終端配送涵蓋多個環節，針對終端配送現在面臨的痛點，蔡曉瑋認為主要包括以下三點：

物業管理：多人同層電梯效率低，人員流動管理成本高，電瓶車停放管理難；

終端用戶：電話催取體驗差，下樓取物耗時耗力，遞送物品無保障；

物流配送員：等待取貨效率低，用戶投訴不被理解，行業運力有缺口。

Yogo此次發布的YOGO Station群體機器人智能配送解決方案正是為了解決這樣的行業痛點。

       YOGO Station智能配送站箱體配備1個外賣人員錄單口，可以同時攜帶3臺配送機器人，可以攜帶18件包裹，采用8個獨立控制器、10個獨立傳動系統和28個傳感器，采用立式儲物空間，通過三自由度機械臂精準識別所需配送物品，并通過獨立對接系統下發到相應的配送機器人。部分關鍵參數如下：

錄單口設置1個高清攝像頭，支持人臉識別、刷臉支付；配備15.6寸高清顯示屏，可播放各種格式的視頻和圖片；暫存倉設有通風系統，保障食品存儲環境；配送機器人內倉可自動感應物品，做到防滑、防漏；配送機器人可以自主呼叫電梯，撥號用戶通知取餐。

Yogo創始人兼CEO趙明向透露，YOGO Station已經在實際環境中測試應用，將會在年底實現批量落地交付，此次發布的YOGO Station仍主要應用于外賣場景。

 Gol算法：重場景化的算法 

除了此次發布的YOGO Station以外，此次隨配送站一起展示的為Yogo的Kago 4機器人，為其第五代機器人，談及三年多時間迭代的這五款配送機器人，主要迭代的產品功能，趙明將其總結為以下四點：

懸掛系統，通過懸掛系統的迭代，以適應不同路面，從而運行地更安全、更平穩；

儲物空間，對儲物空間的安全、通風能力等性能的提升；

使用壽命，公共類產品尤其對使用壽命要求更高，通過不斷測試和改良，提升配送機器人的使用壽命；

算法，在不同場景中運行時長越長，收集數據越多，算法也得以不斷通過反饋數據實現優化。

   其中，算法是現在深受行業關注的一點，Yogo在這方面與行業其他廠商做法有所不同。

       國內大部分機器人用的是x86系統，外加一套ROS，ROS是一套開放的研究機器人的開放平臺，好處是你需要的算法都能找到，只需要做集成，不用自己再去造；壞處是其中的定位、識別、路徑規劃、邏輯協作等都是面向科研的，也是科研中的各位學者或教授貢獻的。這使得其在面對實際的復雜應用場景時，整體效果很差，商業落地也就成了問題。因而，基于此前的研發經驗，我們自己做了Gol算法，包括我們的操作系統層MCU的通訊都是自己做的。

 配送機器人的這幾年 

哈工大機器人研究所所長趙杰教授認為，2012年，服務機器人出現諸多類別產品，但并沒有出現很理想的產品。現在市場需要的服務機器人是集需求、技術和模式于一體的產品。

配送機器人的出現，似乎滿足了趙杰教授對服務類機器人提出的三點要求。

2018年雙十一當天，物流包裹突破10億大關，大致相當于全美二十天的物流貨量。而阿里表示，10億這個量級在不久的未來將會成為常態。

       餓了么在2018年有300萬的騎手，預計2020年將需要1100萬騎手，而隨著國內人口紅利消失，以及人工智能的發展，在配送領域，「機器人」換「人」將可能成為「機器人」彌補「人」不愿意做的崗位空缺。

       就目前來看，配送機器人領域已有眾多玩家入局，包括餐飲、快遞、樓宇、外賣等行業都已經開始嘗試將配送機器人帶入到實際應用場景中。

       無論是商家為營銷引入的網紅機器人，還是為了實際提升工作效率或彌補崗位空缺引入物流機器人，配送機器人擁有更多機會進入行業實際應用中打磨，也就意味著將能夠更快實現成熟落地。