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    曠視:用AI算法賦能物流系統(tǒng)
    ——訪曠視科技有限公司高級副總裁徐慶才

    2020-07-30 11:36:12
    物流技術與應用 2020年6期
    關鍵詞:曠視河圖機器人

    文/ 本刊記者 江 宏

    物流技術的應用主要解決降本增效和安全舒適兩類問題??梢灶A見,未來五到十年,AI技術將在物流行業(yè)快速發(fā)展,廣泛應用,能解決現(xiàn)有技術無法解決的一些問題,或者用更低的成本解決問題。曠視用AI技術賦能物流,可以使物流設備更加智能、物流系統(tǒng)更加優(yōu)化,給客戶創(chuàng)造更多價值。

    徐慶才曠視科技有限公司高級副總裁

    曠視看好供應鏈物流行業(yè)前景,未來幾年,曠視機器人事業(yè)部每年都會推出幾款具備AI功能的創(chuàng)新物流裝備,拓展并深耕幾個行業(yè),同時積極進軍海外市場。

    曠視科技有限公司是一家行業(yè)領先的人工智能(AI)技術公司,歷經(jīng)8年的發(fā)展,在深度學習方面擁有核心競爭力,并以個人物聯(lián)網(wǎng)解決方案、城市物聯(lián)網(wǎng)解決方案、供應鏈物聯(lián)網(wǎng)解決方案實現(xiàn)AI技術落地。成立于2017年的曠視機器人事業(yè)部,承載著“供應鏈物聯(lián)網(wǎng)”戰(zhàn)略,基于云、邊、端等平臺的深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法創(chuàng)新,打造智能物流裝備及“倉儲大腦”曠視河圖(HETU),并聚合行業(yè)合作伙伴,向工業(yè)物流及商業(yè)物流場景提供高度智慧化的行業(yè)解決方案及全生命周期服務,幫助企業(yè)降本增效、優(yōu)化管理。

    曠視看好供應鏈物流行業(yè)前景,正在加大投入,加快發(fā)展步伐。曠視科技有限公司高級副總裁徐慶才擁有20多年物流規(guī)劃實施經(jīng)驗,長期專注于物流自動化行業(yè)研究。他認為,越來越復雜的物流系統(tǒng)需要多種技術的組合應用,曠視用AI技術賦能物流,可以使物流設備更加智能、物流系統(tǒng)更加優(yōu)化,給客戶創(chuàng)造更多價值。

    記者:曠視如何看待中國倉儲自動化系統(tǒng)市場發(fā)展狀況?近年來市場需求發(fā)生了哪些變化?

    徐慶才:中國倉儲自動化系統(tǒng)市場處在一個方興未艾的階段。特別是最近十年,電商快遞的高速增長推動了物流技術快速發(fā)展,中國完成了歐美發(fā)達國家?guī)资甑膫}儲自動化發(fā)展之路,與國際水平的差距正逐步縮小。在AGV、物流機器人領域,國內(nèi)廠商已具備相當?shù)膰H競爭力。

    中國物流裝備市場需求近年來呈現(xiàn)出以下四個特點:一是客戶更加理性了,隨著物流技術、供應鏈管理的日益普及,客戶越來越成熟,知道自己想要什么,知道去找誰,甚至知道如何去實現(xiàn)。第二是重視物流系統(tǒng)的柔性化,客戶面對的市場變化越來越快,為了應對市場變化的不確定性,客戶需要更柔性的物流系統(tǒng)。第三是人機協(xié)作場景會越來越普及,規(guī)?;娜肆ν度朐絹碓缴?,人機協(xié)作的方式不僅解決了人工成本上升的問題,更主要的是提升了作業(yè)和管理效率。同時也是為了適應AI、大數(shù)據(jù)等新興技術的普及,最終向數(shù)字化平滑演進而提前布局;用機器釋放人的生產(chǎn)力,讓人類能投入到更有價值的工作中去,而非陷于惡劣的工作環(huán)境做重復勞動,這是值得企業(yè)關注的未來趨勢。第四是項目大型化,無論是倉庫面積、物料品規(guī)和儲存量,還是處理的訂單量,量級都越來越規(guī)?;?,尤其是柔性設備數(shù)量的增加,對系統(tǒng)核心算法能力提出更大挑戰(zhàn),這就需要曠視河圖這種操作系統(tǒng)級別的調(diào)度軟件提供支撐。

    記者:您認為現(xiàn)有物流設備與技術方案能否滿足客戶需求?

