「中国做仓储物流机器人已经比亚马逊晚了五六年，如今整个国内的仓储物流机器人出货量都不到万台，中国的节奏慢了，应该多看看下一代技术。」京东肖军认为，仓储无人化技术远未进入量产标准化阶段，满仓库跑的亚马逊黄色 Kiva 并不是万能方案，定制化的需求匹配将会是长期路径。

  十三年前，亚马逊为旗下 Prime 会员推出「两日内送达」服务，引发全球零售业震荡，同时也吹响了电商物流行业变革的号角。

  五年后，京东在一线城市推出的「当日达」承诺让竞品电商们倍感威胁，阿里迅速建立菜鸟物流以巩固其市场地位；饿了么、美团也于近期相继推出无人送货车、无人机等无人化物流设备……

  在这背后是同一套战略思维的延续——电商需要精确掌控自有的物流供应链体系。一开始，大家都是亚马逊的学徒；后来，有人走出了自己的路。

  京东从 2007 年开始自建物流体系，曾因投入过大而受饱受质疑，直至高效的物流速度优势在电商竞争中逐渐显现，才让市场相信了一套卓越的电商物流体系所能带来的价值。

京东副总裁、京东 X 事业部负责人肖军

  近日，机器之心与京东物流无人化研发体系的率军者、京东副总裁、X 事业部负责人肖军对话，由这位见证了京东物流体系进阶之路的过来人谈谈中国电商物流智能化的时代机遇。与此同时，在电商的 A 面之外，探寻更多京东在坚持物流自主化方向背后的 B 面。

  「当十万台的仓储物流机器人在亚马逊仓库中有条不紊运作时，国内的仓储物流机器人出货量还不到万台，中国的物流自动化技术明显落后成为难以回避的事实。」

  肖军认为，仓储无人化技术远未进入量产标准化阶段，满仓库跑的亚马逊黄色 Kiva 并不是万能方案，定制化的需求匹配将会是长期路径。

在运输环节，京东根据不同场景提出了三级物流网的概念，即干线、支线和末端配送。如今，针对末端配送的无人机已  经从宿迁飞往全国各地，而送货机器人也在今年正式从园区走上城市道路。

  「五年后，给你送货的可能都是机器人」，刘强东的愿景并不是空中楼阁。

  而应用于支线的无人轻型卡车则采取和整车厂商合作的模式，L4 级重型无人卡车和重型无人机将成为京东押注干线网络的更大砝码。

  前者决定了京东的技术实力和规模化运作的成本上限，后者则将在一定程度上将减少京东继续扩增仓库的资本和库存压力。

  中国电商物流智能化问题之所以值得关注，在于它不同于制造业的标准作业，也不同于大宗批发物流仓储环境下的 BtoB 买卖模式。

  由中国特有电商环境而衍生出的 BtoC 模型决定了物流的需求方必然也将是无人化技术的先行者。截至 2017 年末，京东物流共运营 486 个大型仓库，总面积约 1000 万平方米。这庞大的应用场景和实验土壤将诞生出极为丰富的物流自动化应用方案。

