倉儲物流行業是人工智能應用最廣的領域之一。研究機構Tractica預測，2021年全球倉儲和物流機器人出貨量將從2016年的4萬臺激增至62萬部，市場收入從2016年的19億美元增長至224億美元。

中國在智慧物流領域發展迅速，整體的未來發展空間廣闊。與發達國家相比，單位GDP中我國的倉儲成本占比是發達國家的2-3倍之高，對倉儲業進行成本控制是一個長期目標。在此背景下，擁有專業化（special）、機動靈活（smart）、輕便小巧（small）3S的特點的輕物流開始受到追捧，國內柔性輕物流需求逐漸爆發。

機器人大家說第25期，我們請來了柔性輕物流領域的頂級技術專家、布科思聯合創始人/CTO浦劍濤為大家做分享。浦劍濤是中科院自動化研究所模式識別與智能系統博士；模式識別和人工智能系統領域專家；曾于中科院自動化研究所模式識別國家重點實驗室和高技術創新中心工作10年；現為布科思公司首席科學家，主持機器人算法等核心技術引擎的研究和開發工作。

浦劍濤博士說，柔性輕物流制造千億市場這個題目很大，但本質是運用智能物聯的技術和智能搬運的技術，來改造當下的輕物流，解決我們輕物流當中的問題。接下來請看第25期機器人大家說的演講干貨：

我這次分享的內容分了七個部分。第一部分講物聯，講物聯的這個概念是什么？了解我是誰？我在哪？也就是說這個物體在什么地方。然后介紹一下搬運，如何把物體或者貨物搬到我們要去的地方，這樣我們就解決了兩個很重要的問題，東西在哪、怎么搬走。第三要介紹一下柔性輕物流的行業背景。什么是輕物流，什么是重物流？物流的一些解決方案與關鍵技術，我們會簡要分析一下它優缺點；在第五部分，我介紹一下布科思的解決方案，以及布科思針對這方面的應用和問題所推出的一些產品；第六部分，與家一起分享布科思目前產品在行業當中的應用；接下來我們要介紹一下目前的輕物流。

物聯：我是誰？我在哪？

物的概念是一個辦法的概念，它包括了這個世界上一切的物理存在，當然也包括人在內。我是誰，意思是我們要對所有的物體，都要給它一個身份的標志，這個身份的標志有很多種方式，比方說有條形碼，二維碼。二維碼的技術，機器人技術以及大數據技術，它們無一例外地要用到網絡，要用到人工智能。它是物聯網的一小部分，今天我們不談網絡層，我們談感知層，而且只談感知層當中的一小部分，物體與它位置的一個觀念。

搬運：我要去哪？怎么去？

所謂搬運，就是我要去哪，這是去哪。我要去哪是有系統，就是說倉儲管理系統，或者運輸管理系統來告訴搬運系統，我的目的地在哪里，我需要經過哪些地方，我要去哪里。第二，我們的自主搬運的系統必須能夠自己想辦法，自己定位，自己規劃路徑，自主避障，自主提供他相應的目的地去，這是我們搬運系統要解決的一個問題。

我要去哪，需要地圖和路線信息，這樣我們的系統能夠利用這些信息來規劃出相應的路徑來，能夠定位自己在地圖當中所在的位置。怎么去？需要我們的系統不光具有全局的實時路徑規劃，也能夠進行局部的按時的具體路徑規劃途徑，在遇到障礙物的時候，才能夠自動的選擇避障，繞過它，這種避障和不避障實際上是有客戶和科學路線來選擇的，比方說在寬闊的地方，一些貨物不是很重，我們可以選擇讓它避障，但在某些場合道路狹窄，或者貨物非常重，非常危險，我們可以選擇不讓它避障，這個我們可以根據在軟件單進行一個定制。

