本报记者 曲忠芳 李正豪 北京报道

继上线智慧物流操作系统“河图”、自研多款专业硬件之后，旷视科技进一步强化智慧物流业务布局。4月7日，旷视科技推出了旷视智能托盘四向车系统，这是一种围绕托盘存储和搬运场景的柔性解决方案。不难看出，AI（人工智能）技术公司在智慧物流领域的商业化正越来越向“深水区”探索。

受益于政策引导和人工智能、物联网（IoT）等技术的推动，我国智慧物流产业发展提速。中商产业网数据显示，2021年中国智慧物流市场规模达6477亿元，同比增长10.9%，预计2022年市场规模将接近7000亿元。

旷视科技物流业务事业部负责人徐庆才向《中国经营报》记者表示，智慧物流业务是旷视的三大核心业务之一，之所以研发四向车系统并使之落地，是因为观察到，对工厂仓库和物流中心进行自动化、数智化升级已成为行业的必然选择。

本报记者注意到，AI技术落地到具体场景才能发挥真正价值，已越来越成为业界共识，而旷视科技是主流AI公司中较早将智慧物流领域作为主攻方向的一家。从招股书披露的数据来看，供应链物联网业务近几年里为旷视科技贡献了大约5%以上的收入。

数智化浪潮下 供应链转型升级提速

徐庆才指出，物流系统集成正在向标准化、模块化方向发展，柔性灵活、初期投入成本低、易部署和扩展的方案将普惠更多企业。

在他看来，面对汹涌而至的数字化大潮，实体企业的供应链转型升级一方面是顺应时代要求，另一方面也是客户需求多样化、订单履约实时化、商业模式快速迭代，以及劳动力短缺、城市用地成本上升、全球经济不确定形势下自身物资品类和存量快速增长等诸多挑战下的必然选择。然而，实施难度高、投资大、对仓库要求高、未来扩展难度高等因素阻碍了自动化、智能化仓储的进一步普及。

基于自动化、数智化升级的业界共识，旷视科技推出了完整的智慧物流解决方案，涵盖自动化立体仓储系统、自研的各种品类的自主移动机器人系统，以及智慧物流操作系统平台“旷视河图”。就此番扩充的智能托盘四向车系统来说，它可以让用户“像搭积木一样，根据需要灵活组合，实现“一车跑全仓”，此外还可以根据淡旺季以及业务增长等需求变化，增减车辆。

以一家原材料生产企业为例，该企业需要8000个存储位，工厂需要24小时连续生产。据介绍，采用旷视四向车系统后，相比传统的堆垛机方案，在同等面积下可实现空间利用率提升超20%、托盘成本节约超40%、项目实施周期则缩短50%以上、电费节约65%以上、装机容量减少65%以上等，这意味着企业客户能够大幅降低运营成本，将“降本增效”落到实处。

旷视科技联合创始人、物流业务事业部产研负责人唐文斌告诉记者，对于旷视智能托盘四向车系统的服务模式，一方面是直接向最终用户提供产品及解决方案，另一方面则在全球范围内开放给拓展合作伙伴，将产品以子系统的模式提供给集成商，以子系统的方式对外连接形成更丰富的解决方案提供给最终客户。

细分领域技术迭代 国产厂商有望“弯道超车”

德国弗劳恩霍夫物流研究院中国首席科学家、中德智能技术研究院中方院长、同济大学教授、博士生导师房殿军指出，托盘四向车最早起源于欧洲，是从托盘穿梭车系统（RGV）、子母穿梭车系统不断演进而来。在市场应用方面，托盘穿梭车技术在中国市场得到了很好的应用，未来仍有较大的提升空间，尤其是在软件跟算法方法，还有在结构的改造方面。

“目前中国企业已经站到了一个弯道超车的位置上了，从某种程度来讲，我们无论是在结构设计，还是软件上，尤其是它的智能调度软件开发方面，中国企业现在都是处在全球第一梯队的位置。”房殿军如是说道。

唐文斌认为，欧美市场与我国的市场需求存在一定的差异，欧美更偏重消费，其物流自动化解决方案主要集中在以箱式为主的场景下，而中国不仅是消费大国，也是制造大国，因此，托盘式的解决方案拥有非常大的需求空间。从市场需求来看，托盘式解决的痛点包括大规模、高密度的存储，以及快速搬运、整箱拣选等，因此存储、搬运、整箱拣选组成了现在对托盘式应用的需求。

房殿军建议，企业对工厂仓库或物流中心升级选择托盘四向车解决方案时，应当认识到托盘四向穿梭车是一个系统工程，要选择比较成熟的、精益化设计的产品，同时要关注软件及计算能力，因为四向穿梭车对于软件的依赖性更大。

记者注意到，旷视科技从2017年开始进入供应链领域，相比其更早进入的消费物联网业务、城市物联网业务，智慧物流业务目前仍处于投入阶段，对营收贡献处于稳步增长中。

智慧物流成为现代物流的发展方向，而AI技术的价值日益凸显。徐庆才指出，全球很多国家普遍面临出生率下降的问题，加上人口老龄化以及越来越多年轻人不愿意进工厂，劳动力短缺问题日益突出。AI 技术创造的数字化劳动力能够补位，并跟人形成很好的相互协作。例如，在一些化工原料仓库，粉尘多，不利于操作人员健康，现在都用机器人进行自动搬运、存储，人只需要在中控室进行作业监管、处理异常情况即可。AI不仅能帮助企业降本增效，更为重要的是创造数字化劳动力。

（编辑：吴清 校对：颜京宁）