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曠視智慧物流業務版圖擴容 AI落地步入“深水區”

來源:智匯工業

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞: AI物流 人工智能 物聯網

    繼上線智慧物流操作系統“河圖”、自研多款專業硬件之后,曠視科技進一步強化智慧物流業務布局。4月7日,曠視科技推出了曠視智能托盤四向車系統,這是一種圍繞托盤存儲和搬運場景的柔性解決方案。不難看出,AI(人工智能)技術公司在智慧物流領域的商業化正越來越向“深水區”探索。



    受益于政策引導和人工智能、物聯網(IoT)等技術的推動,我國智慧物流產業發展提速。中商產業網數據顯示,2021年中國智慧物流市場規模達6477億元,同比增長10.9%,預計2022年市場規模將接近7000億元。



    曠視科技物流業務事業部負責人徐慶才向《中國經營報》記者表示,智慧物流業務是曠視的三大核心業務之一,之所以研發四向車系統并使之落地,是因為觀察到,對工廠倉庫和物流中心進行自動化、數智化升級已成為行業的必然選擇。



    本報記者注意到,AI技術落地到具體場景才能發揮真正價值,已越來越成為業界共識,而曠視科技是主流AI公司中較早將智慧物流領域作為主攻方向的一家。從招股書披露的數據來看,供應鏈物聯網業務近幾年里為曠視科技貢獻了大約5%以上的收入。



    數智化浪潮下 供應鏈轉型升級提速



    徐慶才指出,物流系統集成正在向標準化、模塊化方向發展,柔性靈活、初期投入成本低、易部署和擴展的方案將普惠更多企業。



    在他看來,面對洶涌而至的數字化大潮,實體企業的供應鏈轉型升級一方面是順應時代要求,另一方面也是客戶需求多樣化、訂單履約實時化、商業模式快速迭代,以及勞動力短缺、城市用地成本上升、全球經濟不確定形勢下自身物資品類和存量快速增長等諸多挑戰下的必然選擇。然而,實施難度高、投資大、對倉庫要求高、未來擴展難度高等因素阻礙了自動化、智能化倉儲的進一步普及。



    基于自動化、數智化升級的業界共識,曠視科技推出了完整的智慧物流解決方案,涵蓋自動化立體倉儲系統、自研的各種品類的自主移動機器人系統,以及智慧物流操作系統平臺“曠視河圖”。就此番擴充的智能托盤四向車系統來說,它可以讓用戶“像搭積木一樣,根據需要靈活組合,實現“一車跑全倉”,此外還可以根據淡旺季以及業務增長等需求變化,增減車輛。



    以一家原材料生產企業為例,該企業需要8000個存儲位,工廠需要24小時連續生產。據介紹,采用曠視四向車系統后,相比傳統的堆垛機方案,在同等面積下可實現空間利用率提升超20%、托盤成本節約超40%、項目實施周期則縮短50%以上、電費節約65%以上、裝機容量減少65%以上等,這意味著企業客戶能夠大幅降低運營成本,將“降本增效”落到實處。



    曠視科技聯合創始人、物流業務事業部產研負責人唐文斌告訴記者,對于曠視智能托盤四向車系統的服務模式,一方面是直接向最終用戶提供產品及解決方案,另一方面則在全球范圍內開放給拓展合作伙伴,將產品以子系統的模式提供給集成商,以子系統的方式對外連接形成更豐富的解決方案提供給最終客戶。



    細分領域技術迭代 國產廠商有望“彎道超車”



    德國弗勞恩霍夫物流研究院中國首席科學家、中德智能技術研究院中方院長、同濟大學教授、博士生導師房殿軍指出,托盤四向車最早起源于歐洲,是從托盤穿梭車系統(RGV)、子母穿梭車系統不斷演進而來。在市場應用方面,托盤穿梭車技術在中國市場得到了很好的應用,未來仍有較大的提升空間,尤其是在軟件跟算法方法,還有在結構的改造方面。



    “目前中國企業已經站到了一個彎道超車的位置上了,從某種程度來講,我們無論是在結構設計,還是軟件上,尤其是它的智能調度軟件開發方面,中國企業現在都是處在全球第一梯隊的位置?!狈康钴娙缡钦f道。



    唐文斌認為,歐美市場與我國的市場需求存在一定的差異,歐美更偏重消費,其物流自動化解決方案主要集中在以箱式為主的場景下,而中國不僅是消費大國,也是制造大國,因此,托盤式的解決方案擁有非常大的需求空間。從市場需求來看,托盤式解決的痛點包括大規模、高密度的存儲,以及快速搬運、整箱揀選等,因此存儲、搬運、整箱揀選組成了現在對托盤式應用的需求。



    房殿軍建議,企業對工廠倉庫或物流中心升級選擇托盤四向車解決方案時,應當認識到托盤四向穿梭車是一個系統工程,要選擇比較成熟的、精益化設計的產品,同時要關注軟件及計算能力,因為四向穿梭車對于軟件的依賴性更大。



    記者注意到,曠視科技從2017年開始進入供應鏈領域,相比其更早進入的消費物聯網業務、城市物聯網業務,智慧物流業務目前仍處于投入階段,對營收貢獻處于穩步增長中。



    智慧物流成為現代物流的發展方向,而AI技術的價值日益凸顯。徐慶才指出,全球很多國家普遍面臨出生率下降的問題,加上人口老齡化以及越來越多年輕人不愿意進工廠,勞動力短缺問題日益突出。AI 技術創造的數字化勞動力能夠補位,并跟人形成很好的相互協作。例如,在一些化工原料倉庫,粉塵多,不利于操作人員健康,現在都用機器人進行自動搬運、存儲,人只需要在中控室進行作業監管、處理異常情況即可。AI不僅能幫助企業降本增效,更為重要的是創造數字化勞動力。


    (審核編輯: Model)

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