我国物流机器人技术突破与发展方向——访西安电子科技大学机电工程学院胡核算教授、武汉理工大学物流工程学院李文锋教授

文/ 本刊记者 张颖川

胡核算西安电子科技大学机电工程学院教授

西安电子科技大学教授、博士生导师。近年来，从离散事件动态系统的视角，系统地研究了事件驱动系统的精简化、分布式、稳健型监督控制理论和方法，取得了系列性的研究成果和关键技术，广泛应用于智能制造、自动驾驶、智慧物流、智慧交通、网络安全等领域。

李文锋武汉理工大学物流工程学院教授

武汉理工大学二级教授，博士生导师，物流与机器人技术实验室、物联网与物流研究中心创始人。教育部高等学校物流管理与工程类教学指导委员会委员，中国人工智能学会智能制造专业委员会常务委员。主要研究方向为智慧物流技术及装备、物流自动化与物联网技术、物流系统仿真与优化等。

在多方因素驱动下，我国物流机器人行业一路高歌，市场规模迅速扩大，技术发展突飞猛进，无论是产品研发还是市场应用都取得巨大突破。面对智慧物流这一必然发展趋势，数字化、智能化、柔性化是重要目标，环境感知、多机协同、技术平台等将成物流机器人技术创新的重要方向。

近年来，在电子商务、新零售等新兴商业模式创新发展需求的拉动下，在智能制造、智慧物流等发展理念的引领下，在人工智能、物联网、大数据等新技术的驱动下，我国物流机器人行业一路高歌，不仅市场规模迅速扩大，技术发展也是突飞猛进，无论硬件如机器人本体、驱动装置、传动系统等，还是软件如控制系统、导航技术、视觉感知、调度系统等，都取得长足进步。

当然，我国物流机器人技术发展还存在一定的瓶颈与挑战，核心及关键技术的原创性研究仍比较薄弱，高可靠性基础功能部件、系统工艺应用解决方案以及主机批量生产等方面有待全面提升，核心零部件长期依赖进口局面还亟待突破，物流机器人的智能化与自适应能力还有待进一步提升。

为了进一步探究我国物流机器人技术发展情况，本期专题我们采访了西安电子科技大学机电工程学院胡核算教授、武汉理工大学物流工程学院李文锋教授两位行业专家，请他们从学术研究角度对我国物流机器人的技术发展现状、目前取得的突破性进展、面临的瓶颈与挑战、未来的发展方向等做了深入分享。

近年来，在多方因素驱动下，我国物流机器人取得了非常迅猛的发展，行业年均增长超过20%。与此同时，在技术创新方面也取得明显突破，图为2020 CeMAT ASIA展会上出现的诸多物流机器人新品

记者:首先，请二位对我国物流机器人发展的整体概况进行分析，具体呈现出怎样的特点？

李文锋:我国物流机器人主要应用在仓储、运输以及制造等行业领域，以辅助/替代人工作业，提升作业环境中自动化水平和作业效率，降低差错率和货损率。比如在仓储场景中的“货到人”拣选，在机器人的推动下迅速成为一种主流的方案，可以大大提升仓储环节的拣选效率，提升仓储空间利用率。这种方式，不仅诞生了以Kiva为代表的潜伏式移动机器人，也推进了无人叉车的发展。如今，拥有上百台移动AGV的仓储场景已经不再少见，网络化、柔性化、智能化的物流机器人正在登堂亮相，人机协同的智慧物流场景正在走向前台。

近年来，随着物流学科与产业的发展，特别是在电商的带动下，物流机器人取得了非常迅猛的发展，年均增长超20%。2020年史无前例的疫情重创了全球经济，却加速了机器人技术的研发和产业的发展。在抗击新冠疫情过程中，物流机器人展现了强大的战斗力、执行力和创造力，极大地提升了物流机器人的市场前景与预期，成为机器人的一个重要分支。2020年我国物流机器人企业吸引的主要投融资事件占机器人领域的22%，显示了物流机器人研发与应用的巨大活力。

胡核算:目前，我国物流业正努力从劳动密集型向技术密集型转变，由传统的机械化、电气化向数字化、智能化升级，伴随而来的是各种先进技术和装备的应用和普及。当下，具备搬运、码垛、分拣等功能的智能机器人，已成为物流行业当中的一大热点。

最近五年来，物流机器人的年均增长量超过20%，随着京东、亚马逊、阿里巴巴、申通、顺丰等电商巨头和快递龙头企业对分拣机器人、AGV、无人仓等大幅度加码，智慧物流对于物流行业来说已是大势所趋。2020年中国智能物流市场规模突破5000亿元，而物流机器人作为推动智慧物流发展必不可少的重要技术装备，正借助智慧物流发展的东风，呈现勃勃生机。

