北京商报:2017年起旷视科技开始布局供应链物联网领域,在医药、鞋服、食品冷链、智能制造等多个行业提供智慧物流解决方案。为何会考虑进军智慧物流赛道?
徐庆才:目前来看,供应链领域已成为社会基础设施和实体经济的重要支柱,但物流自动化和工业智能化总体水平较低,国内尚未诞生巨头,市场集中度较低,留出了市场空间。其次,供应链领域具有规模大、离散、柔性、少人的场景趋势,相对标准和规范,旷视的AI技术能在其中产生较大价值。
我们发现,在智慧物流赛道,客户需求逐渐从自动化向数字化、智能化、柔性化方向升级,软件技术与传统硬件趋于融合,软件系统核心算法能力的作用越来越大,能极大提升效率和决策的准确性。领先的底层AI技术、创新的软硬一体化AIoT产品体系、行业经验丰富的团队是旷视在供应链物联网领域的三大核心竞争力,能够帮助客户降本增效、提升管理。
北京商报:您如何看待国内仓储物流自动化系统的需求变化?该市场还有哪些可挖掘的空间?
徐庆才:在疫情影响下,社交与零售融合,线上与线下融合,远场与近场融合,使得零售与消费者形成高互动、高转化、高黏性的关系,意味着必将重构运营效率与体验。履约能力是重构“人、货、场”的关键战略能力,而更加柔性、灵活的物流系统则可重塑零售履约新体验。
其次,机器人以及自动化技术可以弥补劳动力不足的隐患,尤其在一些低技能、劳动密集型领域,能将人从简单的重复劳动和比较恶劣的工作环境中解脱出来。再者是城市土地资源的日益紧缺形势对集约化利用土地资源提出了更高要求,对于存储系统高层化、密集化的需求也随之快速上升。如何显著提高仓储空间利用率与仓储工作效率,并为人员、货物提供高等级的安全保障,成为市场的另一个需求。
北京商报:能否简单介绍下旷视科技在打造智慧供应链上的一个合作样本?在提质增效上取得了怎样的效果?
徐庆才:以我们为一家时尚潮流品牌社区中转仓库打造的低碳智能解决方案来说,该仓库位于上海,每天收发货各6万余件。在合作中,旷视将合作方的空间利用率提升2倍,拣选效率提升3.5倍,拣选准确率达到100%。
例如我们根据其先鉴别再发货的业务模式特点,拣选命中率要求高,采用货到人拣选模式,单工作站效率可达500件/小时。其次,利用扫描指环、智能拣选门架等来提升扫描效率,降低出错率。而智慧物流操作系统旷视河图可以最优配置仓储资源,提升仓储和转运环节的效率。通过逻辑算法,结合发货产品时效、距离等因素,以最优的路径规划机器人线路,减少机器人仓内运行能耗。可以说,物流入库、存储、搬运、出库等各个环节,都有人工智能、物联网等创新技术的融入。
北京商报:在您看来,国内AI产业目前发展到了哪个阶段?产品商业规模化应用的挑战主要集中在哪?
徐庆才:Gartner每年发布的科技成熟度曲线显示,AI行业经过三年的预期消化,加上资本的助力、政策的驱动、技术的投入,行业已经加速进入成长期。我们也坚信AI与实体产业的融合将会愈发深入,AI赋能的应用场景必将区别于传统场景产生巨大价值。
不过,产品规模化应用还面临着诸多挑战。一方面,技术产品和解决方案提供商需要更深入的产业视角和成熟的应用案例与实践经验,让技术成为产品或服务,满足场景需求和业务痛点。另一方面,真正达到规模化应用一定是人工智能技术企业与客户共创的结果,这是一个系统工程,需要各块的相互协调,以及参与各方的共同推动。
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