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360重庆时时彩走势图:AGV将被替代,炬星联手英伟达、京东物流推出AMR自主移动机器人

2018-11-24 20:07:43   来源:  作者:南国雨 

摘要:传统仓几乎全部依靠人力的状况亟待改善,传统仓亟待升级。

受互联网革命和消费升级等因素驱动,中国零售业正在进行新的变革,作别以制造商为王、渠道为王的时代,迎来以消费者为王的时代,以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态-“新零售”应运而生,接着,“无界零售”、“智慧零售”等描绘零售新形态的词汇层出不穷。


伴随着新零售大幕的火热开启,作为其重要“臂膀”的物流行业也在进行着重大转型升级。新零售下的“新物流”必须以满足用户需求为中心,将技术作为关键驱动力。新物流需要新工具、新方法,大数据、人工智能、区块链等先进技术的深度应用将提升现代物流业智慧水平,促进线上线下零售融合发展。


过去5年来,中国“包裹经济”的规模不断扩大,去年全国快递服务企业业务量累计完成400.6亿件,电商订单量每年以约30%的速度递增。但与之形成鲜明对比是,仓储物流领域的劳动力正在以约20%的速度递减,且劳动力年龄逐渐攀高,供需失衡致使人力成本上涨,对物流末端服务造成巨大压力。


为精简运营成本和提高效率,物流行业加大了对智能机器人的探索和使用,但短时间内尚难改变的是,中国“新物流”仍然是一个劳动密集型行业,目前95%的电商订单由传统仓生产且靠人力完成拣货、打包、分拣等操作。针对其中劳动强度最大的“拣货”操作,有人做过一个生动的比喻“如同推着小车在仓库竞走”,拣货员平均每天“竞走”10公里,而大促期间,这个数字将翻倍。


传统仓几乎全部依靠人力的状况亟待改善,传统仓亟待升级。


为化解仓储物流业正在遭遇的“尴尬”,来自创新硬件之都深圳的一家无人物流机器人初创公司[Syrius炬星]给出了一种全新的解决方案—「炬星AMR」(自主移动机器人)。近日,投资家网采访了[Syrius炬星]创始人蒋超,听他聊聊这款创新性的仓储物流机器人产品。


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[Syrius炬星]创始人蒋超

「炬星AMR」自主移动机器人挑战 AGV!


国内目前在仓储作业场景中对于物流机器人的应用,主要以AGV(自动引导运输车)、穿梭车、协作机器人、并联机器人为主。其中AGV是认知度最高、最常见的仓库内机器人,主要有叉车AGV、搬运AGV、托盘AGV等,它为实现库内搬运、分拣等作业的自动化大有助力。


据AGV产业联盟统计,目前国内从事AGV产业链的企业有约150家,真正从事AGV本体研发销售的企业有约50家。与其他公司不同的是,「Syrius 炬星」布局智能仓储物流的切入点,并没有选择无轨 AGV 机器人,而是选择了自主移动机器人(AMR)。


AGV 和 AMR 的核心区别在于:AGV 只能采用固定路线运输,遇到障碍物也无法绕行;AMR 则可以根据工厂建筑物图纸进行导航,生成最便捷的路线,还可以对障碍物进行绕行。这意味着,AMR 的灵活性高于 AGV,可以对不断变化的环境做出及时调整。另外,AMR 不需要对于原有的仓库进行改造,可以实现快速部署。


基于以上优势,AMR 对AGV 的替代已经在北美市场开始了,2018年上半年,AGV 销量下滑47%,AMR 销量增长了53%。在中国,AMR 主要应用于高端制造业,在仓储物流行业还处在应用早期,但蒋超表示,渗透和替代会慢慢开始。


蒋超告诉投资家网,「炬星AMR」是一款具备自主移动能力的仓储搬运机器人。在仓储物流领域,相较于AGV,使用AMR具有不改变业务流程,节省劳动力,降低出错率等优势。传统的电商物流的流程是先将多个订单合并起来拣选,最后再分单运出,AGV 只取代了员工在仓库中移动的环节;而AMR 则可以逐单进行运输,即先在每一个拣货处拣取订单中商品,统一运输到打包处打包运出,再拣取下一个订单。在传统的业务流程中,一个物流机器人至多取代 3 个人力,采用新的业务流程后,则可以取代 5-8个人力。


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 「炬星AMR」

初期投入小也是「炬星AMR」最大的优势之一,目前物流企业为一个普通拣货员付出的成本在10万左右,如果使用AGV 机器人,10000平方米仓库的改造成本大概在500万左右,市场上同类型机器人每台机器人的本体价格加上初期成本摊平大概是50万?!妇嫘茿MR」在节省劳动力成本的同时,定价仅9.8万元,价格优势明显,此外,AMR 机器人只需要一张仓库的建筑图纸就可以实现部署,无需专门改造仓库,可随意扩展,无需培训,能够24小时不间断工作。


人机协作才能达到效率最大化


「炬星AMR」甫一出道就成为一件颇具革命性与创新性的产品,对AGV 机器人带来了一定挑战,据悉该款产品在仓储物流行业内目前还没有相关竞品。


高门槛的软硬件技术加持,蒋超对「炬星AMR」十分有信心,他告诉投资家网,这款仓储物流机器人集成了多种传感器,包括主动双目3D摄像头、配备鱼眼镜头的摄像头、单线短距离激光雷达,单色摄像头和MEMS惯性测量器等。


