<<<<菜鳥小G現狀與物流無人技術展望

　　自動化方面包括結構化環境和非結構化環境，菜鳥小G處理非結構化環境，對每一個單個機器人來說，它比結構化環境要難，因為相比結構化環境中，其碰到的技術挑戰是不同的。

　　關于菜鳥小G跑在街上被人抱走的疑問。首先，機器人后臺有非常完備的監控措施，其所有傳感器都有完備的監控;其次，機器人在地圖上有實時跟蹤的定位。最后，視頻監控。而關于機器人或者無人駕駛有三個要素：一是Scalability，這取決于規模大小，不同的規模有不一樣的概念;二是Robustness;三是Adaptive，自適應性。在中小規模、靜態化的、相對單一的環境里，問題已經解決得相對比較好;但超大規模、動態的、異構化的環境里面問題的解決，其挑戰非常巨大。

　　機器人的技術比無人駕駛更難。無人駕駛在結構化環境跑，其要解決的問題僅僅是相對決策和選擇有限，此外，很少會面臨人為阻攔的問題，但末端機器人卻不一定。相對于街道的配送服務，學校的配送更加困難。首先，復雜在于人車不分流，沒有機動車道和非機動車道的概念;第二，十字路口沒有紅綠燈，沒有紅燈停、綠燈行的概念;第三，不需要考慮逆行的事情。而在街道中，會自行檢測紅綠燈信號燈情況，進行選擇是否穿過馬路，進行提供最基礎的配送服務。

　　未來除了對末端機器人做商業化的探索和末端場景之外，菜鳥還會對卡車高速公路配送技術進行拓展性研究。而對終局的判斷，菜鳥ET實驗室預測，未來10億級包裹的配送中可能有超過50%以上的包裹將由智能配送機器人完成。

物流自動化創新應用和技術實踐

　　接下來的演講中，菜鳥網絡資深專家元享就為大家分享了菜鳥在物流自動化方面的創新研究和應用，以及實現物流自動化的技術體系、技術難點和相對應的解決方案。

　　人工智能技術給物流帶來了新的自動化機會，同時，物流的快速發展也反過來給人工智能技術帶來了新的藍海。在新的物流、電商時代，也出現了該行業尚未出現過的特點，一是促銷多、訂單量起伏大;二是發展迅速，擴展性要求高;三是定制化需求多;四是網絡結構變化快。所以新的物流智能時代，柔性自動化是關鍵。

　　柔性自動化特點有：一是拓展性強，魯棒性強;二是模塊化設計，易部署和搬遷;三是便于根據業務的變化迭代作業流程;四，最重要的技術是多智能體之間的感知和協同，因為時效性;五是在全鏈路大部分自動化的情況下，作業的可預測性加強。

　　柔性自動化的存在多項關鍵技術：首先它屬于軟硬結合的技術，需要端到端的設計和優化;其次，涉及IoT和邊緣計算技術，因為每個機器人有自己的傳感器，便于對數據做收集、分析及預測;然后，機器人技術有三個重要的方面，感知、計劃、實施;最后，還會涉及大規模多智能體規劃和調度技術進行優化。

　　全鏈路柔性自動化中從上游到下游的總體流程自動化，上下游的數據打通和協同是關鍵。自動化系統架構分成X層，底層是倉庫里的各種設備，包括立體庫、輸送線、AGV、分揀機等等;再上層是統一的設備管理系統，管理整個設備要做的任務和要做好的調度;更上層是自動化的WAS系統，管理指令、組裝成支持業務。菜鳥網絡自動化系統架構如下圖所示。

<<<<菜鳥自動化創新技術實踐

　　首先是機械臂。機械臂的主要作用是運用于抓取包裹，包括碼垛、拆垛和揀選。它最核心內容是感知、規劃和執行。感知主要是3D視覺，基于3D視覺，利用魯棒算法將包裹分開，對包裹進行圖象分割，找到最佳抓取點。

　　二是揀選AGV。它主要運用場景是拆領訂單的揀選，它有兩個模式，貨到人模式與車到人模式。貨到人揀選AGV主要進行資源分配優化問題，要最小化揀選站的等待時間。 資源分配問題的求解方法有兩種：中央規劃和分布式競價。中央規劃一般是用方程和模型來描述整個系統，找到最優的資源分配的描述，即MIP。分布式競價是把整個分配資源過程中每個參與者當成一個Agent，通過競價的方式去搶這個任務。對于非常復雜的環境且上下游非常緊密的情況下，分布式競價會更好。車到人揀選AGV適合銷量較高的商品，算法目標一般是人效率的最大化，訂單完成時間的最短化以及AGV效率的最高化。

　　如上圖所示，在多智能體路徑規劃問題中，每個機器人規劃的路徑要互不沖突，進行全局路徑規劃。在傳統的啟發式算法里，阿爾法狗的首席工程師發明的Cooperative A*是隨機的讓AGV有順序，互相之間可以躲避。或者是WHCA算法，讓每一個機器人規劃自己路徑的時候只看前W步。還包括全局搜索算法，比如A*算法是試圖讓每一個機器人的行動組合都做一個規劃。在非勻速網絡中，在真實物理環境下，機器人的移動無法用勻速運動近似，它面臨著兩個挑戰，一是經過同一個點的速度不相同，經過同一條邊所需時間不相同;二是時間表達從離散時間片變為連續時間。

