当机器人“上路” ，两千亿规模无人配送市场蓝海浪起谁家

随着科技发展，不久后，我们很有可能在路上看到这样一番景象：十字路口，机器人和人类并排等待着红灯停绿灯行；空荡荡的驾驶舱，无人车也懂得礼让行人……

如今，北京部分区域已经开始试点无人车运营，但距离完全开放，还有待法规的健全和技术的完善。这种情况下，园区、社区、校园等安全性更高的半开放的道路就成为机器人公司率先探索的试验场。

最后 1 公里——两千亿规模的刚需

随着社会进步和科技发展，我们已经习惯滑滑手指，好吃的美食、想要的物品就能轻松送上门。据统计，2020 年，我国的快递业务量突破 950 亿件，即时配送订单量达到 300 亿。

一方面，外卖对送餐速度有要求，这让外卖小哥不得不狂奔在道路上，和算法进行 " 生死时速 " 的追逐；另一方面，一些园区、社区采取封闭式管理，快递外卖无法直接送到用户手上，导致末端体验较差。

目前中国依靠 4,000 万辆电动车以及小面包车实现配送，末端配送环节在成本和时间上的花费占到整个配送作业的 30% 以上。

人力成本高，服务满意度有待提升，促使商家和资本将目光投向机器人。2025 年，中国商用服务机器人市场将突破 1,000 亿元规模，其中终端配送机器人市场规模将到 350-480 亿元；无人配送车市场空间约为 1,740-2,610 亿元。据麦肯锡预测，未来 10 年，80% 的包裹交付都将自动进行配送。

强痛点、高频次、高需求下，配送机器人市场必将迎来爆发。

室内外自由穿梭，机器人须具备哪些 " 过硬本领 "？

理想状态下，我们希望配送员将货物送到小区、园区门口后，扫码将货物放进递配送器人的货仓，机器人可以一路自动躲避行人和车辆，在不平整的道路和复杂的路况中保证餐品不倾洒；同时还需要指挥道闸、门禁的开关，最终将货品送到用户手中，并返回工作岗位，完成一次配送任务。

这时，机器人将面对两种截然不同的场景：

室内场景

移动距离 10-100 米：以酒店、写字楼、商场等场景为主，环境相对固定，行进路线较为简单；

半开放场景

移动距离 100-1000 米：以社区、园区等场景为主，相比于室内环境，光线强度变化较大，环境复杂度更高、路况更复杂，对机器人的性能要求较高。

在这种多元化的要求下，我们常见的酒店、餐厅等聚焦室内配送的机器人很难同时完成室内外需求场景下的配送任务： - 首先，从设计上，室内机器人虽然有四个轮子，但大多采用两轮驱动，在室外复杂的路况下爬坡、转向不够灵活； - 受成本制约，室内机器人大多已经标记好固定的行进路线，运动灵活性较低，不适合行人车辆随机性更强的室外环境； - 此外，室内机器人对于室外复杂的路况并没有足够多的数据训练，遇到突发状况很难做出有效的判断。

因此，一款合格的室内外配送机器人，考验的是机器人对复杂路况的判断和反应能力、对行人车辆的避障能力和对智能终端的交互能力。

▲泰坦机器人可在室内外自由穿梭

复杂路况的适应力：洞察到市场的空白，特斯联泰坦机器人基于自研，打造了新型室内外通用底盘，采用车规级 L4 级别低速无人驾驶平台，在经过上万公里的实战测试后，可以实现爬坡、平稳经过减速带、鹅卵石路，在狭窄的通道原地转弯等复杂路况；

▲上万公里复杂路面测试

同时，为了提高利用效率、发挥更大商业价值，泰坦机器人采用模块化设计，底盘和上装可拆分，除了配送，还可以在室内外场景下实现消毒、展示等多元功能；

▲一款室内外移动平台承载 N 种功能模块

复杂人车环境避障力：泰坦机器人配备了 3D 激光雷达、摄像头、防跌落传感器、惯导和超声波雷达等融合感知定位，规避了单一传感器的局限性，保障自身以及来往行人车辆的安全；

