Letzte Meile : Letzte Meile: Wenn der Roboter dreimal klingelt

Lösungen für eine umweltverträgliche, zuverlässige und vor allem schnelle Zustellung von Paketen treiben Logistiker schon lange um. Nun prescht der chinesische Tech-Gigant Alibaba mit der Idee einer Roboter-Flotte für die letzte Meile vor.

Dafür setzt Alibaba in diesem Jahr noch 1.000 Lieferroboter auf chinesischen Universitätsgeländen und in städtischen Gemeinden ein. Die Bots, die auf Mandarin Xiaomanlv oder "kleiner Esel" heißen, können etwa 50 Pakete auf einmal und bis zu 500 Kartons an einem Tag ausliefern und mit einer einzigen Ladung 100 Kilometer zurücklegen.

Die Bots holen die Pakete bei einem örtlichen Kurierdienst ab und machen sich auf den Bürgersteigen und Fahrradwegen auf den Weg zu Ihrem Gebäude. Zwar können sie noch keine Treppenstufen überwinden, aber die Technologie wird ständig verbessert.

In Zukunft könnten die Bots nach und nach Gabelstapler in Fabriken ersetzen, medizinische Abfälle in Krankenhäusern entsorgen und sogar Gepäck auf Flughäfen transportieren.

Die Idee ist, dass diese Roboter "lernen", wie sie Hindernisse in kleinen Straßen und Sackgassen mit geringer Geschwindigkeit sicher umfahren können, z. B. auf dem Campus einer Hochschule oder in einer Wohnsiedlung. Damo Academy wird die Erkenntnisse aus diesen frühen Modellen analysieren und die Bots dann so verbessern, dass sie auch auf öffentlichen Straßen sicher manövrieren können.

"Wir hoffen, dass wir in drei bis fünf Jahren Fortschritte beim autonomen Fahren in schnelleren Geschwindigkeitsszenarien machen und Lieferungen über größere Entfernungen durchführen können", sagte Wang Gang, Leiter des Damo Autonomous Driving Lab in Hangzhou, in einem Interview mit dem Alibaba-News-Portal Alizila.

Die Alibaba-Roboter werden die Strecke ohne Umwege oder Rauchpausen zurücklegen können. Der Alibaba-Algorithmus berechnet die schnellste Route für den Roboter zu Ihrer Tür.

Der Roboter kann die beabsichtigte Bewegung von Passagieren und Fahrzeugen bis zu 5 bis 10 Sekunden in der Zukunft vorhersagen und Kollisionen sicher vermeiden. In Testläufen kommt der selbstfahrende Algorithmus von Xiaomanlv in 99,9999 % der Fälle ohne menschliches Eingreifen aus. Branchenexperten kennen dies auf einer Skala von Stufe 0 bis 5, wobei Stufe 4 einen hohen Automatisierungsgrad bedeutet.

Der höchste Automatisierungsgrad, Stufe 5, scheint für Experten für autonomes Fahren ein weit entferntes Nirwana zu sein, wenn man bedenkt, dass Unmengen von Verkehrsdaten benötigt werden, um die Roboter und selbstfahrenden Autos sicher auf stark befahrenen öffentlichen Straßen fahren zu lassen.

Stufe 4 reicht aus, um das Problem der letzten Meile im elektronischen Handel zu lösen. Noch wichtiger ist, dass die Ortungstechnologie des Roboters es ihm ermöglicht, auch dort zu arbeiten, wo es kein oder nur ein schwaches GPS-Signal gibt, was ihn zu einem zuverlässigen Zusteller auch außerhalb der chinesischen Großstädte macht.

Der chinesische E-Commerce-Markt ist der größte der Welt, und sein Wachstum hat die rasche Entwicklung der Logistik zur Erfüllung der Kundenbestellungen vorangetrieben. Die Coronavirus-Pandemie hat außerdem die Verlagerung des Konsums von offline zu online beschleunigt und die Nachfrage der Kunden nach einer kontaktlosen Zustellung von Paketen erhöht.

Nach Angaben der chinesischen Post wurden im vergangenen Jahr auf dem chinesischen Festland mehr als 830 Milliarden Pakete ausgeliefert, neunmal mehr als im Jahr 2013.

Gleichzeitig gibt es in China, das eine der am schnellsten alternden Bevölkerungen der Welt hat, immer weniger arbeitsfähige Kuriere. Die Weltgesundheitsorganisation geht davon aus, dass der Anteil der über 60-Jährigen in China bis 2040 auf 28 % ansteigen wird.

"Wir haben nicht genug Arbeitskräfte, um so viele Pakete an die Verbraucher auszuliefern. Ohne automatisierte Technologien ist das unmöglich. Deshalb ist Xiaomanlv sehr wichtig", sagte Wang von der Damo Academy, der eine Schlüsselrolle bei Alibabas Bemühungen um die Entwicklung der Bots spielt. Er hat über ein Jahrzehnt lang als Akademiker über künstliche Intelligenz geforscht und möchte nun die Theorie in die Praxis umsetzen.

"Ich hoffe, dass ich KI-Produkte entwickeln kann, die nicht nur akademisch, sondern auch praktisch anwendbar sind und eine große soziale Wirkung haben", sagte Wang. "Das Ziel der Damo Academy von Alibaba ist es, Produkte zu entwickeln, die genutzt werden können - das deckt sich also gut mit meiner Motivation."

Da die Verbraucher schnellere und flexiblere Liefertermine verlangen, versuchen die E-Commerce-Unternehmen, ihre Logistiknetzwerke neu zu gestalten. Die Gruppe mit Hauptsitz in Hangzhou bietet ihren Kunden in China Lieferungen innerhalb einer Stunde, am halben Tag und am nächsten Tag an.

Damo Academy arbeitet eng mit dem Logistikunternehmen Cainiao von Alibaba zusammen, um die in der Branche als autonome mobile Roboter bekannten Bots einzusetzen.

Zustellunternehmen wie FedEx und UPS wickeln nach wie vor die meisten Pakete weltweit ab. Einige Einzelhändler erforschen jedoch modernere Lösungen wie die Zustellung per Drohne. Allerdings sind nur relativ wenige Drohnen im Umlauf, da ein hohes Maß an behördlichen Genehmigungen erforderlich ist. Lieferroboter (Bots) hingegen versprechen einen massiven Einsatz.

Große Durchbrüche auf dem Gebiet des autonomen Fahrens hängen weitgehend von dem Moment ab, in dem ein oder zwei Ingenieure nach jahrelanger Forschung einen Geistesblitz haben. Viele Unternehmen sind noch dabei, Prototypen für das autonome Fahren zu entwickeln, insbesondere wenn es um die Beförderung von Passagieren geht.

Der Ansatz von Alibaba besteht darin, kontinuierlich auf den Erkenntnissen der bereits im Einsatz befindlichen Bots aufzubauen und so die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass ein ausgereifter und nützlicher Algorithmus entwickelt wird, anstatt sich auf Ingenieure im Labor zu verlassen.

Wang ist der Ansicht, dass der Alibaba-Algorithmus stark genug ist, um keine teuren, hochauflösenden Sensoren zu benötigen, die die Prototypen anderer Unternehmen für die Navigation benötigen. "Wir können uns also mehr auf unseren Algorithmus stützen, um einen kostengünstigen Masseneinsatz von Robotern zu erreichen", so Wang.