人工智能，這一新興技術(shù)正在物流行業(yè)推廣應(yīng)用。人工智能物流市場是怎樣的規(guī)模?曠視副總裁王銀學(xué)給出的數(shù)據(jù)是：2025年能到100億。
王銀學(xué)是物流自動(dòng)化方面的老兵，之前他是京東亞洲一號(hào)的負(fù)責(zé)人，而今他是“最懂物流行業(yè)的ai公司”曠視的副總裁。對(duì)于物流技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，他有著獨(dú)到的見解。今年1月，在物流指聞舉辦的洞見2021暨第四屆中國物流與供應(yīng)鏈驅(qū)動(dòng)者年會(huì)上，王銀學(xué)在發(fā)表以《ai推動(dòng)物流數(shù)智化再升級(jí)》為主題的演講。在演講中，王銀學(xué)分析了智慧物流驅(qū)動(dòng)要素、物流自動(dòng)化發(fā)展趨勢(shì)、ai+物流市場概況以及ai+物流實(shí)踐探索創(chuàng)新。
在王銀學(xué)看來，我國物流數(shù)智化同發(fā)達(dá)國家相比仍有不足，即使在20%的高增速下，再升級(jí)空間仍然巨大。從物流環(huán)節(jié)看，ai在倉儲(chǔ)、運(yùn)輸環(huán)節(jié)應(yīng)用較多，倉儲(chǔ)和運(yùn)輸占比超80%;從類別看，煙草、醫(yī)藥、汽車行業(yè)自動(dòng)化率領(lǐng)先。
就趨勢(shì)而言，王銀學(xué)表示，隨著物流場景越來越大，物流履約系統(tǒng)更加復(fù)雜，智能設(shè)備、子系統(tǒng)越來越多，傳統(tǒng)的技術(shù)已無法應(yīng)對(duì)，系統(tǒng)需要足夠的算法和算力，簡而言之物流需要更加智能化。單就物流自動(dòng)化而言，王銀學(xué)將現(xiàn)狀與趨勢(shì)總結(jié)為了四個(gè)詞：大發(fā)展新階段、馬太效應(yīng)、自由狀態(tài)、少人化。
在演講中，王銀學(xué)還以曠視為例，分享了ai+物流實(shí)踐探索創(chuàng)新。
以下為其演講全文(經(jīng)指聞刪減整理)：
前面黃剛提到，沒有商流的物流將無物可流;我要說的是，沒有物流的商流將無商可經(jīng)。
回到今天分享的主要內(nèi)容。拿數(shù)據(jù)說話，社會(huì)物流總額的增速低于gdp，這里的社會(huì)物流總額是一次測(cè)的，第一次銷售產(chǎn)生交易的算里邊，如果二次銷售的話就不算里邊了。低于gdp的增速說明什么問題?說明技術(shù)和智力上占比是提高的，因?yàn)橛心敲炊辔锏囊苿?dòng)，產(chǎn)生了那么多的gdp，但社會(huì)物流增速低于gdp增速，這說明用技術(shù)、智力的方式解決了。
最近十年智慧化物流這個(gè)市場的增速保持在20%，是持續(xù)高速增長的態(tài)勢(shì)。智慧化物流市場2020年的數(shù)據(jù)還沒出來，相信2020年這個(gè)市場增速應(yīng)該還是相當(dāng)高。
雖然保持這么高速的增長，但我們看看后勁——20%，這個(gè)數(shù)字不是特別準(zhǔn)，但沒有特別準(zhǔn)的數(shù)字，數(shù)據(jù)也只能說明大致的趨勢(shì)。但是這的確說明，中國物流自動(dòng)化和歐美的差距還是特別大。相差四倍，但也說明還有很大的增長空間。
01
ai+物流市場概況
我現(xiàn)在不敢說人工智能物流是一定是主導(dǎo)的，但是人工智能物流至少一定是智能物流細(xì)分的一個(gè)板塊。2025年人工智能物流市場大概能到100億的規(guī)模。100億規(guī)模是什么概念?現(xiàn)在中國自動(dòng)化物流的市場大概在1700億-2000億，人工智能物流占比超過5%。
