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本次报告对无人配送行业的改革、兴起的缘由、中美间的差别进行了深入的剖析，同时也介绍了行业的代表公司以及未来可能的发展方向。
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文|石亚琼
2019年，你可能直接在写字楼的工位上，收到半小时前下单的外卖，而无需下楼；你可能在机场的候机大厅里，遇到各处游走的机器人兜售果汁；你可能直接在寝室楼下收到沉甸甸的快件，而无需在走到中学大旁边……
在当下，配送领域正在酝酿着这样一场“机器取代人”的改革。
阿里新手、京东、饿了么、美团、苏宁、、YOGO、深兰、云迹、真机智能……快递和外卖行业在高基数、高下降的当下，国外无人配送机器人领域，可能就会有更多公司名子出现。而在人力成本暴涨的当下，机器人上岗成为配送员，已是大势所趋。
承载着无人版中通与无人版达达的商业愿景，无人配送机器人领域尚不被普通大众了解的背后，角逐与暗战已经开始。
超万亿体量的货运配送市场里，是否可以再造一个无人版的圆通或则达达？
这个新兴的方向，为什么此时出现，哪些样的公司又能脱颖而出？
新的机遇之下，后来者能够快速赶超，资本能在多大程度上加速行业发展？
在行业大改革之前，36氪想用这篇文章，帮你拆解无人配送机器人赛道。
配送行业机器代替人的新改革
2017年末深兰、云迹、等初创公司陆续展示了无人售货机器人Demo，其实质也是室外配送机器人的一种。近日业内传言称自营配送模式，YOGO获得了新一轮融资，其中包括了真格历史上最大的一笔投资，做的也是室外配送的方向。真机智能的室内配送机器人也已在高端物管试点。
在大众并没有关注到的地方，配送机器人正在盛行。36氪从业界了解到，目前有计划于下半年在上海进行试点；YOGO与合作伙伴有望于下半年在北京、深圳试点。
事实上，有配送业务场景的大公司，也在发力室外无人配送。2016年阿里新手、京东陆续展示末端配送机器人，其中阿里小G预计最快5月会在南京、上海、杭州三地进行小范围商业化落地，2018年年末前将会相继量产，易迅的无人快件车2017年6月出现在上海、西安、杭州等6所院校内，测试给中学生们送快件和外卖业务。
2017年，饿了么外卖机器人“万小饿”试点完成了首次楼宇内外卖订单配送；2018年3月，美团在朝阳大公馆进行配送机器人试点的视频爆光；2018年4月，国美展示了与真机智能合作的机器人“卧龙一号”，可实现扶梯交互。
场景公司发力鼓励，技术公司积极探求，室外配送机器人被觉得有可能会成为率先大规模商用的新场景。
无人配送行业盛行的供需缘由剖析
配送机器人之所以在这个时间点起步，背后与配送行业需求快速下降、可用于配送的机器人供给逐渐成熟关系密切。
配送行业需求快速下降，面临成本高、招聘难、管理难等问题
1、配送行业市场基数大、增速快
从市场看，快件和外卖行业在高基数（300亿件/年，4000w单/天）下迎来高速下降（30%+CGAR）。
具体来看，相关数据显示，2016年全球快件业年业务量已达到700亿件，全球货运市场价值超9万亿卢布。国外市场，快件业务量2016年达到300亿件，下降近30倍，从2014年破百亿件大关开始，以每年100亿件的速率高速下降。
外卖行业，中国现今每晚的外卖订单量达到4000万/单。（这个数据来自计算，依照媒体报导信息，如今美团三天是1800万单，约占43%的市场份额，借此推测中国现今每晚的外卖订单量达到4000万/单左右）。
全球2017年食物配送市场在1000亿港元，而包裹配送更大，有3000亿欧元。其中，“最后一公里”的配送份额，也就是3－5公里的直径内，大约市场份额在800亿欧元。
