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曠視科技智慧物流何以3年快速落地?

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2020年全國社會物流總額300.1萬億元,同比增長3.5%,雖然我國物流業總體保持增長,但與發達國家相比,物流運行效率相對偏低,發展智能物流則是提升運營效率的有效途徑。這背后需要先進的裝備和解決方案的支撐,且需要信息系統乃至供應鏈管理的提升。在供應鏈領域,預計2018年至2023年中國智慧物流機器人的出貨量年復合增長率為71.9%,預計中國智慧物流垂直領域市場規模將由17億元增至231億元,年復合增長率為68.6%,未來的成長空間巨大。

近期,世界級人工智能公司曠視科技助力的夢燕自動化物流中心投入使用,將智慧物流最新成果展現給公眾。曠視科技2017年進入供應鏈物聯網領域,智慧物流解決方案早就服務于電商零售、食品等領域客戶,通過近年來持續優化迭代,通過“AI+物流”幫助更多企業對倉庫和工廠進行智能化升級,提高供應鏈和生產線的效率,助推智慧物流行業發展。曠視智慧物流解決方案在徐福記智造工廠、夢燕自動化物流中心等案例的持續落地也標志著AI技術商業化的廣闊前景。

如何洞察一個行業的需求與痛點

“對我們行業來說,服裝行業不管是零售端還是生產制造端,甚至是倉庫作業的,它還是勞動密集型的,需要保證每一個工位上,每一個崗位按標準去執行。如果通過視覺識別的方式對異常操作和工作效率進行識別,通過算法進行數據統計、分析和監督,可以大大降低我們管理的成本。”無錫夢燕服飾有限公司總經理吳承淮表示。

據介紹,曠視科技與夢燕服飾這樣的傳統服裝企業合作,出發點還是滿足客戶的需求尤其是服裝行業客戶的業務需求,能夠帶來降本增效。雙方合作后,夢燕倉庫日出貨量增高了2倍-2.5倍左右,最高達到每天6萬-8萬件衣服,人員減少了40%左右,整個倉庫僅需要35名操作員工。

曠視科技智慧物流何以3年快速落地?

夢燕自動化物流中心樣式圖

曠視智慧物流解決方案中心負責人白建宏表示,效率的提升也體現在倉庫員工的勞動強度大幅降低上,他們平均每天走路步數從5萬多步降到了2萬步。“解放人的勞動強度不管是從物流角度還是企業經驗的角度來說,都是最關鍵最核心的東西。”

在效率提升的同時,降低出錯率也大大提升。白建宏補充說:“以前所有都是靠經驗來做,現在依靠系統指令來做執行,這樣差錯率就會低很多。并且隨著數據積累,人員調度和生產經營決策上都會不斷優化。”

庫存積壓找貨難,由于服裝行業的庫存問題,倉儲庫存是鞋服物流流通的核心環節。同時,面對電商直播等新流通模式帶來的超高退貨率,多種服裝快速退貨、分揀同款同箱是物流自動化面臨的新問題。而根據曠視介紹,他們在服裝倉儲庫內揀選環節中使用自動揀選機器人、多層穿梭車等貨到人(GTP)自動化揀選技術,以降低運營成本、提升效率。

曠視科技智慧物流何以3年快速落地?

夢燕新倉協調系統中控室

這些成功的解決方案來自于對物聯網場景深刻的理解洞察和豐富的實踐經驗。包括白建宏在內,曠視匯集了大批物流行業資深人士,例如其高級副總裁、物流業務事業部總經理徐慶才就擁有20年的行業經驗,此前長期在北京起重運輸機械設計研究院任職,該研究院也是國內最早開展智能物流裝備和系統解決方案技術研究和工程實施的國有研究院所。加入曠視后,徐慶才推動AI技術賦能物流,使物流設備更加智能、物流系統更加優化,給客戶創造更多價值。

通過夢燕所展示出的落地能力還只是曠視科技在服裝行業深耕的冰山一角,公司正在向更大規模、更高水平邁進。曠視目前正在協助一家世界500強中領先的鞋服類企業在中國落地其首個物流配送中心的建設,在占地近4萬平米的空間里布局了包括700余臺移動機器人(AGV/AMR)在內的10類3000多臺(套)智慧物流裝備,可由智慧物流系統河圖實現統一協同調度。項目建成后,物流中心揀選出庫效率每天可達40萬件,支持200多家門店業務。

圍繞具體場景,淬煉AI底層算法

目前視覺人工智能市場格局已經初步形成,核心技術、產品化能力、產業生態鏈合作均成為行業的核心壁壘,各家AI公司有各自不盡相同的重點布局場景。例如,云從科技重點布局銀行金融、安防、交通,依圖科技深耕醫療領域,虹軟科技則重點布局智能手機領域,向智能汽車、智能家居擴展。

