人工智能，這一新興技術正在物流行業推廣應用。人工智能物流市場是怎樣的規模?曠視副總裁王銀學給出的數據是：2025年能到100億。
王銀學是物流自動化方面的老兵，之前他是京東亞洲一號的負責人，而今他是“最懂物流行業的ai公司”曠視的副總裁。對于物流技術發展趨勢，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鏈驅動者年會上，王銀學在發表以《ai推動物流數智化再升級》為主題的演講。在演講中，王銀學分析了智慧物流驅動要素、物流自動化發展趨勢、ai+物流市場概況以及ai+物流實踐探索創新。
在王銀學看來，我國物流數智化同發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。從物流環節看，ai在倉儲、運輸環節應用較多，倉儲和運輸占比超80%;從類別看，煙草、醫藥、汽車行業自動化率領先。
就趨勢而言，王銀學表示，隨著物流場景越來越大，物流履約系統更加復雜，智能設備、子系統越來越多，傳統的技術已無法應對，系統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，王銀學將現狀與趨勢總結為了四個詞：大發展新階段、馬太效應、自由狀態、少人化。
在演講中，王銀學還以曠視為例，分享了ai+物流實踐探索創新。
以下為其演講全文(經指聞刪減整理)：
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。
回到今天分享的主要內容。拿數據說話，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?說明技術和智力上占比是提高的，因為有那么多物的移動，產生了那么多的gdp，但社會物流增速低于gdp增速，這說明用技術、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%，是持續高速增長的態勢。智慧化物流市場2020年的數據還沒出來，相信2020年這個市場增速應該還是相當高。
雖然保持這么高速的增長，但我們看看后勁——20%，這個數字不是特別準，但沒有特別準的數字，數據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
我現在不敢說人工智能物流是一定是主導的，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100億的規模。100億規模是什么概念?現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%。
人工智能技術在物流的應用，分為兩大塊。一個是在倉庫里面，一個是在運輸的環節。倉儲環節更多一點，因為倉儲是在四堵墻內，好管理，離開庫房之后可能就不太可控了，所以倉儲環節占了42.8%，運輸環節低一點，38.4%，客服、配送比例更低。
挑當中幾點看一看，比如移動機器人的應用，已經開始爆發期的增長。這里的倉儲不僅僅是流通環節的倉儲，還包括生產端的，工廠的成品入庫或者前端原材料的物流。我2019年拉了一個數據，機器人搬運占比大概是在5%不到，昨天我把數據又拉了一下，占比已經到9.8%了，將近翻番的。
1.智慧物流驅動要素
我們已經進入智慧物流的新時代，從幾個要素來看：
技術：不管智慧還是智能，最終還是靠技術來支撐。可以看到，無線網絡、電池技術，讓更多的機器人離線了，更自由了。 市場要素：需求的個性化，特別像現在的直播電商。需求更零碎了，執行系統就需要更自由的物流系統。
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。但是物流環節當中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。現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，國家已經明確了構建現代物流體系。現代物流體系，除了管理方面，最終還是需要技術來支撐。
2.物流需要更加智能化
現在物流場景是規模越來越大的，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，我參與規劃過一個5平方公里的項目，一個園區就是500萬平方米。可以說，現在規模越來越大了，大到了規模不經濟，這就需要我們要有些新的技術來解決。
再來看看海量的業務。現在電商的直播，包括庫播等等模式出來之后，我發現物流沒跟上，還沒有太好的方式應對。還有逆向物流，現在很多物流場景，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越來越復雜。子系統和子系統怎么樣打通?常規的調度系統已經無法駕馭了，這就需要足夠的算法算力支撐。
3.趨勢總結
總結一下：
第一還是大發展的階段。前面提到，中國物流自動化的比例和發達國家還是差很遠的。
第二馬太效應。和互聯網行業很像，厲害的越厲害，這一點2020年特別明顯。2020年國內幾個大的集成商和物流裝備商業績都創了記錄。有的貨架廠家2020年前九個月已經簽了17億的單子，而在以往超過10個億業績已經算很好的了。
第三自由狀態。這是我最近提出來的新名詞，物流系統會進入到一個自由的狀態，能在多維度多空間運行。新的設備層出不窮，技術也在不斷提高。
第四少人化。現在技術水平，據我所知，完全替代手的自動化設備還沒有，但現在庫房里面有很多設備在模仿手部那個動作。總的來說，除了實在替代不了的地方，別的地方都已經實現無人化了。 2020年已經過去了，它是ai+物流的元年。去年10月15日曠視也發起成立了中國人工智能物流產業聯盟，參加的企業也很多。說明國內頭部企業，不管用戶還是物流集成商，都看好人工智能的未來。
02
ai+物流實踐探索創新
這是曠視的自研設備，可以看到各種各樣的智能物流設備越來越多了。
舉幾個例子，曠視基于已有的ai技術，做激光+視覺的多維度點云陣列的融合，這有什么好處?因為現在物流系統越來越大，搬運距離越來越遠，基于各種各樣的傳統定位，距離遠了之后搬運機器人就跑偏了，找不到自己在哪里，把這兩種技術結合起來它才能修正。此外，把視覺和激光結合起來，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也特別管用。現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致偏載，如果有偏載agv會自動感應會提醒偏載了。 視頻：曠視megbot系列機器人
在物流場景當中，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據，如果數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，也特別容易發生，一般超過2公分的洞能通過視覺識別發現的，太小的可能發現不了。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，中間少一箱會發現。當有異常的時候，我們會讓堆垛機速度降下來，慢慢取出來。這款產品特別適合對安全性要求高的企業。
曠視河圖系統在做的是將機器人與物流、生產業務快速集成，解決從規劃、仿真、實施，到上線之后的運營的全流程，圍繞曠視的核心ai能力通過物聯網技術連接物流各環節。曠視這套河圖系統，能夠將不同類型的機器人集合在一起統一調度，還是很有挑戰性的。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。物流系統當中，把仿真系統和運營系統做到一起，現在還沒有誰敢這么做，我們想未來把這個做成。屆時，現實當中出了什么問題，在數字系統、虛擬系統當中就會出現。
這是一個服裝企業案例，這是我經歷過的所有項目當中，自動化程度最高的。客戶對roi特別關注。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，幾乎所有產品都實現了貨到人。
這是醫藥圖像識別復核的案例。藥品是特殊商品，是一定要核對相關信息的，尤其是生產日期、生產批號、失效日期等關鍵字段。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優，準確率一直在往上走。
這是輪胎的案例，輪胎有個老化問題，所以大的輪胎經銷企業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，儲存環境特別惡劣，橡膠味道特別差，但現在都靠人工。然而現在往輸入機上一放，通過視覺識別很容易實現甄別。現在實驗室環境已經通過驗證了，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做自動化解決方案。做著做著他們發現曠視的人工智能圖像識別技術特別牛，就找我們解決。果凍里一定不能有雜質，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。現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，這已經在一條產線上測試完了，未來會應用在更多的產線上。
這是我分享的幾個例子，有流通物流環節的，有生產物流環節的。人工智能技術在物流當中應用，不僅僅是算法、算力、調度，還有機器視覺識別，當然還有些其他的技術也可以在物流當中應用。我也希望有更多的專家參與到其中，一起把人工智能技術應用推廣開來。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。
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