如何讓中國物流變得更高效與智能，英特爾與業(yè)界合作伙伴共織一張物聯(lián)網(wǎng)

“雙十二”剛剛過去，又一波的網(wǎng)購狂潮席卷而來?，F(xiàn)如今，“網(wǎng)上購物”早已不是什么新鮮事，但“等快遞”的過程卻仍舊令人牽腸掛肚。與此同時，伴隨著每一年“6.18” 、“雙十一”購物狂歡季帶來的下單高峰，都是物流行業(yè)必須要面對的業(yè)務(wù)大考。

前些年，總是能在新聞上讀到因包裹過多導致的快遞站點爆倉的消息；而如今，這種情況似乎很少發(fā)生了。這一切的轉(zhuǎn)變都源于物流行業(yè)的“智能升級大提速”，而智慧物流場景下的快遞業(yè)，除了“提速”，也為中國消費者的電商體驗帶來了質(zhì)的飛躍。

錢花了，東西還沒到，對“尾款人”來說真是件頭疼的事情

得益于人工智能（AI）、5G、智能邊緣等數(shù)字化創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用，物流行業(yè)正在加速從勞動力密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)演進。

倉庫里隨處可見的自主移動機器人（Automated Mobile Robot，AMR），高效、柔性、可靠，它們以智能邊緣、計算機視覺、自動控制等創(chuàng)新技術(shù)作為支撐，在物流行業(yè)得到日益廣泛的應(yīng)用，解放生產(chǎn)力的同時也推動著物流行業(yè)的智慧化升級。

自主移動機器人成為現(xiàn)代智慧物流倉儲的工作主力

作為物流行業(yè)具有重要潛力的技術(shù)應(yīng)用，AI 與計算機視覺的融合能夠幫助物流企業(yè)強化對于業(yè)務(wù)的即時洞察，快速精準地識別快遞爆倉和違規(guī)行為等異?，F(xiàn)象。在提升物流運轉(zhuǎn)效率的同時，還降低了成本支出。

而這些改變了傳統(tǒng)物流行業(yè)，使推動行業(yè)朝著智能高效邁進的新技術(shù)背后，是英特爾在智慧物流領(lǐng)域深耕多年的投入與生態(tài)賦能。

英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁、中國區(qū)總經(jīng)理陳偉博士認為：“信息、數(shù)據(jù)碎片化已經(jīng)成為了包括物流領(lǐng)域在內(nèi)的很多行業(yè)的普遍痛點，而英特爾就是要把這些痛點轉(zhuǎn)化為解決方案。經(jīng)過多年的積累和醞釀，我們已經(jīng)為多個行業(yè)帶來了轉(zhuǎn)折性技術(shù)，助力物聯(lián)網(wǎng)向各領(lǐng)域的價值迸發(fā)。 英特爾將邊緣計算與AI進行進一步融合，于今年宣布了“智能邊緣”的概念。然而，推動智能邊緣的產(chǎn)業(yè)發(fā)展是一項巨大的系統(tǒng)工程，它需要軟件、硬件、生態(tài)的多方攜手，所以我們希望提供一站式服務(wù)來賦能生態(tài)鏈，支持客戶快速進行智能化部署?！?/p>

一個更智慧的韻達

快速發(fā)展的中國電子商務(wù)行業(yè)孕育了超大規(guī)模、高度發(fā)達的物流市場，特別是在 “6.18”、“雙十一”等電商集中促銷的業(yè)務(wù)高峰期，需要處理的物流業(yè)務(wù)更是堪稱海量。

快遞包裹大量積壓造成的“爆倉”現(xiàn)象，以及包裹踩踏等違規(guī)事件，將嚴重影響快遞包裹的運輸和派送速度，降低消費者的消費體驗，甚至可能引發(fā)輿論危機。因此，物流企業(yè)正在持續(xù)探索采用管理和技術(shù)等各方面的手段，盡量避免這些事件的發(fā)生。

人力巡查是過去物流行業(yè)采取的老辦法，但大量業(yè)務(wù)人員配置意味著不菲的支出，存在人為疏忽的漏洞。然而計算機就不一樣了，基于計算機視覺技術(shù)的圖像識別在物流業(yè)務(wù)上潛力無窮，既能做爆倉識別、違規(guī)操作分析，同時也可以應(yīng)用于車輛到站識別和裝載率識別等場景，幫助物流企業(yè)實現(xiàn)視覺洞察的自動化與即時化，部分甚至完全替代人類相應(yīng)的工作。

