近年來,隨著科技的發展,人工智能的出現,許多物流公司紛紛開始嘗試利用人工智能的技術來優化物流配送環節。基于此,曠視科技機器人戰略發布會上的圓桌論壇環節,就聚焦在了在AIoT時代下,物流行業將會有哪些變化。對此,菜鳥網絡人工智能部負責人研究員、資深總監徐盈輝給出了回答。
圖:菜鳥網絡徐盈輝現身曠視科技機器人戰略發布會
以AI助力剛性自動化,使其完成高效流轉
在整個物流體系里面,本質上來講物流都是在完成一件事情,就是人、貨、場在時間和空間的高效匹配。我們需要知道未來的時間、區域里的需求是什么。同時,我們用大數據技術預測這樣的需求,時間間隔越長、區域越小,預測結果的不確定性就越高,那么我們怎么通過大數據技術解決在不確定性高的情況下,帶來庫存的高效周轉呢?
徐盈輝表示,“我們需要在后面的物流鏈路里加速貨本的生產周期,比如在倉里面需要引入相應的自動化設備,引入自動化設備就是為了避免在生產過程中,把原來由于人操作帶來的自由度很高、不確定性很強的場景變成一定程度上減少自由度、降低不確定性,去完成高效的流轉。”
不過,在徐盈輝看來,從不確定變成確定的演變需要一個度,比如,很多物流場景的自動化源于工業制造領域,該領域自動化強調的是剛性自動化。任何一個預測有不確定性,針對不確定性的需求做剛性的解決方案,必然會帶來很大的問題。所以,才需要讓系統從完全自由到半自由狀態的轉換,而不是從完全自由變成剛性的轉換。
“專業的人做專業的事”,才能使中國整個物流擁有扎實底盤
此外,今天物流行業250萬億的市場不可能有任何一家公司把所有的事情全干了,那么到底怎么去做這個共同體?或可以基于場景,推動整個下游核心技術的演變。關于核心技術層,徐盈輝指出,“我想未來就像今天大數據平臺里出現大量的開源技術一樣(比如TensorFlow),我的看法是將來的核心應用層需要讓全社會開放,讓整個物流行業追平發達國家的水平,在核心設備層讓專業的人做專業的事情,因為任何一個自動化設備并不像今天的互聯網,一個應用、服務器就能搞定的,這個行業需要有長時間的積淀,需要專業的人有10年、20年的打磨。”
曠視科技就是這個“專業的人”,作為中國人工智能領軍企業,曠視科技所研發出的多種頂尖人工智能技術和產品,已在安防、金融、地產、手機、物流等領域率先實現大規模落地應用。不僅如此,曠視科技還正在戰略轉型,新目標就是以AI算法為核心技術力,以IoT OS為核心產品力,建立AIoT時代的操作系統,更在機器人戰略發布會上推出了機器人戰略的核心產品——“河圖(Hetu)”,通過“解放、連接、群智、協同”等核心能力,為物流、制造等行業提供多廠商和多設備的接入能力,以及豐富的機器人智能化管理方案,幫助企業打造“人機協同、群智開放”的智能物聯新模式,實現降本增效。目前,曠視河圖已經在天貓超市、寶潔等平臺和品牌方投入使用。
曠視是全球領先的人工智能產品和解決方案公司。自2011年成立起,便意識到人工智能將為世界帶來巨大變革,而深度學習是支撐人工智能革命的關鍵。以深度學習為曠視的核心競爭力,我們得以持續不斷地推動全球技術創新,并率先開始將前沿技術商業化。
依托自研的新一代AI生產力平臺Brain++,專注于算法能創造極大價值的領域:個人物聯網、城市物聯網和供應鏈物聯網,向客戶提供包括算法、軟件和硬件產品在內的全棧式、一體化解決方案,幫助客戶及終端用戶降本增效,并帶來極致體驗。目前,曠視擁有近3000名員工,業務遍及全球,服務數十萬開發者和超過3000家行業客戶。
作為全球領先的人工智能產品和解決方案公司,曠視從2017年開始就進入智慧物流領域,基于云、邊、端等平臺的深度神經網絡算法創新,打造智能物流裝備及“智慧大腦”曠視河圖,并聚合行業合作伙伴,向工業物流及商業物流場景提供高度智慧化的行業解決方案及全生命周期服務,幫助企業降本增效、簡化管理,為工業數字化升級提供創新引擎。
在算法方面,曠視依托自主研發的新一代人工智能生產力平臺Brain++,結合物流場景的實際需求,能夠為不同的物流場景定制化輸出算法,讓新算法的生成更高效、更經濟地服務物流場景的客戶。
在軟件方面,曠視打造了業界首個機器人物聯網操作系統——河圖操作系統,具備生態連接、協同智能、數字孿生三大特性,使曠視得以在各類物流環境中智能協調軟件、物聯網設備和人,幫助客戶一站式解決規劃、仿真、實施、運營全流程。目前河圖已經成功落地百余個項目。
在硬件方面,曠視正在不斷推出新一代物料搬運AGV、智能圓形播種機、AI+堆垛機等多款自研機器人及AI物流裝備,全面覆蓋搬運、存儲、輸送分揀場景。目前,曠視在北京、寧波、蘇州擁有3家研發制造基地,用于機器人及智能物流裝備的測試與生產。今年下半年,曠視還將推出多款機器人及人工智能物流裝備。
此外,曠視也在不斷聯合產、學、研、用等產業各方的力量,共同推動智慧物流的快速發展。
目前,曠視已將供應鏈物聯網業務擴展至10余個國家和地區,累計向智能制造、零售電商、3PL、汽車、鞋服、醫藥、教育等數10個行業的數百家客戶提供端到端的智慧物流解決方案。
2025-04-18 08:54
2025-04-18 08:53
2025-04-17 08:16
2025-04-17 08:13
2025-04-16 10:55
2025-04-16 08:50
2025-04-14 14:57
2025-04-14 14:53
2025-04-09 12:40
2025-04-08 08:51