机器人干掉人类，福兮祸兮？

一台台银灰色的仓储机器人，上面安着黑色的升降托盘，看上去像一架架唱片机，机器的上部亮着一圈幽蓝的灯光。它们排队走到一个个货架下面，撑起货架，通过扫描地上的二维码，沿着既定轨道移动，将货架送到拣货员面前。拣货员直接拿取需要的货物。拿完后，机器人又将货架搬运回原处。整个过程平滑流畅，井然有序。这是 Geek+ 物流机器人的测试现场。拣选是物流必不可少的一环，也是自动化还无法替代人力的一环。

传统仓储模式下，人是搬运、拣货、包装的主体，在物流的高峰时段，大量的人力被投入进来，在没有空调和制暖的仓库里穿梭不息。一位京东拣货员微信计步器在“618”当天的记录是 6 万多步，他在数千平方米的仓库里累计步行数十公里。在拣货这个环节，人力的百分之六七十时间用在步行上。物流机器人可以取代这一环节，实现货架的位移，将货架送到拣货员面前，从过去的“人到货”变成“货到人”，将拣货员的效率提升 3 倍。2012 年，亚马逊收购 Kiva 机器人公司，将仓储机器人全面应用到它的仓库中，完成大量的订单派发工作。中国有供应链基础，有刚需市场，为什么没有 Kiva 那样的智能仓储机器人呢？ 2014 年，还在新天域做投后管理的郑勇如是思考。

2015 年，对标亚马逊 Kiva 的 Geek+ 在北京成立，郑勇是创始人兼 CEO。

在清华地下室诞生的机器人

2014年，有了创业想法的郑勇开始找人。懂硬件，懂软件，懂物流，是他认为能做成物流机器人必不可少的三个要点。他在母校清华大学找到了李洪波博士（现 Geek+CTO），计算机专业出身，研究方向是机器人。

李洪波又找来了他的师弟刘凯（现 Geek+ 系统研发总监），以及刘凯的搭档陈曦（现Geek+机器人研发总监），一位是机器人系统算法方面的专家，一位深谙机器人硬件研发。刘凯和陈曦在学生时代就是好朋友，他们经常一起在课余时间参加机器人大赛，曾拿过亚洲区第一名。“这也验证了为什么我们团队做研发的时候特别快，是因为有做机器人比赛出身的，懂硬件和软件，很快就能把东西做出来；我做算法，把多机器人协同以及整体进行优化；郑勇更多的是懂业务需求和物流的联系，所以做这一套系统，其实是水到渠成的。”李洪波告诉“新经济 100 人”。

从 2014 年下半年到 2015 年年中，还没有办公室的他们扎根在清华的 FIT 楼，利用下班后的六七个小时做系统开发和硬件研发，夜里两三点才睡。原型做出来后，就在楼道里测试，经常被物业赶来赶去，从地上赶到地下室，从地下室又赶到地上。

2015 年 7 月，郑勇他们拿着第一个机器人原型，获得了天使轮的融资，也终于结束了被赶来赶去的生活，有了第一间自己的办公室，六七十平方米。现在，Geek+的办公区域已经达到上千平方米，紧挨着的是一千平方米的工厂区，用于机器人的装配和测试。

前十年看电商，后十年看物流

坐在一道道拱形灯光、极客风格十足的会议室里，带着半框金丝眼镜的郑勇，穿着宝蓝色印有 Geek+ 的 T 恤。他解释 Geek+ 选择物流作为切入口的原因，“我觉得今天我们看起来比较 low 的行业，反而是未来最有机会、最早实现高度自动化的行业。”目前 Geek+ 物流机器人的主要功能是拣选。接入客户的订单系统后，机器人会根据订单选择最优路径，搬运需要拣选的货架到拣货员面前，然后再将货架运回。

“你为了喝一口牛奶，把奶牛给搬过来了，这好像是效率很低的方式。但很多人没考虑到，如果十个人喝牛奶，你把一头奶牛搬过来，比十个人去奶牛那更方便。”使用拣选机器人之后，同等面积的仓库只需 30 人拣选，原来需要 90 人。增加的 60 人，背后的管理成本不是线性而是指数型增长。作为技术含量低、发展前景不大的职业，仓储人员流动率很高，公司的招聘和入职培训成本自然水涨船高。

另一方面，人工拣选准确率最高只有 99.5%，机器人能达到 99.9% 以上。根据 Geek+ 联合创始人兼系统研发总监刘凯提供的数据，以某大型电商的一万平方米机器人仓为例，Geek+ 机器人系统的人均拣货效率由最初的300 件 小时提升至 450 件 小时，峰值可达 600 件 小时甚至更高。

