摘果法、播种法、复合法。

所谓摘果法，就是让拣货员拿张订单，按照订单上的需求，在存储区来来回回找货，直到把单子上的货都挑出来配齐。

然后，再把配好的货一起放到指定的位置，进行打包等后续工作。

所谓播种法，就是先将订单分批，把每批订单上的同一种商品进行汇总。

然后一次性集中取出，搬运到暂存处。

之后，再按照每张订单上的需求分拣一次。

这种方法比摘果法巡回存储区的时间少，但一般需要等到订单累积到一定数量之后才进行订单分拣，在时效上有滞后性。

传统电商，一般根据具体的货品类型，选择两种模式的复合方式。

但无论是摘果法、播种法还是复合方式，这都是“人到货”的模式。

这种模式需要拣货员整天不断在货架“巡回”，手眼并重，重复劳动多且枯燥，人也累得不行。

所谓走断腿，抬废手，看瞎眼。

不但效率不高，还容易出错。

而“货到人”系统，就需要大量使用这种agv机器人（autoated&nuided vehicle）“智能搬运小车”了。

这种机器人有一定的载重能力，它通过订单系统找到订单中物品所在的货架。

然后，把货架“扛”过来找分拣员，让分拣员把货挑出来后再把货架扛回去放好。

2012年，亚马逊以7.5亿美金收购自动化物流供应商kiva systes，将这种名为“kiva”的机器人，在电商仓储物流行业发扬光大。

现在，曹深打算在这个世界，将这种“货到人”的模式推广开来。

但在电商领域，至少在这个世界还是头一遭被采用。

所以，陶谦有些不明所以也不奇怪。

以原世界的kiva机器人为例，与传统的agv机器人相比，有四个关键新增核心技术。

第一，巡航定位技术。

在kiva的底部有一个摄像头，用来读取地面上的网格视觉记号，以确定“自己跑哪里去了”。

并且，这种机器人不需要仓库额外安装任何昂贵的基础设施，能随到随用。

另外，在kiva的顶部也有一个摄像头，用来识别货架的条码或者二维码，以确认“老子要的货就在这个架子上了”。

这种创新的巡航技术，关键依赖于“机器视觉”技术的发展。

“机器视觉”是智能工业的“眼睛”，分为成像部分和图像处理部分。

在成像部分，有三个关键模块：光源、镜头和工业相机。

与民用照明光源相比，机器视觉光源在照度、均匀性和稳定性三个核心指标上有较高的要求。

早期市场由美国和日本的公司占据，近年来国内厂家逐步崛起，其技术足以与国际厂商竞争。

镜头，是机器视觉系统中最关键的成像部件，是工业视觉中的“眼球”。

其作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上。

对成像质量的关键指标是分辨率、对比度、景深以及像差等。

与普通镜头相比，工业镜头要求的清晰度更高，光谱透射能力更强，畸变率低至0.1。

光学镜头，生产要求高、工艺复杂，需要多年的技术、生产工艺积累。

原世