曠視王銀學(xué):2025年市場規(guī)模100億,人工智能如何造福物流行業(yè)?
時間:2024-02-26
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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)是物流自動化方面的老兵,之前他是京東亞洲一號的負責(zé)人,而今他是“最懂物流行業(yè)的ai公司”曠視的副總裁。對于物流技術(shù)發(fā)展趨勢,他有著獨到的見解。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)動者年會上,王銀學(xué)在發(fā)表以《ai推動物流數(shù)智化再升級》為主題的演講。在演講中,王銀學(xué)分析了智慧物流驅(qū)動要素、物流自動化發(fā)展趨勢、ai+物流市場概況以及ai+物流實踐探索創(chuàng)新。
在王銀學(xué)看來,我國物流數(shù)智化同發(fā)達國家相比仍有不足,即使在20%的高增速下,再升級空間仍然巨大。從物流環(huán)節(jié)看,ai在倉儲、運輸環(huán)節(jié)應(yīng)用較多,倉儲和運輸占比超80%;從類別看,煙草、醫(yī)藥、汽車行業(yè)自動化率領(lǐng)先。
就趨勢而言,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,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。單就物流自動化而言,王銀學(xué)將現(xiàn)狀與趨勢總結(jié)為了四個詞: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,社會物流總額的增速低于gdp,這里的社會物流總額是一次測的,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,因為有那么多物的移動,產(chǎn)生了那么多的gdp,但社會物流增速低于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市場的增速保持在20%,是持續(xù)高速增長的態(tài)勢。智慧化物流市場2020年的數(shù)據(jù)還沒出來,相信2020年這個市場增速應(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%,這個數(shù)字不是特別準,但沒有特別準的數(shù)字,數(shù)據(jù)也只能說明大致的趨勢。但是這的確說明,中國物流自動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分的一個板塊。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。一個是在倉庫里面,一個是在運輸?shù)沫h(huán)節(jié)。倉儲環(huán)節(jié)更多一點,因為倉儲是在四堵墻內(nèi),好管理,離開庫房之后可能就不太可控了,所以倉儲環(huán)節(jié)占了42.8%,運輸環(huán)節(jié)低一點,38.4%,客服、配送比例更低。
挑當(dāng)中幾點看一看,比如移動機器人的應(yīng)用,已經(jīng)開始爆發(fā)期的增長。這里的倉儲不僅僅是流通環(huán)節(jié)的倉儲,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年拉了一個數(shù)據(jù),機器人搬運占比大概是在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)動要素
我們已經(jīng)進入智慧物流的新時代,從幾個要素來看:
技術(shù):不管智慧還是智能,最終還是靠技術(shù)來支撐。可以看到,無線網(wǎng)絡(luò)、電池技術(shù),讓更多的機器人離線了,更自由了。 市場要素:需求的個性化,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,不管倉儲員工還是快遞員,都要搬箱子?,F(xiàn)在勞動力成本也上升了,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器人。
政策層面:最近國家在進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去了,不知道最后會不會被采納。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。現(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目,超過一萬平米的我都覺得很幸福,感覺項目很大。前兩年,我交付過五六十萬平米的項目,我參與規(guī)劃過一個5平方公里的項目,一個園區(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,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。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,中國物流自動化的比例和發(fā)達國家還是差很遠的。
