AI推动物流智能化升级。2025年市场规模100亿。

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随着第四次工业革命的席卷,数字化、智能化转型成为必然趋势,物流行业也在大潮中。2020年,疫情将进一步加速这一发展趋势。师旷是目前唯一进入物流领域的世界级AI公司。从2017年开始,在AI+物流的前沿探索和应用实践方面走在前列。

王银雪,物流事业部副总裁、规划与战略发展中心负责人,专注物流行业20余年。曾在多家世界500强企业从事物流工作,负责过许多大型现代物流中心项目。他是中国现代物流中心规划的专家。

因此,站在2021年的起点,王银分享了他对智能物流发展趋势的洞察、AI+物流的发展前景以及实践成果。以下是相应的核心要点:

AI+物流大有可为。

相关数据显示,社会物流总量增速低于GDP(无论产品销售多少次,社会物流总量只计算一次),说明物流中科技和智能的比重在增加。

我们已经进入了智能物流时代。

智慧物流的发展主要得益于:一是技术要素的支撑:物联网、机器人、人工智能(AI)、大数据等技术不断成熟;二是市场因素被迫:企业面临产能过剩、需求个性化、产品更新快等市场发展;3.社会因素加速:劳动力成本上升,疫情、资源、环境影响下人性化程度降低等。四.国家政策助推:智慧物流、智能制造、机器人等相关政策频繁推出。

智能物流市场前景广阔。

一方面,中国智慧物流市场持续高速增长,近十年平均增速超过20%(数据来源:《2019中国物流科技产业数据报告》);另一方面是物流智能化的巨大空升级。目前我国整体物流自动化平均水平在20%左右,与发达国家的80%相比还有巨大的待开发空(数据来源:华创证券:物流自动化行业专题研究报告)。

物流系统需要更加智能化。

目前,智慧物流正处于大发展阶段。从几千平方米到几千万平方米,物流场景的规模越来越大;海量SKU、海量订单、即时消费、即时配送等维度叠加,导致物流绩效体系更加复杂。场景中的智能设备和子系统越来越多,传统的调度系统已经无法控制复杂的情况。在这样的趋势下,传统的技术已经不能满足现有的挑战,系统需要足够的算法和计算能力来支持。AI正在成为智能物流发展的新引擎,AI+物流未来大有可为。

2020年是AI+物流应用的元年。

从20世纪40年代现代物流的兴起,到1979年“物流”一词传入中国,再到2015年“互联网加物流”的逆风发展,物流业在市场和技术的叠加下不断演进。目前互联网plus的基础设施不断完善,AI+物流有一定的数据基础。随着数字化渗透率的不断提高,人工智能将成为物流的“新基础设施”,正在行业内得到应用。此外,在疫情影响下,无人化、少人性化的发展趋势正在加速。因此,2020年将是“AI+物流”应用的第一年。

2025年AI+物流市场将达到100亿。

人工智能技术在物流领域不断得到应用,降低了物流企业在仓储和运输方面的人工成本,提供了人员和设备的工作效率。2019年人工智能+物流市场规模已达到15.9亿元,预计到2025年市场规模将接近100亿元(来源:艾瑞咨询《2020年中国AI+物流发展研究报告》)。

在AI在物流各环节的应用分布中,仓储和运输目前占比相对较大,两者之和占80%以上(来源:艾瑞咨询《2020年中国AI+物流发展研究报告》)。比如在智能仓储方面,AI仓储识别、货物搬运、上架存储、分拣入库、软件都有应用。目前,移动机器人在搬运过程中的应用已经开始爆发。

AI+物流实践的成果正在显现。

师旷是目前唯一一家进入物流领域的世界级AI公司,也是全球少数拥有自主研发深度学习框架的公司之一。拥有世界领先的计算机视觉研究院,在此前的计算机视觉领域世界级大赛中获得了40多项世界冠军。

自2017年进入以来,轻蔑不断向物流领域注入AI能力:率先推出AI赋能智能物流操作系统“和图”,研发了多款AI赋能机器人和智能物流设备,携手客户打造AI赋能行业应用标杆。

人工智能赋能机器人:激光+视觉融合的SLAM技术。

SLAM(Instant Positioning and Map Building)技术可以使机器人无需信标即可实现定位和导航,具有易于部署和灵活的特点,更适用于操作环境复杂、业务变化频繁的场景中的应用,因此受到越来越多客户的青睐,正在成为机器人领域的主流趋势。

