⑴ 蓝胖子机器智能：核心算法促物流提效丨强链补链在行动
手指轻轻一动、鼠标轻轻一点，快递就能准时送货上门。不少人都在感叹：“现在的快递真方便！”确实，不管是要求“鲜、快、优”的生鲜产品，还是需要精准温控的各种药物，抑或是“大块头”的家电家具和工业配件，都成了快递运输的主要品种。在电商行业迅速发展的当下，物流行业的自动化与智能化已经成为必然。
核心算法让物流环节更高效
现阶段，物流行业发展迅速，在自动化与智能化方面有很大的优化空间。在嗅到其中的市场机会后，不少公司瞄准了这一赛道，对智能物流领域进行布局。
在将机器人、人工智能技术与实际物流环节相结合的过程中，算法是其中绕不开的关键词。目前，蓝胖子在算法方面的布局有四大方向。
第一个方向是计算机视觉。换句话说，就是让机器人的眼睛能够识别不同物品，尤其是在物品重叠时候的分割。
第二个方向是机械臂的控制和运动规划。针对这点，张羽雪也给出了进一步解释。“比如我已经识别到某个包裹了，我要把它从a点抓到b点。”她说，“这个三维空间里其实是有无数条运动轨迹的，我们要找到最快、最短的这一条路径，这就是运动规划。”
第三个方向是移动和多机协作。移动机器人在给定的区域里自主移动、自主导航、自主避障、自主充电。“如果我有10台、20台、50台甚至100台移动机器人，我应该怎么调动每一台机器人，使它们在运作过程中不会相互碰撞？当一台机器人在运作的时候，如何缩短另一台机器人的等待时间？这就需要多机调度技术。”张羽雪说。
第四个就是人工智能技术的应用。在遇到新场景后，机器人需要通过深度学习进行视觉训练，以快速识别新的场景。装箱的规划也是人工智能技术的应用之一。“这里面（装箱）用到了时空优化技术，就是去优化装箱，让所用的时间最少，所用的空间最大。”张羽雪表示。
技术与物流业务需要紧密结合
机器视觉、深度学习等技术应用需要积累大量的数据，也需要较多的试错过程。这个过程的成本很高，对包括蓝胖子在内的所有人工智能企业都提出了不小的挑战。
在张羽雪看来，应对此类挑战的方法主要有两个，一方面需要算力的提升、海量的数据以及更快的通信，另一方面就是需要技术与业务的紧密结合。
从第一个方面来看，算力的提升与整个行业底层技术的提高息息相关，数据的获取则离不开企业与客户的相互合作。客户提供的数据能够训练和测试算法。张羽雪表示，“客户的数据对算法的积累和机器人的训练会起到很好的作用。”
通信速度的提升对机器人的应用也有着极大助力。当前，5G的使用让机器人计算的速度更快，数据传输更快，延时更低，协作更高效。
事实上，机器人的控制系统与客户的各个数据系统，包括ERP（企业资源计划）系统、仓储管理系统和生产规划系统的连接与打通其实是非常难的一点。在实验室里面，很多技术问题都是可以解决的，但并不是所有的技术都能解决业务问题。
张羽雪还呼吁市场应该多给智能机器人行业一些成长的时间。智能机器人的技术积累需要一定时间，从技术到应用需要不断地进行试错，还要在各种场景中不断地训练机器人，使机器人达到更高的作业精度和准确度。在这点上，政府引导基金和民间资本都需要给科创企业更多的时间和更大力度的支持，传统企业也需要逐步转变思维，将目光放长远，采用新兴技术来解决当前以及未来的挑战。
生态的构建对每个行业的发展都非常关键。张羽雪认为，政府是构建生态的一大主体，通过发挥主导作用，政府能够建立本地的相关企业集群。此外，德勤、凯捷等IT服务及咨询公司是连接新兴企业与传统大企业的桥梁，将大客户的需求与新型企业的技术充分对接，也是构建产业生态的一大力量“如果某个大客户有需求，咨询公司就去寻找哪一个初创企业可以提供给他们相应的技术，为客户设计一个整体解决方案。”张羽雪说，“很多大企业已经开始在搭建这样的AI生态了，这也是未来产业的发展趋势。”
编辑丨赵晨
美编丨马利亚