记者:物流机器人在发展与应用过程中主要涉及到哪些关键技术？

胡核算:物流机器人涉及的技术较多，下面主要介绍几种关键技术，包括导航定位技术、运动控制技术、自动驾驶技术以及多机器人集群控制技术。

导航定位技术：综合采用激光雷达、惯性测量单元、里程计等多种传感器，感知环境中障碍物位置与自身运动状态信息，结合基于多传感融合的目标追踪或位置估计算法对机器人进行定位，并规划到达目标点的最优路径。采用的导航方式主要有磁导航、激光导航、RFID (Radio Frequency Identification，射频识别技术) 导航、惯性导航、视觉导航、GPS (Global Positioning System，全球定位系统)导航等。

运动控制技术：通过两轮差速驱动或操舵轮控制转向方式，并结合路径规划控制算法以及避障算法，使得机器人能够按照一定的方法进行有效的障碍物躲避，准确到达目的地，提升机器人运动控制精度。

西安电子科技大学协同控制科学实验室研究中使用的无人车、无人机

武汉理工大学物流工程学院物流与机器人技术实验室智慧物流成果—人机协同AGV

自动驾驶技术：利用车载摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多传感器感知环境信息，通过SLAM(Simultaneous Localization And Mapping，同步定位与导航) 技术绘制道路3D地形图，并结合深度学习算法，帮助机器人实现自主运动与决策。

多机器人集群控制技术：采用多机器人集群行动控制策略，使用排它锁或者时间窗等机制来保证多个机器人在同一时间内不会发生出现在相同位置，从而避免碰撞；选择重叠度最低的路径来尽可能降低多个机器人出现在同一道路上的概率；通过强制性的闭环路径地图设计，结合预测式死锁避免策略，来降低甚至完全避免发生死锁的概率。

李文锋:物流机器人技术是机器人技术针对物流业典型需求（如装卸搬运、抓取、拣选、包装、配送等）的特定研发和创新。长期以来，由于物流作业场景的复杂性，物流环节一直是劳动密集型作业，对机器人的柔性化、智能化和协作能力有更高的要求。因此智能感知、精准驱动、智能控制、能源供给与柔性作业是物流机器人研发的关键技术。

环境感知与系统协作控制是本人的一个主要研究方向，下面我对此着重做一下介绍。目前来看，如何针对特定物流场景合理开发和选择传感器，敏捷高效获取环境感知数据，并对数据进行分析处理，通过智能算法驱动和控制机器人及时响应场景需求，实时精准地完成物流作业，成为物流机器人技术发展的重要目标。如今，网络化和智能化已经成为机器人市场的主旋律，高效人机协同已经成为领域前沿热点，物联网支持下的环境感知与系统协作技术，是实现物流机器人网络化、智能化的关键技术途径。另一方面，广泛分布的智能物流机器人成为重要的物联网节点，扮演着环境监测与控制的重要角色。而这些分布式的智能物流机器人系统，需要强大的数字化及仿真系统的支持，以便科学地分析、设计、推演其过程和功能，监控与预测其行为，最终实现物流系统的智能化运营与服务。

记者:近年来，我国物流机器人在技术发展和创新方面实现了哪些突破？市场应用情况如何？

李文锋:我国物流机器人市场火热，技术的研发也十分火爆，每年与物流技术装备相关的专业展览会上不断有新的物流机器人产品推出，涌现出了一批物流机器人技术与科技公司，如极智嘉、海康机器人、快仓、未来机器人、海柔创新等等。一些公司如京东、菜鸟、顺丰等也投入资金研制了无人配送机器人、物流无人机等新型物流机器人产品，开发了多种物流无人作业场景。

图1 2019-2025年中国人工智能+物流市场规模情况

近年来科技部也连续发布科技专项，支持物流机器人的研发和应用，比如港口重载AGV的研发、电商仓储物流机器人等。

另外，国内高校也积极地开展相应的基础研究工作，一些高校先后设立了物流机器人研发/研究中心，开展物流机器人技术的前沿研究，从学术和产业应用等多个视角关注物流机器人的技术发展。如武汉理工大学物流工程学院于2004年成立的“物流与机器人技术实验室”，便是针对物流领域的机器人发展设立起来的，后来又先后成立了“物联网与物流工程中心”及“物联网技术国际联合实验室”，目前主要分为“智慧物流”与“智能机器人技术及系统”两个研究领域，有“物流系统建模、仿真与智能调度优化”、“多式联运系统及其自动接驳转运技术”、“群智能与人机物协同”、“智慧物流中的物联网、大数据和人工智能应用”、“智能感知与协同控制”、“机器人及机电系统设计”、“人机行为分析与智能辅助技术”、“智慧物流装备及系统”等8个研究方向。我本人在“环境感知与系统协作控制”、“物联网与物流信息化技术”以及“物流系统仿真与优化”等方向上招收博士生和硕士生。这些都和物流机器人技术的研发密切相关。

