蓝胖子机器智能:核心算法提升物流效率，强链在行动。
核心算法让物流更高效。
目前物流行业发展迅速，在自动化、智能化方面有很大的优化空间。嗅到市场机会后，很多公司瞄准这个赛道，布局智能物流领域。
在机器人、人工智能技术与实际物流结合的过程中，算法是无法回避的关键词。目前蓝胖子的算法布局有四个方向。
第一个方向是计算机视觉。换句话说，机器人的眼睛可以识别不同的物体，尤其是当物体重叠时。
第二个方向是机械手的控制和运动规划。鉴于此，张玉学也作了进一步的解释。“比如我确定了一个包裹，我想从A点到b点抓住它，”她说，“在这个三维空间里，实际上有无数的轨迹。我们必须找到最快和最短的路径，这就是运动规划。”
第三个方向是移动和多机协作。移动机器人可以在给定区域内自主移动、导航、避开障碍物和充电。“如果我有10个、20个、50个甚至100个移动机器人，我应该如何调动每个机器人，使它们在运行时不会相互碰撞？一个机器人在运行时，如何缩短另一个机器人的等待时间？这就需要多机调度技术。”张玉学说。
第四是人工智能技术的应用。机器人在遇到新场景后，需要通过深度学习进行视觉训练，快速识别新场景。装箱规划也是人工智能技术的应用之一。“这个(装箱)用的是时空优化技术，就是优化装箱，让用的时间最少，用的空间最大。”张玉学说。
技术和物流需要紧密结合。
机器视觉、深度学习等技术的应用需要积累大量的数据和更多的试错过程。这个过程的成本非常高，对包括蓝胖子在内的所有人工智能企业都是不小的挑战。
在张玉学看来，应对这些挑战有两种主要方式。一方面需要计算能力的提升，海量的数据，更快的通信，另一方面需要技术和商业的紧密结合。
从第一个方面来说，计算能力的提升与整个行业底层技术的提升息息相关，数据的获取离不开企业与客户的相互配合。客户提供的数据可以训练和测试算法。张玉学说，“客户数据对于算法的积累和机器人的训练会起到非常好的作用。”
通讯速度的提高对机器人的应用也有很大的帮助。目前，5G的使用使机器人计算更快，传输数据更快，延迟更低，合作更高效。
实际上，机器人控制系统与客户的各种数据系统，包括ERP(企业资源计划)系统、仓库管理系统、生产计划系统的连接和打通是非常困难的。在实验室里，可以解决很多技术问题，但不是所有的技术都能解决商业问题。
张玉学还呼吁市场给智能机器人行业更多的时间来发展。智能机器人的技术积累需要一定的时间，从技术到应用，需要不断的试错，也需要在各种场景下训练机器人，让机器人达到更高的工作精度和准确度。在这一点上，无论是政府引导基金还是民间资本，都需要给予科创企业更多的时间和更大的支持。传统企业也需要逐渐转变思维，把眼光放长远，采用新兴技术解决当前和未来的挑战。
生态建设对每个行业的发展都至关重要。张玉学认为，政府是生态建设的主体。通过发挥主导作用，政府可以建立当地相关的企业集群。此外，德勤、凯捷等IT服务和咨询公司是连接新兴企业与传统大企业的桥梁，将大客户的需求与新企业的技术充分对接，也是构建产业生态的巨大力量。“如果大客户有需求，咨询公司会寻找哪家初创企业能为他们提供相应的技术，为客户设计整体解决方案。”张玉学说，“很多大型企业已经开始构建这样的AI生态系统，这也是未来行业的发展趋势。”
编辑陈昭
边梅·马利亚