觀察員
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10分鐘干完人工2小時的活，AI如何使物流效率最大化？
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呂棟lvdong@guancha.cn
最后更新: 2021-10-30 06:07:03數據采集效率是人工12倍
近期，隨著兩票制及帶量采購等政策的深入，醫藥流通企業的成本壓力持續上升。與此同時，醫藥新零售逐漸成勢，原來的供應鏈作業模式已經很難適應變化巨大的市場環境。而藥品相比于普通商品，質量管理要求更高、難度更大，依靠傳統方式提升出入庫增速出現明顯放緩，因此藥品流通領域亟需進行數智化轉型。
在展會現場，觀察者網看到，曠視模擬醫藥流通行業的典型業務場景部署了3A解決方案，為參展觀眾演示從藥品下單——藥品輸送——機器人揀選——藥品信息識別——藥品接駁——藥品入庫整個業務流程。
借助自研的3D目標檢測、6D位姿估計算法，曠視3D視覺揀選機器人的效率可以更高，運動軌跡更柔和，基于算法還可以自行“腦補”畫面，10分鐘即可完成人工2小時的數據采集工作。
曠視視覺揀選機器人
基于入庫復核的行業痛點，曠視還開發了藥品、單據、紙箱信息識別系統，實現文字、數量、種類的信息識別，準確率可達99.9%。包括單據信息識別系統、紙箱信息識別系統在內的醫藥行業AI視覺感知解決方案，能準確識別和記錄藥品的生產日期、保質期、生產批號標識等信息，大幅提升藥品管理的精度和效率。
在倉儲作業中，訂單分揀是最復雜、作業量最大的環節。為解決傳統揀選過程中的揀選密度低、每批次行走距離遠、訂單揀選效率低等問題，曠視研發了智能圓形播種機，能夠更好適應海量復雜訂單的作業需求。
托盤側裝自動裝卸則是物流自動化的最后一環，也一直是業界難題，為此曠視結合視覺算法，研發托盤側裝自動裝卸系統。該系統適用于食品、飲料、煙草、乳業、紙業和先進制藥業等生產領域中貨物外運裝、卸車環節。
作為物流行業的“后起之秀”，這家最初專注于軟件算法的企業，為何要切入對軟硬件能力要求都很高的智慧物流行業？
王宏玉向觀察者網表示，進入物流領域是因為該公司發現了行業痛點。在傳統物流領域，特點是取一件貨，設備唯一、路徑唯一、任務只能串行，例如一個堆垛機排了一堆任務，前面卡的后面就得等著。而柔性物流特點是取一件貨、設備不唯一、路徑不唯一，可以多路并行。但柔性物流的復雜度會指數級上升，也會要求更高的“軟”能力，否則交付就會成為最大的問題。
“所以要解決行業交付速度慢的痛點、實現快速交付，需要從‘軟’的方面下工夫，這也是曠視努力的方向。柔性物流離不開AI算法，因為柔性物流具有的多任務、設備不唯一、路徑不唯一等特點，帶來很多具體問題，這些問題用傳統的思維已經很難解決，但通過AI算法就可以很好地解決，因此AI在柔性物流方面的作用會更大一些。”王宏玉表示。
陸建萍補充稱，進入物流行業后，曠視發現AI要真正地做到落地應用，跟硬件一定是強相關的。在AMR基礎上，該公司完成河圖1.0的打造。但這還遠遠不夠，所以曠視又開始在傳統AS/RS上去發力，自研一些核心產品，讓“曠視河圖”延伸到傳統的AS/RS跟AMR，然后再把AI融合進去。
“我們也是嘗試用AI技術去賦能整個物流行業，3A智慧物流解決方案里面的3A（AS/RS+AMR+AI）并不是簡單疊加，而是在整個底層，因為無論是傳統產品的AS/RS還是我們的AMR，技術平臺都是統一的，這樣在提供軟硬一體解決方案的時候，就可以通過更底層的整合來發揮最大的效率。”陸建萍表示。
利用二維碼導航的曠視AMR 圖片來源：觀察者網
- 責任編輯: 呂棟
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