这是 Geek+ 技术和算法不断更新迭代的结果，也是Geek+ 核心竞争力所在。

机器人拣选系统，其数学本质是最小费用最大流问题（Minimum cost Maximum flow，MCMF)，即利用尽可能少的机器人实现人工拣货效率最大化，所表现的形式就是一直有机器人搬运货架停在工人面前使工人一直有货待拣且单位时间的拣货效率最高。

这类问题看似简单，实际上却是数学领域中最难的 NP-Hard 问题。该问题的复杂度随着仓库面积、机器人数量、订单数量、SKU 种类等数据规模的增加而呈指数增长，且目前在理论上根本无法找到多项式时间的最优求解算法。Geek+ 的技术团队中有一批获得 ACM 竞赛金牌和奥赛金牌的算法牛人，经过长期的多个业务场景应用积累，吸取机器学习、最优化计算、启发式搜索的优点，形成了一套 Geek+ 自有的核心算法。

此外，“经历和经验是一个非常大的壁垒。机器人拣选系统，在不同的规模阶段会遇到不同的问题。在没有做到一个机器人仓库运行一百台机器人规模之前，你可能根本无法预知你会遇到哪些问题。在这个赛道，前人爬过的坑有多深，竖起来的门槛就会有多高。”刘凯说。拣选机器人的出现，也在改变仓储布局方式。原来人工仓库的货架都是固定的，为了节省拣选员步行成本，将存储和拣选分开，大量库存放在存储区域，拣选频率高的货取一定的量放在拣选区。

但是，有了机器人，郑勇建议客户将仓储存拣一体。10万平方米的仓库，所有货架都可以移动，根据软件系统算法来动态调整货架布局。未来，在机械手代替人工做拿取和包装环节后，仓库能彻底实现无人化。郑勇估计两三年后将迎来这个时间节点。

抱大腿还是独立？

在投资圈摸爬滚打过的郑勇对资本非常了解。早在天使轮时，他就希望能找到一个“靠山”，因为投资方的战略资源有利于机器人快速落地。经朋友介绍联系到菜鸟物流，但他只有一台原型机和一个仿真系统，不在菜鸟的视野范围。后来，菜鸟投资的一家仓储运营商——心怡物流，成为了 Geek+ 的天使投资人。心怡物流负责了天猫超市百分之七八十的仓储运营，天猫超市也成为了 Geek+ 产品的最早应用场景。

天使轮千万级的资金 9 月到账，同时郑勇他们接到了一个几乎不可能完成的任务：在当年的“双十一”发布产品，实地应用于天猫超市。从一台原型机到多台可用的机器人，从一套仿真系统到一套真正让机器人干活的系统，郑勇那时不到 20 人的团队，只有两个月的时间。没日没夜加班加点的“24×7”来了。双十一前的十几天，郑勇整个团队搬到了仓库里，吃睡都在那里，每个人都学会了拆机器装机器，连做财务的小姑娘也是。那时候他们最怕听到的就是货架摩擦地面的“滋滋”声，说明货架又被撞歪了。

郑勇总结：“我们在两个月时间里走了其他公司至少半年的路。我们很感激心怡给了这样一个机会，让我们跑得更快。”

等 Geek+ 成长到 B 轮融资，机器人出货量达到千台时，郑勇觉得时机成熟，再次找到了菜鸟。菜鸟的物流生态，是机器人应用落地的最佳温床。

然而这一次，双方又未能牵手成功。

2017 年 7 月，Geek+ 完成 B 轮融资 6000 万美元，由华平投资领投，原有投资方火山石投资等跟投，历史融资总额超过 5 亿元。恰逢心怡物流从 Geek+ 退出，Geek+的投资方变成清一色的财务型投资人，与背靠百世物流与菜鸟物流的快仓形成鲜明的对比。

郑勇双手交叠，神情淡然，“不同类型的投资人背景决定了大家在未来业务发展的策略跟方向也不同。中立有中立的好处，我们能够更好地为客户提供长期稳定的服务。像亚马逊收购Kiva之后，其他的客户就不再服务了。这对整个行业来说，也是不好的影响。”

Geek+ 的客户包括主流电商和物流，从最早的天猫超市，到后来的唯品会、苏宁、联华、顺丰、国药、中国邮政，京东也在与 Geek+ 接触中。阿里和京东对于智能物流也有布局。2015 年阿里推出自研物流机器人「曹操」；2016 年，京东推出六款机器人，组成完整的中件商品与小件商品智慧物流场景。郑勇认为巨头自研与购买外部公司产品并不矛盾，“他们非常看好的技术方向，也希望有自己的核心竞争力。电商的技术实力都很强，一定会结合自己的软件系统来做研发，应用到机器人中去。但这并不影响他们使用外面公司的产品，因为外面公司的团队在市场化环境中可能做得更好，他们需要买来做对比，促进自身的研发速度。”

