導讀
在凱樂士科技副總裁、人工智慧研究院院長白紅星博士看來，商業形態演變推動物流需求改變，物流需求變化推動物流技術提升。市場變化對AGV提出了更高要求，要求快速部署/遷移、超大規模排程等，AMR更能呼應市場需求。凱樂士以AI賦能，為行業打造高柔性、高可靠性與高性價比的物流解決方案。
凱樂士科技副總裁、人工智慧研究院院長白紅星博士
（12月17日，羅戈網舉辦了“2021 第四屆中國物流科技創新企業年會暨物流資本峰會”，本文根據現場速記整理完成）
大家上午好，我是來自凱樂士科技的白紅星博士。首先，我分析一下是什麼背景催生了物流自動化向智慧化的發展。
一、物流技術從自動化邁向智慧化的大背景
物流業務是為商流服務的，商業形態演變推動物流需求改變。大家應該也比較清楚，傳統的銷售模式是層層分銷，最後有實體門店。因為是批次生產，所以每個工廠生產的品種不會特別多，但是每次生產的量一定比較大，正是因為這個原因才降低了產品的成本，使得這個產品能夠迅速推開。分銷的過程中，每一級的分銷也都是以少批次、大批次的大形式為主。
非常零散的訂單最後都在實體門店由售貨員和顧客自行完成，所以對於倉儲裡的分揀技術以及對於工廠裡處理各種物料以及成品的要求就沒有那麼高。後面產生了電商，首先把供應鏈縮短了，把層層分銷變成了直接從倉庫發到個人訂單，倉儲配送進入了小批次、多批次的模式。再往後發展，C2M興起，個性化越來越強，比如說穿衣服都不希望撞衫，甚至買個保溫杯都要刻上自己的名字。不光是配送進入了小批次、多批次，生產也進入了進一步的品種多樣化、柔性製造。
這個變化帶來了物流需求的變化，同時也推動了物流技術的提升。隨著物流商品種類越來越多，客戶定製化以及訂單的碎片化越來越普遍，所以物流業態越來越豐富，有很多不確定性，這就要求我們配套的物流裝置和系統具備高柔性，越來越靈活，能夠快速適應各種不同的物流業務需求。
（商業形態演變推動物流需求改變）
配送效率要求越來越高，過去的分銷體系下，通常這種配送都是以周為單位，現在則是24小時、48小時、當天發貨等。社群電商、同城配送不得不做很多前置倉，配送時效變成以小時甚至以分鐘為單位。這就要求物流資訊系統和物流裝置都越來越智慧，效率越來越高，不能夠停擺，具有高可靠性。不能停擺是指整個系統不能停擺，單機有點問題，只要整體能發出來也是沒問題的。
競爭越來越激烈，在這種情況下，雖然人工越來越貴，但是對於運營成本的要求也是越來越低，要求物流形成規模化，並且自動化程度越來越高，整體具備高性價比。
既然有需求，物流技術也隨著工業技術的發展在發展，前三次工業革命依次帶來了機械化、電力化、自動化，自動化過程中我們也採用了自動輸送、分揀機、AS/RS無人倉庫。第四次工業革命，庫內包括智慧穿梭車AMR、人工智慧機械臂、自動運維等等都是隨著人工智慧的發展從自動化邁向智慧化。
（物流技術4。0邁向智慧化）
綜合對比，自動化和智慧化差異還是挺明顯的，物流自動化時代，裝置更多的是專機，輸送機就是輸送機，分揀機就是分揀機。非常大的公司投產了物流中心，可是訂單發生了變化，庫存發生了變化，業務發生了變化，幾年之後發現要拆掉重建。而智慧化物流開始進行標準化、模組化、智慧化、網路化，在這個裝置上，感測、計算、執行一體化，並且可以實時動態調整，所以能實現高度柔性設計。
就像現在的智慧手機，硬體是一樣的，換一個軟體就是電子書閱讀，也可以透過掃碼變成支付POS機。在物流裝置也是一樣，比如說穿梭車、OMR，你說它是儲存裝置還是搬運設計還是分揀裝置，已經分不清楚了，透過你對它的軌道控制或者場景佈置，透過軟體的調整，它可以實現各種各樣的功能。同時，也是因為物流作業的複雜性，只有智慧化才能夠逐步邁向完全的無人化。這是自動化和智慧化的重大差異。
二、人工智慧技術如何為AMR賦能
過去我們都知道AGV（自動導引車），現在為什麼變成了AMR？就是因為剛才講的市場變化，對AGV提出了更高的要求，這些高柔性、高可靠性和高性價比的要求使得我們希望AGV系統能夠快速部署、快速遷移、超大規模排程，並且能夠實現人機高效協同，這些協同是傳統的AGV系統不具備、不滿足、實現不了的，所以就變成了AMR。AMR呼應市場，技術怎麼進行變化的？
（AGV為什麼變成了AMR：市場變化對AGV系統提出更高要求）
1、實施部署
因為AGV無論是磁導航還是二維碼導航，畢竟有部署的要求，調整也沒有那麼快。而AMR的場地適應性高多了，能夠自主建圖、快速部署，並且可以靈活變換，比如場地變大了、縮小了，都可以透過軟體隨時調整。
2、排程規模
傳統AGV實時集中排程，所以隨著車輛數變多，計算複雜度指數上升。並且因為是實時要跟上位機通訊，所以對通訊網路的要求也非常高。AMR是分散式排程，或者說是分散式排程和集中式排程相結合，理論上排程規模沒有上限。我們都知道車輛多了會產生交通的問題，所以很多時候是物理限制變成了排程規模限制。
