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傳統的倉儲管理中存在諸多弊端，通過人工智能等技術的應用，不僅能加大裝備技術升級力度，也可進一步提升倉儲系統的智能化、柔性化，有效解決倉儲物流管理的現存痛點。
根據eMarketer的數據顯示，預計未來五年全球在線銷售額將達到3.578萬億美元，比2015年的1.671萬億美元增長47%。全渠道購物的指數增長，以及對快速商品交付的需求正在重新定義產品分銷方式，智慧倉儲的搭建勢在必行。在此背景下，無論是物流企業亦或者是曠視等人工智能企業，紛紛發揮所長，在物流倉儲領域耕耘。
在2019年初，作為AIoT領域的智能物聯方案專家曠視就基於自主研發的人工智能技術，領先業界首發了機器人網絡協同操作系統——曠視河圖(HETU)，用以解決傳統的倉儲物流企業人工成本高、項目實施週期長、多類設備難協同、運營維護難等痛點問題。
"傳統的倉儲管理中存在諸多弊端，通過人工智能等技術的應用，不僅能加大裝備技術升級力度，也可進一步提升倉儲系統的智能化、柔性化，有效解決倉儲物流管理的現存痛點。
根據eMarketer的數據顯示，預計未來五年全球在線銷售額將達到3.578萬億美元，比2015年的1.671萬億美元增長47%。全渠道購物的指數增長，以及對快速商品交付的需求正在重新定義產品分銷方式，智慧倉儲的搭建勢在必行。在此背景下，無論是物流企業亦或者是曠視等人工智能企業，紛紛發揮所長，在物流倉儲領域耕耘。
在2019年初，作為AIoT領域的智能物聯方案專家曠視就基於自主研發的人工智能技術，領先業界首發了機器人網絡協同操作系統——曠視河圖(HETU)，用以解決傳統的倉儲物流企業人工成本高、項目實施週期長、多類設備難協同、運營維護難等痛點問題。
圖：曠視推出的機器人網絡協同操作系統曠視河圖
曠視河圖能夠通過機器人與倉儲物流業務的快速集成，實現一站式解決規劃、仿真、實施、運營全流程。它主要包括控制層、算法層、數字化層三個層次，其中曠視自研原創的人工智能深度學習框架Brain++則為其算法訓練、模型優化及部署提供了量身定製的底層支持。
那麼曠視河圖這樣的機器人網絡協同操作系統在物流倉儲領域扮演著什麼角色?在曠視聯合創始人兼CTO唐文斌看來，曠視河圖扮演的是決策器角色。他認為，IoT未來有三種角色，分別是傳感器、執行器和決策器。物流場景或其他AIoT場景，都應該圍繞這三個角色進行創新。
其中，傳感器能夠把物理世界進行數據化並進行彙集，如攝像頭、掃碼槍等;執行器在不同場景下有很多種，在物流倉儲場景，AGV、AMR、機械臂、輸送線，甚至是人都是一個執行單位;決策器則是指揮傳感器和執行器，能夠讓它們更好地聯動起來。因此，作為曠視AIoT戰略的組成部分，曠視河圖在物流場景的創新主要是“做更好的決策器”，並具備生態連接、協同智能、數字孿生三大特徵。
"傳統的倉儲管理中存在諸多弊端，通過人工智能等技術的應用，不僅能加大裝備技術升級力度，也可進一步提升倉儲系統的智能化、柔性化，有效解決倉儲物流管理的現存痛點。
根據eMarketer的數據顯示，預計未來五年全球在線銷售額將達到3.578萬億美元，比2015年的1.671萬億美元增長47%。全渠道購物的指數增長，以及對快速商品交付的需求正在重新定義產品分銷方式，智慧倉儲的搭建勢在必行。在此背景下，無論是物流企業亦或者是曠視等人工智能企業，紛紛發揮所長，在物流倉儲領域耕耘。
