未来科技智慧物流|苏州天京智能科技有限公司
云物供应链8月13日
为进一步增强科技优势,以技术驱动提升服务水平、拉动业务发展。近日,云物供应链旗下天京包装材料科技有限公司通过资源整合完成改组,升级成为苏州天京智能科技有限公司。
天京智能科技引进全新的AI技术团队,整合云物供应链原有的物流系统集成和实施资源,在完整的业务应用场景基础上,聚焦于封闭环境下的无人驾驶、无人搬运、自动理货、自动包装、自动装载等人工智能设备和系统的研发、设计、集成服务,提供一站式智慧物流的整体解决方案。
天京智能科技的研究方向
01 人工智能(AI)意味着什么?
人工智能(AI)早在1956年就首次被提出,随后在60多年的发展历程中多次起伏。在其发展历程中,机器学习(MachineLearning)和深度学习(DeepLearning)是两个关键的概念。后者因助力ALPHAGO战胜围棋世界冠军而声名大噪。
机器学习算法通常是应用在某个特定的领域,通过分析输入和输出的关系来发现其中的规律。其典型应用包括:输入人像照片,输出其身份;输入一个人的收入状况/信贷历史,输出其贷款违约的概率等。深度学习则在机器学习的基础上更进一步:它会基于现实世界的数据反馈,不断调整和升级自己的学习模型,以提供更有价值的洞见。
机器学习的三大要素是“感知”(Sensing)、“处理”(Processing)和“进步”(Learning)。其基本工作原理如下图所示,呈现出循环往复的工作过程。
“感知”主要是对基础数据的收集,提供尽可能丰富的输入;“处理”把输入转变为有意义的输出(洞见);而“进步”(自我提升)则意味着人工智能本身不是一成不变的。对于同样的输入,其输出结果会变得越来越好。
在“感知”环节,人工智能越来越多地和物联网(IoT,InternetofThings)技术相结合,如上图所示。在物联网时代,越来越多的物体(比如工厂中的机器设备、家用的电器)都通过传感器等方式和网络相连接,藉由先进通信技术将其实际状态数据传到网上。这就给人工智能算法提供了大量“饲料”,让AI可以基于充足的数据提升性能,提供有价值的信息(例如:预测机器发生故障的时间),从而对实体资产进行更有效的管理。
02 为什么说AI对于物流领域很有价值?
首先,由于信息技术(高性能计算、RFID等)的成本降低,使得物流数据的感知/处理/学习成本已经来到了普及的临界点,技术不再遥不可及。
其次,物流运作往往环节众多,各方关系复杂,并且有大量的实物/资金/信息数据产生。复杂网状结构和大数据量的特性使得物流天生就适合作为AI应用的场景。
再次,目前AI在实际物流企业中的落地应用比例还不高(不到10%),提供了一片广阔的蓝海。
03 AI对物流的实用案例
目前,结合天京智能科技着力投入与发展的人工智能领域,实用案例主要有:货车无人驾驶系统;全自动化智能仓储系统等等。
自动驾驶近年来备受关注,也是人工智能/机器学习的代表性应用领域之一。“感知”、“处理”和“进步”对自动驾驶都非常重要。以“感知”(Sensing)为例,需要综合多种雷达/探测器/摄像机等技术,才能给人工智能算法提供足够的决策依据,从而作出变速/变向等关键决策。
在这个领域,传统车企(如宝马、奔驰等)和高科技新锐既是竞争关系,又有合作潜力。由于城区道路的环境过于复杂,自动驾驶更倾向于在工厂/物流园区等特定的封闭环境首先落地。
人工智能技术用于对仓库内的货物实体进行移动也日益成熟,例如:在电商和制造业领域日益普及的Kiva类机器人,其运行过程中往往要对大量机器人的运行路线进行彼此协调,追求最优的路径并且保证安全。分拣机器人(Sortingrobot)的应用也日益广泛:对一堆形状各异的混杂物品进行识别和分类,必须基于高性能的深度学习技术。
打造更加智慧的资产(Seeing,speakingandthinkingassets)一大基本的应用是库存盘点:如上图所示,通过用图像识别技术来分辨货架上的实际库存,可以实现盘点的全自动化,大大减少相关的人力投入;并且盘点的频率也可以提高,从而更准确地掌握现有资产情况。
当今社会,人工智能已经成为国际竞争的新焦点,人工智能是引领未来的战略性技术,我国已经把人工智能发展确定为国家战略规划。
随着技术的快速产品化,成本的指数级下降,政策的鼓励,中国物流行业将迎来全面智能化时代。人工智能作为引领未来的战略性技术,在丰富的应用场景和海量的数据支撑下,可望引领新一代物流技术的发展方向。
而天京智能科技的成立,将致力于运用丰富的物流行业运作经验,利用优势技术资源,打造行业内的技术先锋、产品孵化器和资源整合平台。我们将整合优势资源,将智能科技产业的先发优势转化为发展的核心竞争力,以智提质、以新促兴、着力做好技术攻坚、产业串联、科技赋能、全力打造智能物流技术高地。为客户提供可靠有力的支持,与客户共成长,竭力为推动智能物流、智能仓储的发展做出贡献。