AI賦能的移動機器人單體智能與群體智能發展趨勢

文 / 王宏玉

曠視高級副總裁兼機器人產品部總經理中國移動機器人產業聯盟名譽主席

王宏玉從1991年開始一直從事移動機器人和自動化物流技術的研發，看到技術始終是推動產品創新的主要動力之一，當前整個移動機器人行業都在積極擁抱人工智能（AI）技術。在作者看來，無論是傳統企業，還是新興企業，都應該加強分享，相互學習、共同提高，把中國移動機器人行業做好，爭取在世界舞臺產生一定影響力。

一、移動機器人市場：蓬勃發展

當前，消費者需求日趨個性化、多樣化，產品更新迭代速度加快，企業需要以更加精益、高效、靈活的方式生產，自動化、智能化改造有助于企業提高工作彈性和效率，增加自身競爭力。與此同時，勞動成本的上升，熟練工人的短缺，以及人工對安全、健康工作環境的追求，也推動企業加大應用機器人替代人工。2020年的疫情也進一步加速了企業開展自動化、智能化改造的計劃。

在這一背景下，移動機器人市場蓬勃發展。根據Interact Analysis預測，全球移動機器人（AGV/AMR）市場在2024年將超過125億美元；制造業對機器人技術的投資將持續增長，移動機器人在制造業的投資將在2024年達到約50億美元的峰值。

中國移動機器人產業聯盟、新戰略機器人產業研究所數據顯示，2019年度，中國移動機器人（AGV/AMR）市場規模達到61.75億元，同比增長45.2%。2019年移動機器人所有品類產品新增量33400臺（不含小黃人類別），同比增長約12.8%。

作為移動機器人最主要的應用場景，智能倉儲及物流的市場也呈現持續高速增長的態勢。網經社《2019年度中國物流科技行業數據報告》顯示，近十年來中國智慧物流市場平均增速高于20%。在智能制造以及工業4.0建設持續推進的背景下，企業都在尋求應用機器人、AI、5G等新技術實現降本、增效、提質，提升自身競爭優勢，對移動機器人的需求明顯增加。

二、移動機器人發展趨勢：更加智能

移動機器人主要需要解決定位、規劃、控制等問題，目前重點的研究領域包括環境感知與建模、定位與導航、環境理解、多機器人協調等。人工智能、大數據、物聯網等技術的成熟和應用，促進移動機器人的感知、決策能力大幅提升，設備之間交互更加高效，數據流動更加自由，軟硬件協同效能更大。

移動機器人的未來發展趨勢可以概括為單體智能和群體智能。

1. 單體智能

單體智能是指單個機器人的智能化程度，即單個機器人的感知能力、理解能力以及自主決策能力的大小。移動機器人未來會擁有更多AI元素。其中，基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構建）技術、尤其是視覺SLAM技術的多傳感器融合導航方式，以及基于深度學習的環境理解，是支撐單體智能化程度不斷升級的重要技術方向。具體而言，有以下主要趨勢：

（1）導航技術定義產品形態，基于SLAM的AMR將成為主流

移動機器人的導航技術經歷了有軌方式（如磁帶牽引方式）、信標方式（如二維碼）、無信標方式（如SLAM）的不同階段。二維碼導航機器人需要在現場張貼二維碼，對二維碼粘貼精度要求高，且易損壞。SLAM技術可以讓機器人在無信標的情況下實現定位導航，具有易部署、柔性等特點，更加適合在運行環境復雜、業務經常變動的場景下應用，因此受到越來越多客戶青睞，正在成為機器人領域的主流趨勢。

隨著導航技術發展，工廠內的設備形態從最初傳統企業使用的自動導引車即AGV（Automated Guided Vehicle），逐漸過渡到智能化、自主化程度都更高的自主移動機器人AMR（Automated Mobile Robot）。2020年可以說是SLAM機器人的應用元年，越來越多大型企業采購和部署AMR，基于SLAM技術的AMR正在受到越來越多的客戶青睞，將成為業界主流趨勢。