    徐慶才:與大多數(shù)行業(yè)一樣,物流設備與技術永遠是追著需求后面跑的,只能通過逐步迭代滿足客戶需求。物流技術的應用主要解決降本增效和安全舒適兩類問題。降本增效主要在人員密集作業(yè)環(huán)節(jié),例如揀貨、復核打包、分揀、裝卸貨等;安全舒適主要在高溫高濕、低溫、有毒有害、重貨搬運等場景。目前,揀貨、包裝這兩個環(huán)節(jié)的自動化、智能化升級需求最強勁,現(xiàn)有技術設備還需要完善。

    以物流中心耗時最長、占用人力最多的揀貨環(huán)節(jié)為例,近年來快速發(fā)展的類kiva機器人系統(tǒng)提供了“貨到人”方案,解決了揀貨人員行走找貨的問題,但揀貨作業(yè)還需要人來完成。真正實現(xiàn)無人化作業(yè)的“貨到機器人”揀選還面臨很多挑戰(zhàn),其關鍵在機器人的感知、認知技術和執(zhí)行技術(與機器人配套的夾具或抓手),需要全行業(yè)甚至跨行業(yè)來共同研究開發(fā)。

    引入幾百臺鏈條輸送機、數(shù)十臺提升機、幾臺高速托盤堆垛機,一汽實現(xiàn)了零部件生產(chǎn)的全自動化作業(yè)

    記者:AI、大數(shù)據(jù)等技術的快速發(fā)展與應用,將對倉儲物流技術的發(fā)展帶來怎樣的影響,為客戶帶來怎樣的價值?

    徐慶才:AI、大數(shù)據(jù)與現(xiàn)有物流技術的結(jié)合,可以用“如虎添翼”來形容。AI、大數(shù)據(jù)只是技術,技術的應用是需要載體和場景的,物流行業(yè)越來越復雜、物流量越來越大,正好使得AI、大數(shù)據(jù)技術有用武之地。可以預見,未來五到十年,AI技術將在物流行業(yè)快速發(fā)展,廣泛應用。深度視覺識別、視覺導航、客戶行為畫像、銷售預測、智能補貨等新技術是最有代表性的,能解決現(xiàn)有技術無法解決的一些問題,或者用更低的成本解決問題。

    曠視看到整個物流產(chǎn)業(yè)的每一個環(huán)節(jié)都蘊含著巨大的發(fā)展機會與商業(yè)價值,但是每一個環(huán)節(jié)其實都是非常難的場景。曠視希望可以把每一個場景都做得很扎實,首先從倉庫和工廠開始。曠視致力于AI算法與物流技術結(jié)合的探索,依托自主研發(fā)的新一代人工智能生產(chǎn)力平臺Brain++,結(jié)合物流場景的實際需求,讓新算法的生成更高效、更經(jīng)濟,從而大大縮短了從產(chǎn)品研發(fā)到商用的時間。

    記者:曠視從AI技術進入物流裝備行業(yè),以算法、軟件平臺與物聯(lián)網(wǎng)技術為核心,獨特的出身是否使曠視對提供物流方案有自己的獨特優(yōu)勢?

