机器人每小时分拣近千件,广东邮政快递迈向无人化智能化转型
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2026-08-11 16:50:03
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当消费者打开App将心仪的电动车放入购物篮完成付款后,在某电动车门店那一头,工作人员开始忙碌地配货装货,按下“发货”键后,装载完毕的无人车便自动朝着目的地驶去。看似简单的操作,背后折射出的是广东邮政快递行业在智能化、无人化设备的一系列创新尝试。

今年7月,《广东省快递条例》正式施行,以地方立法形式明确鼓励快递企业、科研机构、高校协同创新,研发推广机械化、自动化、智能化技术,支持无人机、智能网联汽车、人工智能等新技术、新装备在快递行业规模化应用。数据显示,全省累计布设智能快递箱7.4万组,投放无人车820辆、无人机247架。

广州邮区中心,机器人参与分拣工作。受访者供图

就在7月底举行的携手共建粤港澳大湾区中央企业对接会上,中国邮政集团有限公司党组书记、董事长刘爱力透露,将在网络接驳、入厂物流、县乡邮路等六大场景深化应用,降低末端配送成本,提升网络运营效率,与此同时,还计划在广东部署无人机基地。

半个月下单80余单无人车调货物流费用下降60%

“以前调货,要么自己开车跑,要么叫同城货运,成本高、效率低。”店长吴朝养所在的爱玛顺德陈村门店主营电动车销售和维修,配件型号多、库存散,门店之间调货是家常便饭,物流成本居高不下。

爱玛潭村店工作人员宋先生同样表示大部分时间门店只有一个工作人员,如果临时需要调货取货时难以分身。经过了解在同行推荐下,宋先生决定在门店增设无人车配送。经过一段时间的体验,如今在手机上像打车一样呼叫无人配送车成了更优解。

吴朝养算过一笔账:半个月下单80余单无人车,调货物流费用下降60%。除了控制费用,无人机也为日常运营工作创造了便利。以宋先生的网店为例,目前爱玛电动车无人车配送网点以潭村为核心枢纽,辐射全域布局10余家官方授权二级网点,构建起高密度、全覆盖的销售服务网络,在无人机的协助下,月均终端交付量稳定突破150台,稳居区域市场头部阵营。

电动车门店采用无人车配送。郑裕玲 摄

无人机还承接门店货品短途转运、周边网点物资补给及便民配送服务,通过升级线下服务链路,以智能化服务赋能门店运营,打造区域电动车行业智慧服务新样板。

从最初的“新奇”到成为日常工作的一部分,无人车正在从展示中的“未来科技”走向真实生活场景。在快递行业,无人车配送正逐渐成了物流运输环节的重要一环。

在圆通速递平洲分公司总站内,工作人员向南都N视频记者展示了无人车从总站出发,将快件运输至附近驿站的全过程。

2025年8月,该站点首次引入无人车设备,经过一段时间的调试,目前无人车承担了该站点与周边驿站之间的快件转运工作,单次运输可以承载约1000件大小不一的快递。“当无人车在工作时,业务员就可以去做区域内的上门件、揽收件。”负责人表示,过去用于往返运输的时间,被释放出来投入到更多需要与消费者直接沟通的服务环节中,也让快递的效率进一步提高。

为了观察无人车实际配送效果,记者跟随这辆无人车一同前往附近小驿站,随行过程中发现,无人抵达驿站的时间甚至比同时间出发的车辆提前了几分钟抵达。

为了持续提升快件处理效能,除了平洲分公司配有无人设备,目前圆通速递在佛山南海的镇安网点内稳步推进智慧物流升级改造,配置自动化分拣流水线、场内无人转运车、装卸机械臂等智能化设备,逐步完成传统人工分拣模式向自动化、标准化、高效化作业转型,有效提升快件中转效率,降低分拣差错率。据了解,2025年度,该网点2025年累计处理快件(含快递、普通包裹)超3000万件,日常日均处理量10万件以上,电商促销高峰期单日最高处理量超15万件。

机器人参与分拣工作高峰时段可达到1200件/小时

在邮政快递行业,科技的使用并不止于终端,而是涵盖每一个环节。在广州邮区中心内,从快件抵达中心那一刻起,它便在无数个智能化设备间流转,完成了分拣等工作后,便可送往用户的手中。

位于广州白云区的广州邮区中心是目前中国邮政业务量最大的邮区中心,也是广东邮政重要生产枢纽、窗口示范单位和人才培养基地。主要承担广东省际进出口、省内互寄及周边省份邮件的分拣、封发与经转运输任务。

广州邮区中心辖有江高陆运出口中心。郑雨楠 摄

据介绍,广州邮区中心辖有江高陆运出口中心、机场北陆运进口中心和广州航空处理中心三大主要作业场地,总占地面积约34.7万平方米。2025年累计处理包件(含快递、普包)突破11亿袋件,居全国首位。近年来,广州邮区中心持续推进智能化升级,广泛应用自动化分拣设备、机器人和机械臂等智能装备,实现了从传统人工分拣向无人化、智能化作业的转型。

走进广州邮区中心江高陆运出口中心(以下简称江高中心)内,巨大的仓储区各类货品整齐摆放,工作人员正忙着分拣安排出货。据了解,除了快件处理,江高中心还同时提供仓配服务,满足客户仓储、收寄等需求。