曠視MegBot—S800V視覺建圖及視覺導航演示

（2）新技術降低感知成本，視覺SLAM是未來方向

在工業物流領域，基于SLAM技術實現的機器人自主導航，根據傳感器不同主要分為激光SLAM和視覺SLAM。目前，激光SLAM技術相對更加成熟，是市場應用的主流。但視覺SLAM也開始興起。這得益于機器人單體主處理器處理能力的提升，特別是一些帶GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）、N P U（N e u r a lnetwork Processing Unit，嵌入式神經網絡處理器）的處理器的應用，機器人視覺處理能力得到極大提升，以深度學習技術為核心的視覺處理可以在機器人上實現。

目前，視覺技術已經逐漸被應用到機器人立體視覺避障（人/ 物區分識別），以及視覺導航和末端高精定位上。隨著視覺算法技術的成熟，傳感器成本低、感知信息量大的視覺SLAM導航機器人，將會成為未來方向。

（3）深度學習技術廣泛應用，大幅增強移動機器人的“理解力”

深度學習是本輪人工智能爆發的關鍵技術，推動AI在計算機視覺、自然語言理解等領域取得了突破進展。深度學習的廣泛應用，也大大提升了機器人的理解力，使得機器人在交互、執行的過程中安全性、準確性更強。

深度學習技術在計算機視覺中的應用主要有物體識別、目標檢測與跟蹤、語義分割、實例分割等，具體到機器人場景中，語義SLAM能把物體識別與視覺SLAM結合起來，將標簽信息引入優化過程中，構建帶物體標簽的地圖，實現機器人對周圍環境內容的理解。

2. 群體智能

群體智能是指整個系統的智能化程度，即系統在集群作業中是否能夠不斷實現最優調度的能力。物流倉儲等領域面臨的最大挑戰是海量設備與系統獨立運行，無法協同運行導致效率難以提升，因此實現群體智能既是技術趨勢，又是市場剛需。詳情如下：

（1）規模化集群作業成必然，人工智能算法實現最優調度

曠視河圖數字孿生

曠視擁有全球規模領先的計算機視覺研究院

AI在曠視機器人產品中的應用

機器人在實際應用中，通常是以集群的方式協同完成特定的任務。如：月臺的托盤搬運集貨，原材料的料箱存儲和揀選，產線之間的物料搬運；托盤可以使用無人叉車搬運，原材料的存儲揀選可以使用二維碼類KIVA機器人，產線之間物料搬運可以使用SLAM機器人。

隨著工廠和倉庫自動化水平的不斷提高，機器人（AGV/AMR）、無人叉車、穿梭車、堆垛機、機械臂、分揀機等智能設備越來越多，需要通過集群的方式協同完成特定任務。曠視看到，成百上千臺多種類型設備的規?；鹤鳂I已成必然，要保證整個群體協作的效率，并根據業務需求動態調整策略，需要讓整個系統能夠不斷學習、不斷修正自身策略；在這個過程中，人工智能將發揮巨大作用，幫助整個系統不斷優化。

（2）同構仿真、數字孿生，為客戶提供一站式服務

智能化、自動化改造的過程，會經過漫長的決策鏈，從方案設想，到方案設計和實際投入，這個決策過程此前基本依賴人的經驗，這一過程可能會導致規劃結果與實際需求產生較大偏差，浪費人力物力。因此，一套高效、精準的同構仿真系統，能夠極大提高評估效率。

同構仿真是數字孿生中的一項關鍵技術。目前物流行業中，大多數仿真系統和執行系統是分開的，是異構仿真。只有在同構仿真的方式下，才能更加體系化地進行仿真，隨著軟件的不斷更新迭代可以無限逼近現實場景，更好地制定最優策略。

三、AI賦能機器人的曠視實踐：成效初現

曠視是一家世界級的新興AI公司，有自主研發的深度學習框架和全球規模領先的計算機視覺研究院，在歷次計算機視覺領域的世界頂級賽事中累計贏得40項世界冠軍。依托于曠視研究院在三維視覺技術的長期積累，曠視在SLAM和3D感知等技術上創造了多項行業領先的技術創新，獲得了世界計算機視覺領域頂級會議CVPR2020 SLAM挑戰賽的雙料冠軍。