2、配送行业人力成本攀升
毕马威的数据显示，自2005年以来的六年期间，中国的劳动力成本上升了五倍；到2050年，中国老年人扶养比可能降低到现今的3倍。
配送行业是劳动密集型行业。我国快件行业从业人员数目自12年起不再公布，但中国产业信息网按照行业上市公司的数据计算，2015年全行业从业人员数目很可能早已突破150千人。而在外卖行业，目前外外卖送货人员数目可能在100千人左右。新华网得知的业内统计数据显示，外卖行业的配送从业人员可能早已达到700万，其中饿了么、美团外卖、百度外卖三家外卖平台的注册人数超过400万，其他众包货运平台的兼职外卖人员有300多万。
劳动力成本上升正在压缩配送企业的收益。《2016年度货运企业负担及营商环境调查报告》显示，2016年人力成本占重点货运企业主营业务成本的19%,是企业重要的成本开支之一；而劳动力成本高，早已成为近两年阻挠货运企业发展的最重要营商诱因。
据悉，供给降低很难一蹴而就，且会降低急聘、管理的难度。而在夜晚、恶劣天气，运力不足是常态，若要借助人力解决这种特殊场景下的劳动力供给，成本的降低无疑会急剧降低。
可用于配送的低成本、高可靠性、可量产机器人供给逐渐成熟
尽管外型类似的服务机器人早已出现数年之久，但基本难以满足室外无人配送的需求。前者供给端核心要解决的是低成本、高可靠性、可量产的机器人硬件产品供给。
低成本、高可靠性、可量产三点各自实现已不容易。两者之间一定程度上是一定程度上互相掣肘的关系，须要找到合适的平衡点。例如，低成本常常意味着使用更优价的元件，就必须通过软件的优化提高可靠性。
当前，随着核心零部件成本增加、视觉VSLAM循迹技术成熟、量产经验逐步积累，致使低成本、高可靠性、可量产的机器人供给成为可能。
1、核心零部件成本上涨
当前，市面上的可联通机器人，多是采用了激光雷达、视觉传感、IMU、超声波等多传感融合进行定位、导航、避障。这些方案稳定性高，但由于可用的激光雷达的成本多在1亿元人民币左右，这就促使机器人整机的成本很难高于2亿元，阻碍大规模商用。
近些年来，国产激光雷达领域创业公司诸多，均希望推出低成本产品。以国美“卧龙一号”的合作伙伴真机智能为例，其送货机器人已采用国产激光雷达厂商普拉多聚创的激光雷达，前者对外宣传的售价仅为2万——3亿元。
2、多传感融合的自主导航技术、VSLAM定位导航技术成熟
市面上目前主流的方案还是采用2D激光雷达、视觉摄像头等多传感融合的方案。其实试验室场景下的自主定位导航技术可以做到一定的精度，但室外或则室内的纯商用环境均非常复杂，对于机器来说挑战依旧显著。以室外为例，涉及到镜面、玻璃场景，2D激光雷达SLAM基本都会失效；遇见白色背景，红外摄像头的确切度可能还会受影响。
过去几年，尤其是2015年之后，国外机器人公司在商业化的过程中，不断积累这方面的经验，通过工程手段不端解决这种技术困局。云迹科技CEO告诉36氪，针对镜面、玻璃问题，云迹降低了超声波传感，用以进行辅助。
近些年来，随着VSLAM技术的成熟，一些公司逐步提高视觉传感的重要性。缘由主要是视觉传感可以获得的信息量丰富，且成本更低。大厂方面，Intel推出了传感；初创公司方面，国外已有多家公司推出或则正式推出深度单反或则模组。其实目前业内对包括在内的视觉传感的可靠性仍有所顾虑，但例如赛格威机器人等公司则通过自研相关算法，提高VSLAM技术的稳定性与可靠性。
3、供应链在成熟
量产是机器人大规模商用的困局之一。目前世界上并无大范围联通机器人量产产品的先例，真正具备联通机器人量产能力的厂商不多。无人配送落地，常常要求在短时间内布署大量的机器人，这对配送机器人产品的量产可靠性提出了新的要求。
