贾永华:海康威视如何用AI赋能智慧物流

[罗戈导读]​9月10日,第三届中国(杭州)国际快递业大会平行分论坛——快递物流装备与人工智能上,杭州海康机器人技术有限公司总裁贾永华就海康威视如何用AI赋能智慧物流进行了详细阐述。

海康威视跟桐庐很有缘,大概6年前我们当时准备建基地,我现在回想6年前来选基地的时候,做的最重要的决定就是来桐庐。海康威视跟桐庐非常有缘,我们主要的生产基地在桐庐。快递从桐庐走向世界,我们走向桐庐。

今天给大家分享一下海康威视AI这块,如何赋能智慧物流。

将AI注入智慧物流

很多人对海康威视都很了解,海康威视首先是一家安防企业,伴随着这几年安防产业的快速发展,单一产品采集卡到摄像机到完整解决方案,不断的把视频应用到越来越多的领域里面去。

2013年开始,我们海康在智能分析,AI这块,现在是属于人工智能2.0时代。我们在1.0时代,2013、2014年就开始做。随着AI这块的发展,使得我们在视频,当然包括科大讯飞音频这块,应用到越来越多的领域里面,这也推动了我们安防产业的快速发展。

在很多年以前,我们在想做安防,是不是能把视频为核心的物联网和人工智能技术应用到更多领域来,我们最早用的是萤石,我们走向家庭。还有应用到很多to C领域来,萤石这几年发展成为智能家居最大的厂商,目前已经有几千万的用户。

我负责的这块,我们在想除了走向家庭之后,还能走向哪里呢?所以我这块负责的是走向制造、走向物流,我们能不能把视觉和AI带入到这个领域来。所以我2014年开始组建海康机器人,主要面向与智能制造、智慧物流这块,发展了机器视觉、移动机器人。我们还发展汽车电子产品等等其他领域。

搭建AI云架构

今天因为主题是AI,我们来看看AI的一些东西,AI的五大特征,首先这波浪潮是深度学习推动之下带来的。还有自我博弈的一些东西,我们会有很多的从感知到认知的过程。然后我们从单体逐步到网络群体智能部分,越来越多的不是单体的东西。人工智能的发展,人机协同融合的部分越来越多。另外是促进了各种自主装备的融合等。

AI推动很多产业的发展,促成了很多创新,首先是IoT,IoT里面比如刚才中控就有很多传感,其实离散自动化里面,还有很多的应用环节,包括快递行业,是有很多创新点的,也需要更多数据,快递是把人与物连接起来,我们怎么样把万物连接起来,所以这里面有感知。AI是使得很多感知会更加丰富,所以促进万物接连、万物感知。然后推动人机协同,使得很多的应用都可以人机协作。跟数据和各方面融合以后,大数据、云平台就变得更有价值。

AI赋能制造,我们产业的变革,包括物流和快递的变革。AI不是怎么样都可以的,我们觉得场景化的AI才是使用型号AI,促进了强大的感知能力。我们举个例子,在快递领域,要使得我们每个包裹在不同过程当中得到实时的感知,我们最终是提供一站式的服务。

海康提供了AI Cloud的架构,我们讲云中心到域到边缘端整个体系化的架构,围绕人、车、货、仓,提供快递智能化一站式解决方案。

第一块,这是我们的老本行,我们做安防,怎么样服务于快递物流领域。因为快递的过程里面,首先几个最关键的,一个是大量的人员,包括还有车的智能化、人的感知,包括物的过程,我们人脸识别、车辆识别、分析等等东西,都可以在这里面有很多的价值。

我们针对快递行业,把AI技术也用到快递行业,开发了专用的相机,包括目标标定、识别、定位引导等等。快递行业有很多包裹,对于识别是一个挑战。

视觉感知

刚才是说视觉感知,接下来是讲面向机器人领域,我们机器人服务快递领域很有挑战,因为快递行业要求的效率,要求的场景复杂程度是很高的。怎样使得机器人能够适合这种场景,我们对于场景的理解,基于视觉的感知和避障,基于SLAM的技术,怎么样适应变化比较丰富和变化比较快的产品,AI都有重要的作用。

我们AI首先是把每个机器人怎么样做得更智能,接下来是要发挥群体智能,在这个领域里面,快递行业大吞吐量,怎么样多机器人协作,这个怎么来做,大有可为。

园区管理

 智慧园区管理,刚才说的安防解决方案里面,有大量的工作可以做,首先是重点物资监管,包括人员管理,我们这个领域里面人员流动率比较高,对人员的管理是比较重要的。

用AI的技术,我们把月台、装载状态进行分析,包括节能减排绿色,如果能使每辆车装得更满,我们的效率会更高。

这是一个全景的,刚才只是单点技术和产品,现在我们提供一个全景的真正意义上全面的转运站,到港件、出港件整个过程,包括中间的分捡环节,所有过程的可控、可追溯,包括设备自主运维,提供一站式的解决方案,使得我们整个系统、过程是可监控的,又省时省力省钱。通过单体的智能,包括集体的系统来完成。

刚才说的是过程感知的部分,对机器人应用来说也是这样,我们从单个小件来分拣,到仓配一体,再到托盘运输,转运,我们都需要机器人来服务这样的系统。

这是我们用AI技术已经有很多落地,这是把AI的深度学习、多维感知、机器学习等等技术应用到这些产品里面去,在边缘节点、边缘域、云中心都有落地。比如这是从扫描、测量机器感知设备,这里是多种机器人,包括机器人调动系统,也可以用AI技术来优化。

最终实现,基于视觉和AI技术,使得我们的物联网、人工智能、云计算推动下,服务于我们的业务,提升我们的业务价值。这里所有的东西都是有在线数据化的,使得数据最终发挥价值,最终使得我们数据驱动和管理驱动,最终提升我们整体的效率。

  

 

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