為了使用 AI 視覺賦能智慧物流系統(tǒng)，韻達研究院啟動了“智慧視覺”項目。算法層面，韻達“智慧視覺”團隊持續(xù)深耕，取得階段性突破進展；基礎(chǔ)設(shè)施層面，韻達基于第二代英特爾^? 至強^? 可擴展處理器、英特爾? 酷睿?處理器搭建了邊緣 AI 基礎(chǔ)設(shè)施平臺，實現(xiàn)了分轉(zhuǎn)中心智能數(shù)據(jù)處理（系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖所示）。

韻達“智慧視覺”邊緣 AI 服務(wù)器架構(gòu)

由于物流行業(yè)是一個對業(yè)務(wù)運轉(zhuǎn)效率要求很高的行業(yè)，對AI視覺應(yīng)用的推理效率有著很強的實時性要求，因此越來越多的物流企業(yè)選擇將部分視頻推理等負載轉(zhuǎn)移到邊緣側(cè)，打造融合了網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲和智能邊緣的系統(tǒng)。

韻達和英特爾合作的“智慧視覺”項目同樣不例外。第二代英特爾^? 至強^? 可擴展處理器內(nèi)置人工智能加速功能，并針對相關(guān)工作負載進行了優(yōu)化，能夠為各種高性能計算工作負載、AI 應(yīng)用以及高密度基礎(chǔ)設(shè)施帶來一流的性能和內(nèi)存帶寬。同時，采用矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指令（VNNI）的英特爾^? 深度學習加速（英特爾^? DL Boost）顯著提高了人工智能推理的表現(xiàn)，為韻達邊緣 AI 服務(wù)器的強大性能奠定了堅實的基礎(chǔ)。

韻達在業(yè)務(wù)運營中使用了多種機器學習模型。這些模型同時在不斷創(chuàng)建和擴展，現(xiàn)有模型也會根據(jù)最新的數(shù)據(jù)進行優(yōu)化更新。韻達系統(tǒng)通過云端服務(wù)器訓練和存儲最新的 AI 模型和數(shù)據(jù)，邊緣節(jié)點的推理服務(wù)器可以從云端接收模型和元數(shù)據(jù)。同時邊緣節(jié)點的推理服務(wù)器的推理結(jié)果，也實時匯總到云端的服務(wù)器上，用于業(yè)務(wù)的匯總和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的生成。

目前，搭載了第二代英特爾至強可擴展處理器，并通過 OpenVINO?工具套件進行優(yōu)化的韻達“智慧視覺”解決方案已經(jīng)在爆倉識別、違規(guī)檢測等應(yīng)用場景中得到實際應(yīng)用，并實現(xiàn)了如下收益：

1   降低爆倉率與違規(guī)率等異常現(xiàn)象；

2   節(jié)約邊緣AI系統(tǒng)構(gòu)建成本；

3   減少人力資源支出；

4   降低延遲并節(jié)約IT資源。

對韻達而言，這套解決方案幫助其避免了傳統(tǒng)管理模式在敏捷性、即時性和成本等方面的缺陷。決策者能夠更快速、精確、全面地發(fā)現(xiàn)倉庫爆倉、違規(guī)踩踏等異常事件，對業(yè)務(wù)進行更科學的規(guī)劃，從而提升物流運轉(zhuǎn)效率，讓消費者獲得更滿意的服務(wù)。

值得一提的是，由于這一解決方案基于邊緣端實現(xiàn)，因此基礎(chǔ)設(shè)施采購、網(wǎng)絡(luò)部署等資本支出降低。更大規(guī)模的自動化，意味著韻達無需進行多余的人員配置，這樣也會讓運營成本實現(xiàn)進一步下探。

機器人4.0帶來的行業(yè)迭代

現(xiàn)代人對“偷懶”有了新定義：解放雙手，把不適合人類的工作統(tǒng)統(tǒng)交給機器人。如果你沒去過一家現(xiàn)代物流公司的倉庫，你或許不會知道，揀貨、運送的工作都已經(jīng)被一個個形態(tài)各異的機器人包圓了。

