机器之心旷视物流，一个AI独角兽的B面( 三 )
SLAM导航堆垛无人叉车MegBot-F1600定位精度小于±10mm/±1° ， 易于部署 ， 10分钟万平方米建图 ， 15分钟自动精准运行 。
三人才支撑 ， 物流为立足点往供应链两端延伸
从市场看 ， 仓储物流最后落地市场可大致分为电商类和制造业类 。 前者需要处理海量订单和SKU ， 但场景相对标准化；后者需求随机性若但行业跨度广泛 ， 需要深度结合企业生产线 。
目前 ， 旷视在两个市场都有涉及 ， 「旷视可能会更注重制造业 ， 但今年做的项目里 ， 比例大概是一半一半 。 」徐庆才介绍 。
在打法上 ， 电商场景比较好总结 ， 也容易打造成可复制性项目；在制造业则要先选一些熟悉的行业 ， 比如鞋服、医疗等进行深耕 ， 进而总结经验复制到其他行业 。
值得注意的是 ， 在服务制造业时 ， 除物流场景外 ， 旷视也有意进入企业生产系统 。 「目前我们已经在一些项目上尝试结合生产 ， 在一步一步的打造这个事 。 」
智慧仓储公司在进入智能制造领域有天然的优势 ， 潜伏式、移载式等移动机器人都可以用在生产环节搬运物料等 。
在一些行业旷视也在触碰非常困难的行业痛点 ， 比如医药在仓储环节一个痛点是非常容易发错货 ， 医疗器械属于高端装备 ， 有些说明文字是外文 ， 仅靠人力判断很容易出错 ， 旷视河图系统可以智能判断 ， 减少发货差错率 。
但是 ， AI公司服务制造业的一个壁垒就在于没有足够的行业经验 ， 了解行业是洞悉痛点的前提 。
为此 ， 旷视的做法是大力招揽人才 。 发布会上亮相的物流部门三大领军人徐庆才、王宏玉、王银学都是有几十年经验的物流行业老兵 。
其中 ， 徐庆才在物流行业有超过20年的从业经验 ， 曾负责完成国家智能制造装备发展专项项目 ， 加入旷视前曾长期就职于北京起重运输机械设计研究院 。
本文插图
旷视物流事务部总经理徐庆才
在服务一个第三方物流项目时 ， 徐庆才就发现了机器人太多且无法协同规划的痛点 ， 当时就想做一个能够自学习自适应的系统 ， 但碍于技术能力未能实现 。
后来徐庆才便发现了旷视的河图系统 ， 与印奇、唐文斌交流后决定加入旷视 。 徐庆才加入时是2019年10月 ， 当时唐文斌已经花了一年多时间在物流行业中学习、招揽人才 。
目前 ， 旷视物流部门约300人 ， 徐庆才负责系统研发迭代、业务打法、全球布局等 ， 王宏玉专门负责产品研发 。 人才比例上是「40%的AI人才 ， 40%传统行业人才 ， 20%管理人才」 。
在招揽人才的基础上 ， 每进入一个行业旷视都会投入很多前期调研 ， 一些复杂的制造业项目打通全流程往往需要几个月甚至半年的时间 。
「一些客户的工厂分布在全国各地 ， 他们会希望系统能够提炼共性 ， 适应更多的业务 ， 前期需要的做的工作就非常大 。 」徐庆才说 ， 「这恰恰也是河图需要做的事情 ， 我们会提炼真的可以打造产品的共同资源 ， 把河图做成平台系统 。 」
【机器之心旷视物流，一个AI独角兽的B面】这些特性导致服务制造业出成果的时间比互联网长很多 ， 「真正进入一个行业需要非常长的时间 ， 这也是为什么我们计划经过几年的打造 ， 才能让各个业务中心更成熟 。 」
从战略眼光看 ， 物流只是旷视「供应链物联网」的第一步未来 ， 旷视在供应链领域还会分别往两端延伸 ， 往上是前文提到的进入生产系统 ， 往下是零售布局 。
「我们会先做好物流这个中间环节和立足点 ， 这是最容易形成商业闭环和产生价值的环节 。 」徐庆才说 。
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