在2019年初，作為AIoT領域的智能物聯方案專家曠視就基於自主研發的人工智能技術，領先業界首發了機器人網絡協同操作系統——曠視河圖(HETU)，用以解決傳統的倉儲物流企業人工成本高、項目實施週期長、多類設備難協同、運營維護難等痛點問題。
圖：曠視推出的機器人網絡協同操作系統曠視河圖
曠視河圖能夠通過機器人與倉儲物流業務的快速集成，實現一站式解決規劃、仿真、實施、運營全流程。它主要包括控制層、算法層、數字化層三個層次，其中曠視自研原創的人工智能深度學習框架Brain++則為其算法訓練、模型優化及部署提供了量身定製的底層支持。
那麼曠視河圖這樣的機器人網絡協同操作系統在物流倉儲領域扮演著什麼角色?在曠視聯合創始人兼CTO唐文斌看來，曠視河圖扮演的是決策器角色。他認為，IoT未來有三種角色，分別是傳感器、執行器和決策器。物流場景或其他AIoT場景，都應該圍繞這三個角色進行創新。
其中，傳感器能夠把物理世界進行數據化並進行彙集，如攝像頭、掃碼槍等;執行器在不同場景下有很多種，在物流倉儲場景，AGV、AMR、機械臂、輸送線，甚至是人都是一個執行單位;決策器則是指揮傳感器和執行器，能夠讓它們更好地聯動起來。因此，作為曠視AIoT戰略的組成部分，曠視河圖在物流場景的創新主要是“做更好的決策器”，並具備生態連接、協同智能、數字孿生三大特徵。
曠視河圖的核心是連接不同的傳感器和執行器，使它們能夠有一個統一的大腦指揮所有的設備一起來行動，最後完成倉儲的作業任務。在唐文斌看來，曠視河圖能夠從作業的層面讓所有的設備高效的協同，所以從某種程度上來說，曠視河圖是一個一站式的WCS：“曠視河圖控制了所有的設備，也接管了一部分WMS的工作，通過這個方式讓倉庫擁有一個大腦，從而讓倉庫中的設備更加智能地動起來”。與此同時，曠視河圖還能從規劃設計階段，到仿真模擬，到部署實施和運營監控，貫穿整個生產過程並提供一站式解決方案，實現數字孿生。
採用多品牌設備進行生產或運營在物流倉儲等場景下是極其正常的，但這也意味著企業在對接不同的硬件設備時，需要承受無法避免的切換成本。而曠視河圖的三大特徵就能解決這一痛點，讓企業不再擔心不同系統的對接方案和成本。
目前，曠視河圖已連接曠視自主設計、生產的智能機器人以及多種接入設備，包括心怡、科捷、鯨倉的WMS 系統等軟件，和MUJIN 拆碼垛機器人、拆零揀選機器人等硬件設備，可以實現500臺機器人集群協同作業，並在電商大考的“雙11”當天拆零出倉超過8萬箱，刷新了“單倉機器人集群作業”紀錄。同時也落地電力、快消、教育等行業，加速傳統行業供應鏈智能化。
傳統的倉儲管理中存在諸多弊端，通過人工智能等技術的應用，不僅能加大裝備技術升級力度，也可進一步提升倉儲系統的智能化、柔性化，有效解決倉儲物流管理的現存痛點。據國家級專項規劃《機器人產業發展規劃(2016-2020年)》，2020年我國工業機器人使用密度達到150臺/萬人。
"傳統的倉儲管理中存在諸多弊端，通過人工智能等技術的應用，不僅能加大裝備技術升級力度，也可進一步提升倉儲系統的智能化、柔性化，有效解決倉儲物流管理的現存痛點。
根據eMarketer的數據顯示，預計未來五年全球在線銷售額將達到3.578萬億美元，比2015年的1.671萬億美元增長47%。全渠道購物的指數增長，以及對快速商品交付的需求正在重新定義產品分銷方式，智慧倉儲的搭建勢在必行。在此背景下，無論是物流企業亦或者是曠視等人工智能企業，紛紛發揮所長，在物流倉儲領域耕耘。
在2019年初，作為AIoT領域的智能物聯方案專家曠視就基於自主研發的人工智能技術，領先業界首發了機器人網絡協同操作系統——曠視河圖(HETU)，用以解決傳統的倉儲物流企業人工成本高、項目實施週期長、多類設備難協同、運營維護難等痛點問題。