  人力的成本仍在逐年上涨，效率的天花板却无法突破；而机器的自动化技术不断成熟，成本将在批量化后大幅下降。在这两条曲线的交汇处，将迎来中国物流自动化产业发展的拐点。

  为赶上这第四次零售革命，刘强东已经投下重注。

  从实验室到事业部

  「通过硬件科技改变物流产业的工作方式，不再只是京东的工作方式。」

  机器之心：两年前我采访过京东的物流无人机项目，那时你们部门还叫京东物流实验室？

  肖军：是的。京东物流实验室在 2013 年设立；2016 年 5 月，物流实验室正式变更为 X 事业部，包括京东无人车、无人仓以及无人机，无人超市等项目。

  机器之心：设置 X 事业部的核心目的是什么？

  肖军：两个方面。通过京东的硬件科技来改变我们的生活方式，比如京东无人超市、送货机器人等；以及通过京东的硬件科技来改变电商物流中各个场景的应用问题。

  机器之心：这个定义比较大。

  肖军：通俗来讲，X 事业部是做硬件的，是你们看得见的东西。

  机器之心：每年京东对于这个部门在资金和人力上的投入多少，有没有一些数据的参考？

  肖军：具体数据不方便透露，只能说很大。

  机器之心：京东上下游有很多合作企业，比如说日化、酒水等厂商，他们可能也有物流产线自动化的需求。除了自产自用以外，我们本身也在对外输出这些技能？

  肖军：对。通过硬件科技改变我们的工作方式，就不只是京东的工作方式，也包括其他公司。

  机器之心：这个向外赋能的形式是？ X 事业部会不会成为一个类似解决方案的品牌？

  肖军：我们会把在京东应用成熟的一些应用场景案例向我们的同行、合作伙伴去输出。比如，茅台、伊利等都超大型企业都有这方面的需求，我们可以提供定制化解决方案。

  机器之心：这会是一种商业化的形式？

  肖军：是的。只是我们过去更多专注于在研发，首先你得把东西做出来才行。

  机器之心：所以现阶段不仅仅只是投入，还会有一些收益。

  肖军：对。

  机器之心：京东除了 X 事业部，还有一个 Y 事业部，会注重一些大数据和人工智能的研究？

  肖军：这两个部门本身相互配合。X 偏向硬件更多一些。Y 更偏向于软件一些。

  机器之心：物流产业涉及到很多环节，如何评判是否有必要设置机器人或者改造成自动化？

  肖军：这里有三个层面的考量。

  首先，京东从 2007 年就开始自建物流体系。从京东第一代物流系统到现在的自动化，我们团队都参与其中。从研发的角度来看，我们需要把物流自动化的最高水平打造出来，把样板去打造出来，所以我们提出无人仓、无人车等概念。通过技术评估，目前能够达到的业界最高的阶段和水平。

  其次，我们很容易发现系统、流程过程中哪些地方存在的瓶颈点，因为每年的 618、双 11，这些流量最高峰也是我们运营的最高峰。哪些地方出现瓶颈、哪些环节值得优化一目了然。再结合我们对相关自动化的技术的了解，和人才技术优势，我们能够判断出哪些环节可以通过现有的技术快速突破。

  举个例子，比如拣货打包。过去，打包需要人工对箱子进行裁减、要填充，流程是很长，就是整个仓储环节里非常大的一个瓶颈点。我们通过对现有的自动化技术方案、对机械臂、对计算机视觉方案的了解，可以创造出比人效率高的机器。

  最后，是考虑投入产出比的问题。依靠我们现有的物流结构体系，我们能够知道每个环节的订单成本。

  我们启用自动化，按几年的一个折旧，再结合机器投入，它的成本应该做到什么程度？它的成本要占到多少？我们有一套自有的核算方式。

  长远来说，人的成本会一直呈现上涨趋势。十年前，一线打包员大概每月 2000-3000 元，现在可能是 5000-10000 元，再过十年可能是 2-3 万。

  但对于机器，你用的量越大，成本就能下降越多。可能现阶段效率成本没变，但是再过两年人力成本增多，或者应用规模起来了，综合成本就会下降，这将会是我们一个很大的优势。

  机器之心：在增加自动化项目的同时，有遇到过上线后再暂停调整，或者判定为并不是当下最合适的方向吗？

  肖军：会有啊。

  机器之心：可能是出于哪个层面的考虑？

  肖军：的确会遇到一些在短时间内技术确实解决不了的问题。

  比如，电池技术和电池容量的瓶颈，现在的电动汽车、旋翼无人机都会遇到这个问题。但我们又涉及到到大量的用电需求，因为行业数据还没有达到使用标准，所以有些项目会阶段性暂停或考虑采用其他解决方案。

  机器之心：那改成油动？

  肖军：但发动机技术也有瓶颈，中国整个小型发动机技术是需要去突破的。

  因为在很多场景里面，有些技术不是一两年的时间就能突破，它还有很长的一个路径要走；所以我们研究到一定程度，就会暂停。

  解构布局逻辑：自研、合作、投资的组合