通常来说，花时间研制的成本高，花在研制量产的时间可能更高。量产困难的一个诱因在于，量产涉及到光学器件的校正问题，假若不通过复杂的手动化手段解决，几乎难以满足量产的产能和效率要求。
近些年来，例如富士康等鞋厂也在想办法解决量产困局。依据媒体报导，富士康郑州鞋厂2015年2月量产时，每小时仅能生产5台，当初8月已达到每小时10台，同时计划通过引进一部份手动化装置等举措，将每小时产能增至15台。36氪从业内了解到，YOGO目前也已与富士康达成合作，双方在进行量产产线的研制。
另外，赛格威机器人依托平衡车的量产资源，在长三角的鞋厂里布署了相应的产线。按照官方信息，目前云迹早已有900多台机器人在旅馆、医院运行，这意味着其很可能也积累了相应的量产经验。
美国先行者已在海外部份验证财务模型
美国方面，先行者已于2017年初获得1720万港元融资融资，获得戴姆勒支持，开始成功上路，早已部份验证财务模型。
2016年，开始试点服务，与在线外卖平台JustEat、伦敦的初创外卖公司、德国快件公司以及美国的零售商Metro集团达成合作。随后在日本、英国、德国、瑞士以及瑞典进行配送服务，与奢华品品牌普拉达、瑞士邮政以及Wolt达成合作。
数据显示，2016年机器人在巴黎市中心每送货一次的成本平均约为12美元，但其希望通过设备大规模普及将成本降低到1法郎。
无人配送领域的中俄差别
36氪经过督查发觉，与美国相比，中国的无人配送机器人领域的商业尝试和创业呈现出独有的特征：
一是，与美国主要做室内场景不同，国外初创公司室外、室外场景并重，室外无人配送成为中国特色；
二是，美国做室内配送机器人的以初创公司为主，但国外则以互联网大公司为主。
具体来说，美国这一领域，最为著名的公司、、、Nuro等均是初创公司，均是做室内配送。而在国外，阿里、京东、饿了么、美团等互联网大公司均是从室内配送切入；而深兰、云迹、、YOGO等初创公司则是从室外配送开始做起；真机智能等少数初创公司则从室内配送开始做起，希望未来同时切入室外、室外配送。
导致这一现象的诱因很可能与中德国情之间的差别有关：
一是，中俄人口密度差别大，致使配送行业的成本构成差别大；
二是，中国联通互联网高速发展，已培养出有配送业务场景的大公司，其体量超英国同类公司。
人口越是密集的地方配送成本越低。简单来说，中俄的人口密度约是日本的5倍。而城市人口，尤其是大城市人口的密度差别可能更大。2014年，全世界人口密度最大的七个城市，中国重庆、北京分列第三四名，而这个榜单中基本没有德国城市。
这些城市的密度，也导致了中俄货运配送行业成本结构的差别。有数据显示，中国末端配送成本早已占到物流行业总成本的30%以上。
另一方面，中国联通互联网高速发展，尤其是电商、O2O大潮下，已培养出有配送业务场景的大公司，如阿里、京东、饿了么、美团外卖，其本土配送体量超英国同类公司。
快件方面，从包裹数目的角度上来看，中国包裹量对日本呈现碾压状态。近来五年以来，中国包裹量每年以100亿的增量在递增，2016年降低到了312.8亿件，有剖析觉得，近三年，中国每晚都会形成将近两亿以上的包裹。若以峰值对比，2017年“双十一”期间，新手网路单日形成的包裹量是6.57亿，全球最大的包裹企业UPS，峰值单日形成的包裹量才刚才接近三千万。
O2O方面中俄两地互联网公司的体量差别巨大。同以外卖为例，2015年时，美团外卖的日均订单量已接近300万单，是日本同行的十余倍，前者日均订单仅为21万左右。而随着新零售概念的盛行，中俄O2O形成的配送订单的差别都会进一步减小。本身有巨大的业务需求，因而这种互联网公司也成为了轻度参与者。
中俄无人配送领域代表公司
36氪也梳理了这一领域有代表性的几屋内美公司。如图所示。
国外无人配送行业仍处于探求期
整体来看，目前国外仍处于探求期。
