これほど長い時間が経ったのに、なぜ物流ロボットは何千もの家庭に導入されていないのでしょうか?

先日終了したCESで、ドイツのコンチネンタルAGは、新しい物流ロボット、荷物配達ロボット犬「ANYMal」を披露した。

この成果に関して、メディア界とテクノロジー界は二つの陣営に分かれた。支持者たちは興奮している。これは画期的な解決策であり、物流ロボットがついに荷物を各家庭に配達できるようになる。一方、反対派はこのアイデアに冷水を浴びせている。これはまだ概念的な製品に過ぎず、実用化されて初めて成功と見なされるだろう。

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2 つのグループの間で終わりのない議論が続く中、何年も議論してきた結果、物流ロボットは「注文処理」からどの程度離れているのかを問わざるを得ない。

良いニュースはたくさんありますが、アプリケーションはまだ実装されていません

実際、AI技術の発展に伴い、電子商取引大手はパレット積み込みや仕分けなどの応用場面でロボットソリューションを模索しているだけでなく、物流配送の「ラストマイル」の問題を解決しようともしている。

アリババは2017年に、宅配業者のエンドツーエンドの配達負担を分担するために「リトルG」というロボットをリリースした。高さ約1メートルのこのロボットは、約10〜20個の荷物を運ぶことができ、道路上の歩行者や車両を識別できるだけでなく、エレベーターに自力で乗ることもできる。 2018年半ば、アリババは「リトルG」の第二世代製品であるG Plusをリリースしました。新しい配達ロボットは配達距離が長くなっただけでなく、配達速度も大幅に向上し、時速15キロメートルに達しました。当時、アリババは年内に商用生産を開始すると発表していたが、2019年1月がほぼ終わり、G Plusの商用生産に関するニュースはない。

アリババの物流ロボットの開発進捗とほぼ同期して、JDの配達ロボットは2017年6月18日に人民大学で世界初の配達ミッションを完了しました。それ以来、上海、天津、広州、貴陽、武漢、西安、成都などの都市で納入テストが完了し、長沙にJDの無人運転車プロジェクトの本部が設立されました。今のところ、京東物流のロボット研究開発は「大騒ぎ」の状態だ。全国各地で展開されているパイロットプロジェクトを除けば、実際に商業運用に至ったプロジェクトは一つもない。

アマゾンが昨年初めに発表した物流ロボット「ポストマン」はさらに強力で、商品を家庭に配達するだけでなく、スマートドアロックを開けて持ち主が家にいなくても荷物を配達できる。さらに、このロボットには専用の冷蔵スペースも備わっており、生鮮食品が腐らないようにしている。同様に、郵便配達員もまだテスト段階であり、Amazon は商用利用の明確なスケジュールを明らかにしていない。

物流ロボットの暴走を阻む3つの障害

物流ロボットは常に移動していますが、ロボットが「注文から逃げる」のを阻止するものは何でしょうか? Intelligent Relative Theory は、多くのメーカーがすでに優れたソリューションを持っているものの、Continental の ANYMal や e コマース大手などの物流ロボットは「ラスト マイル」配送シナリオで優れたパフォーマンスを発揮していますが、商業的に使用されるまでにはまだ克服すべき大きな課題がいくつかあると考えています。

1. 意思決定は「知的障害」のようなもの

物流・配送ロボットは「荷物を配送する」という単純な作業を行うだけのように見えますが、実は非常に高度な技術統合を伴うアプリケーションです。 適切な物流・配送ロボットには、少なくとも3つの機能が必要です。モノのインターネットに関連する状態認識機能、つまりロボット自身とその周囲の状態を把握して取得する機能、人工知能に関連するリアルタイム意思決定機能、つまりさまざまなシナリオで何をすべきか、そしてロボットに関連するアクション実行機能、つまり決定の結果に応じて正確なアクションを実行する機能です。

しかし、現在市場に出回っている物流・配送ロボットは、いずれもこれらの面では依然として若干弱いのが現状です。一部のメディアが公開したCESでのロボット犬ANYMalのデモ動画から、ANYMalがスクーターにまたがり、数段の階段を登り、ドアベルを鳴らした後、荷物を下ろす様子がわかる。この全行程には1分以上かかった。スクーターにまたがる最初の数回の試みは失敗し、階段を登る動きは人々が鞭打ちたくなるほど遅かった。これらの作業を宅配業者が行うと、完了するまでに数秒しかかからないかもしれません。両者の効率性はまったく別のレベルにあります。

もう一つの例は、アリのG Plusがエレベーターに乗っているとき、エレベーター内に人が多くて、空間が少し混雑している場合、人間と競争するのではなく、ドアの外で静かに次のエレベーターを待つだけです。優しく言えば「礼儀正しさと謙虚さ」ですが、はっきり言えば「視力と脳の弱さ」です。空間の大きさを正確に計算できず、押し込むことはできますが、次のエレベーターを待つことに固執します。エレベーターの使用率が高いオフィスビルであれば、G Plusは仕事が終わるまで待たなければなりませんか？

