布科思谢传泉:以定位导航为核心,应用场景延伸到仓储物流领域
仓库要想完全实现自动化还需要较长的一个循序渐进的过程,由当前的人机协作,逐步达到完全的自动化。
伴随着互联网的快速发展和电商的普及,国内仓储物流行业的市场规模也呈现出快速增长的态势。与此同时,人工智能的兴起和落地商业化也正在走向各个领域和行业。如今,继新零售、自动驾驶之后,人工智能也席卷了仓储物流领域,有机构认为,近几年智能仓储物流市场呈现出了井喷式的发展,并预计未来几年国内的智能仓储物流市场规模将超过1400亿元。
硕大的市场蛋糕,无论是以阿里巴巴、京东、亚马逊等为代表的电商平台,还是以菜鸟网络、德邦快递、顺丰快递为代表的物流公司,都在以自己的方式建设智能化的仓储物流体系。除此之外,也有“布科思”这样的新型企业,利用自身擅长的技术优势,在由技术到产品到商业化落地的过程中,看到了仓储这一应用场景。
图 | 布科思创始人兼CEO 谢传泉
以定位导航为核心的企业
谢传泉是北京布科思科技有限公司的创始人兼CEO。2006年,他从中科院自动化研究所出来开始自己创业,期间他做了大量不同的尝试,包括人机交互领域的研究、产品开发,类似语音控制的音箱,以及结合产品的智能语音模块等。虽然产品形态功能各不相同,但其底层算法都是基于模式识别和人工智能相关算法,而这些都与机器人定位导航算法的底层核心技术相通。
或许正是因为意识到了这一点,2010年谢传泉的研究方向转向了人工智能机器人方向;2012年他和伙伴开始涉足SLAM技术研发,即自主导航定位的核心算法;2014年,谢传泉和他的伙伴们成立了布科思,并在2015年拿到投资之后正式确定将定位导航作为其公司的核心技术与方向,落到产品应用层面就是机器人的定位导航服务。
目前,布科思专注于激光、视觉、UWB等多传感器融合的SLAM技术、大规模人员物资定位技术、智能搬运机器人和调度系统的研发。
谢传泉表示:“之前,公司是面向机器人厂家提供一体化的定位导航解决方案;现在,则专注于更加细分的仓储物流搬运机器人行业。我们认为这也是一种定位导航服务,只是应用在了仓储中的货物搬运环节。”
仓库改造成本低,可远程召唤机器人
在进行实地的调研中,谢传泉和他的团队发现,传统仓库并没有想象中的部分自动化,反而非常原始、自动化程度很低,甚至许多仓库不具备仓储管理系统。并且,这些仓库的货物随意堆叠,导致往往一个仓库需要雇佣的人更多。
他们意识到传统仓库有机器人取代人力劳动的需要,并且能够承担得起改造的成本费用,只是还需要经过市场教育的阶段。
因此,基于公司原有的定位导航服务和底盘技术之上,布科思将人员物资定位、无线跟随模块融合在一起,针对中小型传统仓库提供“仓储轻物流解决方案”。
图 | 布科思“仓储轻物流”智能跟随搬运车
目前,布科思的“仓储轻物流解决方案”包括:智慧搬运机器人和仓储轻物流搬运系统。由于该方案可以将仓库中的人员、车、物资、信息融合并实时定位,且融合了无线跟随模块,因此,仓库员工可以通过按键远程召唤机器人过来,机器人过来后,能够自主跟随员工进行拣货,随后,自主把货物运输到指定的出货位置。通过这种人机协同工作的方式,能够极大地提升原有场景下的工作效率。 同时,也可以进行多机器人统筹规划和协同。
无需改造原有仓库环境,成本更低
在当前整个智能仓储物流行业中,有像布科思这样从物流中某个具体环节切入的创新企业;也有像阿里巴巴、亚马逊、京东等从电商本身出发通过投资、并购、自建等多种方式布局整个智能仓储物流生态的巨头。在由传统仓库迈向智能仓储物流的过程中,采用的解决方案主要包括:适用于物流分拣中心的“Kiva”和适用于大型标准化制造业仓库的立体仓。
然而,应用这两种解决方案要面临的一个问题就是成本太高。因为无论Kiva还是立体仓,都需要对原来的仓库进行大规模改造甚至推倒重建。需要耗费大量的资金、时间成本。例如,Kiva解决方案在改造的过程中需要改货架、铺设二维码,且部署复杂。
布科思提供的“仓储轻物流解决方案”与之不同,并不需要对仓库原有环境进行改造,成本更低也较为灵活,适用于大多传统仓库。
据谢传泉透露,其仓储轻物流解决方案中所涉及到的核心技术产品等都由其自主研发,部分技术已经拥有专利。
在谈到布科思“仓储轻物流解决方案”的落地时,谢传泉表示:“目前,公司在智能仓储物流行业主要针对的是需求强烈的医疗、零售、3C等领域。并且,已经和一些连锁企业和电子上市公司达成了合作。”
结语:
谢传泉认为,纯粹的定位导航技术在几年前已经成熟,现在正处于技术走向实际应用商业化落地的阶段,下一阶段则是对产品的可靠性、稳定性的进一步提升。
布科思的中短期目标就是将定位导航服务朝着高性价比、降低成本的方向努力,在仓储轻物流领域继续丰富其智能搬运机器人的完整解决方案;长远目标则是做到完全的无人仓库。
目前,布科思刚刚启动了新一轮融资。据悉,本轮融资资金主要将用于研发团队的扩充、智能搬运机器人本身的研发生产、以及市场推广等方面。
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