Dorabot蓝胖子机器人融资数千万美元 每小时分拣1000件物品

项目要点：

Dorabot(蓝胖子机器人)主要研发软硬件相结合的移动机械臂机器人和移动平台(AGV)，将之应用到物流、快递、电商行业的装卸载、分拣、上货、堆码垛等环节，匹配相关应用场景，形成整套的解决方案。成立于2015年，Dorabot基于机器人视觉、多机器人协作、自主导航、机器学习等技术，致力于自主研发和打造移动机械臂及其稳定成熟的场景应用。

团队上，蓝胖子机器人现有60人左右，其中80%将为技术人员，预期今年可扩张至130-150人。CEO邓小白曾经就职于美国UPS和摩根大通;CTO张浩在机器人领域沉淀十年有余。

仓储物流领域就是其中之一，中国快递量每年增长50%以上，2017年一年的快递就超400亿件，这一数据还在高速增长中。在天猫、唯品会、京东等大型电商的仓储中，智能机器人已经被尝试投入装载、卸货、分流等工作，在不久的将来，智能机器人会在更多简单重复的工作上代替人力劳动。

“发烧友”碰到“发烧友”，诞生蓝胖子机器人

一直以来，Dorabot的CEO邓小白对物流智能化非常有热情，执著，可以说是“发烧友”。出于对整个物流体系的深度兴趣和好奇，邓小白加入UPS总部工作了两年。紧接着，他在IDG资本2014主办的年"IDG 自由人"计划中结识了张浩，后者长期专注智能硬件和机器人的研发。

成立不久后，Dorabot获得创新工场投资的天使轮融资，这笔资金成为Dorabot早期的研发成本。“很快得到资方的认可也让我们不用担心其他，全部的精力投入研发。”邓小白说。

“Dorabot”的名字源于联合创始人兼CTO张浩的执念，“Dora”取自于卡通人物的英文，他希望打造一款智能机器人，能够像哆啦A梦那样能够达成人类各种各样的想法，还能够和人类做朋友。

Dorabot成立后的几年，随着交易不断从线下转至线上，仓储和物流的压力也急剧增大，也为Dorabot带来市场机遇。

机械臂分拣货物，可代替3-4名工人

成立于2015年，Dorabot自2015年公司化运作以来一直深耕物流机器人相关技术研发及应用，致力于为物流、电商等领域提供机器人及人工智能解决方案。

Dorabot自主研发了三种不同功能的智能机器人：取货机器人、分拣机器人和装货机器人，针对物流、快递电商行业不同场景提供解决方案，实现差异化商业应用。Dorabot主要在机器人视觉、多机器人协作、自主导航、机器学习等技术领域实现自主研发成果，并应用在机器人当中。

对于机器人来说，识别商品在哪里并抓取并不难，但是识别物体的重心并抓取关键位置，甚至有许多商品形态不一，比如薯片、篮球，抓取和吸取的困难很大。此外，智能机器人之间的配合也需要突破。

Dorabot不同型号的机械臂以及一款运送机器人

“其技术难点在于算法优化、机械臂软硬件之间以及与物流系统间的配合和协作。如何在控制成本的情况下，实现机械臂的准确抓取和实时避障。 ”邓小白表示，在卸货、分拣、上货等环节，处理器通过实时处理3D摄像头获取到的视觉信息，可以控制机械臂进行避障规划和抓取货物。整体来看一台机械臂可以完成3-4名工人的工作量且能连续工作。

目前，Dorabot的分拣机器人每小时能够分拣1000件物品。“这个机械臂的硬件极限，软件操作、运算上没有限制，所以当有一天硬件极限突破时，分拣机器人每小时能够分拣的货品会更多。”

感测器方面，Dorabot采用购买单线激光雷达感测器和3D摄像头的方式反馈场景数据，激光雷达可以避障、可以在结构环境中帮助建立地图;3D摄像头获取的信息用于多种物体的抓取。

不同于多数仓储物流机器人采用硬件搭配软件，或者以硬件为主的设计模式。而Dorabot的开发主要精力放在软件研发，即“机器人大脑”研发上，这占据了70%的研发精力和研发成本。

“不得不说，国内外在机器人研发上有不同的方向。在国内，由于商家急于将技术变现、产品化，一提到机器人，更多是偏硬件的。而在国外，尤其是北美，机器人的研究偏向软件和算法。" 邓小白说。

已签约两家顶尖物流公司，接近收支平衡

随着电商、物流业的高速发展，仓储物流机器人成为不少机构今年重点关注的领域之一。该赛道内，仓储物流机器人有Geek+、快仓、马路创新，大型电商中京东和亚马逊也在积极研发自己的仓储物流机器人体系，甚至在积极开发小型商用送货无人机。

目前，仓储机器人领域，有以下几种不用的技术模式。

被采用的比较多的就是“由货到人”的技术模式，早期来源于Kiva(后来被亚马逊收购)。其原理是由机器人将整个货架抬起来，送到人面前，再进行配货。其优势在于货架和机器人都相对标准化，只需要对机器人路线进行设定，在技术的研发上规避一些难点。其劣势在于，需要对仓储的货架进行更换，更换成能够适应机器人的标准货架，对于大型仓储来说有一定的成本。国内的仓储物流机器人的两家头部公司Geek+、快仓都是采用这种模式。

第二种方式是模拟人手的抓取，像人一样抓取、分拣、搬运货品，其优势在于不用改变现有仓库和货架构造，拟人化的抓取。其劣势在于相较于Kiva等相对简单、标准化流程，机器人需要能够学会识别、瞄准、寻找重行、抓取、吸等等一系列动作。每一个动作看似简单，但是对于机器人来说确是难度不小。

第三种方式的思路是尝试将货架上的商品标准化。其方式不是移动货架或是商品，而是是将放置商品、快递的纸箱子标准化，这样机器人只用学会抓取纸箱就可以达成目标。目前这种方式个别创业公司正在尝试，还在设计和研发过程中。

据Dorabot方面介绍，目前公司已经接近收支平衡。

今年，Dorabot已经跟两家国际顶尖物流公司签订合约，由于保密协议暂时不能公布公司名称。目前，单个物流机器人的硬件成本在一万美元至几万美元不等，其中不包括研发成本。

Dorabot于2月28日完成数千万元美元A+轮融资，这轮融资由云锋基金领投，同时引入新投资者金浦投资，天使轮股东创新工场以及A轮股东洪泰基金全面跟投。在此之前，蓝胖子机器人曾获得洪泰领投的近千万元美元A轮投资，以及创新工场的160万美元天使轮投资。

蓝胖子机器人方面称，新一轮融资将会被用作进一步扩充深圳及美国技术研发与商业团队，加速仓内全自动装卸载及分拣技术应用等场景解决方案的规模化落地，也会在航空、海港物流等场景领域扩展，并继续推进国际化进程。

来源：新京报