Trung tâm nghiên cứu Damo Academy của Alibaba bắt đầu sản xuất hàng loạt robot Xiaomanlv (con lừa nhỏ). Robot giao hàng sẽ hoạt động tại khuôn viên đại học và những đô thị công cộng của Trung Quốc. Sinh viên là khách hàng chủ chốt của nhiều trang thương mại điện tử Trung Quốc như Taobꦡao và Tmall. Robot sẽ nhận và giao hàng từ các trạm phân phối đặt tại khu dân cư, khuôn viên đại học ở các thành phố lớn như Hàng Châu, Thượng Hải, Bắc Kinh sau đó chuyển đến địa chỉ của khách.
Theo Alibaba, giao hàng tận nơi luôn là vấn đề nhức nhối của thương mại điện tử, do tốn kém, mất thời gian và phần lớn địa chỉ không hiển thị trên bản đồ. Nhiều shipper bị lạc khi phải tìm một căn hộ nhỏ trong chung cư hay khu dân cư rộng lớn. Xiaomanlv được thiết kế để tìm đường hiệu quả hơn và không 𝄹bị chệch hướng hay ngắt quãng như con người. Alibaba chọn khuôn viên đại học và khu dân cư để thử nghiệm vì giao thông ở đây thưa thớt và phương tiện di chuyển chậm hơn so với nơi khác.
Robot được tích hợp bản đồ khu vực và hệ thống GPS giúp nó có thể hoạt động ngay cả trong t🎉ầng hầm. Hệ thống AI cho phép robot tự nhận diện chuyển động của con người và phương tiện xung quanh trong 5 đến 10 giây tiếp theo để tránh va chạm. Theo công bố của Alibaba, robot này có thể nhận diện được hành động của 100 người đi bộ và các phương tiện giao thông chỉ với độ trễ 0,01 giây.
"Những con lừa nhỏ" dùng làn đường dành cho xe đạp hoặc vỉa hè để di chuyển. Chúng có thể giao khoả🌠ng 50 gói hàng cùng lúc, 500 thùng 🦹hàng mỗi ngày và di chuyển. Chỉ với một lần sạc ở mức 4 kWh, Xiaomanlv có thể hoạt động trong bán kính 100 km.
Trong các bài thử nghiệm, khả năng tự vận hành của robot của Xiaomanl🐠v đạt mức 99,99% thời gian, thực hiện thành công 97% các nhiệm vụ giao hàng. Các chuyên gia trong lĩnh vực tự động hoá đánh giá robot của Alibaba đạt 4/5 điểm trong thang đo tự động hóa. Hiện chưa phương tiện nào đạt mức 5/5. Đây là mức độ robot phải xử lý hàng loạt dữ liệu giao thông cần thiết để có thể di chuyển trên những con đườ🅠ng đông đúc.
Tuy nhiên, Alibaba cho rằng chỉ cần đạt cấp độ 4 là "con lừa nhỏ" của họ đã có thể giải quyết bài to❀án giao hàng. Trong tương lai, Xiaomanlv có thể được thiết kế để làm các nhiệm vụ của các xe nâng hàng trong nhà máy, công nhân xử lý rác thải y tế trong bệnh viện, thậm chí điều phối dịch vụ hành lý, hàng hóa trong sân bay.
"Trong 3 đến 5 năm tới, chúng tôi hy vọng sẽ đạt được tiến bộ trong việc khiến xe tự hành chạy nhanh hơn và giao hàng ở những khoảng cách xa hơn🙈", Wang Gang, người đứng đầu phòng thí nghiệm xe tự hành của Damo Academy chia sẻ.
Trung Quốc là thị trường thương mại điện tử lớn bậc nh꧋ất thế giới. Sự bùng nổ trong nhu cầu mua sắm đã kéo theo các dịch vụ logistic cùng phát triển. Bên cạnh đó, đại dịch Covid-19 cũng thúc đẩy sự chuyển dịch từ tiêu dùng ngoại tuyến sang trực tuyến và gia tăng nhu cầu giao hàng không tiếp xúc tại quốc gia tỷ dân. Ngoài ra, theo tính toán của WHO, dân số Trung Quốc đang bị già hóa. Dự kiến tỷ lệ người trên 60 tuổi tại đây sẽ đạt 28% dân số vào năm 2040. Điều này dẫn đến việc lượng shipper không đủ để đáp ứng nhu cầu trong tương lai của thị trường này.
"Nếu không có công nghệ tự động, chúng tôi không thể có đủ lao động để vận chuyển lượng hàng lớn đến người tiêu dùng. Chính vì thế, robo🀅t Xiaomanlv rất quan trọng", Wang Gang cho biết.
Ngoài Alibaba, các công ty thương mại điện tử Trung Quốc cũng đang chạy đua phát triển mạng lưới logistic của riêng họ trong bối cảnh người tiêu dùng mong mu🅺ốn giao hàng nhanh hơn và linh hoạt hơn nhiều so với quá khứ. Từ khi Covid-19 bùng phát, nhiều ông lớn công nghệ đã triển khai robot giao hàng để duy trì hoạt động trong khi thiếu nhân lực. Trang thương mại điện tử JD.com còn có dịch vụ giao hàng bằng máy bay không người lái.
Mỹ Quyên (theo Alizila)