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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(gòu)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(shí)，醫(yī)藥新零售逐漸成勢(shì)，原來(lái)的供應(yīng)鏈作業(yè)模式已經(jīng)很難適應(yīng)變化巨大的市場(chǎng)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(kù)增速出現(xiàn)明顯放緩，因此藥品流通領(lǐng)域亟需進(jìn)行數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

在展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，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(wù)場(chǎng)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(jī)器人揀選——藥品信息識(shí)別——藥品接駁——藥品入庫(kù)整個(gè)業(yè)務(wù)流程。

借助自研的3D目標(biāo)檢測(cè)、6D位姿估計(jì)算法，曠視3D視覺(jué)揀選機(jī)器人的效率可以更高，運(yùn)動(dòng)軌跡更柔和，基于算法還可以自行“腦補(bǔ)”畫(huà)面，10分鐘即可完成人工2小時(shí)的數(shù)據(jù)采集工作。

曠視視覺(jué)揀選機(jī)器人

基于入庫(kù)復(fù)核的行業(yè)痛點(diǎn)，曠視還開(kāi)發(fā)了藥品、單據(jù)、紙箱信息識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)文字、數(shù)量、種類的信息識(shí)別，準(zhǔn)確率可達(dá)99.9%。包括單據(jù)信息識(shí)別系統(tǒng)、紙箱信息識(shí)別系統(tǒng)在內(nèi)的醫(yī)藥行業(yè)AI視覺(jué)感知解決方案，能準(zhǔn)確識(shí)別和記錄藥品的生產(chǎn)日期、保質(zhì)期、生產(chǎn)批號(hào)標(biāo)識(shí)等信息，大幅提升藥品管理的精度和效率。

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

托盤(pán)側(cè)裝自動(dòng)裝卸則是物流自動(dòng)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(jué)算法，研發(fā)托盤(pán)側(cè)裝自動(dòng)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(jìn)制藥業(yè)等生產(chǎn)領(lǐng)域中貨物外運(yùn)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(duì)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(jìn)入物流領(lǐng)域是因?yàn)樵摴景l(fā)現(xiàn)了行業(yè)痛點(diǎn)。在傳統(tǒng)物流領(lǐng)域，特點(diǎn)是取一件貨，設(shè)備唯一、路徑唯一、任務(wù)只能串行，例如一個(gè)堆垛機(jī)排了一堆任務(wù)，前面卡的后面就得等著。而柔性物流特點(diǎn)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(fù)雜度會(huì)指數(shù)級(jí)上升，也會(huì)要求更高的“軟”能力，否則交付就會(huì)成為最大的問(wèn)題。

“所以要解決行業(yè)交付速度慢的痛點(diǎn)、實(shí)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(kāi)AI算法，因?yàn)槿嵝晕锪骶哂械亩嗳蝿?wù)、設(shè)備不唯一、路徑不唯一等特點(diǎn)，帶來(lái)很多具體問(wèn)題，這些問(wèn)題用傳統(tǒng)的思維已經(jīng)很難解決，但通過(guò)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(huì)更大一些?！蓖鹾暧癖硎尽?

陸建萍補(bǔ)充稱，進(jìn)入物流行業(yè)后，曠視發(fā)現(xiàn)AI要真正地做到落地應(yīng)用，跟硬件一定是強(qiáng)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(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，所以曠視又開(kāi)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(jìn)去。

“我們也是嘗試用AI技術(shù)去賦能整個(gè)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(jiǎn)單疊加，而是在整個(gè)底層，因?yàn)闊o(wú)論是傳統(tǒng)產(chǎn)品的AS/RS還是我們的AMR，技術(shù)平臺(tái)都是統(tǒng)一的，這樣在提供軟硬一體解決方案的時(shí)候，就可以通過(guò)更底層的整合來(lái)發(fā)揮最大的效率。”陸建萍表示。

利用二維碼導(dǎo)航的曠視AMR 圖片來(lái)源：觀察者網(wǎng)