【回顾】菜鸟网络2018技术论坛—深圳站这场活动是我到目前为止所参加过的活动里面，技术含金量最高的一次，因为真的介绍了

今天带来《我参加的极客活动》回顾系列第四篇，菜鸟网络2018技术论坛—深圳站。

前面发得所参加的极客活动，都是腾讯系的。这次介绍的是一场阿里系的，菜鸟网络技术论坛；先看一下嘉宾证和活动议程。

不得不说，这场活动是我到目前为止所参加过的活动里面，技术含金量最高的一次。因为真的介绍了很多货真价实的技术干货，四个分话题都讨论了菜鸟网络在2018年当时所遇到的发展瓶颈，场景痛点，技术难题；然后他们技术团队是怎么样去攻克这些困难点的，解决思路是什么，方案比较，实际可行性，到现在的程度进展；如果已经投产的，还说了作用效果。让人不得不佩服，阿里作为中国互联网的一极，的确有硬实力去探索无人区。

篇幅原因，四个分话题中我挑了印象最深刻的来阐述一下，议程中的第2项，《物流无人技术应用与探讨》，由菜鸟内部的小G之父-菜鸟ET物流实验室资深算法专家陈俊波（哥德）主讲。

背景是，按照马云当时的预测，估计在2025年其包裹量一天将达到10亿件。面对包裹配送量激增的挑战，菜鸟希望用机器实现无人配送来代替传统的人力配送，所以就要研发出一台末端配送机器人。2017年，菜鸟发布了两款菜鸟小G，分别用于园区范围内去进行配送和开放街道环境中做配送。

技术上，菜鸟小G的系统架构包括：传感器，即眼睛、耳朵；计算单位，即大脑；执行机构，即手脚。

所有的传感器的数据会输入计算模块，其计算模块有：一是高精度地图，对静态场景的识别和处理；二是定位，处理结构化场景的识别。而识别部分更关心动态障碍物的检测、跟踪、预测，包括分割等等。

至于运行中的查找算法，菜鸟声称对Slam算法作了升级改良，Slam算法非常注重回环优化的问题，但 Slam算法永远不可能处理非常庞大的场景，需要借助地图拼接的技术，小块构建不同 Slam的 3D点云，进行无缝拼接。而优化中的3D Visual Slam，它是基于摄像机做的 Slam室内项目，其视觉对整个特征、纹理、环境有很高的要求。

会议中现场有人提到了一个疑问：菜鸟小 G跑在街上被人抱走的可能性。对此，哥德也作了全面解答：首先，机器人后台有非常完备的监控措施，其所有传感器都有完备的监控；其次，机器人在地图上有实时跟踪的定位。最后，视频监控。

同时，他也表示：末端配送机器人的技术比无人驾驶更难。无人驾驶在结构化环境跑，其要解决的问题仅仅是相对决策和选择有限。此外，很少会面临人为阻拦的问题，但末端机器人却不一定。相对于街道的配送服务，学校的配送更加困难。最主要区别是：（1）人车不分流，没有机动车道和非机动车道的概念；（2）十字路口没有红绿灯，没有红灯停、绿灯行的概念；（3）不需要考虑逆行的事情。

我当时现场听完讲述，就觉得阿里的确在研发方面下了很大功夫，完全是在无人区上探路前行。而且他们的观点的是很有道理的：相对于特斯拉等的无人驾驶，在平坦的结构化路面上驾驶，车道划线，人车分离，红绿灯指示，基无逆行可能；快递机器人的配送，路面复杂度和条件决策选择性就显得多得多了，还要防止各种意外现象和人为干扰。当然17年的时候，菜鸟已经攻克而且开始试用了，由此可见阿里的技术沉淀有多厚。