看得见、能搬运、会思考：解读旷视智慧物流 解决方案

刘京运

你愿意从事分拣、搬运等体力劳动吗？或许很多年轻人会摇头。这也是物流行业面临的现状：业务规模在扩大，但愿意从事基础工作的人却在减少。如何缓解这一局面，让物流变得轻松高效，甚至更加有趣？旷视给出了自己的答案。

机械臂往返穿梭，不一会儿的功夫，便从一筐凌乱的物品中挑选出了指定商品，规整地码放在另一个物料框中。仔细观察，每个物料框的上方都装有一个摄像头，它就是机械臂的“眼睛”。“手眼协作”的背后，是旷视打造的视觉控制系统在提供支撑。

除了依托计算机视觉（Computer Vision，CV）技术赋能，旷视还着力打磨机器人产品。在中国国际服务贸易交易会现场，旷视展示了其研发的新一代二维码导航AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引运输车）“MegBot-T800”。该产品机身小巧，却可承载800kg重物，最高行进速度达2.1m/s，并支持超载和偏载预警。

此外，旷视的机器人版图还有基于SLAM导航技术的AGV，以及搭载激光视觉融合导航技术的AMR（Autonomous Mobile Robot，自主移动机器人）、叉车式机器人、多层料箱搬运机器人等多款产品。它们在旷视AIoT操作系统 “河图”的统一“指挥”下，可实现协同智能。

以 “河图”为睿智的“大脑”，以计算机视觉为敏锐的“双眼”，以机器人为灵巧的“四肢”，旷视构建起的智慧物流解决方案，为探索AI落地应用拓宽了道路。

“442”人才结构

“旷视是在2011年创立的，当时人工智能创业方兴未艾，行业处于萌芽期，几乎没有草根项目，也没有所谓的风口。”旷视联合创始人兼CEO印奇坦言。以视觉应用为起点的旷视，深刻体会到了创业维艰，这对于企业和个人而言都是一种历炼，用印奇的话讲，旷视创始人的优点是“很年轻、胆子很大”，这让他们敢于不断探索、不断尝试。

近年来，我国持续加大对创新创业的扶持力度，“新基建”的提出更是为人工智能的发展吹来了新的东风。“北京在人才集聚和创业环境上都具备很大的优势，”印奇表示，“我认为现在就是创业最好的时代。”

创业环境日益向好，旷视也在接连不断的行业实践里，摸索出了一套行业与算法人才融合的方法。印奇说：“旷视想要在一个行业里站稳脚跟乃至取得领先，就需要把AI人才和这个行业的人才融合在一起，未来才能真正在行业内做得越来越好。”

这也是旷视当初进入物流行业的底气所在，“我们首先在行业里构建了自己的组织能力，这样旷视就有信心说进入任何行业都有机会。作为一家技术公司，旷视必须有最好的技术人才，必须团结最优秀的人，我们要不断地去创新、发展，探寻不同的应用场景。”印奇强调。

针对物流场景，旷视副总裁、物流业务事业部战略和规划发展中心负责人王银学介绍了旷视“442”人才结构，即40% AI人才，40%物流人才，20%职能人才。王银学表示，基于这样的人才结构，旷视更理解真实物流场景中的痛点，懂得如何让人工智能与物流场景相结合。

传统企业愿意“尝鲜”

王银学在物流领域深耕多年，见证了人工智能对物流带来的改变。“物流行业一般追求的是效率高、成本低。”王银学指出。他进一步说道：“以往传统技术也是一直在追求更高的效率和更低的成本，但现在面临新的商业形态，传统技术能发挥的功能也发挥得差不多了。”

如今，以计算机视觉为代表的人工智能技术，凭借良好的应用效果，走入越来越多的场景。“计算机视觉在许多行业都得到了应用，已经在安防、自动驾驶、医疗、金融、零售、互联网、广告营销、智能手机等不同垂直场景得到成熟应用。消费电子领域、供应链物流以及IoT场景是比较新兴的场景。”旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑介绍道。

融合了 “河图”、计算机视觉技术和机器人的旷视智慧物流解决方案，受到了越来越多传统企业的认可。“从我们和客户的接触来看，他们特别欢迎人工智能公司的加入。”王银学说道。旷视智慧物流解决方案已在国内外实现落地应用，在王银学看来，传统企业对人工智能公司持开放态度。至于这背后的原因，王银学也做了详细解读。