人工智能技術(shù)在物流的應(yīng)用，分為兩大塊。一個(gè)是在倉庫里面，一個(gè)是在運(yùn)輸?shù)沫h(huán)節(jié)。倉儲(chǔ)環(huán)節(jié)更多一點(diǎn)，因?yàn)閭}儲(chǔ)是在四堵墻內(nèi)，好管理，離開庫房之后可能就不太可控了，所以倉儲(chǔ)環(huán)節(jié)占了42.8%，運(yùn)輸環(huán)節(jié)低一點(diǎn)，38.4%，客服、配送比例更低。
挑當(dāng)中幾點(diǎn)看一看，比如移動(dòng)機(jī)器人的應(yīng)用，已經(jīng)開始爆發(fā)期的增長。這里的倉儲(chǔ)不僅僅是流通環(huán)節(jié)的倉儲(chǔ)，還包括生產(chǎn)端的，工廠的成品入庫或者前端原材料的物流。我2019年拉了一個(gè)數(shù)據(jù)，機(jī)器人搬運(yùn)占比大概是在5%不到，昨天我把數(shù)據(jù)又拉了一下，占比已經(jīng)到9.8%了，將近翻番的。
1.智慧物流驅(qū)動(dòng)要素
我們已經(jīng)進(jìn)入智慧物流的新時(shí)代，從幾個(gè)要素來看：
技術(shù)：不管智慧還是智能，最終還是靠技術(shù)來支撐?？梢钥吹?，無線網(wǎng)絡(luò)、電池技術(shù)，讓更多的機(jī)器人離線了，更自由了。 市場要素：需求的個(gè)性化，特別像現(xiàn)在的直播電商。需求更零碎了，執(zhí)行系統(tǒng)就需要更自由的物流系統(tǒng)。
社會(huì)要素：80后搬箱子搬不過70后，而且90后、00后也不喜歡搬箱子。但是物流環(huán)節(jié)當(dāng)中35%以上的勞力是在搬箱子，不管倉儲(chǔ)員工還是快遞員，都要搬箱子?，F(xiàn)在勞動(dòng)力成本也上升了，加上疫情影響，的確加速了智慧物流的速度。70后搬箱子肯定搬不過機(jī)器人。
政策層面：最近國家在進(jìn)行十四五物流板塊的規(guī)劃，我也在參與并把人工智能物流寫進(jìn)去了，不知道最后會(huì)不會(huì)被采納。但從政策層面來說，國家已經(jīng)明確了構(gòu)建現(xiàn)代物流體系?，F(xiàn)代物流體系，除了管理方面，最終還是需要技術(shù)來支撐。
2.物流需要更加智能化
現(xiàn)在物流場景是規(guī)模越來越大的，二十多年前我做的項(xiàng)目，超過一萬平米的我都覺得很幸福，感覺項(xiàng)目很大。前兩年，我交付過五六十萬平米的項(xiàng)目，我參與規(guī)劃過一個(gè)5平方公里的項(xiàng)目，一個(gè)園區(qū)就是500萬平方米?？梢哉f，現(xiàn)在規(guī)模越來越大了，大到了規(guī)模不經(jīng)濟(jì)，這就需要我們要有些新的技術(shù)來解決。
再來看看海量的業(yè)務(wù)?，F(xiàn)在電商的直播，包括庫播等等模式出來之后，我發(fā)現(xiàn)物流沒跟上，還沒有太好的方式應(yīng)對(duì)。還有逆向物流，現(xiàn)在很多物流場景，正向做的很好，但逆向成本非常高。
這一系列因素就使得物流履約系統(tǒng)越來越復(fù)雜。子系統(tǒng)和子系統(tǒng)怎么樣打通?常規(guī)的調(diào)度系統(tǒng)已經(jīng)無法駕馭了，這就需要足夠的算法算力支撐。
3.趨勢(shì)總結(jié)
總結(jié)一下：
第一還是大發(fā)展的階段。前面提到，中國物流自動(dòng)化的比例和發(fā)達(dá)國家還是差很遠(yuǎn)的。
第二馬太效應(yīng)。和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)很像，厲害的越厲害，這一點(diǎn)2020年特別明顯。2020年國內(nèi)幾個(gè)大的集成商和物流裝備商業(yè)績都創(chuàng)了記錄。有的貨架廠家2020年前九個(gè)月已經(jīng)簽了17億的單子，而在以往超過10個(gè)億業(yè)績已經(jīng)算很好的了。