這些自主移動機器人具備自主移動、人機交互、智能操縱等關(guān)鍵能力，能夠準確感知和理解三維物理世界，隨機應(yīng)變執(zhí)行任務(wù)。在AI、5G、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化技術(shù)的驅(qū)動下，自主移動機器人行業(yè)不斷利用技術(shù)紅利加速產(chǎn)業(yè)落地。國際機器人聯(lián)合會（IFR）預測數(shù)據(jù)顯示，自主移動機器人在物流自動化市場迅猛發(fā)展，預計到 2022 年，將從 2018 年的 110,000 臺增至 700,000 臺。

自主移動機器人要實現(xiàn)自動化作業(yè)，移動性、自主定位、路徑規(guī)劃能力是關(guān)鍵。

極智嘉 AMR 產(chǎn)品家族

首先，機器人要能夠通過外部傳感器（攝像頭、激光雷達、超聲等）搜集外部環(huán)境數(shù)據(jù)并融合處理后進行數(shù)字世界建模。這其中涉及大量的數(shù)據(jù)并行和順序計算，需要高性能傳感器和高性能處理器的有機整合。

英特爾重要的智慧物流生態(tài)合作伙伴北京極智嘉科技有限公司基于英特爾架構(gòu)推出了“極智嘉云-邊-端協(xié)同AMR解決方案”，終端產(chǎn)品分為 M、A、F等多個產(chǎn)品線，搭載了英特爾^? 酷睿^?處理器、英特爾^? 實感TM深度攝像頭等硬件產(chǎn)品，基于DevCloud開發(fā)平臺快速開發(fā)驗證，并通過 OpenVINO?工具套件完成視覺推理加速，滿足了AMR在路徑規(guī)劃、導航避障、物體識別等方面的需求。

其次，自主定位是機器人自主運行的基礎(chǔ)。為了業(yè)務(wù)實現(xiàn)的柔性，一般自主移動機器人采用即時定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous Localization And Mapping, SLAM）技術(shù)，無需對外部環(huán)境進行改造，在運動過程中通過重復觀測到的地圖特征（比如，墻角，柱子等）定位自身位置和姿態(tài)，再根據(jù)自身位置增量式的構(gòu)建地圖，從而達到同時定位和地圖構(gòu)建的目的。

極智嘉 AMR 使用的英特爾^? 實感TM深度攝像頭則賦予設(shè)備觀看、理解、交互以及從環(huán)境中學習的能力，可在攝像頭支持的整個視野范圍內(nèi)提供高度準確一致的深度數(shù)據(jù)，助力極智嘉 AMR 在有限的機內(nèi)空間中，獲取高精度的深度圖，準確識別周圍環(huán)境并進行互動。

值得一提的是，基于英特爾^? 實感? D435 深度攝像頭的 AMR Follow Me 跟隨解決方案，在極智嘉智能倉儲系統(tǒng)中，極大地提高了倉庫補貨環(huán)節(jié)的效率。

補貨工人在貨車開進工廠后，通過招手方式呼喚 AMR 自主移動到貨車旁邊，工人將貨物放在 AMR 上后，AMR 可自主跟隨工人到貨架區(qū)補貨，整個補貨的流程極大節(jié)省了工人的體力，提高了工作效率。 而在 Follow Me跟隨解決方案中，英特爾研發(fā)團隊重點解決了兩個技術(shù)難點：

一、在復雜的倉儲環(huán)境中，識別追蹤目標人物并給出目標人物與 AMR 的相對位置關(guān)系；

二、跟隨人員的 AMR 移動控制系統(tǒng)。

最后，為了在大規(guī)模機器人應(yīng)用場景下，更有效、更經(jīng)濟的進行計算力部署，同時對于海量的機器人進行統(tǒng)一的調(diào)度與管理，云-邊-端一體化的機器人解決方案異軍突起。

英特爾與合作伙伴發(fā)布的機器人 4.0白皮書認為，云-邊-端一體化是機器人4.0時代的重要特征，5G 和邊緣計算的部署使得機器人端到基站的延遲可以達到毫秒級，很好地滿足了機器人的實時應(yīng)用需求。同時，邊緣服務(wù)器可以在網(wǎng)絡(luò)的邊緣、靠近機器人的地方處理機器人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，減少對于云端處理的依賴，構(gòu)成一個高效的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)。