智能物聯與搬運系統的應用前景——讓工作傻瓜化

首先輕物流它不僅僅是在物流行業當中，倉儲物流行業，在先進制造，在新零售，很多很多這樣的行業當中都在應用。

首先看一下智能化，我們叫智能物聯與搬運，我們為什么要智能化？因為智能化能夠解決用戶面臨的問題，能夠滿足他的需求，我們先對智能化的概念做一個泛化的解釋，首先我們看自動化是什么，自動化的目的是讓我工作更快更高更強。為什么這么說呢？采用自動化技術，最最重要的目的是在于機器人或者機器本身他可以做得比人更好，這是自動化根本目的。就因為機器可以比人做得好。智能化的目的很簡單，就是讓機器人能夠更智能的工作，從而讓我們的工作更傻瓜化。用一句更通俗的語言來表達，讓工作通過智能化的改造，使得傻瓜都可以來干。

我們對輕物流進行智能化改造，說到底我們就是為了來提高它的自動化程度，是讓機器比人做的工作會更好，另外一個我們希望這個工作不依賴于熟練工，使得人可以更簡單，不管什么樣的人能夠更好地把工作做好，使得倉庫物流不再挑選人。再一個就是通過智能化改造，使得倉儲物流人員越來越少，甚至說完全無人化。無人化的真正的目的在于讓機器去代替人，從而把人解放出來去做更有意義的，更有創新性的事情。

智能化技術對輕物流的柔性化改造

利用智能化技術對輕物流做一個柔性化的改造，涉及到一個柔性化的問題，倉儲輕物流它在一個完整環節，我們一般有清點、入庫、上架、下架、搬運、移庫、盤庫、分撿、出庫等等，還有打包，但是在倉儲輕物流里面最主要的機構環節都寫在這里，里面最最重點的我們可以說是分撿，在我們最接觸的客戶當中反映的問題最多的。

輕物流這個應用場景的特點，就是貨物一般比較輕，而且體積相對來說比較小，在倉庫當中貨架的倉位里頭往往會出現貨物混裝的現象，因為它的貨物比較小，然后所以它很難，比如有一個倉位，它可能比較大，相應的貨物又比較雜，比較小，一個倉位它可能放不同種類的貨物，另外一個輕物流的客戶，他們希望貨架和倉庫的改造成本要低，然后輕物流的倉儲，因為相對的工作內容是比較單一的，所以人員設置和流動性比較大。

單一性和人員素質這一塊，因為在輕物流行業里頭，因為工作內容往往比較是拿拿貨，不是很復雜，所以很多客戶為了節省成本會請一些老年人來做這樣的事情，這些年輕人來做呢，他們一般會流動性非常大，做了很短時間就走了，但是倉儲物流，這里頭風險是希望熟練工能干的。這一塊對人員素質提出了很高的要求。

輕物流的柔性化體現在哪里？

輕物流的柔性化體現在哪里，首先在改造的柔性化，也就是說輕物流的改造可以希望少一些硬件的改造，多一些軟件的改造，我們不希望對貨架貨物做過多的改造，特別是從信息化的改造，然后存在貨物的混裝現象，我們希望貨物的混裝是允許的，也就是說在物理上我們允許混亂，但是在后臺的邏輯和數據上我們希望它是整潔的。

通過后臺的數據的整潔性，引起物理上的混亂，但是又不影響分撿工作的效率，這是我們希望通過流行化改造達到的一個目的。再一個通過流行化的改造，我們不再需要熟練工，對工作人員的素質要降低要求，也就是說我們新手也能高效地工作，這個在很多場合都會出現這樣的問題，包括我們這些重點客戶的一些調研，他們經常會希望說我們清走，更簡單高效的工作，很多倉儲，即便熟練的工種進去，也會出現出錯，我們希望通過這種方式降低出錯的概率。

接下來我們看一下目前市場上主流的一些輕物流的解決方案與關鍵技術，首先我們的輕物流它是離不開上面的系統軟件的，也就是倉儲管理系統，物流執行系統以及運輸管理系統，那么我們所有的方案都是需要在這三大系統的管理之下來進行運行。

