15分钟，这便是智能搬运机器人（以下简称AGV）“记住”仓库布局的时间。“记住”意味着它已经知道了搬运的目的地、时间，以及障碍物的位置，甚至在遇到同伴时懂得礼让。即使面对极端的工作环境，AGV也不会生病、不会疲劳，始终尽职尽责。

AGV在仓储行业的应用已有十多年历史。从逐年增长的销售数据可以看出，市场逐渐认识到了AGV的价值。去年，中国的AGV销量突破2.96万台，预计2019年的销量将超过5万台，同比增长率超过60%。同时，国家政策也在支持这一领域的发展，工信部已明确将AGV纳入工业机器人范畴，并要求到2020年形成较为完善的产业体系。

近年来，得益于传感器、人工智能技术和机器人技术的进步，AGV变得越来越聪明。2013年，联想创投投资的企业苏州艾吉威机器人公司首次为AGV装上了AI“大脑”，使其摆脱了传统反光板导航的限制，实现了自主选择和变换路线，避开障碍物；完成任务后，还能自行充电。

要实现“货到人”的目标，仅仅让AGV灵活搬运货物是不够的，还需要让它深入了解供应链需求，从而实现货物与人的精准匹配。艾吉威希望达到的效果是，通过打通AGV调度系统与工厂原有的信息化系统，在共享同一套数据的基础上，AGV能够根据系统发出的订单需求及库存信息执行搬运任务，实现物料的快速流通，从而接近“线边零库存”的目标。

“革”掉反光板

仓储行业的痛点正是AGV存在的价值所在。随着中国人口红利的消退和制造业自动化趋势的加强，单调、肮脏且危险的工作（即所谓的“3D”工作）开始面临招工难的问题。这种问题在环境特殊的一些工厂尤为明显，高温、粉尘等环境对工人健康构成威胁，这也使得这类工厂对AGV的接受度最高。

尽管需求存在，但在很长一段时间内并未得到很好的满足。2013年之前，国内普遍使用的激光导航AGV需要依赖反光板进行导航。工程师根据生产流程、节奏及厂房空间设计好运行路径，在路径上铺设具有一定间隔的反光板。AGV车身上的激光导航仪向反光板发射激光，接收反射回来的信号，以此获得目的地坐标。

这种产品最初来自欧美，主要用户集中在少数大企业。对于许多中小企业而言，技术是降低成本的手段，但铺设反光板耗时长、维护困难，成本高昂。此外，在恶劣的工作环境中，这种产品体验不佳，反光板容易被弄脏或遮挡，过多的反光板会导致信号混乱，难以在同一封闭空间内同时运行多个设备。

艾吉威的工程师们了解到客户的需求后，决定去除反光板。这种自信源自他们的技术优势：公司创始人毕业于上海交大机器人专业，掌握机器人行业的前沿技术，研发人员占比超过60%。这些工程师发现，反光板AGV依赖的是镜面反射原理，只有接收到三个反光点反射回的激光才能确定AGV的位置和路径，本质上是一种机械定位逻辑，因此灵活性较差。他们认为，如果赋予AGV学习和思考的能力，是否就无需为它们指路？

调整思路后，他们想到了利用激光定位和测距技术。如果应用飞行时间原理，向周围发射大量激光束，AGV就能获得原点到各个点的距离，从而构建出整个空间的轮廓。他们在AGV中安装了CPU作为“大脑”，存储该空间轮廓模型，再根据工程师提供的机器学习算法，得出从A点到B点的多种路径。这种无反光板AGV就像一个具有学习能力的小孩子，具备选择和更改路径以及避障的能力。

然后，工程师只需为轮廓中的每个坐标设置意义，就能教会这个“小孩子”如何工作。艾吉威副总经理周汝壮表示：“我们可以给地图上所有需要它工作的点标注特性，无论它到达哪个点，都能知道该做什么。”例如，设置A点为“举终点”，那么它的特性就是在该点将货叉水平插入，举起到一定高度。每个坐标点连接起来就是一套完整的操作流程。

像所有依赖AI算法的机器一样，这种AGV使用时间越长就越聪明。起初，它根据工程师提供的模型工作，但执行几次任务后，它会更加熟悉自己的工作环境，自动选择最优解。

仓储行业中小客户众多，AGV通常面对的是狭小的空间，仓库内部格局也可能频繁变化。反光板AGV很难行走弯曲、不规则的路径，更换路径会产生额外的成本，这也是此前许多企业不愿使用AGV产品的主要原因。然而，拥有AI算法的AGV能在半秒内识别障碍物，并在三秒内完成绕行。如果路径不再适用，工程师只需在系统CAD图纸中重新设定即可。

系统的意义

当每一台AGV都拥有了“大脑”，它们不再是孤立的机器，而是具备“沟通”和调度能力的整体。

在研发AGV的同时，艾吉威还开发了调度系统“AGVS”。通过仓库内的无线局域网，每台AGV会实时向系统反馈自身的信息，包括位置坐标、是否在执行任务、电量等，系统结合这些信息，根据调度算法分配任务，并指导它们互相避让。

