智慧物流倉儲建設(shè)加速 看人工智能企業(yè)如何構(gòu)建物流機(jī)器人“大腦”
根據(jù)eMarketer的數(shù)據(jù)顯示,預(yù)計(jì)未來五年全球在線銷售額將達(dá)到3.578萬億美元,比2015年的1.671萬億美元增長47%。全渠道購物的指數(shù)增長,以及對快速商品交付的需求正在重新定義產(chǎn)品分銷方式,智慧倉儲的搭建勢在必行。在此背景下,無論是物流企業(yè)亦或者是曠視等人工智能企業(yè),紛紛發(fā)揮所長,在物流倉儲領(lǐng)域耕耘。
在2019年初,作為AIoT領(lǐng)域的智能物聯(lián)方案專家曠視就基于自主研發(fā)的人工智能技術(shù),領(lǐng)先業(yè)界首發(fā)了機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)協(xié)同操作系統(tǒng)——曠視河圖(HETU),用以解決傳統(tǒng)的倉儲物流企業(yè)人工成本高、項(xiàng)目實(shí)施周期長、多類設(shè)備難協(xié)同、運(yùn)營維護(hù)難等痛點(diǎn)問題。
圖:曠視推出的機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)協(xié)同操作系統(tǒng)曠視河圖
曠視河圖能夠通過機(jī)器人與倉儲物流業(yè)務(wù)的快速集成,實(shí)現(xiàn)一站式解決規(guī)劃、仿真、實(shí)施、運(yùn)營全流程。它主要包括控制層、算法層、數(shù)字化層三個層次,其中曠視自研原創(chuàng)的人工智能深度學(xué)習(xí)框架Brain++則為其算法訓(xùn)練、模型優(yōu)化及部署提供了量身定制的底層支持。
那么曠視河圖這樣的機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)協(xié)同操作系統(tǒng)在物流倉儲領(lǐng)域扮演著什么角色?在曠視聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO唐文斌看來,曠視河圖扮演的是決策器角色。他認(rèn)為,IoT未來有三種角色,分別是傳感器、執(zhí)行器和決策器。物流場景或其他AIoT場景,都應(yīng)該圍繞這三個角色進(jìn)行創(chuàng)新。
其中,傳感器能夠把物理世界進(jìn)行數(shù)據(jù)化并進(jìn)行匯集,如攝像頭、掃碼槍等;執(zhí)行器在不同場景下有很多種,在物流倉儲場景,AGV、AMR、機(jī)械臂、輸送線,甚至是人都是一個執(zhí)行單位;決策器則是指揮傳感器和執(zhí)行器,能夠讓它們更好地聯(lián)動起來。因此,作為曠視AIoT戰(zhàn)略的組成部分,曠視河圖在物流場景的創(chuàng)新主要是“做更好的決策器”,并具備生態(tài)連接、協(xié)同智能、數(shù)字孿生三大特征。
曠視河圖的核心是連接不同的傳感器和執(zhí)行器,使它們能夠有一個統(tǒng)一的大腦指揮所有的設(shè)備一起來行動,最后完成倉儲的作業(yè)任務(wù)。在唐文斌看來,曠視河圖能夠從作業(yè)的層面讓所有的設(shè)備高效的協(xié)同,所以從某種程度上來說,曠視河圖是一個一站式的WCS:“曠視河圖控制了所有的設(shè)備,也接管了一部分WMS的工作,通過這個方式讓倉庫擁有一個大腦,從而讓倉庫中的設(shè)備更加智能地動起來”。與此同時(shí),曠視河圖還能從規(guī)劃設(shè)計(jì)階段,到仿真模擬,到部署實(shí)施和運(yùn)營監(jiān)控,貫穿整個生產(chǎn)過程并提供一站式解決方案,實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生。
采用多品牌設(shè)備進(jìn)行生產(chǎn)或運(yùn)營在物流倉儲等場景下是極其正常的,但這也意味著企業(yè)在對接不同的硬件設(shè)備時(shí),需要承受無法避免的切換成本。而曠視河圖的三大特征就能解決這一痛點(diǎn),讓企業(yè)不再擔(dān)心不同系統(tǒng)的對接方案和成本。
目前,曠視河圖已連接曠視自主設(shè)計(jì)、生產(chǎn)的智能機(jī)器人以及多種接入設(shè)備,包括心怡、科捷、鯨倉的WMS 系統(tǒng)等軟件,和MUJIN 拆碼垛機(jī)器人、拆零揀選機(jī)器人等硬件設(shè)備,可以實(shí)現(xiàn)500臺機(jī)器人集群協(xié)同作業(yè),并在電商大考的“雙11”當(dāng)天拆零出倉超過8萬箱,刷新了“單倉機(jī)器人集群作業(yè)”紀(jì)錄。同時(shí)也落地電力、快消、教育等行業(yè),加速傳統(tǒng)行業(yè)供應(yīng)鏈智能化。
傳統(tǒng)的倉儲管理中存在諸多弊端,通過人工智能等技術(shù)的應(yīng)用,不僅能加大裝備技術(shù)升級力度,也可進(jìn)一步提升倉儲系統(tǒng)的智能化、柔性化,有效解決倉儲物流管理的現(xiàn)存痛點(diǎn)。據(jù)國家級專項(xiàng)規(guī)劃《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)》,2020年我國工業(yè)機(jī)器人使用密度達(dá)到150臺/萬人。據(jù)此計(jì)算,在2020年,我國工業(yè)機(jī)器人本體市場規(guī)模可達(dá)到459億元。同時(shí),核心零部件占工業(yè)機(jī)器人成本的72%,其中控制系統(tǒng)占比12%?梢灶A(yù)見,AI賦能倉儲物流乃至更多的制造業(yè)場景已是必然趨勢。在這一背景下,曠視河圖也將擁有更多的想象空間。

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