总体来看，我国物流机器人的技术优势主要体现在典型物流机器人装备的研发和技术集成方面。比如针对定位、导航这种移动机器人基础技术，在激光传感器、视觉传感器国产化及SLAM技术方面已经取得了显著的进展，正由单一的传感定位导航技术发展到多传感器融合的智能定位导航技术，由单AGV/IGV的路径规划/调度技术发展到多/群AGV/IGV的智能协同路径规划/调度技术，实用化和稳定性得到了极大提升；针对物流机器人对能源的特殊需求，新型的清洁能源和高续航电池的研发也取得了长足进步，无人货车、无人物流运输机进入了实测与应用阶段；再比如在港口物流装备方面，我国的物流机器人装备已经处于领跑或并跑阶段，基于磁钉定位+GPS定位导航的AGV技术已经得到了工程验证和运用，目前正开展基于激光+视觉+北斗+5G的IGV装备的运营实践，AGV/IGV装备应用数量已经达到了近百辆，成为智慧港口的重要技术装备。

胡核算:近年来物流企业纷纷与国内主流科技企业纷纷开展相关技术合作，努力攻克技术难题。如京东物流与中国电信一起探索了5G技术应用现场。5G的可靠性传输使得智能机器人设备能够更好地用于物流储存，实现物流自动分拣、货物自动传输和自动仓库存取。同时，5G技术也使许多智能终端设备发挥了积极作用，如使用无人机、无人车和分拣设备等提高了存储安全性和高效性；顺丰目前已经研发出第六代智能终端、机械臂，帮助快递员在完成工作的同时提高工作效率。利用人工智能技术将多维度的内部、外部数据结合在一起，建立机器学习模型，帮助做出智慧决策；阿里研发落地末端智能物流机器人“小蛮驴”，将自动驾驶技术与物流揽收场景、即时配送场景进行结合，实现智能、高效、安全、环保的货物流转与投递。

另外，人工智能技术和机器人技术的深度融合方面，许多企业也开展了相应的研究和部署。如旷视所研发的智能仓储机器人釆用其自有的人工智能算法，实现自主学习、自主适应功能，可大幅降低工程部署难度，实现订单的高效精准拣选和快速响应，用于仓库物料搬运等。目前的研究表明，人工智能技术确实很有潜力帮助机器人突破传统技术中的瓶颈，确保许多核心关键技术的可行性、实时性。

国内一些高校的研究团队也实现了集群物流机器人在非结构化、动态位置环境中的自主导航和编队运行，通过暂停等待、速度规划等策略实现了机器人之间的自治式协调和管制，可以极大地提升运行效率并改善用户体验。如本人所领导的西安电子科技大学协同控制科学实验室，主要在五个方面关注物流机器人系统的研究与发展问题，并取得一定的技术成果，具体包括：（1）物流机器人系统的分布式模型预测控制技术；（2）物流机器人系统的分布式碰撞与死锁避免技术；（3）物流机器人系统的稳健型运动控制技术；（4）物流机器人系统的连续与离散混合控制技术；（5）物流机器人系统的信息安全分析与防护技术等。

综合分析，我国物流机器人的技术创新和应用主要集中在以下几个方面：从导航技术来看，越来越多的物流机器人采用激光导航，以适应复杂的开放性动态环境；从系统软件看，机器人系统与上位调度系统融合，移动机器人工具化的趋势日渐明显，同时便于客户使用和维修；再者就是人工智能、物联网、大数据等新技术的应用，使得物流机器人在智能方面得到极大的提高；从应用场景看，末端无人配送技术成为大家关注的焦点。

记者:与工业发达国家相比，我国物流机器人技术发展的短板何在？还将面临哪些挑战？

胡核算:综合来看，我国物流机器人技术发展的短板主要体现在以下几个方面：

首先，核心关键技术受制于人成为产业升级的瓶颈。基础材料、基础零部件（元器件）、基础工艺和基础技术构成了整个工业的基础能力，这些基础环节的缺失造成我国物流机器人核心部件如精密减速机、控制器、伺服电机以及高性能驱动器等大部分还是采用进口产品，国产物流机器人的性能、质量与发达国家的物流机器人产品相比还存在较大差距。以占机器人硬件成本比例最高的减速器为例，有75%精密减速器从日本进口；另外，在伺服电机方面，日系公司约占全球市场份额的40%，西门子、博世、施耐德等德系品牌占据全球市场份额的30%左右，国内公司整体份额大约占10%左右；在驱动器方面，国内80%的驱动器从欧美和日本进口。软件部分主要是控制算法、二次开发等，自主品牌已经解决了有无的问题，但在稳定性、响应速度、易用性等方面和国外还有差距。

