作为一家以技术为基础的创业公司，上海快仓智能科技有限公司一直以来深耕于自动化订单履行系统的研究与开发。凭借着扎实的技术基础和充分实战案例，快仓科技已成为中国智能仓储领域异军突起的先锋部队。记者对快仓科技CEO 杨威进行专访，深入了解这家黑马企业的独到之处。
采访伊始，杨威向记者说道：
“一直以来，快仓科技都只在做一件事——基于货到人的自动化订单履行系统。目前中国的智能物流设备生产企业数目众多，然而横向地增加数量并不能够对技术提高产生明显作用，想发展智能化技术，还需要企业纵向地进行技术深耕。”
据介绍，快仓科技研发的自动化订单履行系统是基于自动运输机器人与调度软件、资源管理软件等的有机结合，具备持续学习能力和性能优化能力。在实际应用中具备以下特点：
第一，柔性高、适应性强。
关于仓储系统的柔性转换过程，杨威形象地用火车、汽车和无人汽车三者关系做了个形象的比喻：“传统的AGV实现了从火车到汽车的柔性转换，而智能化系统，则实现了从汽车到无人驾驶车的转变，在这个过程中是不需要认为干预的。”
该系统基本不需要进行仓库改造和大量基建工作，可能会需要简单的强弱电布置；其次，系统布置到仓后也能够进行调整，且调整方式比较方便，较之传统输送线、分拣机与基建绑定，无法调整的弊端，具有灵活实用的优势；此外，还能够进行仓间移动，且搬运成本较低，灵活运用于生产操作。
第二，系统起步门槛低。
中国电商领域很多都是以4PL服务为主，一般规模都不会很大，例如在2000平方米的仓库中，传统输送线、分拣机根本无法展开，而该系统却能灵活运用，具有良好的应用前景。
第三，自主决策能力强。
在大多数仓库中，其人机交互方式都是 由人来发起、机器服务的，设备 是执行者，人是仓库运营核心。 然而在该系统中，相当多的任务 是由系统发起的，人主要是做一些现阶段机器无法完成的高难度工作，如复杂货物抓取等，这也是现阶段技术条件不成熟的客观要求。
由机器辅助人只是智能化 的第一步，随着技术不断进步，系统的自主决策能力将会越来越强，转而变成人辅助机器，并在某些仓储领域实现替代仓库经理人，提高管理效率的效果。该系统适用于SKU稍多一些（起码要 有200~300个）、订单比较散、 且订单行目不要太多的企业，例如4PL、大型平台电商等。系统 采取的是分拣取向，而不是存储取向，因此包装规格最好是中小件，包装材料和包装标准则没有硬性要求。
“我们一直没有将自己单纯地视为机器人公司，因为机器人只是系统中30%~40%的开发量，而是专注整个系统联动，实现人到货、货到人整体运作模式上的转变。”杨威向记者表示。 同时，他认为要想成为一家成功的系统供应商，需要把握以下两个方面：
第一，接地气，要符合 中国电商企业的实际需求。
以亚马逊为例，无论是仓库规模还是设备价格，都是普通电商企业难以接受的，因此一味模仿国际友商的仓储系统模式，并不能让中国企业受用，仓储系统设计还需要从中国电商企业的实际情况出发。
第二，透过现象看本质，满足客户更深层次的需求。
在传统的设备集成过程中，满足客户需求是集成商们一直以来的思路，而这种满足只是一种表层需求的满足。快仓科技作为一家科技创业公司，提出“超越需求”，即在满足客户表现需求基础上，洞悉更深层次的本质需求。由于客户对系统不了解，可能很难将需求准确表达出来，我们要做的就是通过与客户不断磨合，全面了解需求，并结合对系统的专业理解，为客户提供准确到位的服务。
“我们主创团队是做自动化出身的，我们都是讲究稳定，厚积薄发，我们原来做一些大型的自动化项目，测试就要花两年时间测试完成后才会推向市场，保证万无一失。” 杨威同时也表示，随着人力成本上升、劳动力流动率高、人工出错率高等问题不断出现，许多企 业对系统的上线时间需求更为迫切，对此公司也会根据客户的实际需求，加快调试速度，缩短上线时间，也可通过指派技术团队，到客户仓库中实地指导完成 调试，满足客户的迫切需要。
采访中，杨威也向记者坦言，目前机器人代替人工的技术 还远远没有达到炉火纯青的地步，在开发和应用过程中还存在着诸多难点。他认为，机器人代替人工拣选的技术难点主要存在于系统层面。不同的货物品类决定订单结构的不同，服务流程也随之不同，因此，如何利用同一个系统为不同客户提供满意的服务，就成为了机器人代替人工拣选的最大技术难点。
此外，即使是同一个客户，不同的商品批次也会给系统带来诸多技术难题，加之在中国企业的大环境中，物流部门普遍处于弱势地位，经常要满足其他部门的业务需要，在一定程度上加大物流系统设计的难度。而像大数据实际存储、过程信息透明化等问题则更是一直与系统开发如影随形。
采访最后，杨威总结道："我们所做的工作是为行业服务，因而受行业大环境影响深刻，从整体上看，中国的智能系统市场将在未来一两年内迎来爆发式增长，因为我们的物价水平、人工水平，已经在向欧美看齐，且增长速度很快，仓库服务能力其实比国外要高。自动化在于提高效率，降低劳动强度，而智能化则是减少人为决策，减少不确定性，从宏观上去规划整体任务，目前中国企业普遍还停留在自动化层面，距离真正的智能化阶段还很远，因此，正视差距，深耕技术，才是当前发展的当务之急。