“新冠肺炎疫情对很多企业都有触动，过去有的企业对自动化可能有抵触情绪，但现在很多企业已经意识到自动化是一种趋势。”王银学说道。他还指出：“很多企业是愿意尝鲜的。一方面，企业认为人工智能解决方案真的能够实现降本增效;另一方面是间接受益，即创新的解决方案能够改变企业的理念或管理方式，这是无形的影响，有可能创造效益。”此外，他补充道：“从我们与客户的接触来看，他们能够接受AI解决方案先解决一部分功能问题，因为他们知道AI的天然优势是可以自学习，可以逐步提高，而传统的物流设备，解决的问题和达到的效率是固化、刚性的。柔性的AI解决方案是很有想象空间的，可以逐渐优化和提升，从这一点来说，更智慧、更智能的物流解决方案是一种趋势。”

提升全流程物流效率

“旷视智慧物流项目中，有大量来自中小企业的客户需求”王银学谈到。他坦言“近几年，中小企业对智慧物流的需求比大企业更大。因为中小企业一般资源有限，对成本效率要求更高。”

“一些电子元器件厂家线边仓物品点到点的搬运，就特别适合运用旷视的技术，”王银学举例，“虽然车间设备少，但实际是比较复杂的。不仅要有物流系统，还要与生产系统、销售系统等结合起来。同时，还要与生产设备连接，如果是跨楼层搬运，还要与电梯设备连接，这就涉及到机器与机器之间的信息交互。”

据了解，“河图”能够将上游业务系统与下游各类机器控制本体和设备连接起来，具备强大的开放和可扩展性。不同设备可在“河图”的控制下协同作业。此外，“河图”还可接入真实数据，进行全流程仿真模拟，从而实现线上的规划逼近真实效率。

在硬件层面，王银学介绍，旷视每年会研发两到三款设备。旷视会结合实际需求，打造全新设备或对市场中已有的产品进行智能化改造。“相当于原来这些设备没有‘眼睛或‘大脑，我们让它有‘眼睛、有‘大脑。”王银学补充道。

“二十多年来，物流的应用突飞猛进，”王银学感慨道，“在2015年以前，国内的物流技术没有太多创新，更多的是跟随国外企业。近几年，中国信息技术快速发展，现在中国物流的自动化或智能化，在某些方面已经走在世界前列。

“往生产线配送物料是一种物流，但产品在生产线上流动的时候，严格意义上讲也是一种物流。”王银学强调。下一步，旷视将把计算机视觉技术融入产品质检等更多生产环节，提高生产过程的智能化水平和流畅度，提升全流程物流效率。

CV应用还是蓝海

近年来，计算机视觉得到了愈加广泛的应用，与此同时，一些场景对技术也提出了更高的要求。

“我们会看到市场对CV技术的需求迅速增长，很多企业想要通过部署AI应用加速企业创新。这些企业应用有很多碎片化的场景，需要专门的AI算法和解决方案。然而在供给侧，我们观察到现在市场上对算法的供给是严重不足的，这也是为什么旷视对外开放Brain++生产力平台。Brain++可以提供规模化算法交付。”孙剑坦言。此外，他补充道：“在AI关键性的场景应用里面，比如金融领域的风控和反欺诈，市场对CV技术的要求非常高，准确率要达到99.9%甚至更高才可以。”

在谈及计算机视觉技术的发展现状时，孙剑指出：“CV技术发展还处于比较初级的阶段，在落地应用上还有许多关键性问题需要解决，比如遮挡、视频中做物体检测、跟踪的关联问题、小样本问题、基于视觉反馈的控制等。”同時，他强调：“比较成熟的CV技术已经开始商业化，不过商业化也还处在早期、非常蓝海的阶段。”

对于旷视的未来布局，孙剑也给出了答案：“旷视将继续以‘1+3战略为主线，在个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大场景下进行深耕，发展‘支柱型产业。此外，旷视会在不同维度构建不同的‘脑，通过旷视AI生产力平台Brain++完成‘脑的系统搭建，帮助合作伙伴和客户共同探索新场景、实现赋能。”