迪法恩斯依托迪法恩斯研究院长期积累的3D视觉技术,在SLAM和3D感知方面创造了众多行业领先的技术创新,并获得了计算机视觉领域全球顶级会议CVPR2020 SLAM挑战赛的双冠军。

目前,自主研发的SLAM技术已应用于MegBot-S800、MegBot-S800V等多种智能物流设备。该技术赋能的机器人可以实现智能避障,保障复杂生产线场景中人、货、设备的安全;机器人与生产线或工作站对接时,也能做到高精度到点,保证运行稳定可靠;实现更加灵活、安全、高效的智能导航。此外,轻蔑SLAM技术可以通过融合视觉和激光传感器智能过滤动态物体,实现传统激光SLAM无法实现的动态环境适应性。

AI赋能传统装备:让装备有眼有思。

除了机器人,AI还能让传统物流设备有眼睛,能简单思考,从而提高生产的安全性和效率。俯瞰人工智能堆垛机,通过装载的五面扫描和3D摄像头,可以检测到破损、异物、数量等异常情况,可以提高作业效率,保证库存的准确性。到目前为止,测试了一万多箱,人工智能堆垛机的数量和真实情况没有区别。迪法恩斯在浙江黑光工厂部署了世界上第一台人工智能堆垛机。

Defiance还通过强大的AI算法能力为合作伙伴的硬件设备赋能,提升设备的智能化水平。比如赋能的“智能巡检机器人”,以AI算法为视觉巡检的底层支撑,以红外热成像为测温手段,可以非接触方式监测镀锌炉设备表面温度,帮助工作人员更准确、更清晰地远程查看炉区实况,直观查看异常现象,并通过视频抓拍保存文件以备日后调查。

AI赋能物流系统:优化系统,实现更高效的多机协同。

随着工厂、仓库自动化水平的不断提高,机器人(AGV/AMR)、无人叉车、穿梭机、堆垛机、机械臂、分拣机等智能设备越来越多。,这需要通过集群协作来完成特定的任务。显而易见,数百种不同类型的设备大规模集群运行已经成为必然。为了保证整个集团之间的协作效率,并根据业务需求动态调整策略,整个系统需要不断学习并不断修改自己的策略。在这个过程中,人工智能将发挥巨大作用,帮助整个系统不断优化。

于是推出了智能物流操作系统HETU (HeTu),将机器人等智能物流设备与物流、生产业务快速融合,提供规划、仿真、实施、运营等一站式解决方案,从而无视核心AI能力,通过物联网技术连接物流的方方面面。

俯瞰河图可以汇聚不同类型的智能物流设备进行统一调度,这具有很大的挑战性。比如AGV和电梯之间的通信在我们看来很简单,但是真正能把两者连接起来的并不多,因为电梯厂商并不开放接口。在物流系统中,目前还没有其他家将仿真系统和运营系统集成在一起,正朝着这个方向推进,因为只有这样才能优化整个系统的效率。

AI赋能行业应用:计算机视觉帮助工业场景降低成本,提高效率。

师旷还积极与客户和合作伙伴合作,探索计算机视觉等AI能力在仓储配送、生产质检等环节的应用。

药品是特殊商品,需要准确核对相关信息,避免误传。在医学图像识别和审查方面,深度视觉识别技术可以自动识别和比较文件和货物上的生产批号、生产日期、有效期和注册证号等关键信息,避免了人工识别的错误,大大提高了准确性和效率。

轮胎有老化问题。一般超过一定时限的轮胎是不允许进出仓库的。人工检查不仅会使工人长时间面对橡胶的不良气味,而且检查精度低。视觉识别技术可以在轮胎运动过程中,高精度地自动识别不同类型轮胎的DOT码,挑出不符合要求的轮胎。

在生产质检过程中,AI视觉技术可以自动识别果冻等产品的缺陷,帮助企业快速准确地完成产品筛选工作,提高产品质量,避免工人长时间在强光下工作,容易产生视觉疲劳和疏漏。

迪法恩斯认为,面对日益复杂多样的物流行业需求,没有一家企业能够独自应对所有的需求,只有这样,才能通过合作实现优势互补、资源互补、共赢。因此,寄希望于更多的人工智能和智能物流行业的组织和企业加入AI物流产业联盟,汇聚各方力量,打造AI+物流新业态,用AI造福物流行业,是看不上的。

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