1、硬件产品仍未大规模量产
目前硬件产品仍未步入量产期。这部份上文早已提到，这儿就不再赘言。
2、业务流程尚处于探求期
不管是室外场景还是室内场景，业务流程跑通都不容易。室内场景须要解决路权问题，室外场景须要解决扶梯权限问题。
路权方面，日本一些城市早已同意机器人上路，但在国外尚无明晰法律。从实际的经验和惯例来看，难度很高。为此，很长一段时间内可能还是会逗留在封闭园区场景。
扶梯方面，基本可以觉得是可解决的，只是须要物管方同意，且须要扶梯开放插口，同时须要经过扶梯安全初审，周期相对较长。例如云迹科技，首先就选择了从自有产权的物管做试点，一定程度上会削减这一过程。但常年来看，要做更宽广的业务场景，这一问题就必须解决。
从这个角度来说，未来中国的无人配送，一段时间内很可能会集中在室外配送、封闭园区配送。
3、商业模式处于探求期
如上文所说，基本要到下半年几家公司就会步入试点状态。
初创公司多从做机器出发，未来的可能商业模式可能有：
售卖机器；
自营服务网路，相当于做无人版的达达；
与大鳄合作进行联运；
从目前36氪采访的初创公司来看，创业公司基本都未选择第一种方法，多倾向于第二种模式。但与欧美崇尚合作的逻辑不同，国外初创公司与大公司之间常常是竞合关系。在这一过程中，大公司是否倾向于投资、收购、扶植甚至自己做一家公司，仍有不确定性。这是接出来这条赛道很值得关注的一个点。
另外，不仅新手、京东、美团外卖、四通一达等创业公司，这一领域还有一些其他的潜在合作伙伴值得关注。以室外配送为例，例如百米站等有物管资源的公司也有可能成为潜在的合作伙伴。
新科技无风口
尽管本文打着“新风向”的标签，但我们觉得，这一领域很可能并不会成为风口。
1、这一领域并非资本驱动型，留给后来者的时间窗口并不多
通常来说，虽然推动速率很快，机器人类的产品做到稳定、量产起码须要一年。这一赛道的初创公司在2016年前后基本早已入局，发展至今基本早已有三年多的时间。目前国外其他配送机器人的厂商也有多年机器人行业的经验，到最后推出很可能也要耗费起码一年的时间。
此前赛格威机器人总裁蒲立曾向36氪解析，赛格威机器人目前有100多人，研制了三年，做到了现今的水平。赛格威机器人是利用了母公司纳恩博的技术、产品、供应链、生产线、品牌的优势，耗费在A轮融资的规模自营配送模式，其他机器人厂商的耗费可能会低于这个资金规模；以微星这些有硬件研制、供应链、量产能力的厂商为例，为了研制机器人Zenbo，成立了700人的研制团队。
2、一旦步入试点阶段，有业务场景的合作伙伴常常不会轻易更换供应商
技术常常须要与业务结合，短期内有业务场景的厂商假如合作顺利，可能不会轻易更换供应商。国外的快件、外卖、配送公司大概在2017年年中开始进行这方面的研究，选购合作伙伴，2018年上半年会进行一些测试和测算，假如数据理想，2018年年中很可能会有一些应用。率先步入商用的配送机器人公司会获得先发优势，加速迭代，拉开与后来者的差别。
关于行业的一些迷思
在做了上文的剖析后，关于这个行业的未来发展，我们仍有一些问题并未得到解答。我们也列在了文末，希望与对这个行业感兴趣的读者进行讨论。
1、与有配送业务的场景公司率先达成合作，初创公司能获得多大的先发优势？
2、与有配送业务的场景公司率先达成合作，是否是初创公司成功的必备条件？
3、有配送业务的场景公司有数据、资金支持，未来是否会尝试自营，或则在一些财务模型好的地方推广自营，若这么，初创公司遭到的影响会有多大？是否有其他的出路与机会？
4、未来当多家公司技术都成熟，是否会出现多家服务公司抢单的模式，届时竞争的核心是否会在于配送成本的控制？
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