极智嘉刘凯：AI驱动智慧物流新发展
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撰文 | 潘敏瑶
2020高工机器人&高工移动机器人年会闭幕式上，极智嘉联合创始人刘凯做了主题演讲。
刘凯表示，从1998年至今，人们经历了三次技术浪潮。
1998年到2008年为第一次技术浪潮，是PC互联网快速普及的阶段，打破了信息壁垒。
2009年到2018年迎来了第二次技术浪潮，这一时期移动互联网得到了长足发展，与此同时，电商经济爆发，对于物流提出了高要求，既需要响应速度快也需要柔性。
第三次技术浪潮起始于2019年，产业互联网时代来临，AI、5G、IoT、大数据等新技术叠加效应显现。目前，机器人已成为移动终端，单体智能向群体智能发展，万物互联在大闭环中寻找新机会，赋能行业智能变革。
当前，多样性的消费需求、多变的贸易竞争、黑天鹅事件等正在驱动供应链变革，而技术变革也正在推动产业互联网升级。那么，又该如何定义产业互联网的未来十年？
本文为刘凯现场演讲内容整理（略有删减）。
重建智能供应链体系
从消费端来看，目前消费者的需求越来越零散，即个性化趋于明显，生产关系的变化推动生产力升级，倒逼拉动供应链变革。智慧供应链中的生产端，即智慧工厂备受关注，极智嘉近年来不仅在仓储端下功夫，打造智能无人仓，还在零售端寻求前店后仓的机会，再延伸到配送端，形成2B到生产、仓储、零售配送，再到2C的闭环应用场景。
从供应链升级角度来看，其以优化资源配置效率为核心目标，可以分为四个阶段，首先是自动化，客户需求是降低用工的成本，自动化可替代重复性劳动，实现流程标准化，使其具有计划性；第二阶段是系统化，将业务抽象出来、实现流程跟踪、统一管理和数据积累；第三阶段是数据化，包括任务、流程、设备等数据；第四阶段则是智能化，包括终端智能、数据智能，实现行业预测。
从工具发展的角度以及决策革命角度来看，是从传统工具到智能工具，从经验决策到数据+算法决策的发展历程。传统模式是人为决策或者基于人力的设备，面对的是人工仓或纯劳动密集型的场景，通过经验来管理和决策。而目前在供给端已开发了一些先进工具，如机器人、无人车、工业系统、物流系统；在决策算法层面，通过应用AI深度学习、机器视觉、大数据等技术的应用，可实现智能排产、数字孪生、订单预测、供应链协同。因此，当供应链体系被重建，打通了数据链，实现作业自动化、分析智能化，就可以实现无人工厂、无人物流、销售预测、智能选品等。
基于这些判断，极智嘉已打造了一系列仓储和制造场景物流机器人，包括货架到人、货箱到人、协作拣选、分拣、搬运、叉车等，实现柔性高效的供应链，提升厂内物流效率。此外，极智嘉开发了业务驱动的软件平台和算法及数据平台等。
多维智能叠加打造智能商业
当前，AI 算法体现在四个维度。在智能机器人方面，机器人的本体智能体现在定位导航、机器视觉、语音交互、决策规划；在智能多机调度方面，机器人通过任务匹配、路径规划、交通管理、在线决策，可实现高效协作；在智能仓库管理方面，通过订单管理、库存管理、上架策略、货架调整实现仓库作业效率提升；智能供应链服务方面，能提供箱型推荐、补货推荐、选品建议、促销策略等增值服务。
从本体智能，到群智能，再到业务实时的算法，AI算法可以帮助企业分析业务处理的效率，实时进行动态调整，再通过静态数据算法，帮助企业做预测，反馈回来改善生产环节出现问题。
在医药公司工厂后端包装车间托盘搬运项目中，通过导入极智嘉智能叉车AGV系统，替代现有的人工叉车作业，以达到降低人力成本及提高工作效率的目的。在该案例中，智能叉车实现中转区、生产线及入库输送线的物流转运，可完全替代人工，实现物流转运无人化，项目涉及到机械臂自动拆码垛作业，对取放托盘的精度要求高，基于极智嘉的高精度地图的建立，可达到小于10mm的重复定位精度。此外，预留给叉车AGV通道较窄，需要设置通行避障策略，该项目还支持与产线多种设备交互，支持人工触发与自动触发任务两种模式。
在群体智能方面，即通过大规模多类型机器人集群调度能力来提升机器人效能，包括机器人路线优化、机器人任务分配优化、机器人一键集合、机器人任意图形集合、机器人拥堵检测算法、机器人排队时间估计、多分区运力调度等。相当于交通管理，在十字路口的红绿灯，可监控东西或者南北方向的不同车流，通过预估来采取消耗最小的决策。
未来，从仓到工厂，从室内到室外甚至天上，每一个终端都可以成为智能的终端，随着5G通讯的发展，能够把这些数据全部上传到云端，基于云端实现多设备协同，真正帮助客户实现更广的应用场景覆盖。数据云能够支撑资源的管理，进而支撑智能资源的决策和调度。
在为东莞柯尼卡打造的制造业原料仓+产线物流应用案例中，客户痛点是在库精度不足，导致浪费，物流成本投入较高，极智嘉提供的解决方案是使用P800拣选机器人和M100搬运机器人组合方案，实现“货到人”拣选出库与机器人线边送料的串联作业和全流程智能化管理，为客户大幅提升在库精度，盘点频率下降92%，送料效率提升超31%，库存面积减小逾32%。
在业务智能方面，希望在多变和复杂的业务场景下提升机器人智能仓的整体效率，通过SKU相关性分析、销量预测来对货架进行调整，进而实现订单预测，对货架进行打分，把热度高的货架与热度高的区域匹配起来，使得机器人搬运的距离更短，搬运的次数最少，提高机器人的效率，此外还运用库存命中全局优、组波、订单拆分等方式来实现人机协同拣选。
在集装箱航运公司马士基的零售仓货到人拣选应用案例中，客户痛点是更快配送的需求、劳动力稀缺和人力成本，极智嘉给出的解决方案是在8000平米仓库中投入120台 Geek+ P系列机器人来实现货到人拣选，最终帮助客户降低人工成本，拣货速度提高、准确率提升，可实现香港地区当日送达，并能更好应对促销高峰。
再从数据智能方面来看，旨在让客户拥有数据，并应用数据。数据智能是数据通过存储之后做事后分析，其过程是通过机器人+业务系统互联进行数据采集，获取生产和物流数据，再打通零售系统数据，通过数据融合，实现消费端-供应链数据互通，最后是借助AI分析实现经营预测，提供智慧供应链数据智能分析，实现数据智能。
以极智嘉打造的零售大脑为例，仓储服务自动化可节省仓储人力时间，店务运营一体化可实现即时反馈，实时管理，打通收银支付来提升结账效率，通过门店数据全面捕捉来提供实时数据反馈，通过智能解析会员来实现千人千面体验，供应链智能选品可提升单店库存转化。
事实上，各类智能通过设备互动、系统互连、数据互通形成智能商业的双螺旋，最终目的是围绕客户创造价值，实现感知、描述、诊断、预测、决策，极智嘉希望与合作伙伴携手形成产业协同，共同驱动行业的健康发展。