文 | 林杉
修改 | Shireyhuang
15分钟，这是一台智能转移机器人（以下简称AGV）“记住”库房的时刻。“记住”意味着知道转移的起点、结尾、时刻，以及哪里有妨碍物，遇到火伴让谁先走。即便面临极点的出产环境，它们也不会患病、不知疲乏，尽职尽责。
AGV运用于仓储职业现已有十多个年初。从逐年攀升的销量来看，商场现已逐步意识到AGV的作用。上一年我国AGV销量打破2.96万台，保存猜测，2019年我国AGV销量将打破5万台，同比增速超60%。一起，AGV也得到了国家方针的支撑，工信部现已清晰将AGV产品归入工业机器人范畴，并要求到2020年构成较为完善的工业体系。
近几年，依据传感器、AI技能、机器人等新技能，AGV正在变得更聪明。自从2013年姑苏艾吉威机器人公司第一次给AGV装上AI“大脑”后，后者脱离了反光板指引的捆绑，能够自主挑选、改换道路，逃避妨碍；完结送货使命后，还能给自己充个电。
要完结“货到人”的图景，光是教会AGV机伶地搬货还不行，还要让它充沛了解出产链的需求，才干完结货和人的精准匹配。艾吉威期望到达的作用是，打通AGV的调度体系与工厂原有的信息化体系，在同享一套数据的前提下，AGV能够精确的经过体系发来的订单需求及库存信息履行转移使命，“需求多少搬多少”，完结物料的加快流转，借此趋近于“线边零库存”的制造业标语。
“革”掉反光板
仓储职业的痛点便是AGV存在的空间。跟着我国人口盈利的衰退以及制造业主动化的大趋势，无聊、龌龊且风险“3Ds”的作业（dull, dirty and dangerous）开端面临招工难的问题。这个痛点在部分环境特别的工厂体现显着，高温、粉尘等环境关于工人健康的损害始终是亟待处理的社会问题，因而这类工厂关于AGV的承受度也最高。
尽管需求的确存在，但很长时刻内并没有被很好满意。2013年曾经，国内遍及运用的激光导航AGV需求依托反光板导航——工程师依据出产流程、节拍及厂房空间规划好运转道路，在道路上铺设具有必定间隔的反光板，AGV车体上的激光导航仪向反光板发射激光，再接收原路回来的信号，以取得目的地坐标。
这种产品最早来自欧美，客户只集中于少量大企业。对许多中小企业来说，技能是完结贱价的手法，但铺设反光板耗时长、后期保护难，花费也很高。且在恶劣的出产环境中，这种产品运用体会并不好，反光板很简单被弄脏、光源也或许被遮挡，假如叉车运用量多，反光板铺得过度密布，也会导致信号紊乱，很难在关闭空间中一起运转多个产品。
艾吉威的工程师了解客户痛点后，决议把反光板优化掉。这种自傲首要来自他们的技能优势：其创始人结业于上海交大机器人专业，把握机器人职业前沿技能，公司的研制人员占比超越60%。这些工程师们发现，反光板AGV依托的是镜面反射原理，只需实时接收三个反光点反射回的激光才干取得AGV的位姿和道路，本质上是机械的定位逻辑，所以灵敏度低。他们想，假如让AGV具有学习和考虑的才能，是不是就不必给它们指路？
调整思路后他们想到，激光既能定位也能测距。假如运用时刻飞翔原理，向四周发射满足多的激光束，AGV取得原点到每个点的间隔后，也就组成了这个空间的概括。他们试着在AGV中放入CPU当“大脑”，存储这个概括模型，然后依据工程师给出的机器学习算法，得出从A到B点的许多条道路。假如把这种无反光板AGV当作有学习才能的小孩子，此刻它现已具有了挑选、更改道路，以及避障的才能。
然后工程师只需给概括中的每一个坐标设置含义，就能教会这个现已认路的“小孩子”作业。艾吉威副总经理周汝壮告知36氪：“咱们咱们能够给地图上一切需求它作业的点都标示出特性，那么不管它到了哪一个点，都清楚自己要做什么。”比方设置A点是“举起点”，那么这个点的特性便是先将货叉水平刺进，举起至若干米处。每个坐标点连接起来便是一套完好的作业动作。
像一切依托AI算法的机器相同，这种AGV作业越久就越聪明。开端，它依据工程师们按经历数据给它设定的模型作业，但履行几回使命后，它就会更了解这个它所效能的当地，主动挑选最优解。
仓储职业中头部大客户少，是许多的小客户组成了商场。AGV一般面临的是狭小空间，库房内部的格式也或许常常改动。反光板AGV很难走曲折、不规则的道路，替换道路也会发生新本钱，这正是此前许多企业不肯运用AGV产品的重要原因。但具有AI算法的AGV能够在半秒内意识到自己遇到妨碍物，3秒内就能完结绕行。假如这条道路不再能满意要求，工程师只需求在体系的CAD图纸中从头设定就能够更改。
体系的含义
当每一台AGV都具有了大脑，就不再是分裂的机器，而具有了“交流”和被调度的才能。
在研制AGV的一起，艾吉威也研制了其调度体系“AGVS”。经过库房内的无线局域网，每台AGV都会向体系实时反应自己的信息，包含位姿坐标、是否在履行使命、电量等，体系结合这些信息，依据调度算法给它们组织使命，教它们躲避互相。
