CTO教育思想库 | 吕岳：快递分拣自动化与智能化

编者按

华东师大上海国际首席技术官学院CTO教育思想库系列，汇集学院教授、导师和特邀嘉宾的演讲、讲课或发表的文章，以原创思想成果与广大学员和社会公众分享。这些知识和思想成果多方位、跨领域，体现学院确立的人才培养理念，即将科技与管理结合、技术与商业化整合、“科学家精神”与“企业家精神”融合。

今天我们编发华东师范大学通信与电子工程学院院长、教授、博士生导师吕岳的思想。吕教授于2022年8月7日在我院第三堂“华东师范大学MEM院长公开课暨项目咨询会”上发表了“快递分拣自动化与智能化”的演讲。以下为演讲内容精编。

01

快递分拣背景

今天给大家分享中国快递分拣自动化和智能化方面的一些工作。快递是属于整个物流大行业的其中一块，跟我们每个人的日常生活息息相关，我们每天都会收到几个包裹。我们来回想一下中国快递业的发展。大家现在已经熟悉的“双11”，后面京东又搞了一个“618”，有时候可能还有个“双12”，商家用各种办法让大家购物，在这个过程中就产生了大量的包裹。中国的快递量在2014年就已经达到了140亿，超过美国成为世界第一。最近几年每年都有30%以上的增长，去年整个中国一年的快递量已经达到了1000亿件。在这个过程当中就带来了快递物流处理的问题。大家看到右边的场景，是在2011年的11月15日（“双11”活动之后）拍摄的——在快递处理场地里货品堆积如山。所以当时有一个词“爆仓”，也就是后面的货品进不去仓库，前面的货品也出不来，堵在一起。“双11”以后大概需要十天左右进行内部处理，解决货品阻塞的状态。怎么去解决快递“爆仓”的问题，这些年中国走出了一条路。

那么我们看看快递的包裹运送是怎么一个过程。大家每天都在网上购物，应该还是比较容易理解的。以前大家要寄一个快递或者一封信，物品是从寄信人出发，中间经过一些处理，最后送到收信人手上。现在的快递包裹，绝大部分是大家在网上（比如淘宝、京东、拼多多等平台）下单产生的包裹，已经占了快递货运量最主要的部分。我们所发起的，其实就是在网上把信息发出去、钱交出去。我们的信息流和现金流过去了之后，商家再发件，有时候可能是快递的大集散仓直接把包裹寄发给你，所以是整个信息流、现金流和物流的“三流”过程。我们以为的物流是从发货开始一直到收到包裹，实际上可能比这个更复杂一些，中间还可能有一些中转过程等。当然如果收发在同一个城市，可能不需要经过几次集散中心的处理。基本上这就是我们所讲的物流。

物流过程中因为有了包裹的产生，一些快递公司就应运而生了。我们现在平时碰到的快递公司有很多，比如京东。京东实际上是一个比较特别的公司。它本身是一个电商平台，但又有自建物流。另一家就是顺丰。除了这个两家以外，还有我们通常所说的“三通一达”或者“四通一达”。申通，中通，圆通，还有一个百世汇通。相对来说，百世汇通这些年的发展跟前面“三通”相比已经不在一个层次了。尤其是去年百世汇通发展不太好，很多业务都已经转让出去了。所以说一般我们讲“三通一达”，申通、中通、圆通、韵达。“三通一达”的定位在很多方面是比较类似的。此外，还有我们的国企——EMS中国邮政。这两年还有一个极兔快递，它的发展还是比较特别的，尤其是对工商管理的同学，实际上是一个很大的启发。国内市场上的快递公司已经比较多了，现在国内很多快递物流公司都在往外发展，而极兔恰恰相反，它是从国外发展回来的。它是从印尼那边往回发展的，其实是在我们中国制造往外开拓的过程中产生的。因为国内的手机品牌在国外销量很好（OPPO和VIVO都是中国制造的手机），尤其在印尼销量排在最前面。但是发现物流跟不上，当地的物流没办法支撑整个商业的推广，所以建了这样一个快递公司专门去给做配送。结果在当地的物流公司所产生的营收反而超过了原来卖手机的营收。到后面又去东南亚包括越南、泰国等地发展，之后再往国内发展。因为极兔跟拼多多有一些战略方面的合作，现在拼多多在大力发展一些快递公司，这些公司也得到了飞速的发展。

