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周红谱:“AI+3D视觉”迎接物流柔性自动化挑战

发布日期:2022-03-16 00:35   来源:未知   阅读:

  12月9日,由《物流技术与应用》主办的“2021第九届全球智能物流产业发展大会暨2021全球物流装备企业家年会”在苏州石湖金陵花园酒店隆重召开。本届大会以“汇聚同道·智领未来”为主题,围绕中国物流技术装备技术的市场需求、技术创新方向、未来趋势、机遇、挑战及对策等话题进行深入探讨,吸引了来自相关部门和行业协会领导,以及物流集成商、物流装备企业、物流装备典型用户等业界精英出席。

  会上,视比特上海公司总经理周红谱先生以《“AI+3D视觉”迎接物流柔性自动化挑战》为题进行进行了分享,精彩内容整理如下。

  做视觉这个行业很多从业很多年的大佬都认为这是一个非常好的行业,但同时也认为这是一个竞争非常激烈的行业,城外的人想进来,城内的人想出去,因为这个行业竞争激烈,到底什么样的公司才能在这个行业里面长久立足?我是从机器人行业出来的,从业八年。我们也看到了机器人行业的发展,什么样的公司在赚钱?越是供应链顶端的公司越容易赚钱。我们看到一个金矿,大家都觉得这是很赚钱,很多人都也去挖金矿。但是可能挖金矿的路途当中有个人开了一个茶馆,或者开了一个卖工具的店,卖铲子。可能最后挖金矿的人没有赚钱,但是这个开茶馆的就赚的盆满钵满,这就是行业的现状。

  “物流行业的出路在哪里?”我们作为一家视觉的公司也面临这样的挑战。这个行业竞争很激烈,像我们这种3D视觉公司,基本所有的头部企业都拿到了巨额的融资,在市场竞争的时候唯一能占领市场的只有价格。今天一套视觉在过去几年能够卖到15万,但是由于现在资本的入局,今天的3D视觉只能卖到3万甚至更低的价格。有些视觉公司开始介入集成,他们成本可能一百万,但是他们的售价只有90万,基本就是亏钱在卖,这就是互联网的打法。但是这个行业里面是有工艺的,我认为很难有所到之处寸草不生,哪怕视觉再牛,但是也需要下沉,解决工艺的问题。意味着这个行业里面很难做到一家通吃。

  “为什么视比特还搞物流?”这个行业又不赚钱,竞争很激烈,为什么还要做?因为物流的量足够大,物流领域可以容纳很多家上市公司,包括视比特,也可以从物流里面分一杯羹。中国的企业也可能面向全球做一些项目,那么我们视比特也在想将来如何布局海外的市场。

  公司针对行业传统自动化无法解决物流柔性制造的需求问题,如物流/制造业零件种类多达上万种,形状不规则,来料不规范传统自动化无法适应等,开发了基于“Al+3D”视觉算法的“万物”分拣系统、3D视觉智能拆码垛机器人、快递供包智能拣选机器人、3D视觉智能装卸车机器人等产品。

  当前所有做立体仓库,做AGV的公司都面临的问题,就是多领域物流拣选的问题。如果没有视觉的技术,像快递包裹的分拣,包括混合来料的拆码垛基本都没办法实现。

  视比特就针对于无序抓取的场景推出万物分拣系统的解决方案。比如面向拆码垛里面的混合SKU的拆垛码垛,也包括电商领域的拆零拣选,也包含快递行业的快递包裹分拣。基本所有做快递跟电商的公司今年的发展很不错,业务也蒸蒸日上,认为这是一个非常朝阳的行业,非常好的行业。但实际上物流对我们来讲,快递公司因为它的包装都不一样,我们要通过机器人进行分拣是非常难的,特别是它的来料是随意摆放随意堆叠甚至有很多异形件。当前我们也做了很多努力但是这个行业仍然处在初步验证的阶段,还没有大量爆发,但是我们认为将来一定会爆发,因为我们看到了快递公司干活的人,全都是50岁以上的大龄工作者,甚至还没有毕业的学生,这样的工作是一定要被机器人替代的。但是在替代过程当中我们要面临很多挑战,其中无序抓取是一个最大的挑战。

  另外一点我们可能关注的更多的是电商物流、仓储物流。但是我们从2020年开始就在专注于工业物流。像我们做的工程机械包含很多汽车行业,也有很多物流场景,相对而言竞争小一点,我们也做了很多这样的场景,关于拣选的。我们针对海量SKU的场景,我们的解决方案就是通过3D视觉,包括AI的算法,也包括柔性的夹具去解决这个问题

