近日，在中國物流與采購聯合會、鞍山鋼鐵集團有限公司聯合主辦的“2021年物流業與制造業融合創新發展工作會暨第三屆公路運力發展大會”上，曠視制造行業智慧物流融合創新案例入選國家發展改革委公布的“物流業制造業深度融合創新發展案例”；曠視物流業務事業部高級規劃總監白建宏詳細介紹了這一案例以及曠視“AI+物流”方案，分享了物流業與制造業融合中，人工智能（AI）的價值與曠視實踐。

打通物流與生產環節控制系統，曠視項目入選國家發展改革委兩業融合發展案例

推動物流業與制造業融合發展（簡稱“兩業融合”）戰略意義重大。會上，中國物流與采購聯合會副會長賀登才談到，新階段我國物流業的產業定位從支撐性、保障性產業向戰略性、引領性產業轉變，發展目標從“物流大國” 向現代化“物流強國”轉變，發展方式從物流業自身發展向組織產業鏈供應鏈融合發展轉變。國家發展改革委經濟貿易司副司長張江波也表示，下一步將重點宣傳推廣融合發展案例經驗，穩步推進國家物流樞紐建設，深入推動物流提質增效降本。

按照《推動物流業制造業深度融合創新發展實施方案》（發改經貿〔2020〕1315號）有關要求，國家發展改革委組織征集了一批物流業制造業深度融合創新發展典型案例，并委托中國物流與采購聯合會組織專家對案例進行了評審，提出了物流業制造業深度融合創新發展案例名單。

曠視入選的“制造行業智慧物流融合創新案例”，是為一家國內電機與驅動專業制造頭部企業打造的一個家用電機“黑燈工廠”項目。借助曠視智慧物流解決方案，這一“黑燈工廠”不僅攻克了復雜環境下多類型設備的集成問題，將托盤輸送線/堆垛機、箱式輸送線/堆垛機、多層箱式搬運機器人、RFID設備、智能搬運機器人等設備通過系統統一管理、協同調度；還將多層次控制系統打通，實現包括倉庫控制系統（WCS）、倉庫管理系統（WMS）與企業資源計劃（ERP）、生產執行系統（MES）的交互對接，促進物流環節和生產環節的融合和協同管理。

這一案例通過應用機器人、AI、物流系統等技術對工廠和倉儲空間進行了數字化、智能化升級，打通物流和生產環節，破解了制造行業普遍面臨的人力成本上升、熟練工人短缺、工作流程不夠柔性、供應鏈上下游協同較差等難題，為行業提供了可供參考的樣本。

群體智能+單體智能+場景智能，曠視AI+物流方案推動兩業融合發展

作為人工智能領域的務實者和領跑者，曠視2017年開始深耕物流領域，基于領先的AI算法、軟硬一體化的AIoT產品體系、經驗豐富的整倉集成能力，向工業與商業物流提供端到端智慧物流解決方案，以AI解法幫助物流領域實現價值升級，促進物流業與制造業融合。具體而言，曠視AI+物流方案主要包括群體智能、單體智能和場景智能三個方面。

群體智能是指整個系統的智能化程度，即系統在集群作業中能交互對接，且不斷實現最優調度。物流環節和制造環節相互割裂的主要挑戰源于多類型設備與系統的獨立運行，以及數據無法高效互通。而在曠視家用電機“黑燈工廠”項目中，基于AI技術的智慧物流操作系統曠視河圖，不僅解決了傳統物流自動化設備和AGV柔性設備等多類型設備的集成和協同調度問題，還實現了物流環節和生產環節多層次控制系統的打通。

單體智能是指單個設備的智能化程度。無論是新興的智能搬運機器人，還是傳統的自動化物流裝備，未來都會應用更多AI技術。曠視家用電機“黑燈工廠”項目成功部署了全球領先的人工智能堆垛機，通過曠視自研計算機視覺技術，讓傳統的堆垛機具備了垛形識別、異物檢測、智能盤點等功能，如同長了眼睛并能簡單思考，大大降低了立體倉庫安全事故的發生。

場景智能是指讓具體的生產場景借助AI技術，能夠自主感知、思考、執行和不斷進化。當前，曠視的場景智能已經在多個行業廣泛應用。例如，在食品制造的出廠質檢場景，曠視的果凍視覺AI質檢工作站可以在節約人力的情況下，自動識別和篩選果凍，確保每一顆出廠果凍的高品質；在汽車輪胎出庫場景，AI視覺識別技術可高精度識別輪胎DOT碼，摘出存在老化問題、不符合要求的輪胎；在藥品復核場景，AI深度視覺技術自動識別和對比單據、貨物上的生產批號、生產日期、失效日期、注冊證號等關鍵信息，避免了人工識別差錯，準確性和效率大幅提升。

未來，曠視希望與更多企業加強合作、深化實踐，通過AI等技術實現物流環節與生產環節的數據互通和統一管理，助力企業的數字化、智能化升級，以實現降本增效、管理優化。