02

快递分拣市场

讲回快递的分拣，其中最重要的就是分拣中心。各大快递公司都有很大的需求去建物流网络，所以很多快递公司都建了集散中心，大的快递公司还可能具有全国性的集散中心。大部分快递公司还是一种区域性的集散中心发展模式，跟国外也很类似。比如在美国，美国跟中国的运输方式不一样。美国大多靠飞机运输，大量的飞机把快递包裹集中到固定的地方。我们中国邮政EMS在南京禄口机场建了一个全国的集散中心。但是，大的包裹从成本上不划算。文件类包裹绝大部分是夜里12点钟以后飞机运送到南京，经过两三个小时后的交换再飞到各地去。EMS在无锡旁边建了一个长三角的物流中心，但实际仍然管不了现在的长三角地区，因为它的体量还是满足不了需要。现在基本上只能管苏北，比如扬州、南通和泰州这个片区。

PPT这张图的左上角就是中国邮政的长三角计算中心，大家看这些建筑规模实际上都比较大，右上角的图实际上都已经是上下两层建筑结构的方式。快递包裹需要通过一些集散中心来实现分拣，使得我们的包裹去到对应的一些地方。所以有这样一些集散中心来保证我们对快递包裹实行分拣的目的。那么我们再来看看。分拣的过程是怎么做的？最早的是我们最容易想到的手工操作，靠人搬。比如到北京，要专门搬到去往北京的卡车里面。如果往西安，要搬到去往西安的卡车里面。这个是最直观的手工操作过程，量不大的时候都是这么过来的。后面量大了以后开始逐步引进一些机械化过程，中间加一个传输线（皮带线）。有了这样一个皮带线以后，包裹在皮带线上进行运转。分拣人员每一个人负责一个不同的地区，比如专门负责北京地区的，当这些包裹经过面前的时候他就从皮带线上拿下来，通过机械化的运输过程减少了人的搬运。之后物流的分拣过程进一步就开始往自动化方向发展，也就是更多地让机器来进行自动处理。

我们通过这样一个矩阵式的方式来给大家解释一下包裹分拣的过程。我们的包裹（一堆比较乱的）到达一个大的集散中心，从车子上卸下来，接下来要做的是分类。我们现在大部分用的是交叉分拣机，它绕成一个圆环，把包裹先放到环形交叉带上面，交叉带不停转动，到达准备要下去的地方后再把它推下去，这样就去同一个地点的包裹就全部集中到一起了。原理也很简单，就是通过巨大的圆盘转动实现这个分拣的过程。我自己以前做的最大的工程项目，一个环接近400米，相当于平时一个运动场标准跑道那么大的规模。我们采取的另外一个方式，就是可能大家在电视里有时候会看到的，称为机器人分拣，专业术语即AI分拣。工作方式也差不多，通常一个场地上可能要有几百个小机器人。先由工作人员把包裹放到场地上，小机器人通过扫上面的条码知道目的地在哪里。

现在国外公司分拣技术设备基本上已经都有中国国产替代了，不止是基本完成替代，国产品牌还会进一步往国外发展。因为中国制造的商品向全球销售，现在开始不只是在中国，甚至一些快递公司在逐步走出海外去建设这个海外仓。因为一些快递到了海外，快递公司要对它进行处理。另外，我们中国人也喜欢从国外海淘，有些中国的快递公司也承担海淘的运输工作，往国外发展。最典型的是现在的东南亚市场，尤其比较突出的像泰国、越南、印尼等国家的物流的背后掌门人，从技术到管理都可能是一帮中国人。印度这块市场相对不太好打进去，孟加拉、澳大利亚也有分拣系统是中国人在干。这些年不仅仅是我们看到的一带一路，其实很多业务早就已经冲出国外了。所以说这是一个很大的市场。

03

快递分拣技术介绍

下面结合我们自己的一些研究内容给大家讲在快递分拣方面涉及的一些技术。下面这一张图是专门抽象出来的，表示一台机器主要包含的几个部分。

我们的包裹进入机器后有一个重要的动作——单件分离。机器在处理过程中只能一件一件地处理，但是现在实际上是一堆包裹。我们要把它一件一件地分出去，这是关键的一个技术。另外一个大家很直观地看到的是一些机械设备在传输，例如传输线、皮带系统等。大家只要到了物流现场就会看到这样一些东西——经过一个传输过程后，有一个“隔口”把所有的包裹最终集中到同一个录像上。我们所看到的都只是机械的一部分，此外机器还有个控制系统。自动化是一定离不开控制的，我们称之为“实时控制系统”。尤其当我们一台机器一个小时要处理几万件快递时，怎么去保证实时的准确控制，会对电器设备实际带来一定的挑战。另外，因为智能化一定要有自动的识别来指导包裹到底往哪里去，所以也要有图像扫描系统、图像分析和识别系统。大家理解了这几个部分后，我用这张图来说明大家讲的人工智能、机器人等所有的目的都是代替人来工作。

