“软硬兼施”, 拓宽物流行业AI边界|英特尔AI百佳创新激励计划

智东西（公众号：zhidxcom）
文 | 王颖

“智慧物流”一词于2009年提出，在“智慧物流”被提出的10多年里，物流机器人也随之诞生并迎来飞速发展，在搬运、停车、仓储、分拣各个场景的落地应用越来越丰富。

据市场研究机构Tractica预测，到2021年，全球仓储和物流机器人的市场规模将达到224亿美元。随着市场需求的增加，未来物流机器人会有更广泛的应用。

▲Tractica预测，2021年全球仓储和物流机器人市场规模将达到224亿美元。

近几年，物流机器人作为AI技术落地的重要载体，吸引了大量企业入局，行业应用也进入了新的发展阶段。在技术积累和实际应用的经验累积下，兼具自主导航、视觉识别、分拣搬运功能的物流机器人开始出现，机器人形态也越来越丰富，包括适用于搬运、停车、仓储、分拣各个场景。

巧合的是，极智嘉和梅卡曼德这两家在物流机器人领域中率先展露头脚的公司，都是英特尔AI百佳创新激励计划的优秀代表企业，通过与英特尔的合作获得了技术支持、生态对接、品牌宣传等多方面的支持。

在物流产业飞速发展和AI技术在不同领域加速落地的背景下，像极智嘉和梅卡曼德这样的智慧物流企业是怎样抓市场机遇的呢？英特又是怎样在市场大环境中扶持创新企业追赶甚至引领硬件、软件、算法不断的迭代升级的？为了探寻这些问题的答案，智东西与极智嘉和梅卡曼德的创始人、技术人员进行了深入交流。

一、硬件软件齐上阵，革新物流运输分拣技术

2017年，我国智能物流市场规模超过4000亿，据iiMedia Research预测，到2025年，智慧物流市场规模将超过万亿。近两年国内物流机器人市场发展迅速，各种资本不断注入，仅2018年就有十几家AGV企业获得了超过15亿元的融资。

随着互联网技术的不断发展，用户的消费方式产生了极大的改变，线上消费被越来越广泛的接受，国家邮政局在2020年工作会议上提到，2019年全国快递业务量达到630亿件，相当于每天都有1.7亿件快递在流通。快递订单增加仓储物流的需求也随之加大，加上智能制造对物料运输、分拣的要求越来越高，人工智能在物流机器人领域的应用也越来越多。

英特尔AI百佳创新激励计划第二期已经结束（三期正在招募中），项目涵盖了智慧医疗、智慧零售、智慧工厂等各个领域，经过了几个月的部署，已经有不少项目开始落地，其中在智慧物流领域的应用尤为突出。

那么极智嘉和梅卡曼德这两家企业又是如何与英特尔结缘，加入英特尔AI百佳创新激励计划的呢？

2019年9月，在一次业内技术交流会上，极智嘉的技术负责人了解到英特尔OpenVINO技术可以将图像识别和深度学习融合到前沿的视觉应用当中，还能创建和优化自己的AI模型后，随即决定加入英特尔AI百佳创新激励计划。梅卡曼德2019年年中曾获得英特尔资本的投资。梅卡曼德与英特尔AI团队也开始在深度学习和视觉识别技术方面展开了合作。为推动人工智能在物流领域的落地，英特尔为合作伙伴提供了完整的解决方案，包括英特尔至强处理器、酷睿处理器等硬件产品和OpenVINO等软件框架工具。

对整个智慧物流体系来说，物流机器人智能化发展就是下层基础，只解决眼前识别精度不高、分拣速度慢的问题虽然治标但不治本。想要从根本解决物流的“智慧化”底的问题首先就要在保证基础硬件和优化算法成本的可控，同时提升物体识别精度的分拣速度，这就需要物流机器人中3D视觉能力和物体感应识别能力的加持。

英特尔AI百佳创新激励计划从点对点的局部技术对接看到了长远的技术发展方向，为智慧物流创新企业提供了适用于不同产品的解决方案，拓展了AI物流机器人的应用领域。借助英特尔品牌影响力的加持，企业项目落地也有了更广阔的市场。

二、极智嘉机器人AI升级，英特尔从云到端提升图像处理能力

极智嘉成立于2015年，是国内较早开始进行智慧物流布局的企业，2017年其物流机器人产品已开始销往日本。2019年7月，极智嘉完成了超1.5亿美元的C1轮融资。目前，极智嘉已在全球部署超1万台AMR机器人，在20多个国家具备业务运营和服务能力，服务耐克、迪卡侬、沃尔玛、苏宁等近300家行业领先企业，拥有大规模成功商业落地经验。

智能物流机器人包括三大组成部分，SLAM机器人本体、机器人协作调度软件系统和AI算法。SLAM机器人本体部分，极智嘉采用了英特尔OpenVINO推理引擎技术，在不影响侦测精度的情况下降低了产品的功耗和成本，相对来说总体性价比提升了4倍。在软件系统和AI算法方面，英特尔至强与酷睿处理器分别在云端、边缘端和设备端提供了高效的图像数据的处理能力，应用在多机器人系统调度、订单拣选、包裹分拣等任务场景。

▲极智嘉使用英特尔OpenVINO工具包的推理过程

极智嘉的机器人研发感知算法总监陈超提到了一件令他印象深刻的事情，“在我们的汽车零部件客户延锋公司的上海工厂内，物料摆放时常变化，采用激光SLAM定位的精度不够，基于OpenVINO进行优化加速后的视觉与激光融合SLAM，大幅提升了机器人定位的可靠性与精度。”陈超谈还感慨道：“英特尔前后派了十几个技术人员与我们讨论技术，而且安排了很多上手培训。有一次讨论网络优化问题时，我们都没找到最优的解决办法，英特尔方面还紧急联系了俄罗斯的技术人员与我们进行针对性的讨论。”

（编辑：555手机网）

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