圖：曠視推出的機器人網絡協同操作系統曠視河圖
曠視河圖能夠通過機器人與倉儲物流業務的快速集成，實現一站式解決規劃、仿真、實施、運營全流程。它主要包括控制層、算法層、數字化層三個層次，其中曠視自研原創的人工智能深度學習框架Brain++則為其算法訓練、模型優化及部署提供了量身定製的底層支持。
那麼曠視河圖這樣的機器人網絡協同操作系統在物流倉儲領域扮演著什麼角色?在曠視聯合創始人兼CTO唐文斌看來，曠視河圖扮演的是決策器角色。他認為，IoT未來有三種角色，分別是傳感器、執行器和決策器。物流場景或其他AIoT場景，都應該圍繞這三個角色進行創新。
其中，傳感器能夠把物理世界進行數據化並進行彙集，如攝像頭、掃碼槍等;執行器在不同場景下有很多種，在物流倉儲場景，AGV、AMR、機械臂、輸送線，甚至是人都是一個執行單位;決策器則是指揮傳感器和執行器，能夠讓它們更好地聯動起來。因此，作為曠視AIoT戰略的組成部分，曠視河圖在物流場景的創新主要是“做更好的決策器”，並具備生態連接、協同智能、數字孿生三大特徵。
曠視河圖的核心是連接不同的傳感器和執行器，使它們能夠有一個統一的大腦指揮所有的設備一起來行動，最後完成倉儲的作業任務。在唐文斌看來，曠視河圖能夠從作業的層面讓所有的設備高效的協同，所以從某種程度上來說，曠視河圖是一個一站式的WCS：“曠視河圖控制了所有的設備，也接管了一部分WMS的工作，通過這個方式讓倉庫擁有一個大腦，從而讓倉庫中的設備更加智能地動起來”。與此同時，曠視河圖還能從規劃設計階段，到仿真模擬，到部署實施和運營監控，貫穿整個生產過程並提供一站式解決方案，實現數字孿生。
採用多品牌設備進行生產或運營在物流倉儲等場景下是極其正常的，但這也意味著企業在對接不同的硬件設備時，需要承受無法避免的切換成本。而曠視河圖的三大特徵就能解決這一痛點，讓企業不再擔心不同系統的對接方案和成本。
目前，曠視河圖已連接曠視自主設計、生產的智能機器人以及多種接入設備，包括心怡、科捷、鯨倉的WMS 系統等軟件，和MUJIN 拆碼垛機器人、拆零揀選機器人等硬件設備，可以實現500臺機器人集群協同作業，並在電商大考的“雙11”當天拆零出倉超過8萬箱，刷新了“單倉機器人集群作業”紀錄。同時也落地電力、快消、教育等行業，加速傳統行業供應鏈智能化。
傳統的倉儲管理中存在諸多弊端，通過人工智能等技術的應用，不僅能加大裝備技術升級力度，也可進一步提升倉儲系統的智能化、柔性化，有效解決倉儲物流管理的現存痛點。據國家級專項規劃《機器人產業發展規劃(2016-2020年)》，2020年我國工業機器人使用密度達到150臺/萬人。
據此計算，在2020年，我國工業機器人本體市場規模可達到459億元。同時，核心零部件佔工業機器人成本的72%，其中控制系統佔比12%。可以預見，AI賦能倉儲物流乃至更多的製造業場景已是必然趨勢。在這一背景下，曠視河圖也將擁有更多的想象空間。
來源：中國日報網
監製：志軍
文字：王茜
版式：老李
"傳統的倉儲管理中存在諸多弊端，通過人工智能等技術的應用，不僅能加大裝備技術升級力度，也可進一步提升倉儲系統的智能化、柔性化，有效解決倉儲物流管理的現存痛點。
根據eMarketer的數據顯示，預計未來五年全球在線銷售額將達到3.578萬億美元，比2015年的1.671萬億美元增長47%。全渠道購物的指數增長，以及對快速商品交付的需求正在重新定義產品分銷方式，智慧倉儲的搭建勢在必行。在此背景下，無論是物流企業亦或者是曠視等人工智能企業，紛紛發揮所長，在物流倉儲領域耕耘。