人的身体有手脚、神经系统让我们能够动作协调地去工作，这就相当于机器里面的机械化部分。我们的机器里面也有共建系统、传输系统、结对系统和实时控制系统，但到这一步也只是实现了机械化或者简单的自动化，真正要往智能化发展，就要能模仿人的眼睛和大脑。要有信息的采集、处理功能，再与控制系统结合在一起就完成了智能化。所以智能化其实是从机械化、自动化到最终实现智能化的过程。我们站在高校的角度看会涉及到很多学科，例如机械工程、自动化、计算机软件、通信等。快递包裹到了每一个位置都是有光电传感器来检测的，包括摄像头其实也是一种传感器，要能够看清包裹单上面的二维码、条码是什么；以及用DWS系统测量重量、大小，都要用到传感器，当然也离不开人工智能进行自动识别。航天系统中也可能含有上面讲的控制系统等元素，跟航天系统相比，物流产业看似不那么高大上，但很多东西都是类似的，基础技术一样都少不了，涉及到方方面面的全学科。有这样一个自动化的系统以后，我们重点主要是做一些控制系统，尤其是人工智能方面的工作。下面结合我们自己的工作给大家介绍一下科研方面的内容。

04

快递分拣技术实践

前面我们提到了单件分离，从交叉环线卸下来的包裹实际上是一堆一堆的，但分拣是一个一个处理的。这个过程当中怎么样去把包裹一个一个地搬上机器，是我们面临的一个问题。大家前面看到的交叉分解过程，目前的做法是人站在特定的位置把包裹搬放到分拣机上，再一个个地送到交叉传输线上，这样一台机器周围一圈站了几十个人。我们现在追求的目的是智能化，智能化最终要实现无人化。我们很早就在做这方面的一些探索，怎么能够把这些帮助分拣的人员岗位去掉？最关键的是要做一个单件分离。

我跟大家探讨两种方案，一个是用机械臂无序抓取，以机械臂代替人的动作，抓取包裹放到传输线上。用一个机械臂再加上一个判断包裹的眼睛——在这样一个过程当中通过3D相机获取包裹的图像，抓取最上面的包裹或者最靠近机器的包裹，并且放到对应的地方。给大家展示一个我们现在实验室里面做的实验。一个机械臂，下面的包裹叠在一起，朝向也是有各种变化的，在这样的情况下怎么判断抓取哪个包裹？先抓哪一个？后抓哪一个？机械臂移动到哪个点位？从哪个角度抓？实际上都要图像处理以后再给机械臂指挥，大家看到右上角就是我们3D相机拍摄到的图，通过这个图来自动判断要抓取哪一个包裹。现在实际做下来，一个小时可能差不多处理1000多件，速度实际上跟人工速度差不多，并没有超过人。同时，人手很灵活，但是现在机械臂以吸盘的方式做，遇到包裹表面不平、圆滚滚的、有塑料封装包等情况还是有些挑战的，我们现在还在做改进和提高。

另外一种方案就回到了我们原来最简单的机械方式，包裹从车上卸下来以后在皮带机上一层一层往前传，在皮带机上传送的过程中包裹与机器相互之间没有影响，从头传到尾后这些包裹的状态不变。我们把皮带机的中间一段进行改进，把它分成好多个小皮带，通过控制每个小皮带决定哪一个包裹先走，哪一个后走。实际上是一个很朴素的想法！在这个过程中同样需要用到相机，要装一个眼睛来看下面的包裹，要能够自动判断出应该让哪个包裹先动起来。所以整个过程是前面把包裹传过来，之后我们用基于视觉的单件分离技术把它拉出来，通过这样一种方式实现了单件分离。以视觉控制下面的几十个小皮带机分别动，拉开来以后再到中线上去排队，这样从原来的乱而无序的状态变成有序状态。这是一个最简单的想法，现在这种方式能够做到一个小时6000件，而且对各种包裹适应较好。右上角的视频是使用了我们图像控制技术而实现的自动包裹单件分离的现场情况，现在都已经开始逐步使用。

