最近几年，很多传统物流企业都在通过技术创新提高物流效率，其中机器人的应用较为普遍。那么，机器人在物流领域应用的状况如何呢？对此，本刊记者采访了中国物流与采购联合会专家委员会主任戴定一。

使用机器人的特性

　　戴定一认为，从总体上看，机器人或者说智慧技术在物流中的应用是一个必然的趋势，现在还方兴未艾，可以说是刚刚起步。某些领域得到了成功的应用，但在更多领域的应用还在处在探索阶段，还没有发展到成熟或者摸清它的道路规律这样的地步。很多人对智慧技术或机器人还有一些模糊的认识。所以，在发展中还要不断探索不断积累，把握住这个方向和趋势，加大关注，深入学习。
　　那么究竟什么企业适合使用机器人呢？戴定一表示，智慧化过程是由很多很多阶梯来构成的，从最终目标来看我们希望完全不需要人的处理而满足客户的差异化、个性化、碎片化以及快速变化的需求。当需求出现这些特征的时候，如何尽量减少人的干预，这就是智慧技术或机器人希望达到的目标，这个过程也要经历由浅到深，把握好差异化与效率之间的平衡。
       物流技术大体可分为两大板块，一个是作业板块，另一个是管理、设计规划板块。目前能够取代人工的一些智能技术应用主要在作业板块，如自动运输、自动分拣、自动仓储上下架等等。这些作业板块都是在有比较明确的流程规格之后再由机器人做少量流程处理就能完成比较规范的动作。通常此类技术归于工业机器人的范畴。而在管理板块，因为管理的复杂性要远远超过作业的复杂性，通常需要由一些高层的管理人员去处理管理，因为它的变化、差异化是随客户要求而变，随机性比较大，现在完全交给机器人处理还有一定困难，所以这方面应用成果就少一点，只有一些少量的比如说在路径的选择，货物的存取方案这些可以交给机器人。此类技术可归于服务机器人范畴，相比之下服务机器人的工作环境更开放、随机，所以技术要求更复杂。
　　所谓智慧的特征，戴定一认为，从技术角度来看集中在两类技术，一是感知技术，能够从变幻的环境中感受这些差异化要求。不断扩大采集种类更多的信息以及不断提高精细化程度，无论是图像、文字、声音，各种各样的位置，并能够动态地采集，随时采集。二是识别这些信息，寻找可应用的规律，这实际上是一种学习技术，即信息处理过程，能够快速在大数据的基础上高效地完善认知过程，能够实现自我调节自我优化。在物流中就能够快速形成差异化的作业模式、优化模式，并随需而变。这也是模拟人的大脑的过程。人从小到大的过程就是不断学习不断改进，形成自己的经验、理论、模式。当然人花费的时间很长，交给机器运用大数据就快多了。所以现在像下棋这样的简单环境下的作业，机器已经远远超过人了，因为它的效率高，会比较容易学到这种技术。感知加上学习就是机器人的基础技术，只要是处理差异化需求，就是智慧技术的基本特征。在各种环境都可以用，在简单作业中可以用，在复杂作业中也可以用，这个过程是没有严格界限的，在我们智慧物流的发展进程中，作业层面会最先发展，管理层面也会逐渐积累形成这方面的经验。总之，无论是作业层面还是管理层面能够越来越多地替代人的大脑，这就是智慧物流或机器人的发展道路。

前景光明 投资不盲从

      从当前国内物流业作业板块的机器人应用来看，主要是用于分拣技术、搬运、输送、室内AGV等等代替人作业的机器人。目前，国内最有影响的案例就是京东的亚洲一号，它是完全没有人参与的作业，拣选、仓储、无人配送等整个过程都是全自动化的，这种案例世界上也不多见，堪称世界先进水平。管理板块方面，由于管理是对人的，应用比较初步，比如现在对于诚信系统的建立，运用大数据判断人诚信度如何。风险控制也是利用这些数据，所以我们会看到在一些做得比较好的企业里它的风控、诚信管理、客户管理都有一套数据处理的能力，从而保证对客户有差异化服务，个性化服务。对于变化的需求，调整的需求做出快速反应，面对差异化需求会体现在流程的柔性、网络的弹性上面。这方面很多企业都有应用，尤其是一些平台类企业，它集聚了很多方面的数据，很多平台都有金融服务、小额贷款、支付、质押，都需要对客户的诚信和风控能力做出评估，这就是一种智慧化的管理，不能靠人去评，完全靠数据，这种智慧应用更多体现在决策上，和作业机器人相比，它输出的不是一个动作而是一种决策。
　　戴定一认为，今后会越来越多地依赖于系统、依赖于设备，减少人工干预，减少人为操作，这也是智慧技术发展的动力。至于每个公司如何应用，就要看成本分析，投入的成本和获得的效益在一定时间内能否均衡，如果能获得更多收益就值得考虑在这方面投资。如果目前不能带来收益投入又很大的话，就不要盲动。这里最重要的考虑，就是现在的需求是不是差异化的性质越来越明显，如果这种需求没有成为一种主要趋势的话，说明市场还不到这个阶段，仍然处于传统的工业化社会，这就要解决工业化的问题，而不是后工业化社会或差异化社会的要求。所以智慧时代实际就是解决差异化、个性化、碎片化、快变化以后出现的需求，分析现在的需求跟原来的工业化模式的矛盾。
　　由于我们对机器人的理念，对智慧技术在需求变革时代的判断原则还不太理解，所以看到很多地方都在喊智慧技术、智慧物流园，实际上他们都没有针对需求的革命性变化，而仅仅从供给的角度用到了云计算、互联网、大数据，就认为是智慧物流了，这是错误的。必须把这些技术用在解决差异化、多元化、碎片化、快变化等方面，这才叫智慧，否则谈不上智慧。现在很多人都没有意识到这点，大都是从供给角度而不是需求角度去判断智慧物流的发展。
　　需求也是需要培养的，如果没有个性化、碎片化服务的时候，客户也往往不会想到这方面需求。但公司如果能够提供的话，差异化的需求肯定会反应出来，这也是机器人或智慧技术不断发展的原动力。C