当前诸多高端小区实行门禁管理，小区物业管理人员不许快递员入内，要求客户去提货点或者去门口提货。这样一个真实现状一直困扰着快递服务商和买家在最后一公里的交接体验，真机智能的配送机器人“真机小黄马”就针对这一痛点，云端组织、线下发力研发出送货机器人“小黄马”。“小黄马”机器人在物流的发货仓库中自动接收配送任务，送货员把货放入“小黄马”的机箱中，或者通过自动投放容器放入“小黄马”的机箱中，接收到任务的“小黄马”将通过云端调配将货物运送到指定位置的用户手中，完成配送。下面两幅图为“真机小黄马”在配货、送货时刻的剪影。
时间进入2014年，物流机器人逐步成为了某些科技创业公司心中炙手可热的“香饽饽”。业界内都在开始寻求智能配送的一揽子解决方案。在中国这片机器智能的沃土上，真机智能着眼于降低社会化配送的人力成本和环境成本，立足于信息产业，从机械工业出发，融合人工智能技术，研发出“真机智能小黄马”。中国人口众多，道路地形复杂，快递需求大，配送机器人在我国是一个未涉足的领域，同样也有着别样的市场。我国从事物流行业人群众多，该产业占据相当的国内生产总值。从这一角度来说，采用智能投放的终端优化策略，有利于我国物流业市场规模在不增大人力成本的情况下优化配送服务，毕竟可以无缝将货物送到手中，何乐而不为呢？从人力成本角度来说，工作在物流线上最重要也最多的就是基本人力，所以大的成本也就是人力成本，虽然当前甚至是将来一段时间我国肯定还可以享受人口红利所馈赠的低成本劳动力，但是不可否认的是劳动力成本在过去十多年里面翻了三翻，物流行业更是招聘困难、成本飞涨。终端智能配送已经成为行业内对成本缩减的出路之一。大数据的统计显示在每年快递的配送过程中，配送人员的物料成本占到物流配送的一半，而在最后配送的终端成本则是人力成本的百分之四十。 “真机小黄马”的业务流程易于理解，其配送流程如下图所示：
智能配送系统是由智能配送机器人对环境感知、云端系统对物流和配送的决策和系统总控制平台汇聚而成。上述系统的最关键技术则是定位技术，真机智能“小黄马”选择了多行激光雷达、GPS惯性导航等多传感器融合定位方案。具体地，激光雷达执行环境映射以获得先验点云图。 GPS和INS用于确定机器的初始位置，然后利用激光雷达数据与先前的点云图匹配从而使定位更加准确。感知层，激光雷达与视觉相结合，可以实时识别行人、车辆和障碍物，为制定最佳迂回路径提供依据。在这种技术下，定位和运行精度大幅提高。
放眼未来，我们需要的是创新性的应用研究。目前，3D激光雷达的感知数据主要用于给路径规划生成基本导向数据和非常原始的三维可视化交互产品，目前这些想法、流程、产品都已经商业化，目前的研究难以突破现在的技术瓶颈。工业界的技术发展还是依赖于学术界的技术突破，期待未来深度学习、目标检测和场景建模的技术突破能带动工业界技术革命。
