从AI角度来看，物流自动化场景是什么样的？旷视物流业务的产品思路是什么？旷视如何看待AI技术在物流领域的未来演进方向？3月23日，在旷视物流业务媒体沟通会上，旷视科技联合创始人、物流业务产研负责人唐文斌针对以上问题进行了分享。
他谈到，“智能仓库可以被解构成不同模块，其中旷视目前主要专注于解决托盘自动化场景的问题，并重点围绕柔性托盘物流方案——四向车系统，从技术、产品到方案进行精细化耕耘，让四向车方案能在更多场景中适用、好用。”
做得更少但更好——旷视主打柔性托盘物流方案
通用的人工智能体系包括“感知、决策、执行、反馈”四大模块，这与物流场景具有极强的连接性和匹配度。在感知层，可以去做自动化的收货、自动化商品校验、自动化环境感知、包括对人的操作感知和管理的提升，但只有感知是不完整的，并不能实现价值闭环。
在决策层，包括机器人在内的物流设备应该怎么走、如何更快完成货物存取和搬运任务，设备之间如何相互配合达到最高效率。在执行层，就是通过运动控制，快速、精准地执行命令，从而达到降本增效、高效运行的目标。
唐文斌分享了旷视对物流场景的理解。他认为，随着AI在物流场景下的应用越来越多，智能仓库可以被解构成不同的模块，可以分为托盘单元、箱单元、件单元的自动化，以及货架、搬运的自动化。每个模块都能产品化，并不断衍生出新的形态。
“这几年，我们一直在聚焦，聚焦，再聚焦，把产品做得更少，但做得更好”，因此，基于智能仓的解构逻辑，旷视目前主要专注于解决托盘自动化场景的问题。在其中，四向车系统的场地适用性强、空间利用率高、交付周期更短、更节能，能够给客户带来更多的价值。因此，旷视选择聚焦柔性化的托盘物流解决方案——四向车系统，进行实现从技术、产品到方案的精细化耕耘。
重新定义四向车应用场景——高吞吐密集存储
四向穿梭车（简称“四向车”）在行业发展已经有很长一段时间。然而，原来四向车一直被定义为一种高存储密度，但低流量进出的方案。这是因为，密集存储的托盘进出就像是走华容道的游戏，一个托盘的移动涉及到其他关联托盘的挪动，带来作业效率问题。
然而，旷视河图软件的AI调度能力，却能很好地解决多设备协同的问题。因此，搭配河图调度软件，旷视四向车系统不仅可以做到高密度存储，还能实现高效率进出，能够实现600-1000托/小时的高吞吐进出流量。
在四向车本体上，旷视也进行了多维度的极致优化，打造了快、薄、稳、运维友好的产品。速度方面，旷视对四向车运行的各个环节（顶升、换向、速度和加速度）均进行了优化，带来更高作业效率；厚度方面，旷视四向车薄125毫米，是目前行业最薄可用的电机结构四向车，带来更高空间利用率；精度上，旷视四向车采用AMR定位技术，引用末端闭环控制，做到±2毫米的精准值，更加稳定安全；运维上，旷视四向车能够异常自愈，更加易用好用。
不仅如此，旷视还针对不同细分行业场景需求，推出冷库四向车、防尘四向车、清扫四向车等产品。在方案创新方面，旷视在“四向车+AMR+河图”方案基础上创新接驳方案，取消库前托盘输送线，用四向车替代，为一家医药客户节省一次性设备投入上百万元，以及每年几十万元的运维费用。
正是基于旷视对四向车从硬件、软件到方案的不断优化升级，让四向车方案变成了更加通用化的托盘解决方案。柔性灵活、初期投入成本低、易于部署和扩展、低碳等特点，让四向车能够为客户达成更优ROI（投入产出比），也不断赢得更多客户的青睐。自去年发布后，旷视四向车已经售出数百台，销量位列行业前三，客户包括公牛、赣锋锂业、中粮、万纬冷链、某世界500强服装企业、京新药业等。旷视有信心明年做到四向车销量的行业No.1。
对于未来技术的演进，唐文斌谈到，目前智能仓库的当前场景跟理想场景还存在不少差距，但是相信多模态大模型等AI技术的不断发展，能够有效提升AI模型的智能程度，降低AI在物流机器人等复杂决策领域的应用门槛，为物流行业创造更大的价值。
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