機器人 4.0 時代

極智嘉 AMR 邊緣服務(wù)器搭載了第二代英特爾^? 至強^?可擴展處理器。 該處理器內(nèi)置人工智能加速，并已針對工作負載進行優(yōu)化，能夠為各種高性能計算工作負載、AI 應(yīng)用以及高密度基礎(chǔ)設(shè)施帶來一流的性能和內(nèi)存帶寬。同時，采用矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指令（VNNI）的英特爾^? 深度學習加速（英特爾^? DL Boost）可顯著提高人工智能推理的表現(xiàn)。

在基于英特爾^? 架構(gòu)的硬件平臺上，極智嘉與英特爾合作對VX-SLAM定位模塊、復合檢測網(wǎng)絡(luò)算法進行了優(yōu)化。同時雙方還基于OpenVINO?工具套件來加速深度學習模型推理，在英特爾硬件的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了更高的性能提升。在一項利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取 SLAM 所需視覺特征的實驗中，經(jīng)過 OpenVINO?工具套件優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)模型，相比原 TensorFlow 模型，在同一 CPU 上運行所需時間降低了 68%。

極智嘉 RaaS 云-邊-端高度協(xié)同智慧物流解決方案

在具體實際商用過程中，基于英特爾^? 架構(gòu)的極智嘉 AMR 產(chǎn)品與解決方案提升了揀選準確率與效率，節(jié)省了30%-50%人工成本，效率提升1.5倍2倍。這套方案的靈活性配置同樣值得一提，客戶可以根據(jù)自身需求增減機器人，通過智能算法優(yōu)化運行效率，同時提升倉庫存儲能力。而最重要的安全部分，基于英特爾^? 實感? 3D 深度攝像頭的深度感知能力，以及英特爾^? 酷睿^?處理器所提供的強大算力基礎(chǔ)平臺，極智嘉 AMR 機器人可實現(xiàn)對空間及低矮障礙物的精準檢測，保證現(xiàn)場實施安全。

目前，極智嘉智慧物流產(chǎn)品與解決方案已經(jīng)廣泛應(yīng)用于全球不同客戶的物流場景之中。

例如，極智嘉為耐克位于日本的全新物流中心提供了先進的智能機器人解決方案，不僅幫助耐克把揀選員從繁重、重復的倉庫揀選工作中解脫出來，還有效提高了發(fā)貨效率，降低了運營成本，賦能耐克實現(xiàn)了柔性、敏捷的倉儲物流能力，助力耐克在日本實現(xiàn)訂單 “當日達” 服務(wù)。

戴爾與嘉里大通則使用極智嘉產(chǎn)品將傳統(tǒng)倉庫進行智能化升級，利用先進的人工智能和機器人技術(shù)對整體倉庫進行改造。上線后的戴爾智能倉庫內(nèi)部署了極智嘉 P500 “貨到人” 機器人和 2000 多組貨架，利用密集存儲方式在滿足高庫容率、高空間利用率要求的同時，還可以管理海量 SKU，并根據(jù)業(yè)務(wù)需要隨時切換揀貨、上架、盤點功能。

智慧物流演進，英特爾這么想

2017 年，我國智慧物流市場規(guī)模超過 4000 億，據(jù) iiMedia Research 預測，到 2025 年，智慧物流市場規(guī)模將超過萬億。 以智慧視覺、物流機器人等作為典型應(yīng)用的智慧物流系統(tǒng)正在包裹追溯、包裹識別、月臺管理、視覺智能分揀、園區(qū)安保、 運營管理等場景持續(xù)落地。

在物流行業(yè)，英特爾擁有從云端到終端的廣泛產(chǎn)品與解決方案，在性能、成本效益等方面具備卓越的優(yōu)勢，還有助于加速數(shù)據(jù)中心、企業(yè)和智能邊緣計算環(huán)境中的人工智能推理工作負載。

“人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的落地正在改變著整個物流行業(yè)，塑造出智慧物流新形態(tài)。英特爾將基于從 云端到邊緣端的技術(shù)優(yōu)勢與產(chǎn)品組合，幫助物流企業(yè)加速數(shù)據(jù)中心、企業(yè)和智能邊緣計算環(huán)境中的人工智能推理工作負載，并攜手韻達、極智嘉等合作伙伴，持續(xù)推動智慧物流生態(tài)發(fā)展和智能應(yīng)用落地?！庇⑻貭柟疚锫?lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)首席技術(shù)官兼首席工程師張宇博士表示。