曠視科技成立于2011年,并始終將AI算法技術作為立身之本,在AI科技公司中也較早的從實驗室走向實際落地,投入大量資源用于系統層、算法層、操作系統及AI重新定義硬件的研究創新,逐步將算法和實際應用場景結合。在智慧物流場景中需要打造包括自動存儲、柔性揀選、自動輸送、自動分揀和AI視覺識別等多種通用解決方案,曠視2019年1月推出了上文提到的河圖智慧物流操作系統。

白建宏指出,河圖的核心就是它的算法。

“曠視是一家AI公司,而AI落地需要場景。供應鏈物聯網業務就是曠視三大核心業務板塊之一,也就是我們要把曠視AI的核心價值賦能到物流場景里面。比如在一些傳統的物流設備上加一個攝像頭,也就相當于增加了一個‘眼睛’,之后我們再加上攝像頭后面對應的算法,首先它能發現這中間的問題,比如運行的過程中,軌道里面是不是有一些跌落物,有沒有一些冗余。其次,發現以后,因為我們算法是通過不停的案例做運算的,之后我們才能識別這個東西設備是怎么指揮的。最后到執行層面,我們通過AI能力賦能到一個個單體設備上。”

以上是曠視落地AI技術優勢的第一方面。在第二方面,白建宏認為未來的物流配送中心基本都是有成千上百臺機器人在這里運行,要把這些設備都運行起來需要強大的一個操作系統。曠視打造這個智慧物流操作系統,不僅可以調度曠視自有的設備,也可以調動行業內來自第三方的設備,這樣才能實現整體協同。

就在半年多之前的2020年10月,曠視發布了“河圖2.0”,實現了版本升級,豐富了業務控制、設備調度、架構高可用等關鍵特性,能夠為各種品類、復雜設備的大型無人倉提供智能調度、生態連接的整體智慧物流解決方案。河圖已經實現接入近30家合作伙伴,助力近百個商用項目落地。

白建宏總結道:“夢燕就是我們其中一個代表性的案例,我們在服裝行業還有更多的案例。因為機器人解放辛苦的勞動力是一個趨勢,對于我們來說,我們也是看到這個行業的方向,我們希望把AI能力加到傳統的物流裝備以及物流信息系統上,通過協同調度后面算力、算法可以提升它的作業和效率,減少設備的投入量,這是我們看重的未來的發展。”

融合創新,解決方案商業化落地

根據發改委2020年4月20日對新型基礎設施最新的定義,主要包括信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施三個方面內容,智慧物流屬于融合基礎設施的一部分,發改委文件中重點提到推進物流基礎設施網絡建設與加快發展智慧物流。招商證券在研報中指出:我國智慧物流市場規模增長迅速,至2025年規模將達萬億,在新基建政策推進下發展也有望提速,相關領域投資機會值得關注。

“對于企業來說,不管上一個什么樣的項目都是要追求投資收益的,我們一個解決方案能否達到一個最優的投資收益,這是最關注的一個東西,所以會通過很多輪的方案溝通來確定一個適合甲方和適合企業需求的方案,才能形成一個可落地的解決方案,所以是一個反復不停探索的過程。”白建宏表示。

在盈利模式方面,他指出,曠視定位于提供軟硬一體化產品+解決方案,即持續性地在解決方案業務上進行市場開拓,提供包含先進算法、功能強大的平臺軟件、為客戶量身定制的應用軟件及內嵌人工智能技術的物聯網設備。

曠視正逐漸向軟硬一體化看齊,最終形成“算法-軟件-硬件”的協同設計模式,將三大系統要素進行統一,貫穿產品規劃和設計的全過程。

“曠視有比較多的行業經驗,這個行業經驗就是在這個行業里做過很多個項目,我們有一些歷史的經驗或者同行的解決方案,這些解決方案基本上都是成熟的解決方案,并且在這個行業里真實的項目落地以后,我們會做一些橫向和縱向的比較,什么樣的解決方案在能效比上或者收益上能夠達到什么樣的效果,我們物流業務團隊有豐富的國際和國內行業經驗。”白建宏表示。

他指出,每個企業的智能轉型不是一下子就全部完成了,肯定是由點到面的,通過一條條產線改造,驗證提升了收益、節約了人員成本,再復制到其他項目,逐步做一些升級迭代。

如今,曠視致力于以自主研發的人工智能計算機視覺技術為核心,把感知、控制、優化能力賦能給IoT設備,實現物理世界與數字世界的智能物聯。以物聯網作為人工智能技術落地的載體,通過構建完整的AIoT產品體系,曠視面向消費物聯網、城市物聯網、供應鏈物聯網三大核心場景提供經驗證的行業解決方案,實現人工智能的商業化落地。

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