再给大家介绍一下我们在包裹违禁品检测方面的工作。现在国家九部委有专门文件对我们的快递物流公司提出了要求——快递要达到三个100%。第一个100%是：寄包裹要100%实名认证。第二个100%是：包裹里面的东西要求提前查看，客户自己去寄的时候有这样一些要求。当然现在快递包裹很多都是从快递仓储里面出来的，已经不需要这些过程。第三个100%是：要求包裹经过X光检查，防止易燃易爆以及国家明令禁止违禁物品的出现，我们在地铁站、飞机场等场所都看到很多X光检查的设备。但是这些检查方式在快递场景是行不通的。因为通常在机场或者地铁站的安检速度时间是比较慢的，大约每秒0.2米到0.5米。但是快递分拣量非常大，有的场地一天有几百万个快递。X光检查要求判断准确、效率高同时误警率低。在地铁、飞机场的警报绝大部分情况是误警，里面有个东西没看清楚重新走一遍，或者打开过来看一下，这就是误警指标，本来没有问题的，但警报表示里面有问题。我们现在也采取了一些方法提高判断的准确率，同时在这种高速传送的情况下降低误警率。这个设备是X光机，经过我们的图像识别处理，可以知道机器上面过去的包裹哪些是正常的，哪些是有问题的，当然视频上面可能会更清晰一点。

实际上在皮带机刚刚把包裹传送进来的时候，还没有到单件分离的过程中，我们也在做判断，有问题的都把它标记出来，现在也持续在做一些相关的研究，从学校的角度看，我们还是做一些算法方面的研究。这几年我们也做了不同类型的算法特征，去判断一些违禁物品。比如如果在包裹里面看到手枪要怎么把它匹配探测出来，液体容器里面装了不允许带的东西要怎么把它探测出来等。当然，我们现在还用深度学习的方法去解决一些One-shot/Few-shot的问题。前面所讲的可能都是建模等，但其实到了实际的运用场景，根本没有足够的训练样本来进行模式识别，尤其是深度学习要求大量的训练样本。怎么样去解决这样一些问题，我们现在关注的是One-shot/Few-shot方法，看到类似的东西就可以把它找出来，并把这样一种思路用到我们的一些技术方法里。

技术的细节就不细讲了。除了在做图像处理的一些算法以外，我们实际上还在做机械、控制、计算机、通信等相关技术，例如ASI的通信总线。它不管在物流领域，还是其他很多领域的场景里都有一些应用。实际上就是从现场采集信息，通过对这些信息做判断和分析，去控制现场机器设备相应的一些动作。所以ASI也称为执行器-传感器接口，它是现场的总线。

当我要对现场采集信号，实际上需要一条线把信号送回来。同样，控制一个点也是一路信号，我们看到刚才的这些机器实际很复杂，都有几千上万个控制点。针对这么多控制点，如果每个处理点都要有线拉回我们的处理中心的话就真的太多了，所以要采用总线的形式，总线会使整个系统变简单，安装也很方便，成本也会得到节约。以前我们的ASI都是要从国外进口，尤其这两年从国外买一些东西的话，从供应链的角度是相当不可控的，价格也比较高。所以我们这几年自己掌握了技术以后再做这个ASI通信系统，实现了国产市场的期待，也得到了一些推广应用，到目前为止已经把ASI里面的网关、电源等一整套东西全部实现了国产化，这块工作也是我们这几年花较多力气去做的事情。

05

中国物流分拣设备发展的启示

刚才我介绍了我们自己做的一些工作。下面我用一张PPT总结一下中国快递分拣设备给我们带来的启发，或者还能看到问题在哪里。首先，这些年整个快递业得到了巨大的发展，我把它总结为两个“互反馈”。一个实际是市场的需求，跟技术创新之间产生良好的反馈作用。因为有市场需求，使得我们的一些设备制造商，包括科研都投入了大量的精力在做这方面的技术创新。有些东西以前需要从国外进口，这些年通过我们自有技术创新，中国人做到了国产替代。中国快递业的发展趋势是发展分拣设备，世界上除了中国以外的所有国家加起来都不见得比中国的分拣设备处理得多，这就促进了我们的技术创新。另外，这么大的市场规模也使得我们的设备成本一降再降。给大家看我们最早的时候做的一台交叉分拣机，大约1000-2000万人民币，现在已经降到了500-600万。市场需求产生了市场规模，市场规模使得整个设备成本降低，成本降低又促进快递物流公司愿意去用这些设备。相互之间产生了促进作用，我认为这是这些年中国在快递分拣方面迅猛发展的重要原因。