    徐慶才:曠視是全球為數(shù)不多的自研自用深度學習框架,并實現(xiàn)開源的公司之一。2017年和2019年,曠視躋身《麻省理工科技評論》發(fā)布的兩項“50大最聰明公司”榜單中。以Brain++作為基礎設施,曠視開發(fā)了可部署于云端、移動端及邊緣端計算平臺的先進深度神經(jīng)網(wǎng)絡。曠視自主研發(fā)的Brain++,整合了算法、算力和數(shù)據(jù)的“三位一體”能力,可以更加高效地開發(fā)出各種新算法。作為人工智能技術商業(yè)化的先行者,曠視通過提供多種高效的全棧式解決方案為不同垂直領域的客戶賦能。

    曠視智慧物流解決方案可以幫助企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,升級工廠、倉庫及物流園區(qū),在工業(yè)及商業(yè)物流場景實現(xiàn)降本增效。早在幾年前,曠視就開始布局智慧物流領域,并由曠視機器人事業(yè)部承載該戰(zhàn)略。除了先天的AI基因,曠視機器人事業(yè)部還匯集了大批物流行業(yè)資深人士,既有機器人領域的領袖人物,也有物流自動化集成領域的領軍人物。我相信,我們能以豐富的行業(yè)經(jīng)驗和AI碰撞出新的火花,為客戶帶來更多的價值。

    在這個過程中,我們也發(fā)現(xiàn)越是復雜的、創(chuàng)新的物流項目,越能體現(xiàn)出曠視的核心競爭力。因為大型復雜的物流項目,需要調(diào)度算法與仿真,需要具備將多個柔性物流系統(tǒng)集成到一起的能力,還需要豐富的行業(yè)經(jīng)驗,對各種工藝流程、軟件、硬件充分了解。只有曠視同時具備這樣的綜合能力。

    在“倉儲大腦”曠視河圖的智能調(diào)度下,不同導航方式的多類型機器人集群可實現(xiàn)高效“混跑”

    近期,有一個世界級的智慧倉儲配送中心項目,對作業(yè)效率、多類型機器人協(xié)同、大集群機器人管控等綜合能力提出了近乎苛刻的要求。憑借曠視河圖卓越的生態(tài)連接、協(xié)同智能、仿真能力及扎實的落地交付能力,我們最終贏得了這個訂單,目前項目正在有序推進中。

    基于AI算法為鞋服企業(yè)定制智能化無人懸掛分揀系統(tǒng),復雜的二次加工與海量分揀工作能做到“零失誤”

    挑戰(zhàn)空間極限,部署4 臺28.8 米超高堆垛機(庫高30米)實現(xiàn)貨倉容效雙增

    記者:曠視在物流技術創(chuàng)新方面取得了怎樣的成果?當前以及未來有哪些重點研究領域與產(chǎn)品方向?

    徐慶才:2019年初,曠視發(fā)布了業(yè)內(nèi)首個AIoT機器人及物流設備操作系統(tǒng)曠視河圖,其最核心的價值在于連接與賦能。這是一套致力于機器人與物流、制造業(yè)務快速集成,一站式解決規(guī)劃、仿真、實施、運營全流程的操作系統(tǒng),圍繞曠視的核心AI能力通過IoT技術連接物流各環(huán)節(jié)。曠視河圖彌合了行業(yè)內(nèi)軟件和硬件割裂的局面,推動軟硬一體化進程,能夠提供多設備的接入能力以及豐富的機器人智能化管理方案,幫助企業(yè)打造“人機協(xié)同,群智開放”的智能物聯(lián)新模式,實現(xiàn)真正的降本增效。

    曠視河圖可以根據(jù)客戶不同場景的需求,提供場景化設備,并給出最適合客戶的定制化解決方案。曠視河圖發(fā)布一年來,已在國內(nèi)外近百個商用項目中落地。今年年底前,曠視河圖操作系統(tǒng)將迭代為2.0版本,其生態(tài)連接、協(xié)同智能、數(shù)字孿生三大核心組件性能較1.0版本均會有不同程度的提升。