“机器换人”“无人化”被认为是智能物流机器人行业最为重要的趋势和方向。但蒋超认为,在相当长的一段时期内,人是无法被替换的,“货到人”仓储机器人虽然已经大规模应用,但最终还是需要有工人拣货。无人仓库并不是终点,炬星主张人与机器的交互,在一个公共空间内,人和机器人配合起来达到效率最大化,这或许是一种更加适合中国新物流仓储的形式。


为了达到更好的人机协作效果,「炬星AMR」搭载了工作指示灯、运动状态指示灯、TTS合成语音引导、全功能平板电脑等组件。值得一提地是,将平板电脑接入到机器人系统中,工人可以通过触控界面操作机器人,所有的操作均在上面完成。


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其他硬件方面,「炬星AMR」的钢制托盘可载重50Kg,搭载24V/45Ah超大容量电池,可连续工作10个小时,为保障与工人协作的连续作业能力,团队特意设计了自动充电桩,当电量低到一定水平,机器人会自己到充电桩充电,只需2个半小时就可充满,机器人可以24小时不间断工作。


在软件方面,为确?;魅四芏匀朔⒊龅娜魏沃噶钭龅搅⒓粗葱?,炬星团队自主研发了实时操作系统,包括多传感器融合算法和基于神经网络的感知和语义理解技术。通常物流机器人需要中央处理器进行统一决策和控制,而炬星则采用了分布式控制的方案,多个机器人之间依靠“分布式控制”系统彼此协作?!妇嫘茿MR」具有强大的计算能力、感知能力和自主导航能力,在移动过程中所有操作都由每一台机器人自主决定,不需要中央控制服务器“调度”。


要运行这么复杂的软件和算法,需要非常强大的嵌入系统,蒋超表示,炬星已与英伟达进行合作,「炬星AMR」采用了英伟达最好的智能机器平台之一「NVIDIA Jetson TX2」。英伟达方面表示,将和炬星在仓储物流等领域进行持续合作。


「炬星AMR」助力从传统仓到智能仓的跨越式发展


回溯仓储物流的发展历程,经历了由“人力-信息化-自动化-智能化”的发展阶段,欧美、日本等发达国家用了约100年的时间完成这4步。与发达国家相比,中国的仓储物流行业还有较大差距,目前仍处在“人力”向“信息化”过渡及“自动化”与“智能化”的早期试水阶段。


蒋超表示,「炬星AMR」将致力于用数据智能和人工智能提高仓内生产效率,助力从传统仓到智能仓的跨越式发展。具体到机器人进入仓库后的管理环节,他表示,主要有两种方式。


第一,「炬星AMR」进入仓库之后先解放双脚,通过人机协作提升搬运效率,原来拣货员需要推着小车走到不同的地方拣货,现在可以把上架和拣货两项操作合二为一,拣货员对货架分片区管理,机器人负责来回搬运,减轻了人力搬运工作压力,解放了工人“双脚”。


第二,通过软件发挥系统效能,达到全局最优?!妇嫘茿MR」充当“虚拟传送带”,通过信息系统调度人、机器人、货物的储藏位置,当所有的生产要素变成动态可调的时候,就可以动态实时计算生产要素如何配合,如此达到仓储管理全局最优的结果。


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目前,「Syrius炬星」已经与京东物流展开合作,这款机器人已与京东物流华北、华东两家区域分公司进行合作,主要应用于物流拣选搬运服务需求较高的3C产品仓库。京东物流投资部门表示,未来不排除在资本层面与炬星合作的可能性。此外,国内一家叉车厂商及日本的一家系统集成商也与炬星达成了合作意向。


「Syrius炬星」的机器人目前已经开始量产,预计第一批将于2019年5月发货,限售100台。


据悉,「Syrius炬星」于今年 7 月完成了近千万元天使轮融资,由明势资本领投,目前正在进行 Pre-A 轮融资,融资将用于团队扩张、产品研发和业务拓展。


明势资本认为「Syrius炬星」主要的优势是:(1)算法领先,不需要高性能传感器来提升性能;(2)物流机器人赛道会在2-3年内爆发,AMR对 AGV的替代是未来的趋势,「Syrius炬星」有先发优势。


结尾


作为一家成立仅半年的初创公司,「Syrius炬星」凭借硬实力产品在竞争激烈的仓储物流机器人领域崭露头角。


令人难以相信的是,这款革新性的AMR机器人产品在6个月之前,还只是两张蒋超在飞机上画出的草图。


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仅仅半年,草图变成了现实。蒋超表示,团队成员之间的信任、目标清晰、数据驱动是支撑炬星在短时间内获得研发成果的重要推动力。


目前「Syrius炬星」团队共有30人左右,其中研发团队占绝大多数,这让「Syrius炬星」一“出生”就带着浓厚的技术基因。技术出身的蒋超告诉投资家网,数据驱动已经成为「Syrius炬星」的发展内核,无论是公司运营管理还是产品研发,都将数据化作为一个关键性指标。


“我们的研发,目的不是“炫技”,而是踏踏实实的提高性价比,为客户创造价值,「Syrius炬星」想做的就是把AI变成机器人,服务物流行业,为新物流提供新动力”,蒋超如是表达他对于「Syrius炬星」未来发展的愿景。


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