從2017年開始，曠視就嘗試將AI能力注入移動機器人及物流領域：自研了多款AI賦能的移動機器人和智能物流裝備，率先推出了AI賦能的機器人網絡操作系統“河圖（HETU）”，并與客戶和合作伙伴攜手共創AI賦能的工業應用案例。

1. AI賦能的單體智能:讓設備有眼睛、會思考

目前，曠視自研SLAM技術已應用于MegBot-S800、MegBot-S800V等多款智能物流設備中。該技術賦能的機器人，主要具有以下特點：

（1）智能避障：制造工廠人機混雜，SLAM機器人能夠自動識別物體、規避障礙物，有助于保障作業中的人、貨和設備安全。

（2）高精到點：在機器人與產線或工作站對接時，SLAM機器人能夠實現極高精度，還能做到重復到點的精度，避免對接失敗、產線中斷等生產事故，確保作業的穩定、可靠。

（3）重定位：在無人看管和干預的情況下，曠視SLAM機器人能夠基于深度學習的視覺場景識別技術，隨時隨地自動開機、重啟，投入工作。

（4）柔性導航：結合高精度地圖，曠視SLAM機器人實現了更加靈活、安全和高效的智能導航。

（5）激光-視覺融合：不同于激光SLAM技術通常用于平面信息的識別，視覺SLAM技術可以感知三維空間的信息。曠視MegBot-S800V能夠智能過濾動態物體，更加從容地應對復雜場景。它能夠進行人-物智能識別區分，具備低矮障礙物以及高處懸浮物的立體視覺避障功能，如一只口紅掉到地上，機器人也可以識別并繞開。

除了機器人之外，AI還能讓傳統物流裝備有“眼睛”、可以簡單“思考”，提高生產的安全性與效率。曠視人工智能堆垛機通過裝載的五面掃描探照、3D攝像頭，檢測破損、異物、數量等異常情況，在提升作業效率的同時，保障盤點的準確率。到目前為止，經過1萬多箱型的測試，人工智能堆垛機數量清點與真實情況還沒有出現過差異。曠視已經在浙江某“黑燈工廠”部署了全球第一臺人工智能堆垛機。

2. AI賦能的群體智能:使系統最優化,實現更高效的多機協作

面對越來越多的智能設備和子系統，曠視推出的智慧物流操作系統河圖，將機器人等智能物流裝備與物流、生產業務快速集成，提供規劃、仿真、實施、運營等一站式解決方案，以曠視核心的AI能力通過物聯網技術連接物流各個環節。

曠視金隅實驗倉

曠視河圖能夠將不同類型的智能設備集合在一起統一調度，具有極大挑戰。以移動機器人和電梯通訊為例，這需要與電梯廠家合作開放接口，將兩者真正打通。尤其重要的是，物流系統當中，目前還沒有其他家把仿真系統和運營系統做到一起，曠視正在往這個方向推進，因為這樣才能幫助整個系統實現效率最優化。

徐福記智造工廠中曠視河圖調度機器人進行無人化物料搬運

曠視正在為一家世界500強企業打造全球領先的柔性服裝類智能倉，依托河圖連接并調度10類近4000臺智能物流裝備，包括700余臺移動機器人，對作業效率、多類型機器人協同、大集群機器人管控等綜合能力提出了近乎苛刻的要求。

在徐福記智造工廠，在河圖的統一調度下，幾十臺物料搬運機器人實現了“車間-公共月臺-發貨月臺”之間的自動化搬運，現場搬運作業人員減少100%，物料搬運及時率和準確率達到100%，其自動躲避障礙物的功能，也大大降低了車間的安全風險。

在成都一汽富維車間，曠視通過河圖系統，讓車間內的機械臂、輸送機、搬運型設備、提升機、堆垛機等設備形成聯動與協同，整體提升3倍利用率，助力企業完成了全流程的智能化改造。

未來，曠視機器人產品部會繼續完善機器人產品體系，搭建具有AI賦能的全機器人產品體系；研發市場需要的中高端物流設備，如基于移動機器人技術的新型穿梭車和智能叉車等有一定AI技術含量的產品。在研發和產品應用過程中，曠視希望與行業同仁相互分享經驗，共同推動行業發展。