张晶晶
当前，物流行业的年增长速度达到40%，却依然是典型的劳动密集型行业。随着机器人技术迅速崛起，各行业掀起一股“机器换人”的热潮，而涉足物流领域的企业也纷纷投入机器人技术的研究。但送快递这件事，却没有那么简单。
快递员改行送外卖
随着人力成本和订单量的不断增多，送快递这件事情似乎正在变得有点困难。此前有媒体报道，因为招不到快递员，申通快递上海卢湾公司甚至倒闭，很多站点也面临人员不足无法及时派送的问题。
各大互联网公司正在火拼的送餐业务吸引了很多快递员改行。有业内人士透露，在北京、上海，快递员每派一件只有1元收入，一般情况下，一个快递员每天送件很难超过200件，每个月收入在六七千元。而相比之下，一单配送费就在5元至6元的外卖行业收入更高，月入过万的大有人在。
一线城市的快递员收入如此，二三线城市更低。2016年5月，北京交通大学、阿里巴巴研究院、菜鸟网络联合发布的《全国社会化电商物流从业人员研究报告》显示，53.4%的快递站点员工月平均工资在2001元至4000元。近八成一线快递员日均工作9小时至10小时，有些甚至在12小时以上。
除了收入原因和工作时间长，快递派件的延误压力要高于外卖，因为延误会对收入产生影响。另外，送外卖每天忙碌的时间集中在中午和晚上，与需要从早到晚派件的快递工作相比要相对轻松。虽然在大家眼里送外卖是个辛苦的工作，但对于送快递来说却十分轻松。
快递机器人走进现实
人工送快递难以为继，那机器送是否可行呢？日前，机器人公司Agility Robotics发布了被称为Cassie的全新双足机器人，能应用于科学研究、灾难救援，未来还会用于货物运输。
Cassie是一台非常灵活的双足机器人，与过去发布过的那些拖着沉重的步伐、小心翼翼前行的双足机器人“前辈”相比，Cassie能更好地处理那些复杂多样的地形。它所拥有的智能能处理不同的环境和状况，而这种智能是未来机器人所必须具备的。
想象一下，如果未来敲开你家大门的不是快递小哥而是Cassie会是怎样的情景：它迈着轻快的步子踏上台阶，并把包裹放在门口。
中关村融智特种机器人产业联盟秘书长陈晓东分析，快递机器人未必一定是人形的。“可以把机器人看成一个平台，比如就是一个小车，将快递运送到指定地点。除了像Cassie这样的解决方案，还可以通过比如一辆大型无人驾驶汽车加小型机器人分拣的方式来实现快递配送。”
目前世界上多家大型电商企业都在研究机器人配送快递。亚马逊研发无人机运送包裹，瑞士邮政去年就测试了机器人送快递，阿里旗下的菜鸟网络也在2016年发布了首款配送机器人小G。
菜鸟官方介绍，小G是一款可以在陆地上行走的机器人，身高1米左右，每次配送能装10个至20个包裹。用户只要通过手机向小G发出服务需求，小G就会与TMS（运输管理系统）对接，并规划最优配送路径，将物品送到指定位置，用户可通过电子扫描签收。
小G采用了激光与视觉并行的SLAM（即时定位与建图）方案，在配送过程中，能观察周边的复杂环境，并在系统中建立自己的多维世界，运用自适应粒子滤波算法，对动态实体进行准确的轨迹预测，避让行人、车辆，自己乘坐电梯，感知电梯的拥挤程度，决定是否乘坐。目前小G正在阿里巴巴总部进行测试，未来希望能与高端写字楼、学校达成合作。
真正应用仍需时间
陈晓东分析，总的来看，目前主流的快递机器人分为“天上飞的”和“地上跑的”。而无论是无人机配送还是陆地机器人配送，都存在尚未解决的诸多问题。
“无人机有航路控制的问题。飞行要按照规则，不能违反民航飞行的航线。无人机在城市里使用是受到诸多限制的，要真正应用到实践中需要一个过程，达到一定的安全性、可靠性、准确性之后，才可能真正在城市里用无人机来配送。”陈晓东说。
“走陆路”也有诸多需要解决的问题。比如机器人的智能化程度还不够，对复杂的路况以及各种突发交通状况，机器人还不能很好地应对。陈晓东指出，目前全球都在研究无人驾驶，但现在也还处于道路测试阶段，没有真正的实用化。“要实现无人驾驶，需要定位导航、环境感知、信息融合、规划决策、控制技术、人机交互等技术集成于一体，技术难度本身就比较大。从技术角度预测，未来无人驾驶一定会替代有人驾驶。但对于整个社会来说，也面临着各种挑战，比如出现交通事故后保险理赔的问题、道路突发状况的应对，也需要给出相应的解决方案。”
除此之外，机器人的费效比也是一个值得衡量的问题。陈晓东解释说，只有当人工成本和机器人成本间达到一个合理的换算、比较好的性价比时，快递机器人才有可能真正被应用到实际生活中。像Cassie这样的人形机器人造价不菲，要投入实际快递配送，安全性和维护都是问题。“还有高低温和储能的问题，一般机器人储能能维持一个小时就不错了。如果要增加電量和工作时间，就需要增加载荷，体积和重量都会变大，成本也会随之提升。”
就此来看，真正收到机器人送来的快递仍需要时间。但是在物流领域，机器人已经有不少应用，陈晓东说：“目前在物流领域，码垛机器人做得比人快，比人效率高。但要涉及各种不同尺寸、材质、大小的包裹分拣，目前要达到人的水准还差得远，需要借助二维码等其他手段的帮助。”
