旷视智慧物流高管首次集体亮相,“招兵买马”补行业经验短板

史成超
2020-10-15 23:04:12
经过一年的内部探索后,旷视科技智慧物流业务高管首次对外集体亮相,三位副总裁级别负责人均在物流行业深耕多年。

旷视产品.png旷视AI+智能物流硬件新品

10月15日,旷视在北京发布了机器人操作系统河图2.0版本,以及最新的智能物流机器人设备。这是继去年河图1.0发布会后,旷视再次对外公开物流业务进展。

旷视一口气发布了4大类7款物流机器人产品,涵盖了T系列物料搬运AMR、S系列SLAM导航AMR、智能无人叉车和人工智能堆垛机,以构建从机器人研发到制造的全链条生产能力。

旷视工作人员对时代财经介绍,相对目前主流的激光导航技术,旷视的机器人产品搭载了公司擅长的计算机视觉技术,搭载成本更低,不过目前尚不能单独使用,仍要配合激光技术实现。“激光导航精度在10mm,计算机视觉精度在2~3cm,但在现实使用中二者区别不大。”

值得一提的是,经过一年的内部探索后,旷视科技智慧物流业务高管首次对外集体亮相。时代财经获悉,三位副总裁级别负责人均在物流行业深耕多年。

徐庆才任物流业务事业部总经理,全面负责旷视物流业务运营和战略。其在物流行业拥有超过20年的从业经验,曾长期就职北京起重运输机械设计研究院,任物流仓储工程事业部总经理,曾组织实施几百个物流系统项目,2019年10月加入旷视,至今恰满一年。

王宏玉任机器人产品部总经理,负责旷视机器人产品的研发和运营管理工作。其1989年毕业于清华大学无线电系,一直从事AGV相关技术和产品的研发,曾在新松机器人自动化股份有限公司担任董事、高级副总裁,2020年初加入旷视。

王宏玉解释自己与徐庆才的分工时表示,徐庆才主要带领团队前方作战,自己负责的业务偏“中台”,属于后方研发团队,“前方战事紧张,后方研发容易停滞,所以公司形成了两大团队。” 用他的话来说,机器人产品体系用来提供炮弹。

与上述二人一起露面的还有物流业务事业部战略和发展中心负责人王银学,主要负责物流战略、规划、市场和创新产品。加入旷视之前,王银学曾在京东担任“亚洲一号”项目部高级总监,主导搭建了电商行业最大规模的自建智能物流体系。

由于旷视早期以CV(计算机视觉)技术起家,外界对其在物流等传统行业的项目实施能力多有质疑。三名“一线老兵”的集体亮相,使得这次发布会成为公司引入行业人才的“成果展”。

根据2019年旷视对外公布的数据,智慧物流所属的供应链物联网业务营收仅为总营收的5%。其他收入包括含智慧安防、交通在内城市物联网解决方案,占比73%,以及个人物联网解决方案(智能终端及App人脸识别业务等),占比13%。

一名资深AI产品经理对时代财经表示,目前旷视科技在CV外的优势并不明显,海康威视等传统制造企业,以及京东等积累了大量业务数据的互联网公司,都是旷视在物流领域布局的强劲对手。

今年7月份,旷视CEO印奇接受采访时,曾对旷视面对安防等行业友商,如何发挥技术优势、弥补行业经验、渠道等短板做出回应。他表示,进入各行业后发现每个行业都有非常优秀的传统玩家,就会去跟他学习,跟他竞争,是良性循环。

另外,他认为,未来趋势是“软件定义硬件,而不是软件+硬件”。“AI小于IoT”,AI更像当年的搜索引擎,是物联网里一个核心技术算能力,是未来很长一段时间技术创新的主轴,但不是产业落地的核心点。

在问及做硬件是否是AI在行业落地的唯一出路时,王宏玉对时代财经表示,旷视早期的业务只做软件,但是在和硬件合作过程中会有问题,目前移动机器人产品包括单体智能(单个机器人的智能化水平)和群体智能,群体智能(只做软件)没有什么问题,但是和单体智能结合上会难以推进。“虽然我们是开放的态度,但是有些做硬件的企业不一定希望我们去做,因为背后涉及到产品的盈利能力。”

徐庆才对时代财经补充道,旷视做硬件,这背后涉及到“数字孪生”的概念。“未来我们的系统真正了解装备的状态,都是通过硬件底层的传感器来提供信号,我们希望通过做硬件的方式,探索AI装备未来到底该怎么走。”

在具体的业务布局上,早在2018年,旷视就全资收购艾瑞思机器人(Ares robot),正式进军智能机器人业务。

2019年年初,旷视发布业界第一款机器人网络操作系统——河图1.0,通过将不同厂商、不同型号的机器人设备和各类软件管理平台接入到河图,实现统一管理和调度,旷视尝试用AI去解决传统技术无法解决的问题。

从现场公布的数据来看,旷视目前成立了4个创新中心、3大研发制造基地,有数十款AI赋能的智能物流设备,河图接入的生态合作伙伴近30家,有100多个商业项目应用落地,自动化集成项目覆盖12个行业。

此外,旷视方面表示,公司已经赢得全球最大柔性服装类智能仓的订单。该项目需要依托河图连接并调度10类近4000台智能物流装备,包括700余台移动机器人,对作业效率、多类型机器人协同、大集群机器人管控等综合能力提出了近乎苛刻的要求。

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