那么在執行層上我們列舉三個典型的系統，三個典型的方案：

一、電子標簽的分撿系統：更明確地講應該叫電子顯示標簽分撿系統，這種系統它的運作模式主要有兩種：一種叫摘果式，還有一種叫播種式。

所謂摘果式就是系統根據訂單自動把倉位上面的分撿了，有分撿人員拿到單去尋找貨物，在貨架上相應的倉位拿相應的貨物，就類似摘果子一樣。

所謂播種式它指的是我們的框是放在一個地方，不同的分撿人員他們分管一個區域，每個框當中需要什么，會顯示在它的終端當中，它根據需要的，每個框需要的數量從而把他分撿區域的貨物拿過來放到這個框里頭，這種方式我們稱之為播種式。

電子標簽分撿系統的工作并發性是比較差的，因為一個訂單下來之后它不能多個訂單同時進行，另外一個電子標簽需要對整個的倉庫做這種信息化改造，所以它的部署也比較復雜，成本相對比較高。另外有一些場合，特別像服裝等等這些行業，它們對電是非常敏感的，特別害怕火災，所以它對應用場合非常受限。

二、感知貨架：感知貨架是基于RFID技術的，也就是說在貨物上面，我們每個貨物都會給它貼上RFID的標簽，我們在人的身上也會帶上RFID的標簽，貨架上面我們會裝上RFID的讀卡器，這樣我們就可以實現所有的貨物上了架之后，每個貨架就能感知到它的哪個倉位上放了哪個物品，而人身上佩戴了RFID之后，他走到任何一個具有感知能力的貨架旁，從而實現了對人員的定位。

三、立體倉庫：在這個里面自動化的貨架，有傳送帶，還有條形碼或者二維碼的讀卡器，通過它們綜合的解決，綜合起來，倉儲里面還包括很多AGV，包括掃碼機，自動打標機，二維碼打印掃描機，打印機這些，整體組成了一個立體倉庫，它的優點自動化和無人化的程度最高。現在大家可能知道像菜鳥網絡的一些倉庫，都是立體倉庫的一個典型，但是這樣的倉庫部署成本高，只有新建的才會用。

布科思的解決方案與產品介紹

布科思的方案在物體的標識以及位置的（定位）這一塊采用條形碼二維碼，因為條形碼和二維碼往往是商品上自帶的，我們不需要對商品進行改造，唯一需要改造的地方就是在倉位上貼上條形碼或者二維碼，這是非常簡單的工作，大多數應用場合都可以做，而且成本不高。

貼好碼之后利用移動式的掃碼器，把物體跟倉位進行管理，在上架的時候就可以把倉位掃下來，把相應物品的二維碼給掃下來，從而使得上架、入庫、貨物與倉位的綁定、下架等等這些工作，這一站式就可以搞定。在手機終端它不僅僅有掃碼的功能，同時也具有分撿提示的功能以及防錯的功能。假如說你拿的物品與訂單當中的二維碼是不一致的，或者說物品的類型是不一致的，那么終端會進行報錯，因為它的這種防錯幾乎可以做到無錯。

人員的定位是通過高精度的無線實時定位系統來實現的，通過這種方式我們可以隨時追蹤每個分撿人員的位置，然后我們可以根據訂單自動生成一個分撿路線，省得分撿人員走上冤枉路。每一個人員他根據訂單所生成的分撿路線是不一樣的，所以他允許多個分撿人員同時實現多個訂單的分撿，可以很好解決這種并發性的問題。

在搬運這一塊我們是通過智能搬運車來實現，它可以實現一鍵呼叫，自動跟隨，可以解放我的雙手去搬貨拿貨，然后貨拿完之后我們的小推車可以自動地把這個貨物送到他的目的地去，出庫，搬到庫房外面。智能小推車也是具有一個自動的回充功能，它沒有電了，可以自動去回沖。它具有自動導位，當我們在分撿的時候，我們并不知道這個分撿路線是怎么樣，那么我們可以跟著智能搬運車走，它帶著我去拿我需要的貨物，這個功能也是在很多地方非常實用。