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2020年特別明顯。2020年國內(nèi)幾個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年前九個月已經(jīng)簽了17億的單子,而在以往超過10個億業(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)會進入到一個自由的狀態(tài),能在多維度多空間運行。新的設(shè)備層出不窮,技術(shù)也在不斷提高。
第四少人化。現(xiàn)在技術(shù)水平,據(jù)我所知,完全替代手的自動化設(shè)備還沒有,但現(xiàn)在庫房里面有很多設(shè)備在模仿手部那個動作??偟膩碚f,除了實在替代不了的地方,別的地方都已經(jīng)實現(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。
舉幾個例子,曠視基于已有的ai技術(shù),做激光+視覺的多維度點云陣列的融合,這有什么好處?因為現(xiàn)在物流系統(tǒng)越來越大,搬運距離越來越遠,基于各種各樣的傳統(tǒng)定位,距離遠了之后搬運機器人就跑偏了,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,這對堆垛機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搬運貨架,上架的時候是均勻分布的,揀貨的時候是人就近來揀導(dǎo)致偏載,如果有偏載agv會自動感應(yīng)會提醒偏載了。 視頻:曠視megbot系列機器人
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,組盤的時候特別容易弄錯。我們用視覺識別,圖像分割的方式,不需要事先采集任何數(shù)據(jù),如果數(shù)量錯了它就告訴你這個地方錯了。這個時候送貨的人可能還沒走,就可以及時把這個問題解決。 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別發(fā)現(xiàn)的,太小的可能發(fā)現(xiàn)不了。這里堆垛機載貨臺安裝了3d攝像頭,隨時巡視,隨時盤點。入庫的時候拍張照片,如果沒有出過庫的,中間少一箱會發(fā)現(xiàn)。當(dāng)有異常的時候,我們會讓堆垛機速度降下來,慢慢取出來。這款產(chǎn)品特別適合對安全性要求高的企業(yè)。
曠視河圖系統(tǒng)在做的是將機器人與物流、生產(chǎn)業(yè)務(wù)快速集成,解決從規(guī)劃、仿真、實施,到上線之后的運營的全流程,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器人集合在一起統(tǒng)一調(diào)度,還是很有挑戰(zhàn)性的。舉個簡單的例子,agv能夠和電梯通訊,我們覺得是很簡單的事情,但能夠把這個打通的不多,因為電梯廠家不開放接口。物流系統(tǒng)當(dāng)中,把仿真系統(tǒng)和運營系統(tǒng)做到一起,現(xiàn)在還沒有誰敢這么做,我們想未來把這個做成。屆時,現(xiàn)實當(dāng)中出了什么問題,在數(shù)字系統(tǒng)、虛擬系統(tǒng)當(dāng)中就會出現(xiàn)。
這是一個服裝企業(yè)案例,這是我經(jīng)歷過的所有項目當(dāng)中,自動化程度最高的。客戶對roi特別關(guān)注。按照原來的模式,它大概需要九百多個人,我們上了這些機器人之后,大概只需要三百多個人。這里面應(yīng)用了有十幾種機器人,碼托盤、拆托盤基本都是機械臂,幾乎所有產(chǎn)品都實現(xiàn)了貨到人。
這是醫(yī)藥圖像識別復(fù)核的案例。藥品是特殊商品,是一定要核對相關(guān)信息的,尤其是生產(chǎn)日期、生產(chǎn)批號、失效日期等關(guān)鍵字段。大家可以看看右上角的圖片,是26號還是28號,還是20號?很多人第一眼是看不清楚的,但ai識別出來了,在2020年中的時候,我們識別的準確率已經(jīng)超過80%了,最近更高了,因為人工智能的算法有個很好的地方就是不停調(diào)優(yōu),準確率一直在往上走。
這是輪胎的案例,輪胎有個老化問題,所以大的輪胎經(jīng)銷企業(yè)會要求輪胎出廠超過多少個星期是不允許入庫的,超過多少個星期是不允許出庫的。而且輪胎還有一個特點,儲存環(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)在往輸入機上一放,通過視覺識別很容易實現(xiàn)甄別?,F(xiàn)在實驗室環(huán)境已經(jīng)通過驗證了,正在實際場景驗證中。
這個更有意思,是果凍的識別。去年曠視給一家做果凍的企業(yè)做自動化解決方案。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,強光照射,靠人眼來看,但在強光照射下,時間長了人的眼睛會疲勞?,F(xiàn)在他們用機器視覺的方式來識別,大的氣泡能識別,黑點也能識別,這已經(jīng)在一條產(chǎn)線上測試完了,未來會應(yīng)用在更多的產(chǎn)線上。
這是我分享的幾個例子,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,還有機器視覺識別,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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