  要解决多SKU的分拣问题,首先要搞定柔性夹具,适应多规格的商品,因为没办法用到工业快反,只能在夹具这里想办法。夹具这块也有很大的市场,也是目前主流的赛道。

  视比特核心的技术是3D视觉。视觉这个行业已经发展很多年了,但是3D视觉相对而言国内的公司是最有机会去主导市场的。因为我们有更好的性价比,所以中国的企业是很有机会跟国外的公司竞争的。另外国内的公司算法这块很强的,国际领先企业相对而言产品比较成熟,系统也比较完整,但是在特定领域的细分领域的需求,他们需要去定制的时候,就会发现可能这种响应速度就跟不上需求了。基于这个核心技术我们推出了相应的标准产品,比如说面向快递行业的快递供包智能机器人,我们已经跟很多集成商在合作。

  面向汽车领域的工厂物流,我们也有智能的上下料机器人,也包含针对装卸车的场景,装卸车也是一个很大的市场,应该是所有物流公司都在关注的场景。针对敞篷式的拆卸,我们也有解决方案,如快递包裹分拣以及动态叠包抓取的机器人。

  我们现在拥有自己定制的3D相机,性价比很高。有一些可以跟各大集成商配合的方案,比如拆码垛机器人,也包含了快递供包机器人,可以跟包括立库在内的整个仓储物流的方案进行配合。如电商的拆零拣选,它的SKU可能有几千种,要通过一台机器人一个视觉搞定几千种SKU,背后需要投入的研发以及调试时间是很长的,所以我们啃了整个物流领域最硬的一块骨头,也包含了针对装卸车的场景,当前装卸车的场景其实很难,特别是针对于月台的这种箱式装卸车,行业里面基本没有解决方案。但是我们针对敞篷式的装卸车也有尝试,通过3D视觉进行精准的识别,每种料的类型还有位置,通过垳架进行分拣。箱式的我们也在努力攻克。

  我们也落地了很多案例,比如说在仓储物流的快递包裹分拣,我们在2019年就落地了整个行业第一套快递包裹分拣机器人,也是基于3D视觉的解决方案,通过视觉和机器人结合,解决海量SKU的分拣场景。

  我们可以看到来料基本都是混合无序,这里面就一定要基于当前的核心技术——视觉,也包含柔性夹具来解决这个问题。但是在快递行业真正能用到这个设备的公司很少,包括快递头部企业的黑科技部门以及他们的研发部门也在同我们对接,但是相对而言整个行业都在测试,还没有大批量的进行应用。但是我们认为这个产品在未来的三年之内会有很大的应用。像这种拆码垛的场景,已经应用非常成熟了。

  我们在重工领域落地的一些案例,我们主要是做工厂物流的分拣,这个也我们公司目前主要的赛道和业务,我们已经在很多重工企业落地了分解下料的场景,也包含了整个立库分拣的场景。

  另外公司也在做检测这块业务,但是检测业务现在还没有宣传。因为目前还没有销售,在定向的为一些汽车行业的客户开发一些设备,已经跟很多主机厂还有合作。

  我们工厂物流在今年有尝试针对海量SKU的钢板零件进行识别,其中最大的可能有9米,零件里面有平板甚至还有一些U型件,要通过垳架或者视觉进行分解。这种模式已经在重工领域有大量推广,几乎所有重工领域都在规划相应的立库,包含工业物流的车间。在这个场景里面物料的出库、入库,因为它的来料是无序的,SKU将近上万种,客户要求我们把对应的货物找出来,而且不是通过扫码,是通过货物拣选的形式实现。所以这里要通过视觉深度学习的办法去识别是什么零件。

  视比特成立于2018年,是一家非常年轻的AI公司,我们现在已经完成了5轮融资,今年签订的合同已经超过1.5亿元,现在我们在长沙、上海有两个总部,长沙是公司总部,上海是研发总部,在海外有很多办事处,包括塞尔维亚、捷克、温哥华。我们也在走向海外,在海外有很多项目,因为国内竞争非常激烈,我们希望通过这个技术走向海外。

  另外,当前中国的企业自动化在全球已经处在领先的地步了,所以未来我们在海外的时候也会有很好的优势。