ターミナル配送の効率化は、物流ロボットが解決しなければならない主要な課題の1つです。しかし、現段階では、物流ロボットには認識力、意思決定力、実行力がまだ不足しており、荷物の配送効率は宅配便業者に比べてはるかに劣るため、商業利用は当然不可能です。

2. 単一のアプリケーションシナリオが物流ロボットの妨げとなる

より広い業界視点で見てみると、実は物流ロボットはすでに実用化されているのですが、その応用業界は物流ロボットという名前に最も関連のある物流・宅配業界ではありません。

2017年末、北京協和医学院病院は、手術室での医療機器、医薬品、書類の配送を担う物流ロボット「Dabai」を導入した。上海仁済病院は、日帰り化学療法センターに薬剤分配ロボットを導入し、高リスク環境での薬剤分配の問題を解決した。昨年、海底撈は北京、天津、上海でロボットを使って料理を調理し、配達するスマートコンセプトのロボットレストランをオープンした。しかし、これらのロボットは移動範囲が限られており、レストラン内に敷かれたレールの上を移動することしかできない。

物流ロボットの応用シーンを注意深く研究すると、電子商取引大手が発表した宅配業界向け物流ロボットの応用シーンは比較的単純で、閉鎖された公園や建物内での業務しか遂行できない。前述の実用化されている物流ロボットもそれほど優れているわけではなく、特定のシーンで単独の業務を遂行しているだけである。荷物を配達するだけでなく、麻雀やゲームで顧客を手助けできる宅配便業者の「万能品質」にはまだまだ遠い。

はっきり言って、これまで使われてきた物流ロボットは、大規模な倉庫用ロボットを小規模用途に移行させたに過ぎない。街中を歩き回る宅配便の配達員に比べれば、鉄骨造りのロボットは「温室の花」のようなものだ。

3. ロボットの事故の費用は誰が負担するのか?

新しいテクノロジーを適用する前に、そのテクノロジーの安全性と信頼性が最優先されます。

昨年12月、アマゾンの自動倉庫でロボット事故が発生した。倉庫ロボットが倒れたクマよけスプレーの缶に穴を開け、大量の濃縮カプサイシンが噴出した。この事故でアマゾンの従業員24人が病院に搬送され、軽傷を負った従業員30人が現場で治療を受けた。その後、メディアはアマゾンの倉庫が2015年から2017年の3年間で救急車を600回以上呼んだというデータを発掘し、ロボットの安全性に対する国民の懸念は大きく深まった。

中国では、アリババの「Little G」とJD.comの配達ロボットが路上でテストされていた際、最高時速15キロに達するこれらのロボットが交通事故に巻き込まれた。責任をどう判断すべきか？ネットユーザーもこの話題について白熱した議論を交わした。特に、物流ロボットが住宅街で作業を行う場合、動きの遅い高齢者やいたずらっ子に遭遇しても安全事故が発生しないようにするにはどうすればよいでしょうか。

さらに、国内の安全環境と人々の質を考慮すると、物流ロボットが「泥棒」や「強盗」に遭遇した場合、どのように身を守るべきでしょうか？物流ロボットが実用化される前に、これらの質問に対する明確な答えが必要です。

物流ロボットは限界費用を考えると良い話でしょうか？

物流ロボットの最終目標は、宅配便業者に代わることです。上記の問題がすべて解決された後、物流ロボットはどのようなビジネスモデルでアプリケーションを実装する必要がありますか？宅配便業界の競争が無料から有料、そして無料へと変化していることを考えると、ユーザーに料金を請求するのは明らかに良い考えではありません。しかし、無料で使用できる場合、宅配会社は物流ロボットの運用コストを負担できるでしょうか？

コンチネンタルの資材ロボット配送ソリューションでは、無人配送車がまずANYMalロボット犬をコミュニティまたは住宅の下部に配送し、その後無人配送車がロボット犬を解放して配送を完了します。今、宅配会社は、無人配送車が何匹のロボット犬を運ぶことができるか、各ロボット犬が一度に配送できる荷物の数、および無人配送車とロボット犬のそれぞれの価格を計算する必要があります。コンチネンタルが発表した無人配送車のサイズとロボット犬の大きさによると、宅配会社はすべての計算を行った後でも、宅配兄弟の方が信頼できると考えています。

薬剤散布ロボットを例に挙げてみましょう。単一のシナリオで単一のタスクのみを実行するロボットのコストは数百万にもなりますが、屋外で複雑なタスクを実行する端末配送ロボットのコストは言うまでもありません。大規模な作業を行う倉庫ロボットは安価です。例えば、アマゾンの倉庫ロボットは約30万元です。しかし、それでも国内の電子商取引会社や宅配会社には受け入れられにくい状況です。

インテリジェント相対理論の観点から見ると、物流ロボットはターミナル配送の「ラストマイル」の問題を解決する必要があるだけでなく、倉庫仕分け、輸送配送、プロセス管理など、物流業界の産業チェーン全体の統合問題を解決し、無人運転などの主要技術のブレークスルーも解決する必要があります。

つまり、まだ道のりは長いのです。