布科思本身還有一套技術研發的一套車輛調度系統，它可以允許多臺搬運車協同工作，可以在后臺獲取你相應的地圖，你的路線，以及你的各個點，把它定義，功能定義，位置定義，以及實現任務的自動標注，車輛的自動標注。最后我們的整個系統與物流管理系統，倉儲管理，車輛調度管理以及運輸管理，整個都是可以無縫的進行銜接。

接下來說電子標簽的摘果式和播種式，布科思的方案怎么實現的。摘果式：訂單來了之后，系統會根據訂單自動生成一個分撿路線，那么我們的分撿人員根據分撿路線自動導航到相應的倉位取貨物，在取貨物的時候我們終端上面會提示你要取哪個倉位的，什么樣的貨物，拿下來之后分撿人員需要用掃描槍掃描一下。在分撿人員拿貨物的時候，小推車隨時跟在你的后面，把貨物拿完之后可以放到小推車里面，然后繼續導航到下一個位置去拿相應的貨物。拿完之后我們在小推車的屏幕上面按一下完成鍵，它自己就會根據訂單的信息導航到，自己把貨物運輸到它的目的地去，這是一種摘果式。

還有一種摘果式的實現方法是，系統根據訂單自動生成一個路線，然后派出智能搬運車，分撿人員可以跟著智能搬運車。智能搬運車每到一個相應的倉位就會停下來，利用屏幕提示用戶，分撿人員需要哪些倉位上的哪個貨物，分撿人員拿下來放到車里面，然后按鍵之后車就會自動往前走，這樣一直到把所有的貨物都拿完，這是另外一種摘果式的實現方法。播種式我們可以通過我們小推車拿到多個訂單，多個訂單會分發給不同的小推車，分撿人員他是分管一個區域的，小推車到這個位置之后，它會顯示他上面所需要哪些貨物的名稱，這個型號，分撿人員從貨架上拿出來放到小推車上，小推車又會進入到下一個區域去拿下一批貨物，我們稱之為播種式方法。

千億賽道 布科思的產品方案制勝之道

根據2016年底我國關于倉儲的營業性面積的統計，大概有9.98億，但實際上真正的完全無人的自動化的倉儲不到10%，這里頭剩下的90%可能就是輕物流，輕物流的市場前景是非常大的，賽道非常寬。

接下來我介紹一下我們布科思的一些產品，首先來看我們看到這個圖，第一個我們BooStar產品是一個小型化的定位產品，比方說在一片區域當中你可以在小于十個定位標簽的情況下，可以對人員進行定位，部署成本非常低。第二個產品我們是定位跟蹤雷達，這個雷達是可以360度覆蓋的，它輸出的是一個配比和方向，相當于是一個基坐標，這樣的話你的系統知道你的基坐標之后可以隨時跟蹤你。

第三個產品是我們的移動底盤，我們自主開發的雙輪插座的底盤，也是一個低成本的，可以具有自動避障，自動導航，自動充電，自動建圖這樣的功能，目前我們也是服務機器人的方案提供商。這一塊是我們的核心產品，叫Navi++消費級定位導航系統和Navi++Pro工業級定位導航系統，這兩套系統也是作為我們消費服務機器人定位導航和工業機器人定位導航的一個方案提供商，這是我們兩個主要的方案。

第三個是我們的BooStar-X大規模人員物資定位系統，這個定位系統在輕物流，在重物流，以及對人員定位有非常（準），有大量的人員定位的要求情況下都可以使用，它具有精度高，功耗低的特點，目前在上海浦東機場已經在使用我們的這套系統。