    在智能物流裝備領域,據(jù)三方機構(gòu)中國移動機器人(AGV)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟2019年數(shù)據(jù)顯示,曠視在機器人領域已躋身于行業(yè)中上游,正在向頭部梯隊沖刺。曠視認為,現(xiàn)階段的物流設備在很多方面存在優(yōu)化空間,還可以更快、更穩(wěn)、更智能。而曠視只會選擇個別領域進入,打造精品設備。我們會開放一些底層的技術,如視覺技術,幫助合作伙伴把設備做得更好。這是一個協(xié)作共贏的過程。

    曠視將結(jié)合AI技術開發(fā)出更加智能的物流設備,從簡單重復勞動到復雜重復勞動都可以由機器人來實現(xiàn)。例如,給AGV增加眼、手的能力,堆垛機+視覺實現(xiàn)自動盤點、檢測貨物破損情況等,使傳統(tǒng)物流設備增加新的功能,為客戶提供更多價值。例如,傳統(tǒng)大型配送中心90%以上播種作業(yè)都是由人工來完成的。最近,我們研發(fā)了一款新產(chǎn)品——人工智能圓形播種機?;趶姶蟮暮笈_算法,播種機可以實現(xiàn)與少量人員協(xié)同,完成全套播種作業(yè)流程,不僅滿足了企業(yè)降本增效的訴求,還將作業(yè)差錯率降至0.01%以內(nèi)。

    曠視將物流技術創(chuàng)新視為公司的一個戰(zhàn)略發(fā)展方向,未來將長期依托核心AI技術,在位于蘇州、寧波等地的研發(fā)制造基地內(nèi),持續(xù)打造智能物流裝備。目前,已經(jīng)有多款AI+物流裝備處于測試階段,并將于今年下半年陸續(xù)上市。

    記者:與其他物流裝備企業(yè)相比,曠視的定位有哪些不同?請介紹一下公司未來發(fā)展規(guī)劃。

    徐慶才:曠視的核心技術是機器視覺及傳感技術相關的人工智能算法,在北京、上海、南京、成都設有研究院,2500多名員工中研發(fā)團隊占比超過 60%。曠視機器人事業(yè)部將基于云、邊、端進行深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法創(chuàng)新,打造智能物流裝備及曠視河圖操作系統(tǒng),聚合行業(yè)生態(tài),向工業(yè)物流及商業(yè)物流場景提供高度智慧化的行業(yè)解決方案,幫助企業(yè)降本增效、優(yōu)化管理。

    傳統(tǒng)物流裝備廠商向客戶提供的是設備和服務,曠視的差異化價值在于還可以針對客戶需求,結(jié)合領先算法,量身定制規(guī)劃方案并落地實施。例如,系統(tǒng)能力預評估是目前物流規(guī)劃的痛點之一。曠視河圖的同構(gòu)仿真平臺可以模擬物流場景,通過數(shù)字孿生技術,賦予參數(shù)后讓系統(tǒng)模擬運行,生動直觀地展示出物流運行情況,預先對系統(tǒng)能力做出綜合評估,以實現(xiàn)系統(tǒng)的全局優(yōu)化。曠視擁有一支龐大的軟件開發(fā)團隊,聚焦仿真系統(tǒng)研發(fā)。放眼當下,國內(nèi)外沒有一家集成商或軟件公司能像曠視一樣有如此的決心和投入。

    可以說,在人工智能與傳統(tǒng)物流技術結(jié)合方面,中國已在引領世界發(fā)展潮流。當前,中國加速發(fā)展“新基建”,物流行業(yè)的自動化、信息化、智能化將邁上新的臺階。未來幾年,曠視機器人事業(yè)部每年都會推出幾款具備AI功能的創(chuàng)新物流裝備,拓展并深耕幾個行業(yè),同時積極進軍海外市場。相信未來3到5年時間,曠視一定會成長為客戶可信賴的智慧物流軟硬件產(chǎn)品及整體解決方案提供商,與行業(yè)更多合作伙伴一起,拓展物流場景的邊界、共建智慧物流生態(tài),實現(xiàn)共贏。

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