保护刹车、远程防护。

再次是可量产,具备规模化量产能力。通过算法自研+深度定制,使得机器人的制造成本降低到可量产水平。外观自主设计,拥有设计专利。底盘及激光雷达等核心主传感器深度定制。自研嵌入式异构计算平台,高性能、低成本、低功耗。

达摩院研发自动驾驶机器学习平台

小蛮驴的智能主要是达摩院提出了“小前台、大中台”算法架构,大大提升算法模型的效果和算法迭代的效率。达摩院研发了业界独有的自动驾驶机器学习平台AutoDrive,由机器替代人工进行算法调参、模型优化,提升算法研发效率。

基于AutoDrive平台的支持,感知、定位、决策规划等“小前台”不断提出更轻、更快的算法模型。定位方面,机器人能在无GPS或弱GPS环境下实现厘米级高精定位。感知方面,机器人借助达摩院自研的感知算法,能够识别“厘米级”障碍物。

并且阿里云,拥有大规模云端计算资源、规模化计算集群工程运维、规模化云端数据存储等资源支持。在AutoDrive平台基础上,达摩院搭建了自己的自动驾驶云平台,将海量数据(场景数据库、自动驾驶车数据、数据采集车数据)搬上阿里云,打通数据收集、数据标注、仿真、模型训练、评价等整套系统。

物流机器人虽然切入的是末端物流,但是它未来要打通盘活的是新零售、本地生活服务整个商业生态,作为直接触达用户的业务,物流服务是直接与用户体验挂钩的。

实现量产的小蛮驴以及智能机器人平台,一方面是为了提升阿里在本地生活和新零售上的服务体验,另一方面也想要赋能行业,把握住整个物流行业的话语权。

结尾:

阿里巴巴方面认为,未来社会将产生海量的机器人需求,机器与人类交互沟通、协作共生的时代刚刚开始。目前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,小蛮驴这款机器人也将率先在菜鸟驿站投入使用。
责编AJX

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