布科思能做什么？布科思的產品有室內定位系統，還有機器人的定位導航方案，有叉車的無人駕駛方案，也包括AGV的無人駕駛方案。我們作為方案提供商來講，我們一部分客戶是集成商客戶，包括民用級的，工業級的，另外我們也為輕物流的客戶提供完整的系統的，包括他產品的硬件智能系統的解決方案。

我們的客戶包括集成商客戶，服務體系的集成商客戶，APP的集成商客戶，也包括倉儲，有倉儲這樣的企業，他們也是我們的客戶。 在使用場景方面，在服務機器人有商場、銀行、醫院民用場景，在工業場景當中像AGV的叉車，無人搬運車，還有一些工廠，商場大型的人員物資的定位，這是工業上的應用場景。除此以外在軍隊里面也有很多的應用，還有水電站等等都會有相應的應用，眾多復雜的場景，我們的方案是經過了考驗。

浦劍濤博士的三個思考

我想跟大家一起來分享和思考的問題，第一個就是Slam的未來是單極的機器視覺還是多極的多傳感器融合。這個問題的意思就是現在我們大家都知道視覺時代可以引導Slam的未來，大量的資本會進入到這個領域當中去，機器視覺也是我們人工智能很重要的一個研究領域之一。我們可能從未來來講，機器視覺是很重要的，這個課程是最最重要的，那么Slam的未來僅僅是機器視覺還是多傳感器融合才能實現呢？從Slam技術本身來講有一點是很明確的，未來一定是（羽翼級）Slam的領域，不管是機器視覺也好還是多傳感器的融合，要實現一個壟斷的精準的，更有實用意義的這樣一個Slam技術，羽翼級的Slam無疑是未來，這一點是我想在技術發展方面跟大家一起交流討論。

第二個問題就是中小型科技企業，高科技企業，如何在大企業的商業生態中謀求發展？現在很多大企業在研發AI，人工智能大腦，發展這樣的計算平臺，特別是最近百度發布了他的人工智能的服務端的AI芯片以及發布了他的AI的平臺。中小型的高科技企業，在大企業這種商業生態中我們是選擇競爭還是選擇合作，如何謀求自身企業的發展？

第三個問題是如何讓我們國家的科技真正地硬起來。我們知道現在中國模式創新是很厲害的，平臺創新也是很厲害的，但是在我們從事機器人這個行業里頭，我們做機器人的很多同仁都有很深切的感受，我們的芯片，哪怕只是一個電容電組，我們國產的質量，穩定性都是非常堪憂的，我們用的芯片大多數都是使用國外的，我們的電機，我們的減速器，跟日本和德國的電機和減速器，確實有相當大的差距，我們國產的激光雷達雖然便宜，但是穩定性跟國外的都是有很大的差距。我們中國的科技企業要想真正能夠硬起來，需要我們的科技真正硬起來。一方面我們要在我們的硬件這一塊提高我們中國的工業制造業的硬實力，另一方面智能學習給人工智能帶來了爆發式的增長，但是在基本的算法研究這一塊，我們不能僅僅偏走向計算平臺的路，而要把大量的研究力量和路徑去研究深度學習以及人腦真正的工作機理。

用戶提問

提問：見過很多廠家的AGV，今天系統的學習了它的運行機理。我不懂這么復雜的技術，但做動力電池見過幾個公司的AGV車和系統。我但從普通消費者的角度出發考慮一個現在最頭疼的問題，停車難問題。能不能開發一種特種的AGV型機器人結合你們這種軟件系統，在每個小區都配備一套停車整理系統。

浦劍濤：輕物流和重物流的對比，我可以用高速無人駕駛和低速無人駕駛的對比來說明：高速無人駕駛的車輛行駛在高速路上，速度快，但環境結構化好；低速無人駕駛行駛在街道和普通道路，看似速度慢，但環境遠比高速無人駕駛復雜，所以，低速無人駕駛的技術復雜度實際比高速無人駕駛要高的。類似的，輕物流的低成本改造和復雜的運行環境和流程，其技術難度在很多方面比整體的自動化倉庫更復雜。