在所有的组织过程当中，我把它总结为两个“三步走”。第一步，从靠国外进口到逐步国产替代。现在的中国分拣系统已经很少从国外大规模进口设备了，主要是靠国内的企业直接生产供应分拣设备。另外，现在绝大部分企业在国内做业务、设备的同时，连人员、设备、业务都一起往海外市场拓展，使得中国的企业将来在整个国际市场上独领风骚，这也是一个很有意思的现象。尤其一些发展中国家后面都会像中国一样，经历中国前面几十年走过的路。

从机器的角度看，我觉得又有一个“三步走”。最早的时候，我们其实是做系统层面的集成，把一些东西拼起来变成一整个机器，实现分拣的功能。但是里面的一些主要的技术和设备还是从国外进口，比如我刚才讲的ASI通信，以及在高速下采集图像的技术都是靠国外进口。当然，现在已经逐步实现国产替代，我们的DWS系统现在也基本上国产了，但是一些高档的处理器现在还是国外的设备比较多。大概实现了70%-80%的国产化。再往下一层次核心零件，比如集成电路，在控制系统的电路板中关键的集成电路器件现在还需要从国外进口，尤其是一些性能比较好的。所以华为才会动脑筋去自主开发，国内一些其他的手机厂商只能从高通买这些最关键的核心部件。

“三步走”最终要逐步实现我们中国人自己掌握核心部件的研发，这也是将来的重要发展方向。两个“互反馈”和两个“三步走”使得中国的快递分拣设备走到今天。当然这里面也存在一些问题需要我们CTO学院的同学关注。第一，中国在知识产权保护方面遇到很大的问题，我们其实是很擅长于学别人的技术，但是有的时候学得太赤裸，就造成大家都不太愿意去做创新了。因为自主创新了以后很容易被别人学去，花了好大的精力自己去做设计、做验证性实验，花了两三年的时间干的事情人家看两眼也就会了。实际上这种事情对大家的创新激情影响比较大，越是浅层的大家越容易看得懂的，知识产权的保护就越难。知识产权保护难的问题很大程度上影响了设备向更高阶发展。第二，物流过于追求低成本。我们现在买东西的时候都是包邮，买个几块钱的东西也包邮，导致快递公司盈利下降了，也不愿意为设备技术花费太多，又倒回来使得整个设备的质量很难更进一步提高。这些都是值得去深思的问题。第三，整个行业经验能力不足，这跟前面的研发投入不足有关系，使得我们的核心技术不够，还有很多卡脖子的问题没有得到充分解决。尤其是欧洲国家，我们刚才讲物流的一些设备原来都是西门子等欧洲国家的大公司最早研发、创造出的理念。我们中国花了十几年快速地消化了人家的一些东西，而且做得比人家又便宜，比人家好很难说，但是有些地方是有创新的。但是总体上来讲，我们还有很多问题没解决，怎么在中国快递分拣领域进一步地做一些工作，我觉得只要大家有这方面的认识，其实还是大有可为的。因为市场很大，不仅只是国内市场。我们放眼全球，只要有市场的，我们中国人都可以做得又便宜又好，可以去引领整个世界的发展，这应该作为我们的一个追求。那么我今天就讲这些，里面跟大家分享的有些观点因为涉及到行业的发展，仅代表我个人的观点。

嘉宾简介

吕岳

华东师范大学教授、博士生导师，通信与电子工程学院院长。享受国务院政府特殊津贴专家，入选教育部新世纪优秀人才计划、上海市曙光学者、上海市优秀技术带头人、上海市领军人才、交通运输部优秀科技人员和优秀科技创新团队带头人。分别于1990年和1993年在浙江大学获得无线电技术专业学士学位和通信与电子系统专业硕士学位，于2000年在上海交通大学获得模式识别与智能系统专业博士学位。研究领域包括模式识别、图像处理、机器学习、智能系统等，发表学术论文150余篇，授权发明专利19项。长期致力于信函和包裹分拣的智能化研发和软硬件系统设计，研制的信函自动分拣机和包裹自动分拣机得到推广应用并出口国外，获得邮电部科技进步一等奖、中国邮政科学技术一等奖、上海市科技进步一等奖。是IEEE高级会员，担任Pattern Recognition和IJPRAI等国际期刊编委，中国图象图形学学会文档图像分析与识别专委会副主任。

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