在2019年初，作為AIoT領域的智能物聯方案專家曠視就基於自主研發的人工智能技術，領先業界首發了機器人網絡協同操作系統——曠視河圖(HETU)，用以解決傳統的倉儲物流企業人工成本高、項目實施週期長、多類設備難協同、運營維護難等痛點問題。
圖：曠視推出的機器人網絡協同操作系統曠視河圖
曠視河圖能夠通過機器人與倉儲物流業務的快速集成，實現一站式解決規劃、仿真、實施、運營全流程。它主要包括控制層、算法層、數字化層三個層次，其中曠視自研原創的人工智能深度學習框架Brain++則為其算法訓練、模型優化及部署提供了量身定製的底層支持。
那麼曠視河圖這樣的機器人網絡協同操作系統在物流倉儲領域扮演著什麼角色?在曠視聯合創始人兼CTO唐文斌看來，曠視河圖扮演的是決策器角色。他認為，IoT未來有三種角色，分別是傳感器、執行器和決策器。物流場景或其他AIoT場景，都應該圍繞這三個角色進行創新。
其中，傳感器能夠把物理世界進行數據化並進行彙集，如攝像頭、掃碼槍等;執行器在不同場景下有很多種，在物流倉儲場景，AGV、AMR、機械臂、輸送線，甚至是人都是一個執行單位;決策器則是指揮傳感器和執行器，能夠讓它們更好地聯動起來。因此，作為曠視AIoT戰略的組成部分，曠視河圖在物流場景的創新主要是“做更好的決策器”，並具備生態連接、協同智能、數字孿生三大特徵。
曠視河圖的核心是連接不同的傳感器和執行器，使它們能夠有一個統一的大腦指揮所有的設備一起來行動，最後完成倉儲的作業任務。在唐文斌看來，曠視河圖能夠從作業的層面讓所有的設備高效的協同，所以從某種程度上來說，曠視河圖是一個一站式的WCS：“曠視河圖控制了所有的設備，也接管了一部分WMS的工作，通過這個方式讓倉庫擁有一個大腦，從而讓倉庫中的設備更加智能地動起來”。與此同時，曠視河圖還能從規劃設計階段，到仿真模擬，到部署實施和運營監控，貫穿整個生產過程並提供一站式解決方案，實現數字孿生。
採用多品牌設備進行生產或運營在物流倉儲等場景下是極其正常的，但這也意味著企業在對接不同的硬件設備時，需要承受無法避免的切換成本。而曠視河圖的三大特徵就能解決這一痛點，讓企業不再擔心不同系統的對接方案和成本。
目前，曠視河圖已連接曠視自主設計、生產的智能機器人以及多種接入設備，包括心怡、科捷、鯨倉的WMS 系統等軟件，和MUJIN 拆碼垛機器人、拆零揀選機器人等硬件設備，可以實現500臺機器人集群協同作業，並在電商大考的“雙11”當天拆零出倉超過8萬箱，刷新了“單倉機器人集群作業”紀錄。同時也落地電力、快消、教育等行業，加速傳統行業供應鏈智能化。
傳統的倉儲管理中存在諸多弊端，通過人工智能等技術的應用，不僅能加大裝備技術升級力度，也可進一步提升倉儲系統的智能化、柔性化，有效解決倉儲物流管理的現存痛點。據國家級專項規劃《機器人產業發展規劃(2016-2020年)》，2020年我國工業機器人使用密度達到150臺/萬人。
據此計算，在2020年，我國工業機器人本體市場規模可達到459億元。同時，核心零部件佔工業機器人成本的72%，其中控制系統佔比12%。可以預見，AI賦能倉儲物流乃至更多的製造業場景已是必然趨勢。在這一背景下，曠視河圖也將擁有更多的想象空間。
來源：中國日報網
監製：志軍
文字：王茜
版式：老李
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根據eMarketer的數據顯示，預計未來五年全球在線銷售額將達到3.578萬億美元，比2015年的1.671萬億美元增長47%。全渠道購物的指數增長，以及對快速商品交付的需求正在重新定義產品分銷方式，智慧倉儲的搭建勢在必行。在此背景下，無論是物流企業亦或者是曠視等人工智能企業，紛紛發揮所長，在物流倉儲領域耕耘。
