數(shù)據(jù)采集效率是人工12倍

近期，隨著兩票制及帶量采購等政策的深入，醫(yī)藥流通企業(yè)的成本壓力持續(xù)上升。與此同時，醫(yī)藥新零售逐漸成勢，原來的供應鏈作業(yè)模式已經(jīng)很難適應變化巨大的市場環(huán)境。而藥品相比于普通商品，質(zhì)量管理要求更高、難度更大，依靠傳統(tǒng)方式提升出入庫增速出現(xiàn)明顯放緩，因此藥品流通領(lǐng)域亟需進行數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

在展會現(xiàn)場，觀察者網(wǎng)看到，曠視模擬醫(yī)藥流通行業(yè)的典型業(yè)務場景部署了3A解決方案，為參展觀眾演示從藥品下單——藥品輸送——機器人揀選——藥品信息識別——藥品接駁——藥品入庫整個業(yè)務流程。

借助自研的3D目標檢測、6D位姿估計算法，曠視3D視覺揀選機器人的效率可以更高，運動軌跡更柔和，基于算法還可以自行“腦補”畫面，10分鐘即可完成人工2小時的數(shù)據(jù)采集工作。

曠視視覺揀選機器人

基于入庫復核的行業(yè)痛點，曠視還開發(fā)了藥品、單據(jù)、紙箱信息識別系統(tǒng)，實現(xiàn)文字、數(shù)量、種類的信息識別，準確率可達99.9%。包括單據(jù)信息識別系統(tǒng)、紙箱信息識別系統(tǒng)在內(nèi)的醫(yī)藥行業(yè)AI視覺感知解決方案，能準確識別和記錄藥品的生產(chǎn)日期、保質(zhì)期、生產(chǎn)批號標識等信息，大幅提升藥品管理的精度和效率。

在倉儲作業(yè)中，訂單分揀是最復雜、作業(yè)量最大的環(huán)節(jié)。為解決傳統(tǒng)揀選過程中的揀選密度低、每批次行走距離遠、訂單揀選效率低等問題，曠視研發(fā)了智能圓形播種機，能夠更好適應海量復雜訂單的作業(yè)需求。

托盤側(cè)裝自動裝卸則是物流自動化的最后一環(huán)，也一直是業(yè)界難題，為此曠視結(jié)合視覺算法，研發(fā)托盤側(cè)裝自動裝卸系統(tǒng)。該系統(tǒng)適用于食品、飲料、煙草、乳業(yè)、紙業(yè)和先進制藥業(yè)等生產(chǎn)領(lǐng)域中貨物外運裝、卸車環(huán)節(jié)。

作為物流行業(yè)的“后起之秀”，這家最初專注于軟件算法的企業(yè)，為何要切入對軟硬件能力要求都很高的智慧物流行業(yè)？

王宏玉向觀察者網(wǎng)表示，進入物流領(lǐng)域是因為該公司發(fā)現(xiàn)了行業(yè)痛點。在傳統(tǒng)物流領(lǐng)域，特點是取一件貨，設(shè)備唯一、路徑唯一、任務只能串行，例如一個堆垛機排了一堆任務，前面卡的后面就得等著。而柔性物流特點是取一件貨、設(shè)備不唯一、路徑不唯一，可以多路并行。但柔性物流的復雜度會指數(shù)級上升，也會要求更高的“軟”能力，否則交付就會成為最大的問題。

“所以要解決行業(yè)交付速度慢的痛點、實現(xiàn)快速交付，需要從‘軟’的方面下工夫，這也是曠視努力的方向。柔性物流離不開AI算法，因為柔性物流具有的多任務、設(shè)備不唯一、路徑不唯一等特點，帶來很多具體問題，這些問題用傳統(tǒng)的思維已經(jīng)很難解決，但通過AI算法就可以很好地解決，因此AI在柔性物流方面的作用會更大一些?！蓖鹾暧癖硎?。

陸建萍補充稱，進入物流行業(yè)后，曠視發(fā)現(xiàn)AI要真正地做到落地應用，跟硬件一定是強相關(guān)的。在AMR基礎(chǔ)上，該公司完成河圖1.0的打造。但這還遠遠不夠，所以曠視又開始在傳統(tǒng)AS/RS上去發(fā)力，自研一些核心產(chǎn)品，讓“曠視河圖”延伸到傳統(tǒng)的AS/RS跟AMR，然后再把AI融合進去。

“我們也是嘗試用AI技術(shù)去賦能整個物流行業(yè)，3A智慧物流解決方案里面的3A（AS/RS+AMR+AI）并不是簡單疊加，而是在整個底層，因為無論是傳統(tǒng)產(chǎn)品的AS/RS還是我們的AMR，技術(shù)平臺都是統(tǒng)一的，這樣在提供軟硬一體解決方案的時候，就可以通過更底層的整合來發(fā)揮最大的效率?！标懡ㄆ急硎尽?

利用二維碼導航的曠視AMR 圖片來源：觀察者網(wǎng)