对人来说，经验丰富的 " 老司机 " 往往拥有更高超的驾驶技术；同样，机器也需要通过大量的数据学习来提升对环境的适应能力。基于特斯联 CITY OS 及国内外丰富 AI CITY 项目经验，泰坦机器人积累了大量场景数据，能够在快速迭代中，提升复杂应用场景中的决策能力，以便更好地适应突发状况。

▲大量场景训练下的泰坦机器人

智能终端交互力：在技术领先的基础上，配送机器人想要在园区、社区畅通无阻，还需要打通各个智能终端。泰坦机器人内置的物联网模块能够控制协调户外道闸、电梯，室内门禁、门铃等设备开关，成为无人操作的 " 移动控制中台 "；同时，机器人管理者可以在特斯联自研的 RMS（机器人管理平台）上，对机器人远程控制，查看配送状态、位置等信息。

▲用 RMS 系统查看特斯联 AI PARK 内的所有机器人状态 4.38 平方公里世博园区完美运行，泰坦机器人正在创造新历史

人流如织的展会是一个典型的半开放场景。今年迪拜世博会期间，特斯联泰坦机器人与中东地区最大的外卖平台 Talabat 进行合作，在人流量大、环境极其复杂的世博会主会场，由 10 台机器人提供配送服务。这是世界范围内首次机器人在园区大规模应用，面临着扫图面积大、高温作业等难点。

在提前对 4.38 平方公里的场馆整体扫图后，通过 RMS 系统的统一调动，10 台配送机器人可就近分配到最近的取送餐点位：机器人接到用户的外卖订单后，移动到取餐点取餐、配送；送达后，游客通过二维码自主取餐，机器人自行返回停泊区等待下一单任务。

▲泰坦机器人世博会全域配送地图

面对复杂的应用场景，泰坦机器人团队 " 具体问题具体分析 "，设置了 " 前方障停、前往遇障绕行、自主导航 " 等多种方案，让机器人灵活针对不同程度的遇障情况采取不同的避障措施，优化配送效率；针对游客较多的情况，团队进一步对机器人设置了智能交互提醒、虚拟路径增加多点位的持续优化方案。

最终，机器人在 60 天的工作中，通过 80 条配送路线、先后点对点配送近 3000 单的外卖，实现了定位丢失 0 次，故障 0 次，自动运行成功率 100% 的好成绩，提升了效率的同时，也提高了用户体验感。

" 此次特斯联在迪拜世博会上提供如此大规模的机器人全场景服务，在人类历史上还是第一次出现。这也充分证明了机器人可以像人一样在城市中生活，为人类提供价值。" 特斯联创始人兼 CEO 艾渝表示。

机器人发挥更大价值城市升级是关键

无人配送的大规模应用，需要配套的法律、法规的制定。近年来，我国在无人配送领域的政策不断完善，为无人配送提供前所未有的发展机遇；智能导航、运动控制、人机交互等核心技术的成熟，也将不断提高配送机器人的工作效率，提升其商业价值。

在特斯联高级副总裁、机器人事业部负责人孙贇看来，除了政策的完善和技术的成熟，城市统一化、智能化基础设施建设、智能操作系统的应用以及 5G 技术下的数据联通，将会是机器人大规模 " 上路 " 的必要条件。

曾经，城市在智能化建设中，由于不同 IoT 供应商之间技术标准不统一，城市中的各个智能终端无法打通，存在 " 重复建设 " 和 " 建成即落后 " 的问题，成为机器人服务城市的一大壁垒。

特斯联眼中的未来城市 ( AI CITY ) ，其基础设施在其中会不断演进，而特斯联的机器人本质正是 "AI CITY ROBOTS"：基于城市设计的机器人，已经从 " 单体智能 " 阶段，进入机器人之间相互打通的 " 群体智能 " 阶段，如今发展到机器人与城市中所有 AIoT 设备互联互通的 " 一体智能 " 阶段。

以特斯联重庆 AI PARK 为例：在 AI PARK 中，当 59 台机器人通过 RMS 系统与 TACOS ( TERMINUS AI CITY OS ) 实现打通，就能为园区中 20 多种场景进行全方位服务。此时，机器人的角色就不只是一个产品，而是一座智慧城市的 " 超级入口 "，是感知城市需求的神经末梢。当机器人足够了解这个城市，敏锐地感知和科学自主地决策，就能释放更大的潜能。

▲特斯联 AI PARK 中机器人在不同场景中穿梭