多车躲避问题一向是AGV职业的难题，但AGVS体系现已能一起指挥上百台机器在一个关闭空间中作业。这种才能来自于在体系中标示每个AGV的“身型巨细”和“使命性质”，据此决议通行次序。
周汝壮告知36氪，AGV遇上火伴后，首先会判别其身型是否满足让自己安全经过：“咱们把每个AGV的概括放到体系里，大车概括大，小车概括小，周边一米之外是能安全经过的根底。那么只需两个概括接近，有的AGV就了解：我需求让开了。”假如必须有一个AGV停下，判别规范则是使命下达的先后以及紧迫程度：“比方A使命还有十分钟，B使命还有两分钟，那当然要B先走了，由于B立刻迟到了。”
假如说这还停步于“搬得更好”的逻辑，AGV公司们的野心远不止于此。你能够把AGV看作是放到库房里的小抓手，他们要经过一整套信息化体系完结仓储职业的智能革新。
在实地调查工厂之前，周汝壮没想到制造业的劳动力糟蹋如此严峻，亟待才智大脑的规划与调度。他在一家3C工厂看到，仍然是人工在决议货品的入库和转移节奏。工人每天出产之前先凭经历把所需的质料从库房中取出，放入出产线边上的暂存库中（以下简称线边库），每逢用完就再派人力去寻觅、取出。这些原材料会一向堆积在此，直到悉数用完。
为了完结物料敏捷流转，制造业“线边零库存”的标语现已喊了好久，但在AGV完结智能化之前，要害的转移环节仍然十分原始。
为了处理这样的一个问题，艾吉威在AGVS之外还自主开发了库房办理体系（WMS），并推进这两个体系与工厂原有的出产的悉数进程办理体系（MES）、企业资源方案（ERP）和射频识别体系（RFID）同享同一套数据，依据出产线的需求决议AGV的转移。其原理是，WMS依据其他体系的数据核算出所需质料，将这个信息放入与AGVS对接的中心表中（数据库中专门寄存中心核算结果的数据表），AGVS经过解码了解信息，自主组织转移节奏。
抱负的图景是：每天出产开端前，MES体系设定好当日的出产的悉数进程，WMS体系核算好纷歧起段所需求的质料，向AGVS宣布指令，后者调度AGV来到库房，经ERP体系答应后运货来到线边库。工厂能够设定AGV跟从作业工人身边，随时依据需求把质料从线边库取来。这套体系进步功率的方法是精准与快速，在不需人工介入的情况下，不多放、不少取、敏捷找到。
你能够发现，这个图景下AGV深度融入到了企业的出产中，后者一旦接收了这个体系，关于AGV产品的需求也会进步，真实的想象力正蕴藏于此。而且，取得越多的出产数据，具有“大脑”的AGV就会越聪明，功能会进步。因而，艾吉威正在将这套体系推行给没有购买AGV产品的客户，期望培养起他们智能化办理货品的习气。
技能与场景结合的苦差事
艾吉威这样公司的呈现，阐明AI与机器人技能正在把仓储职业带入全新的智能化阶段。而在他们看来，行将到来的5G年代还会给这个职业带来更大的改动。一方面，5G带来的传输和运算速度的进步，将经过改进通讯推迟、进步体系调度算力等方法进步产品功能。别的，现在每台机器的算法代码仍是被放置在机身的CPU中，周汝壮期望，5G到来后能够把算法放入云端的服务器，这样做才干够节省下一部分硬件本钱。
外表来看，这是又一个技能改造职业的故事，但艾吉威董事长司秀芬博士并不这么想。她认为物流机器人范畴的中心是技能与场景的结合，光有技能还不行，重点是依据客户的场景定制处理方案。“只需真实地了解客户的需求，你才干够把这个职业做深做透，更好地跟客户的出产体系去对接，为他们进步出产功率。”
除算法工程师外，艾吉威还培养了一批运用工程师，担任产品在实践场景的落地。只需看看他们对每个工厂的调查表，就知道落地这件事并不简单：一张表上有四个维度，货品的分量和尺度决议AGV的车型；与出产线上不同的环节对接决议AGV需求举起的高度；出产节拍决议单位时刻内AGV的运力；最终还要依据AGV需求对厂房环境进行改造。这在某种程度上预示着不同的职业和场景关于AGV的要求会有许多差异。
在智能AGV产品仍处于推行阶段的当下，客户的运用体会当然是影响职业发展速度的首要的要素。尤其在价格导向的仓储职业，每一个AGV厂家都有责任让客户信任，这是一个的确能协助他们降本增效的创造。“咱们深耕这么多年，感到最重要的仍是责任心，AGV在国内之所以没有蔚成风气，很大程度上在于一些AGV厂家责任心的缺少。”司博士说。
阿里巴巴集团前总参谋长、湖畔大学前教育长曾鸣曾提出，改造值得被重构的传统工业是一件具有创造力的“苦差事”。关于推进仓储职业智能化的AGV厂家来说，在技能创新之外还要兢兢业业在线下探路，或许便是“苦差事”的原意。
少数派的未来猜测
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