　　最后，元享還為大家總結了柔性自動化技術所面臨的多項挑戰：一是IoT的技術和端計算，需要高效的技術采集和處理的系統;二是機器視覺，包裹識別和跟蹤、抓取點的識別、物體的分割;三是單個機器人的運動規劃要可控;四是大規模的資源分配問題;五是多智能體調度、路徑規劃問題以及環境、流程設計、交通控制、避障相關的技術;在新的物流時代，柔性自動化一定是未來重要的發展方向，新的人工智能技術肯定能讓物流行業產生一個新的變革。

全球物流一體化平臺下的技術架構與實踐

　　菜鳥國際物流技術部高級技術專家虛懷分享的是菜鳥全球物流一體化平臺下的技術架構與實踐。

　　在全球化、全球買、全球賣和新零售的業務戰略下，各個階段的全球物流業務快速發展，菜鳥網絡技術架構正面臨著這四個挑戰與困難：一是系統架構如何靈活的支持整個業務的快速發展;二是如何組織全球服務商的物流能力打造可靈活復用物流網絡;三是國際化架構和部署的方案;四是菜鳥各物流服務商網絡如何更高效互聯互通。

　　因此，從2013年到現在，菜鳥技術架構的經歷了三個不同階段的演進：1.0階段是煙囪式垂直簡單協同模式;2.0階段是平臺的多段精細化協同模式;3.0是未來國際化、全球化、區域化的協同模式。

　　1.0階段目標或者業務需求很簡單，通過C1、C2兩個合作伙伴的運輸方式將包裹從A點賣家送至B點買家。但這模式存在三個問題，重復建設、對外接口不統一、運維成本高。

　　2.0階段即平臺化多段精細化協同模式。這個階段的技術的命題是，將不同業務包裹，選取C(x)、C(y)、C(z)，不同的路徑從A點送到B，并達到方案最優，因此需要搭建整個平臺化的架構方案來支持靈活的協同調度的引擎，并達到方案最優。

　　如上圖所示，各核心平臺需關注的重點包括：1.路由平臺。路由平臺的職責是通過智能算法優選來識別網絡路徑的最優解;2.履行平臺。在計劃計算出來之后，履行平臺進行調度;3.可視化營運管理平臺。通過核心領域模型的抽象，將它抽象到系統里，過可視化的營運平臺連接(串聯)，提供路由平臺和履行平臺使用。全球履約監控系統的職責是讓整個包裹從端到端時效更高，更穩定，成本更低，它必須細化到每筆訂單的狀態和履約的情況，并且做到實時報警，并進行回饋機制。為進行整體的平臺化，需考慮：一是按照問題域拆分整個應用，不同的域使用不同的架構和系統解決問題;二是對問題進行建模;三是統一對外交互標準;四是建設好周邊的配套體系。

　　關于服務化和平臺化。服務化按域將一個應用拆成多個應用，解決的是功能耦合的問題。例如，接單域，表達域，結算域等;平臺化按業務將一個應用的代碼拆成多塊，解決的是業務耦合的問題。例如，速賣通業務，天貓國際業務，淘海外業務等;一般情況下，先實施服務化，再實施平臺化。

　　平臺與業務解耦的技術，其解耦目標是平臺不依賴業務代碼，但要調用業務代碼;核心思想是穩定的中介，平臺和業務通過第三方中介進行交互。第三方中介在業務里只需要實現擴展點、功能點即可。

　　3.0全球區域化協同的模式，其架構目標是A和B兩種業務相互復用對方的物流網絡和能力。而采用技術開啟新市場之時需要考慮代碼的復用還是代碼的再次擴展開發。市場國際化需從這幾方面考慮問題： 1、區域化的業務特點，因地制宜，注重解決物流的問題;2、應用依賴的解耦，如何進行部署;3、國際化基礎套件，不同的組件同時具備國際化的能力;4、海外部署架構方案的升級，其包括應用部署、中間件部署，以及基礎支撐。

　　虛懷在現場以Lazada的國際化部署為案例講解了以下方面的考慮：1、業務的拓展分布; 2、網絡時延的考慮;3、應用部署升級。為提升時延、保證吞吐量而構建的全球數據集成網絡有兩個思路：1、要去中心化。2、就近接入。全球數據集成網絡解決方案有三層，第一層布站，搭建全球的網絡，第二層基于站點構建數據集成云產品，第三層基于混合云架構，搭建全球站點網絡，接入對應端。

　　菜鳥混合云架構圖主要的思想就是通過多國化，打好基礎架構，對應用端和運維體系，而數據能夠通過專線進行跨機房同步使用。

<<<<菜鳥技術未來的挑戰

　　菜鳥技術未來要面臨復雜、多樣的場景，因此需要解決全球組網的協同，包括國際化本對本的業務，需要有效進行組織，進行抽象建模、設計;同時還要面臨全局的智慧大腦，以達到最優;此外，菜鳥還計劃對海量數據進行處理以挖掘和分析數據，為業務賦能，以及在終端系統建設的深度上，結合海關系統進行整個調度和壓測。簡單來說，要有廣度，又有深度，才能同時把菜鳥的快遞、倉配、跨境、末端、農村這復雜的業務場景解決好，實現全球24小時、全球72小時必達的目標。