3、人機協同
傳統AGV有很多限制，儘量要減少非AGV系統的動線和AGV系統的動線的交叉，站點也要做一些防護措施。但是對AMR來說就靈活多了，因為本身就有比較強的感知能力，所以可以隨時隨地進行人機互動，並且根據需要進行高效協同。
人工智慧技術的應用分成三個層次：
1、計算智慧
對AMR來說就是AMR裡面的嵌入式系統，它的計算能力要借鑑人的經驗、自然規律等等，解決傳統的NP-Hard難題，透過借鑑實現模擬退火、粒子群、蟻群、遺傳等智慧最佳化演算法，更智慧的處理任務排程、模式識別、資料探勘等複雜工作。
2、感知智慧
AMR要透過攝像頭、雷達、麥克風等感測器獲取外界的環境資訊，透過影象識別、訊號處理、資料融合等技術將感知到的資訊加工處理形成結果，比如說識別、定位。
3、綜合智慧
在感知智慧的基礎上與業務需求緊密配合，實時調整各類AMR的具體動作，實現高效能、高效率、高併發、低風險、低成本的物流執行。
比如說計算智慧用於AMR導航系統，用傳統的A*演算法會有大量衝突，避讓則降低整體效率，透過改進的A*演算法可以動態根據區域內周邊車輛變化實時變換。
用於AMR的排程系統可以實現廣泛相容，在同一地圖裡相容不同品牌的機器人，同時支援傳統AGV以及AMR，同時支援托盤車型和料箱車型。效能方面也可以透過路徑規劃、負載均衡、最優任務匹配等實現超過一千臺以上AMR的高效協同。
在快速部署方面，透過模組化、標準化的提供規劃、實施、運維一站式系統解決方案。我們只需要簡易限制地圖邊界，把地圖裡的常規區分，比如說貨架、柱子、主通道等，哪些地方設定一些單行道等，就可以完成部署了，沒有二次開發的工作。
感知智慧，比如說用於鐳射+視覺SLAM導航。這樣的AMR跟無人車輛相比，感測器少多了，畢竟倉儲物流對成本要求非常嚴格，所以這上面基本上只有前後的避障雷達，兼著做鐳射SLAM導航，同時加了一些非常廉價的普通攝像頭，每個攝像頭一般一兩百塊錢，相互配合，解決長走廊以及提高定位精度的問題；AMR比無人駕駛車輛的速度慢多了，但是在工廠內、倉庫內環境非常複雜，不像高速公路相對來說環境比較單一，在非常小的範圍內，通常來說是幾千平米內有幾十臺、上百臺的AMR同時排程，所以難度在這些方面。
感知智慧用於鷹眼系統，雖然AMR上有避障雷達和攝像頭，但是畢竟在一些十字路口，可能突然從柱子、貨架後面衝出人和叉車，這時候我們在天上裝一些攝像頭，透過拍照識別哪裡是人、哪裡是叉車，透過方式讓它主動避讓，減少碰撞風險，做雙保險。同時，尤其是人工和AMR相對接的地方，比如我要取托盤，人工如果把托盤放歪了，AMR到跟前才知道需要調整，如果鷹眼系統提前告知它了，它可以立馬定位。
（感知智慧用於鷹眼系統）
綜合智慧最終實現高柔性、高可靠性、高性價比的AMR解決方案。
1、高柔性
適應各種場地和佈局，快速部署和調整。相容不同業務需求，滿足多種模式混跑。區域、裝置、流程均可快速柔性擴充套件。
2、高可靠性
環境感知、柔性適應，降低故障率。透過系統遠端採集裝置健康度，推送維養方案，使得它能夠有維護保養的動作，提前做，增強使用過程中的可靠性，降低故障率。同時，這裡面的元件要進行熱插拔互備，單機故障不影響整體執行系統。
3、高性價比
透過智慧排程/人機協同提高系統整體效能。比如說在一個倉庫裡有貨到人，也有訂單到人。過去的AGV是兩個系統，互相之間不能支援。但是在AMR的排程系統裡，隨時可以調整和切換，每臺AMR都可以隨時領取不同的任務。另外，透過快速部署和高可靠性降低實施、運維成本，透過靈活調整降低發展不確定性帶來的切換成本。
三、高柔性、高可靠性、高性價比的物流解決方案
首先看穿梭車的高柔性、高可靠性、高性價比解決方案，因為凱樂士最早引進了歐洲的四向穿梭車，那時候穿梭車本身就可以進行自主的路徑規劃，不需要實時跟上位機通訊，過程中可以有一些智慧的執行，實現高柔性、高可靠性、高性價比。
凱樂士原箱支援的尺寸範圍非常廣，很多時候對於流通行業，當箱子種類特別多的時候，一樣可以做到比較好的適應性。路徑規劃是智慧的，並且這裡面也做了動能回收、智慧電源管理。所以大家也就理解為什麼我們能夠直接切入AMR，因為我們的穿梭車是立體的AMR系統，每一層的排程、複雜度就相當於AMR，可以和貨到人工作站對接，完成高效揀選。在商品種類越來越多的情況下，它甚至可以替代托盤引擎，用一個存取引擎來實現整個倉庫的庫存管理，並且可以柔性擴充套件，根據需要可以橫向擴充套件、縱向擴充套件，甚至拐著彎擴充套件，都沒有關係，最終實現高柔性、高可靠性、高性價比的解決方案。
我的演講結束了，謝謝大家。
作者 | 白紅星博士
整理 | 物流沙龍
此文系作者個人觀點，不代表物流沙龍立場
