此外，机器人拣货系统每个工位每小时大约300~600件的拣货量，客户业务场景不同会导致拣货量有一定差异，虽然看似比某些货到人技术每小时1000件的拣货量低，但是后者仅仅是理论值，建立在拣货周转箱能一直源源不断地送至拣货工位的基础上。并且当涉及多个拣货工位时，如何让箱子排队并解决多个工位间的相互干涉问题，将使系统计算非常复杂，实际效率不容易达到预期。另一方面，在海量SKU下，不论货品是否长尾商品，都需要为其建立货位及轨道，使每个货位平均成本投入相对较高，而机器人拣货系统则通过实现货位优化，因此成本上更具优势。

　　机器人拣货系统主要针对何种拣货场景？适合于哪些行业领域？

　　机器人拣货系统的特点在于随机存储，即一个货架上有多个商品，一个货位上也可能有多个商品，同时同一种商品又分散存储在不同的货架，货架搬运一次可以应对多个SKU的拣货需求。从这个特点来看，这套系统主要针对的是拆零拣选，即SKU量大，商品数量多，有多品订单的场景，SKU数量越多越能够发挥系统优势，因此B2C电商、为电商服务的第三方物流服务商、鞋服等零售业、图书零售等对拣货作业需求较多的行业均非常适用。

　　举例来说，鞋服行业面临长尾商品的难题，同时还需要不断调整畅销品的存储位置；图书仓库虽出货量相对较小但SKU量多，商品使用频率时常变化……机器人拣货系统在这些场景下便独具优势——可以灵活改变仓库的布局，如将长尾商品自动调整到仓库最远端，把常用商品或者畅销品摆放在离拣货工位最近的地方，从而保证拣货效率。

　　对于企业如何选择适用的订单拣选解决方案，应该考虑哪些因素，您有何建议？

　　Geek+在为客户提供拣货解决方案时，一般会从以下方面进行考虑：

　　（1）仓库面积，对于面积虽无明确界限，但如果仓库较小，机器人拣货系统的帮助不大，人工拣选效率反而会更高；

　　（2）SKU数量，机器人拣货系统在海量SKU下，其自动调整存储布局所带来的效率提升将更加明显；

　　（3）单量，企业应该具备一定的并且相对稳定的业务量，以保证一个拣选工位能够满负荷工作2个班次为最低标准。如果达不到该标准，那么无疑会浪费机器人拣货系统的效率，设备投资回报期也更长。

　　此外，我们在与客户的接触中发现，很多企业认为自己遇到的问题都非常特殊，需要定制化解决方案，实际上这有可能是其他企业同样面临的问题。因此我建议，客户可以适当调整自己的流程来适应更加标准化的作业流程，毕竟机器人拣货系统是具有普适性的拣货方案。

　　您认为机器人拣货系统今后的研发方向和应用前景是怎样的？ 

　　传感器是机器人拣货系统中至关重要的核心技术，应用在机器人避障及视觉导航等方面，这将是机器人企业今后研发的重点及方向。从导航技术来看，虽然我认为二维码技术是目前最适合机器人拣选系统的，因为它能够很好地平衡其识别精度及成本，同时保证速度和效率，但是我们也会持续关注更加先进的导航技术。此外，系统可靠性以及产品功能完善都是我们非常关注的重点。

　　不过，由于目前这套系统除了亚马逊外还没有其他厂家能够在一个非常大的订单环境中运行，现有订单量不足以进行数据分析，其稳定性、效率、准确度很难比较，其价值也就很难真正体现。谁率先成功实现大规模商业应用，从而获得更多经验以加快系统优化，谁就可以尽早得到市场认可，占据行业领先地位。这也是我们正在努力实现的。

　　我很看好机器人拣货系统在中国市场的发展，特别是电商领域。目前，电商在订单拣选环节采用的自动化设备并不多，而这套系统在作业效率、灵活性及投资回报率等方面给电商提供了很好的自动化拣货解决方案选择。物流自动化将是趋势，机器人技术的标准化和灵活性使其极具生命力，在智能物流领域将有很大发展空间。因此，我相信这个技术很快就能在市场大量应用，并为电商物流带来变革。