以京东为例，业务线与研发线是分开的，如果研发线达不到业务线对成本和效率的要求，业务线也会买外部的产品。郑勇相信，即使是京东，未来也一定是部分采用自研，部分采用外部公司产品。而 Geek+ 要做的是，努力跑在最前面。

做一锤子买卖不如做服务

作为公司产品的领头人，郑勇处女座的完美主义情结也帮助他在产品上一步步追求极致。他举了一个小例子，“我的目标是机器人的高度一定要做到 30 公分以下。当时在这一类机器人里面是全世界最矮的。我们的竞争对手，包括 Kiva 最开始做的，都是做到 40 公分。”他形容这个目标是“挖了一个坑”，全团队都陪他跳了进去。机器人身材矮的优势很明显，底盘低，搬运货架时会更平稳，同时也可以节省货架底部空间，带来更多的存储空间。

但是难度也提升了好几个量级，几乎所有的零部件都要重新定制，成本也变得不可控。而成本，是郑勇死死卡住的另一个门槛。他认为，一个机器人的价格应该不超过一个仓储人员一年的工资。

有段时间，大家实在坚持不下去，太痛苦了，就说要不做回 40 公分看看？做 40 公分的机器人对他们来说很轻松，结果做出来一看，又觉得“太丑了，根本不像自己做的产品”，于是埋头继续攻克 30 公分的难关。面对团队中的动摇和质疑，郑勇有自己的风格和处理办法。 “通常我提出一个问题的时候，已经有了自己的答案，我会耐心去听大家的意见。大家想法不同，我就再开一次会，如果没有找到足够的理由说服我的话，我会坚持自己，去说服大家。”在“温和而又固执”的郑勇面前，不同的声音纷纷败下阵来。

非标零部件的上游供应是实现 30 公分最大的难题。郑勇找来了原来做诺基亚供应链近20年的资深经理黄政，解决供应链的问题。刚刚来到 Geek+ 担任供应链负责人的黄政，对公司的评价是“没有供应链管理”。

当时是 2015 年底，Geek+ 的零部件主要是从中关村电子批发市场和淘宝购买，很少有供应商愿意为他们那种非标量少的零部件单独开一个生产线。Geek+ 联合创始人兼机器人研发总监陈曦记得，最初都是在网上找了三四十家供应商，挨个打电话，最终只有一家答应下来。现在 Geek+ 的前 10 家供应商已经覆盖了 80% 的物料供应，基本完成了供应商体系的搭建。除了传感器，其他零部件 Geek+ 均实现了自主设计，非标定制。而这些供应商，大多数是和 Geek+ 一起成长起来的。目前 Geek+机器人 27.5 公分高，移动速度每秒 2 米，承重从 100公斤到 1 吨。

技术实力决定了公司发展的上层空间，也决定了成本可压缩的空间。自研零部件，让 Geek+ 绕过了厂商销售的成本加价，成本甚至低到了原有的五分之一。而系统集成商，显然没有那么大的成本降低空间。

2017 年，Geek+ 的生产量提升明显，富士康也找上门来寻求合作。郑勇想了想，觉得还不是时候。“现在办公室旁边的工厂区，年产 2000 台不成问题，我们今年的销售目标是 2000 台。”

不过，郑勇更愿意用服务来衡量 Geek+ 的销售水平，而不是售出的机器人台数。

“卖机器是一锤子买卖，而服务是长期的。我们希望根据这套系统真正实现的价值来收费，客户没有初始投资，也不用担心项目成功与否。因为我给你的报价，从一开始就比你现在的人工成本下降了一部分，所以财务报表肯定好看。”

其次，由 Geek+ 管理系统的话，他们更理解这套系统，知道怎么去让这套系统自我学习、自我优化，不断去理解客户的业务场景需求，根据客户业务的变化去适配系统配置。再次，可以充分发挥机器人系统的柔性。郑勇希望未来Geek+ 管理很多个仓库，管理这些机器人设备，根据客户需求的峰值来进行调配，实现机器人设备的共享。郑勇认为这种公司持有机器人所有权向客户提供服务的方式是效率最高的方式。

第一单客户天猫超市为 Geek+ 提供了很好的背书。从第二单客户唯品会开始，郑勇就推出了他的这套服务系统，根据客户意愿选择购买机器人或者服务。

“其实物流行业的利润很低，过去我们是精益制造，现在是精益物流，降低成本，减少浪费，去提升自己的盈利点。现在我提敏捷物流提得更多，让你的物流系统、供应链体系能够更快地响应市场需求，而不是自建仓库，投入很多传统的自动化设备。”

郑勇希望物流机器人不再作为一个噱头，或者炒作品牌的工具，而是当做一种标准化的解决方案。他自己经常在一些物流论坛留言，告诉大家机器人系统适用于什么样的业务。