联想创投：Syrius炬星的核心团队是四个理工男，最初你们是仓储物流行业的“门外汉”，是怎么入门，理解透行业需求的？

　　蒋超：我们几个懂软件、懂数据，但刚开始对仓储物流行业、电商履约完全没有概念。2012年亚马逊7.75亿收购Kiva，不管对资本还是对创业者来说，都是一个很大的刺激，国内以类Kiva模式为主的仓储机器人行业快速崛起。最早，我就思考两个问题：1. 怎么弄懂仓储物流、电商履约的真实需求；2. 我们是不是入场太晚了。

　　我之前在海外生活比较久，海外电商虽然发展的早，但履约通常需要三四天，即使额外付费也是隔日达。回到国内体验了一下各个电商的配送，简直颠覆了我的认知。再加上媒体的一些宣传，在我想象中，国内仓库应该到处是自动叉车、货到人的AGV、立体库、堆落机各种智能设备，而且应该自动化程度很高。

　　为了一探究竟，我们去到一家国内很有代表性的仓库观摩。结果等我进入仓库，发现里面几乎全靠传统的人手人脚，物流机器人产品和服务的渗透率很低，自动化程度以及信息化理念都比较淡薄。显然，这背后一定有一系列原因，这是我们需要搞清楚的。不过，这也让我意识到，市场并不是红海，我们在这个时间（2018年）开始做适应中国仓储物流行业的产品和服务是恰逢其时的，绝对不晚。

　　于是，我们决定不仅仅是简单的观摩，而是直接住在仓库里进行近距离的学习。在这个过程中我们接收到了大量信息，对行业集中补课。搞清楚了真实的仓储情况，特别是电商履约步骤，包括物品布局、分工协作、人员情况等各种主要流程、信息流。

联想创投：所以说，copy过来的Kiva模式其实在中国有些“水土不服”，提升中国仓储物流的效率，需要的是一条新路线？

　　蒋超：类Kiva模式有两个特点：适用于大型的仓储物流中心、物流转运中心，对传统仓库的较高的改造要求；需要持续的高投入，以及投入之后10-20年的回收周期，同时扩展性非常低。中国仓储物流行业与国外的发展路径不一样，大部分的仓库规模比较小，经营仓库的企业也比较零散。不管是实际考察，还是通过研究数据，我们发现国内连很多大企业的仓库都没有使用类似Kiva System的解决方案，那中小企业只会用得更少。

我们必须走一条新路线。

　　■第一，产品成本不能像Kiva模式那么高，不然客户的使用门槛太高；

联想创投：Syrius炬星是根据行业现状，一步步倒推出AMR解决方案，它更考虑如何与人更好地配合，而不是取代人？

　　蒋超：行业升级不是一个激进的动作，其实是一个循序渐进的动作，我们更倾向走一个用产品和服务循序渐进去改革的路线。我们早期也受到来自一些投资人的质疑，问Syrius炬星的解决方案是不是一个中间的过渡方案，可能不是终局。

　　很多人可能想象的终局是，《星球大战》里面的科幻场景、场地用来做仓库，一切都是无人化的。但我仔细想，不是这样的。我在大学学系统论最简单的认知是，处理复杂系统的一个基本点就是一定要留下系统弹性。在仓储物流行业，到底谁提供系统弹性？很显然，软件的弹性比硬件高，人的弹性比机器高。

　　人在整个仓储物流系统里，提供的不仅仅是一个单纯的劳动力，还是在时间轴、业务流程中承担了复杂性工作，提供了系统弹性。有一个很有意思的案例，如今很多超级电商平台，应对618、双11这种前端不可预测的波动性的变化，他们是怎么解决的？就是雇临时工，利用人的弹性才让系统能稳定的往前运行。

　　最后谈到终局，我认为不管20年之后，甚至更长时间，人都不太可能从系统中消失掉。

Syrius炬星的AMR机器人全家福

联想创投：基于Syrius炬星的AMR解决方案，怎么做到客户可以买得起？

　　蒋超：我们通过提高算法能力降低了对硬件产品的要求，更依赖软件系统与数据来提供更好的服务效果。Syrius炬星“订单到人”的人机协作模式，AMR机器人的作用被简化到只剩下移动和下发分拣指令。硬件产品可以极度简单，移动底盘上搭载自研的激光雷达，以及摄像头和毫米波雷达，中间放上货架，顶部有一台平板电脑用作显示拣选信息。

　　在硬件方面，对于功能要求低，成本就可以控制。比如激光雷达、摄像头等，我们没有选用国外高端品牌，而是采用了性价比更高的方式：自研或者采购国产品牌。

　　具体如何控制成本，又是一个需要演绎推算的过程。首先，客户能负担多少钱，这是成本底线。我们要让客户立马就能自己算一笔账，用我们的产品是划算的。我们当时调研，最基本的逻辑是机器成本换算人力成本。随着客户业务规模的增长，或者仓储的波动性、消费者前端的波动性，客户为此要付出更多的劳动力成本、管理成本等。AMR 机器人加入进来以后，效率得以提升，所以成本得以削减，其中便包含了人力成本、管理成本等。总的来说，就是机器人成本与传统成本的费用比例，目前来算，在电商履约的场景里用AMR同等效率下可以节约30%的人力，同时2台AMR 才相当于1个人力成本。