第三自由狀態(tài)。這是我最近提出來的新名詞，物流系統(tǒng)會(huì)進(jìn)入到一個(gè)自由的狀態(tài)，能在多維度多空間運(yùn)行。新的設(shè)備層出不窮，技術(shù)也在不斷提高。
第四少人化?，F(xiàn)在技術(shù)水平，據(jù)我所知，完全替代手的自動(dòng)化設(shè)備還沒有，但現(xiàn)在庫房里面有很多設(shè)備在模仿手部那個(gè)動(dòng)作?？偟膩碚f，除了實(shí)在替代不了的地方，別的地方都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)無人化了。 2020年已經(jīng)過去了，它是ai+物流的元年。去年10月15日曠視也發(fā)起成立了中國人工智能物流產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，參加的企業(yè)也很多。說明國內(nèi)頭部企業(yè)，不管用戶還是物流集成商，都看好人工智能的未來。
02
ai+物流實(shí)踐探索創(chuàng)新
這是曠視的自研設(shè)備，可以看到各種各樣的智能物流設(shè)備越來越多了。
舉幾個(gè)例子，曠視基于已有的ai技術(shù)，做激光+視覺的多維度點(diǎn)云陣列的融合，這有什么好處?因?yàn)楝F(xiàn)在物流系統(tǒng)越來越大，搬運(yùn)距離越來越遠(yuǎn)，基于各種各樣的傳統(tǒng)定位，距離遠(yuǎn)了之后搬運(yùn)機(jī)器人就跑偏了，找不到自己在哪里，把這兩種技術(shù)結(jié)合起來它才能修正。此外，把視覺和激光結(jié)合起來，兩百米的深度能夠做到兩厘米感知的精度，這對(duì)堆垛機(jī)這種場景來說是夠用的。
除此之外，基于智能無感稱重的偏載技術(shù)也特別管用?，F(xiàn)在很多場景用的都是agv搬運(yùn)貨架，上架的時(shí)候是均勻分布的，揀貨的時(shí)候是人就近來揀導(dǎo)致偏載，如果有偏載agv會(huì)自動(dòng)感應(yīng)會(huì)提醒偏載了。 視頻：曠視megbot系列機(jī)器人
在物流場景當(dāng)中，絕大部分到貨之后的卸貨，是送貨的人來卸貨，組盤的時(shí)候特別容易弄錯(cuò)。我們用視覺識(shí)別，圖像分割的方式，不需要事先采集任何數(shù)據(jù)，如果數(shù)量錯(cuò)了它就告訴你這個(gè)地方錯(cuò)了。這個(gè)時(shí)候送貨的人可能還沒走，就可以及時(shí)把這個(gè)問題解決。 還有箱子破損，也特別容易發(fā)生，一般超過2公分的洞能通過視覺識(shí)別發(fā)現(xiàn)的，太小的可能發(fā)現(xiàn)不了。這里堆垛機(jī)載貨臺(tái)安裝了3d攝像頭，隨時(shí)巡視，隨時(shí)盤點(diǎn)。入庫的時(shí)候拍張照片，如果沒有出過庫的，中間少一箱會(huì)發(fā)現(xiàn)。當(dāng)有異常的時(shí)候，我們會(huì)讓堆垛機(jī)速度降下來，慢慢取出來。這款產(chǎn)品特別適合對(duì)安全性要求高的企業(yè)。
