专访旷视科技王银学:AI+物流,旷视助推企业数智化转型

OFweek人工智能网 中字

2021年9月28日,由高科技行业门户OFweek维科网主办,OFweek人工智能承办「OFweek 2021(第六届)人工智能产业大会”暨“维科杯·人工智能行业年度评选颁奖典礼”」在深圳会展中心成功举办。

大会上,旷视科技副总裁、物流业务事业部管理中心负责人王银学为大家带来《AI+物流,旷视助推企业数智化转型》。王银学是物流自动化方面的老兵,曾是京东亚洲一号项目部负责人。

专访旷视科技王银学:AI+物流,旷视助推企业数智化转型

据悉,旷视成立于2011年,是人工智能行业的务实者和领跑者。旷视的核心能力源自于以计算机视觉技术为核心的人工智能算法,我们希望机器不仅能看见,而且还可以思考,看懂世界。旷视的使命是用人工智能造福大众,致力于探寻真实场景的真实需求,关心、追求商业本质性问题和行业可持续性发展,坚持用具有竞争力的技术和有创新力的产品为客户和社会创造价值,实现构建连接及赋能百亿物联网设备的人工智能基础设施的愿景。作为最懂物流行业的AI公司,旷视从2017年开始正式进入智慧物流领域。

数智化转型已成企业降本增效的“必选项”

消费端变革进一步传导至产业端,效率成为企业经营的关键,快速响应市场和用户需求是企业赖以生存和持续发展的关键。人工智能、物联网、大数据、5G等技术驱动的新一轮商业创新已成为企业不可或缺的发展源动力,助力企业实现更高盈利能力和可持续发展。

王银学认为,随着物流场景越来越大,物流履约系统更加复杂,智能设备、子系统越来越多,传统的技术已无法应对,系统需要足够的算法和算力,简而言之物流需要更加智能化。二十多年前,超过一万平米的项目,就可以说体量很大;如今,单个规模超过50万平米的项目, 甚至是500万平方米的超大型物流园区开始不断涌现。所以在物流场景的规模越来越大的过程中,需要用新技术来解决。

如今,旷视科技已经将AI技术赋能给医药、鞋服、智能制造、新能源等行业的企业客户,提供端到端智慧物流解决方案。

旷视方案助力下,徐福记智造工厂提高了生产质量,减少了人员与产品的接触,在生产力提升42%的情况下,每年产品异常批次件数下降40%。在旷视首创的3A智慧物流解决方案(AS/RS+AMR+AI)支持下,国药控股广州有限公司对其广州物流中心进行数智化升级,仓库整体运营效率提升25%,物流中心储存能力提升15%,每天作业完成时间提前2小时,探索出了一条不停工、不重建的升级之路,对于医药流通领域的数智化升级改造具有示范效应。

总之,数智化转型已成企业降本增效的“必选项”,可以说产业数智化是未来科技创新的“风向标”,其中AIoT是加速经济发展的数智化工具。

人工智能将重构物流产业

过去,人工智能应用于人,如今人工智能在物流方面的应用,在旷视科技看来,AI是不断演进的算法能力,IoT是基于场景空间、以人为核心、软硬结合的网络。

如今,旷视愈发了解行业、洞悉了客户需求,对人AI+物流有了新的认知和演进,把AI 能力注入到IoT 里面才是旷视长期的赛道。在物流领域,未来,科技将横切物流产业,基本要素将会被重构。AI和IoT的融合将带来更高的运营效率,彻底改变原有的物流产业格局,成为物流的新基建。

王银学认为,AI+物流不一定主导物流的发展,但是AI+物流一定是智能物流不可或缺的一个板块。据艾瑞咨询在《2020年中国AI+物流发展研究报告》数据,2025年人工智能物流市场大概能到100亿的规模。

明确的市场需求下,旷视推出了使用SLAM技术(即时定位与地图构建)的机器人。SLAM技术可以让机器人在无信标的情况下实现定位导航,具有易部署、柔性等特点,更加适合在运行环境复杂、业务经常变动的场景下应用,因此受到越来越多客户青睐,正在成为机器人领域的主流趋势。

依托于旷视研究院在三维视觉技术的长期积累,旷视在SLAM和3D感知等技术上创造了多项行业领先的技术创新,获得了世界计算机视觉领域顶级会议CVPR 2020 SLAM挑战赛双料冠军,以及IROS 2021 The HILTI SLAM 挑战赛冠军。目前,旷视自研SLAM技术已应用于MegBot-S800、MegBot-S800V等多款智能物流设备中。

此外,基于对物流行业的深入理解,旷视科技打造了旷视河图系统,旷视河图是基于一系列“顶尖AI算法”,面向供应链物联网打造的“机器人物联网操作系统”。致力于将“机器人及智能装备”在“仓储、物流、制造和供应链”等行业场景,实现模式创新突破,将软硬件的“快速集成、一站式规划和仿真-运维-运营”全流程贯通,助力物流和供应链拥有“人机协同与智能物联”的新能力。

作为新一轮科技革命和产业变革的源动力,人工智能在重塑传统行业模式、引领未来的价值和为全球经济和社会活动做出了不容忽视的贡献。旷视正在一步一个脚印,用人工智能造福物流行业。

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