其次，无序化竞争严重。尽管我国物流机器人发展已取得了巨大进步，但市场竞争无序，企业间互相排斥，互相打压，陷入低价竞争的怪圈，制约了行业的健康和可持续发展。一些AGV企业为了抢占市场份额、扩大影响力大打价格战，甚至将产品价格压缩到原有价格的一半甚至更低，连基本的成本都无法保障，更不要说后续的服务了，长此以往，伤害的是整个行业的未来。

再者，人才匮乏也是制约我国物流机器人技术发展的一个重要因素。随着技术进步和产业转型升级的加快，传统的产业工人的职业技能越来越多地融入了新的知识结构、技术技能、工艺方法，集约型增长方式下要求有大量技术工人来操作先进设备。但与发达国家相比，当前我国高技能人才总量短缺，高端领军人才匮乏，培养投入总体不足等突出问题依然存在。

物流机器人技术发展滞后的根源，仍然是我国许多落后产业领域存在的共性问题，即重视应用领域，轻视基础研究，重视短期效益，忽视长期效益，从而难以形成核心技术和核心产业。

李文锋:除了在机器人核心基础零部件和关键核心软件系统方面面临的制约和挑战，面对物流复杂的作业场景，如何创新大数据与人工智能技术，开发高效、稳健的智能物流机器人系统，如何更好地实现智能、友好、和谐的人机交互与协同，满足物流业多样化的服务场景需求，以及面对物流场景中大量的轻、薄、软、脆、危、重物品的抓取和搬运需求，如何开发高柔性、高可靠性的执行装置等，都是智能物流机器人必须面对的技术挑战。

此外，随着智慧物流机器人技术的提升，智能物流机器人产品的深度应用，物流机器人技术的运营、管理、维护需求也变得日益迫切，对企业的管理制度、岗位设置等都带来了新的变化。再加上物流作业的复杂性和物流服务特性，物流机器人运用的社会学问题和伦理问题也必将更为突出。这些都会给我国物流机器人的发展带来新的挑战。

记者:我国物流机器人技术发展未来机遇体现在哪里？主要发展方向是什么？

李文锋:伴随着我国物流智慧化发展趋势，以及我国老龄化社会趋势的加剧和人力成本提升等因素，我国物流机器人技术发展步入了前所未有的机遇期，特别是5G、物联网、大数据和人工智能技术的进步，为物流机器人技术及装备的创新及快速落地应用提供了强有力的技术支撑。近年来快速发展壮大的物流机器人技术、产品和市场已经说明了这一切。

面对我国旺盛的物流机器人市场以及正在快速成长的物流机器人技术及产品研发、制造与运用的上下游企业和科研机构，我们必须清醒认识到，我们在物流机器人技术领域的积累还不深厚，自主核心知识产权还比较缺乏，对物流机器人核心基础零部件和核心关键软件的掌握与研发能力还不强，人才还比较欠缺。我们必须上下一心，在政府、行业部门的引领和支持下，积极构建充满活力的生态供应链，针对我国独特完整的物流供应链生态体系和人文及自然环境特征，倡导自主创新和生态协同，在核心关键零部件等软硬件领域、人机协作机器人、可穿戴机器人等领域多下功夫，以便形成我国物流机器人产品的竞争优势和可持续发展环境。

胡核算:智能物流是物流行业技术发展的必然方向，未来物流机器人将更加智能化和柔性化，环境感知能力将会进一步增强，机器人系统、运动控制系统、调度系统将与人工智能深度融合，赋予机器人“看”和“认知”的功能，让机器人自行完成对外部世界的探测，实现对自身及周边环境状态的感知，适应复杂的开放性动态环境，进而做出决策判断并采取行动，实现复杂层面的指挥决策和自主行动，可以识别、躲避行人和障碍物，辨别红绿灯，还能自动驾驶、路线规划、主动换道、车位识别、自主泊车等，极大地增强机器人智能化、柔性化和精准控制能力，实现上千甚至上万台机器人协同及调度，大大提高整体的仓储物流运作效率，帮助企业进一步实现数字化、智能化的敏捷供应链。从无人仓库到“最后一公里”配送，贯穿于物流作业的始末，助力物流行业加速进化，形成全新的物流生态系统。

单物流机器人技术已经日趋成熟，多机器人乃至机器人群组运动控制和规划技术将是未来研究和发展的重要方向。另外，多机器人具有高度的互联性和开放性，在带来高度便利性和灵活性的同时，也会带来安全性的问题。因此，如何解决开放互联的机器人系统中的安全性问题，也是一个值得关注的焦点问题。

对于我国物流机器人技术的未来，我认为应该从完善政策扶持体系、提升自主创新能力、完善人才队伍建设、加强行业规范管理、开展产学研合作、拓宽投融资渠道等多个层面共同入手，切实推动物流机器人技术的创新发展。