曠視河圖系統(tǒng)在做的是將機(jī)器人與物流、生產(chǎn)業(yè)務(wù)快速集成，解決從規(guī)劃、仿真、實(shí)施，到上線之后的運(yùn)營的全流程，圍繞曠視的核心ai能力通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)連接物流各環(huán)節(jié)。曠視這套河圖系統(tǒng)，能夠?qū)⒉煌愋偷臋C(jī)器人集合在一起統(tǒng)一調(diào)度，還是很有挑戰(zhàn)性的。舉個(gè)簡單的例子，agv能夠和電梯通訊，我們覺得是很簡單的事情，但能夠把這個(gè)打通的不多，因?yàn)殡娞輳S家不開放接口。物流系統(tǒng)當(dāng)中，把仿真系統(tǒng)和運(yùn)營系統(tǒng)做到一起，現(xiàn)在還沒有誰敢這么做，我們想未來把這個(gè)做成。屆時(shí)，現(xiàn)實(shí)當(dāng)中出了什么問題，在數(shù)字系統(tǒng)、虛擬系統(tǒng)當(dāng)中就會(huì)出現(xiàn)。
這是一個(gè)服裝企業(yè)案例，這是我經(jīng)歷過的所有項(xiàng)目當(dāng)中，自動(dòng)化程度最高的?？蛻魧?duì)roi特別關(guān)注。按照原來的模式，它大概需要九百多個(gè)人，我們上了這些機(jī)器人之后，大概只需要三百多個(gè)人。這里面應(yīng)用了有十幾種機(jī)器人，碼托盤、拆托盤基本都是機(jī)械臂，幾乎所有產(chǎn)品都實(shí)現(xiàn)了貨到人。
這是醫(yī)藥圖像識(shí)別復(fù)核的案例。藥品是特殊商品，是一定要核對(duì)相關(guān)信息的，尤其是生產(chǎn)日期、生產(chǎn)批號(hào)、失效日期等關(guān)鍵字段。大家可以看看右上角的圖片，是26號(hào)還是28號(hào)，還是20號(hào)?很多人第一眼是看不清楚的，但ai識(shí)別出來了，在2020年中的時(shí)候，我們識(shí)別的準(zhǔn)確率已經(jīng)超過80%了，最近更高了，因?yàn)槿斯ぶ悄艿乃惴ㄓ袀€(gè)很好的地方就是不停調(diào)優(yōu)，準(zhǔn)確率一直在往上走。
這是輪胎的案例，輪胎有個(gè)老化問題，所以大的輪胎經(jīng)銷企業(yè)會(huì)要求輪胎出廠超過多少個(gè)星期是不允許入庫的，超過多少個(gè)星期是不允許出庫的。而且輪胎還有一個(gè)特點(diǎn)，儲(chǔ)存環(huán)境特別惡劣，橡膠味道特別差，但現(xiàn)在都靠人工。然而現(xiàn)在往輸入機(jī)上一放，通過視覺識(shí)別很容易實(shí)現(xiàn)甄別?，F(xiàn)在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境已經(jīng)通過驗(yàn)證了，正在實(shí)際場景驗(yàn)證中。
這個(gè)更有意思，是果凍的識(shí)別。去年曠視給一家做果凍的企業(yè)做自動(dòng)化解決方案。做著做著他們發(fā)現(xiàn)曠視的人工智能圖像識(shí)別技術(shù)特別牛，就找我們解決。果凍里一定不能有雜質(zhì)，如果果凍中有較大的氣泡也屬于不合格。怎么做?把果凍翻過來，強(qiáng)光照射，靠人眼來看，但在強(qiáng)光照射下，時(shí)間長了人的眼睛會(huì)疲勞?，F(xiàn)在他們用機(jī)器視覺的方式來識(shí)別，大的氣泡能識(shí)別，黑點(diǎn)也能識(shí)別，這已經(jīng)在一條產(chǎn)線上測(cè)試完了，未來會(huì)應(yīng)用在更多的產(chǎn)線上。
這是我分享的幾個(gè)例子，有流通物流環(huán)節(jié)的，有生產(chǎn)物流環(huán)節(jié)的。人工智能技術(shù)在物流當(dāng)中應(yīng)用，不僅僅是算法、算力、調(diào)度，還有機(jī)器視覺識(shí)別，當(dāng)然還有些其他的技術(shù)也可以在物流當(dāng)中應(yīng)用。我也希望有更多的專家參與到其中，一起把人工智能技術(shù)應(yīng)用推廣開來。曠視的愿景是用人工智能造福大眾，同樣我們也想用人工智能造福物流行業(yè)。
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