在2019年初，作為AIoT領域的智能物聯方案專家曠視就基於自主研發的人工智能技術，領先業界首發了機器人網絡協同操作系統——曠視河圖(HETU)，用以解決傳統的倉儲物流企業人工成本高、項目實施週期長、多類設備難協同、運營維護難等痛點問題。
圖：曠視推出的機器人網絡協同操作系統曠視河圖
曠視河圖能夠通過機器人與倉儲物流業務的快速集成，實現一站式解決規劃、仿真、實施、運營全流程。它主要包括控制層、算法層、數字化層三個層次，其中曠視自研原創的人工智能深度學習框架Brain++則為其算法訓練、模型優化及部署提供了量身定製的底層支持。
那麼曠視河圖這樣的機器人網絡協同操作系統在物流倉儲領域扮演著什麼角色?在曠視聯合創始人兼CTO唐文斌看來，曠視河圖扮演的是決策器角色。他認為，IoT未來有三種角色，分別是傳感器、執行器和決策器。物流場景或其他AIoT場景，都應該圍繞這三個角色進行創新。
其中，傳感器能夠把物理世界進行數據化並進行彙集，如攝像頭、掃碼槍等;執行器在不同場景下有很多種，在物流倉儲場景，AGV、AMR、機械臂、輸送線，甚至是人都是一個執行單位;決策器則是指揮傳感器和執行器，能夠讓它們更好地聯動起來。因此，作為曠視AIoT戰略的組成部分，曠視河圖在物流場景的創新主要是“做更好的決策器”，並具備生態連接、協同智能、數字孿生三大特徵。
曠視河圖的核心是連接不同的傳感器和執行器，使它們能夠有一個統一的大腦指揮所有的設備一起來行動，最後完成倉儲的作業任務。在唐文斌看來，曠視河圖能夠從作業的層面讓所有的設備高效的協同，所以從某種程度上來說，曠視河圖是一個一站式的WCS：“曠視河圖控制了所有的設備，也接管了一部分WMS的工作，通過這個方式讓倉庫擁有一個大腦，從而讓倉庫中的設備更加智能地動起來”。與此同時，曠視河圖還能從規劃設計階段，到仿真模擬，到部署實施和運營監控，貫穿整個生產過程並提供一站式解決方案，實現數字孿生。
採用多品牌設備進行生產或運營在物流倉儲等場景下是極其正常的，但這也意味著企業在對接不同的硬件設備時，需要承受無法避免的切換成本。而曠視河圖的三大特徵就能解決這一痛點，讓企業不再擔心不同系統的對接方案和成本。
目前，曠視河圖已連接曠視自主設計、生產的智能機器人以及多種接入設備，包括心怡、科捷、鯨倉的WMS 系統等軟件，和MUJIN 拆碼垛機器人、拆零揀選機器人等硬件設備，可以實現500臺機器人集群協同作業，並在電商大考的“雙11”當天拆零出倉超過8萬箱，刷新了“單倉機器人集群作業”紀錄。同時也落地電力、快消、教育等行業，加速傳統行業供應鏈智能化。
傳統的倉儲管理中存在諸多弊端，通過人工智能等技術的應用，不僅能加大裝備技術升級力度，也可進一步提升倉儲系統的智能化、柔性化，有效解決倉儲物流管理的現存痛點。據國家級專項規劃《機器人產業發展規劃(2016-2020年)》，2020年我國工業機器人使用密度達到150臺/萬人。
據此計算，在2020年，我國工業機器人本體市場規模可達到459億元。同時，核心零部件佔工業機器人成本的72%，其中控制系統佔比12%。可以預見，AI賦能倉儲物流乃至更多的製造業場景已是必然趨勢。在這一背景下，曠視河圖也將擁有更多的想象空間。
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