多车避让一直是AGV行业的难题，但AGVS系统已经能够同时指挥上百台机器在一个封闭空间内协同工作。这种能力来源于在系统中为每个AGV标注“体型大小”和“任务性质”，以此决定通行顺序。

周汝壮告诉36氪，AGV遇到同伴时，首先会判断对方体型是否足够让其安全通过：“我们将每个AGV的轮廓放入系统中，大车轮廓大，小车轮廓小，周围一米之外是安全通过的基础。如果两个轮廓接近，有的AGV就会知道：我需要让开。”如果必须有一辆AGV停下，判断依据通常是任务下达的先后顺序和紧急程度：“例如A任务还有十分钟，B任务还有两分钟，那么B任务肯定要先走，因为B任务即将延误。”

如果说这还只是“搬得更好”的逻辑，那么AGV公司的野心远不止于此。可以将AGV视为仓库中的小型抓手，它们通过一整套信息化系统推动仓储行业的智能化变革。

在实地考察工厂之前，周汝壮未曾预料到制造业中的劳动力浪费如此严重，亟需智慧大脑的规划与调度。他在一家3C工厂看到，人工仍在决定货物的入库和转移节奏。工人每天生产前，先凭借经验将所需原料从仓库取出，放在生产线旁的暂存库中（简称线边库）。每当用完，再派人去寻找和取出。这些原材料会一直堆放在此，直到全部用完。

为了实现物料的快速流通，制造业“线边零库存”的口号已喊了很久，但在AGV实现智能化之前，关键的搬运环节仍然十分原始。

为解决这个问题，艾吉威在AGVS之外还自主研发了仓库管理系统（WMS），并推动这两个系统与工厂原有的生产过程管理系统（MES）、企业资源计划（ERP）和射频识别系统（RFID）共享同一套数据，根据生产线需求决定AGV的搬运任务。其原理是，WMS根据其他系统的数据计算出所需原料，将这些信息放入与AGVS对接的中间表（数据库中专门存放中间计算结果的数据表），AGVS经过解码理解这些信息，自主安排搬运时间。

理想的图景是：每天生产开始前，MES系统设定好当天的生产流程，WMS系统计算出不同时间段所需原料，向AGVS发出指令，后者调度AGV离开仓库，经ERP系统许可后运送到线边库。工厂可以设定AGV跟随作业工人，随时根据需求将原料从线边库取来。这套系统通过精准和快速的操作提升效率，在不需要人工干预的情况下，不多也不少，迅速找到所需物料。

在这种情况下，AGV深度融入企业的生产过程中，一旦企业接纳了这个系统，对AGV产品的需求也会增加，真正的潜力也在这里。而且，获得越多的生产数据，拥有“大脑”的AGV会越聪明，功能也会提高。因此，艾吉威正在推广这套系统给尚未购买AGV产品的客户，希望培养他们智能化管理货物的习惯。

技术与场景结合的挑战

艾吉威这样的公司的出现，表明AI和机器人技术正在引领仓储行业进入全新的智能化阶段。而在他们看来，即将到来的5G时代还将为这个行业带来更大的变革。一方面，5G带来的传输和运算速度的提升，将通过改善通信延迟、提高系统调度算力等方式提高产品性能。另一方面，目前每台机器的算法代码仍存储在机身的CPU中，周汝壮希望，未来5G的到来能够将算法移至云端服务器，从而节省一部分硬件成本。

表面上看，这似乎又是技术改造行业的又一个故事，但艾吉威董事长司秀芬博士并不这么认为。她认为物流机器人领域的核心在于技术与应用场景的结合，仅有技术是不够的，关键是基于客户的实际场景定制解决方案。“只有真正了解客户的需求，才能在这个行业做得更深更透，更好地与客户的生产系统对接，提高生产效率。”

除了算法工程师外，艾吉威还培养了一批应用工程师，负责产品在实际场景中的落地。只需看看他们对每个工厂的调查表，就知道实现落地并非易事：一张表格有四个维度，货物的重量和尺寸决定了AGV的车型；与生产线不同环节的对接决定了AGV需要举起的高度；生产节奏决定了单位时间内AGV的运力；最后还要根据AGV的需求对厂房环境进行改造。这意味着不同的行业和场景对AGV的要求会有很大差异。

在智能AGV产品仍处于推广阶段的当下，用户体验无疑是影响行业发展速度的重要因素。特别是在价格导向的仓储行业，每个AGV厂家都有责任让客户相信，这是一种确实能帮助他们降低成本、提高效率的创新。司博士说：“我们深耕多年，感到最重要的是责任感，AGV在国内未能普及，很大程度上是因为一些AGV厂家缺乏责任感。”

阿里巴巴集团前总参谋长、湖畔大学前教育长曾鸣曾提出，改造值得重构的传统产业是一项具有创造性的“苦差事”。对于推动仓储行业智能化的AGV厂家来说，除了技术创新，还需脚踏实地在线下探索，这也许就是“苦差事”的真实含义。