今年3月,江高中心引入人形机器人设备,走访时,双层小件机供件台上的机器人和机械臂双设备联动,忙着按指令将快件送进分包流水线上。记者在现场观察发现,相比之下,机器人的抓取方式比机械臂更加灵活一些,手部的抓取动作与人手相似。在指令的控制下,能够根据要求将不同规格的快件标签朝上并送上输送带。广州邮区中心江高中心副主任何勇介绍,经过工程师的数月训练和调整,这些机器人能够处理多样化的快件。

自动化分拣系统

在双层小件供件台内,共设有28个工作台,这些原本由人工负责的区域,如今引入了13台机器人和多台机械臂参与作业,处理量能达到600—700件/小时。经过长期算法调试与样本采集,自主供件效率可达800件/小时,而高峰时段可达到1200件/小时。不同于人手操作,机器的日工作时长达到21个小时,代替了原本人工两班倒的工作模式。

周勇透露,后续将协同厂家优化机器人供件模型、完善配套辅助功能,按阶段实现供件效率提升,规划2027年第二季度将供件效率提升至1600件/小时;2027年第三季度完成人形机器人与分拣机整套设备系统的数据互通、作业联动,实现全自动化协同作业。

机器人和机械臂同时展开分拣工作。通讯员供图

白天机器人和机械臂忙着分包邮件,进入夜间时分,矩阵细分线也开始忙碌了起来,来自全国各地的邮件进入了程序化的分拣。

近年来,广州邮区中心聚焦生产痛点与管理难题,自主研发多套数字化管理系统,实现从“人工干预”向“智能预警”升级,人员管理更精、设备运行更稳、内部协同更畅。针对传统矩阵线体卡塞易导致全线瘫痪、生产中断等痛点,广州邮区中心联合中邮科技研发上线矩阵均衡作业系统。目前江高中心的工艺流程采用的便是“自动摆轮矩阵+小件分拣机”的生产作业模式。

周勇介绍,根据设备的设计处理量,目前该套设备为9.9万件/小时,按21小时工作时长计算,日处理量最高可达到200万件,现阶段中心日均处理量为93万件,还有极大的富余产能。每天中午12点,设备便进入了高效作业的模式,6个小时的时间内可完成当天的工作任务。

无人叉车设备。

此外,今年6月,江高中心内部还引入了无人叉车设备,有效提升转运效能,减少叉车司机、转运人力投入。记者在现场见到,当工作人员按下作业按钮后,无人叉车便根据信号抵达相应的货架位置,并把待运输的货架根据要求送抵指定的仓配区域。目前在仓配集、函件、普邮卸车口、西侧发运口等区域新增31个叉配点位,实现全场作业覆盖。据介绍,无人叉车日均搬运178次,单台日均搬运13次;高峰期单日总搬运量最高达246次,单台单日最高搬运量25次,实现场内远距离无人叉车作业。

打造现代物流产业高地中国邮政将加大在粤基础设施投资

今年以来,广东省发布多个政策支持智慧邮政发展。其中《广东省加快推进人工智能全域全时全行业高水平应用行动方案》提出加快人工智能与低空物流场景应用融合。《广东省人工智能赋能交通运输高质量发展若干政策措施》则进一步细化落地路径,明确支持无人化技术在快递中转场、仓储等全场景的创新应用,优化自动化分拣、智能调度、任务自动分发,实现快递入库、仓储、包装、分拣、安检全流程智能化。为全省邮政快递行业持续完善寄递物流体系,网络承载能力、流转效率稳步跃升,为行业智能化升级打下坚实基础。

数据显示,目前,全省建成快递物流园区26个、省际处理中心94个,快件分拣自动化设备实现全域全覆盖。无人仓、无人车、无人机等智能装备加速普及应用,全省累计布设智能快递箱7.4万组,投放无人车820辆、无人机247架。随着华南邮政航空枢纽、顺丰华南航空枢纽等重大核心设施投入运营,全省邮政快递全网运转效率、快件吞吐能力实现跨越式提升。

资料图

在硬件设施不断完善的基础上,全省快递行业智能化、数字化应用全面提速,AI决策、智能分拣、无人配送等新技术场景规模化落地,全方位赋能行业发展。其中,快递企业依托人工智能、大数据技术,实现业务预判、调度管理、客户服务的智能化升级。智能分拣装备加速应用,大幅提升中转处理效能。具身智能机器人有效缓解快递高峰期人力紧缺、分拣压力大等问题。在末端配送上,构建立体化城乡智慧配送网络。目前全省多点落地无人配送创新场景,空中无人机、地面无人车协同发力,打通城市、海岛、乡村配送“最后一公里”。

刘爱力表示,下一步将加大在粤基础设施的投资,全面推进邮政在大湾区航空枢纽和陆运枢纽、陆路口岸枢纽三大工程,建成后,快递的日处理能力将达到5000万件,国际货运站的日吞吐能力将达到1000吨,通关效率大幅提升,跨境时效也将显著压缩,全力助力大湾区融合发展。同时将完善县乡村三级物流体系,构建一点多能,一网多用,深度融合的城乡流通服务网络,不断扩展广东农产品的产销渠道,助力岭南特色农产品销售额突破10亿元。顺应快递行业无人化趋势,积极探索智慧物流创新实践,在入厂物流、县乡邮路等六大场景深化应用,为广东集聚智慧物流新业态、打造现代物流产业高地提供坚实支撑。

采写:南都N视频记者 郑雨楠 傅晓羚

实习生:郑裕玲

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