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作为一座2017年才正式建成的超大型仓库，京东物流北京亚洲一号仓库以北京为中心，辐射整个华北地区。为了避免完全使用传统的人力密集型方案，这座仓库在设计时就纳入了自动化机器的解决方案。
现在，这里主要有三种分拣方式，除了上面提到的传统人力方式和地狼外，还有更加先进的智能Shuttle系统，这个系统完全采用全自动流水线模式，货物和货筐自动在传送带上飞奔，人只需要在机器和屏幕上点一点按钮，每小时完成的订单量就能达到惊人的600单。
三种形态产生了三种对劳动力的使用模式：人工拣货仍然维持着最大规模的劳动力数量和输出，每天大概需要80人来处理5万个订单；地狼区大概有15个人，一天处理15000单左右；最先进的智能Shuttle系统一天只需要5个人就能完成12000单。机器带来的效率提升与人力成本和劳动强度的降低可见一斑。
作为“地狼仓”的负责人，好多同事都私下里求叶振章，想要调到地狼区来，“我可以站在这儿拣货，不用来回跑，这不是轻松多了？”而这正是技术变革带来的矛盾所在：人们都想在先进的技术环境下工作，因为这里的工作强度会轻一些；但先进的技术通常也意味着更低的人力需求。
“你觉得这些机器会抢了人的工作吗？”我问叶振章。“我觉得也会。”他回答道，但这样好像会显得自己的工作缺乏价值，他随即又补了一句，“但是它并不能完全替代。”
对于究竟是哪里不能替代，叶振章没给出答案。他的同事张玉锦倒是有自己的思考。
“之前我也会担心被替代，但是从另一方面考虑，就算有再先进的机器，它也需要人来操作对吧？然后也可以更高级一点，我来研究这个设备。”作为还没毕业的物流管理专业大四学生，在亚洲一号仓库实习的张玉锦已经看到了这个专业的就业危机，她也从某种程度上给出了新的方向。
作为中国最具代表性的仓储物流相关企业之一，京东从2007年开始自建物流体系，最开始只有10个配送员。到了2016年，其配送条线的员工就增长到了6万人。
依赖人力扩张的自建物流体系，加快了配送速度，提升了用户体验，但传统的作业模式仍然无法高效支撑迅速增长的订单规模。
针对这个问题，京东在2016年成立了“X事业部”，这个部门专门负责智能物流技术研发与应用。2017年10月，京东物流的全球首个全流程无人仓就在上海投入了运营。
根据其自己的说法，京东“无人仓”的存储效率是传统横梁货架（即传统人力仓）存储效率的10倍以上，并联机器人拣选速度可达3600次/小时，相当于传统人工的5～6倍。
作为X事业部地狼部分的研发人员，肖正的工作就是让地狼变得更好用、效率更高。“我的目标就是要解决多少订单量，然后要保证在所有场景下，地狼都不出问题，也不要有浪费。”肖正对本刊如此说道，至于是否要完全消除人在场景中存在的部分，也许是因为这个问题相对敏感，他没有正面回应。
当下，因为不同货物的不同属性，地狼和智能Shuttle系统这样的新技术还无法满足所有的需求，比如那些大小不一，形状不规范的货物仍然更适合传统人力拣选搬运。
但京东集团X事业部无人仓机器人中心产品经理董强曾说过，随着物流行业对提高物流效率、降低成本的要求越来越高，仓储的智能化与自动化将是大势所趋。
在这种技术不断进步的大背景下，尽管京东方面不断强调人和机器各司其职、协同完成物流作业的方式才是未来的主流，叶振章们也必须寻求自己更难以被替代的价值。
“学习”和“勤奋”成为了亘古不变的不二法门。在BOSS直聘的《2019人才资本趋势报告》中，他们就提醒称，若要做好迎接新技术挑战的准备，就必须保持旺盛的学习兴趣和较强的学习能力，努力掌握新兴技能，或在已有技能基础上扩展关联技能。
刚来这边的时候，叶振章发现有些员工从人力区过来后，觉得有机器替我拣货，不用自己进去跑了，变得特别懒散，“手里有一个11点的订单，等了5分钟或10分钟，地狼也没有来，有的人就觉得你爱来不来，我就在原地等着”。
叶振章觉得这样的态度迟早得被淘汰，他从进入地狼仓之后就开始尝试学习地狼的构造。“就像修车一样，你如果有兴趣，当你发现车突然不动了，你就会自己尝试去弄明白它，而不是直接送去4S店修。”他现在自称对地狼的硬件结构“还算很精通”，一般的小问题他都能解决。
来京东之前是销售人员的王海霞现在也当上了地狼仓的一名小组长，她把这种转变称为“难了不会，会了不难”。刚从人力区到地狼仓上班时，她看到这些满地跑的“小车”就觉得“特别懵”。
这一年多时间，她遇到不明白的问题就在部门的微信群里发问。现在，除了也能对地狼进行基本的维修，之前没怎么用过电脑的她也把复杂的物流系统搞明白了，“哪里有异常了，哪个工作站压了单子，我都能直接从系统上了解得特别透彻”。
在进入地狼仓前，叶振章到京东在广州的基地接受了一周的自动化培训。“专门有老师给我们介绍了京东未来的一些趋势，特别好。”
为此，“学习”是他们挂在嘴上最多的词，我在王海霞工作时抽空和她聊了一会儿，她在大约20分钟内说了15次“学习”。在地狼仓干了一年多，叶振章和王海霞都从刚开始的惶恐变成了自信，他们的心得是，只要够努力，机器还远没到能完全取代人的时候。
在与机器共处的过程中，他们都想尽可能展现出自己的价值。刚刚用上地狼的时候，叶振章发现他们在工作台操作时会出现人等车的情况，就是当第一个货架完成走了之后，需要等大概两三秒钟第二个才到达，这使得地狼区的拣货效率没有得到充分发挥，当时只能跟人力区持平。
叶振章把这个问题反馈给肖正，肖正的团队就给地狼加上了激光传感器的测距功能，当地狼行驶到工作站附近，它始终会跟着前一台地狼，保持着固定的距离，这样每个订单就节省了一秒钟的时间。“你别看这一个小小的动作只提升了一秒，对于拣货来说，这让我们一小时至少提升了50单的效率。”
这种体力工作之外的贡献让叶振章极有成就感，他告诉我说，最近他们的系统更新了几次，加入了好几个他们反馈上去的新功能，“都是我们从实践中发现的问题”。
肖正也配合说，如果仓库那边不反馈的话，他们坐在实验室里怎么也想不到要解决这样的问题。
