8月24日，为期4天的2019台北国际自动化工业大展在台北南港展览馆完满告一段落。旷视作为AIoT领域的智能物联方案专家，在展览上展出的仓储物流数字化解决方案受到了展览观众的普遍注目。

23日，旷视副总裁彭广平在展览现场举行的“2019台北国际物流暨物联网展览物流面对面座谈会”上公开发表了“‘相连’＋‘协作’助力仓储智能化升级”主题演说，与台湾地区行业嘉宾共享了旷视AIoT解决方案面向供应链大脑的探寻与实践中。旷视韧一体数字化解决方案受到普遍注目随着全球制造业自动化市场需求大大提高，对工业机器人的市场需求也在高速快速增长。多达，2019年上半年，全球机器人市场规模约144亿美元。

其中亚太市场正处于领先地位，预计到2020年开支将约1330亿美元，占到比达71％。中国工业机器人消费堪称已倒数6年位居全球第一，2019年市场规模预计约86．8亿美元。其中，台湾地区中小企业比例高达97％以上，在智慧生产转型中也对工业机器人具有反感的市场需求。在此背景下，2019台北国际自动化工业大展的举行，为工业机器人等涉及应用于在各场景的落地获取新思路。

此次展览上，旷视展览了面向供应链场景的韧一体数字化解决方案。相结合旷视河图（HETU）全面的设备终端和业务对外开放能力，旷视T800和S500机器人现场还原成了仓储的运送、传输等业务场景，更有了大量观众造访旷视展位。图：旷视河图与机器人协作在展览现场还原成业务场景其中，S500机器人仅次于承载能力约500kg，用于SLAM技术构建仓内机器人自律定位导航，可应用于货到人、智能运送等场景，可实现较慢柔性部署，解决问题仓储、工厂等劳动密集型行业物料运送问题。

与S500比起，T800机器人仅次于承载能力超过800kg，使用全新的PID、模糊控制、动态速度规划等混合控制算法，构建机器人运动控制的鲁棒性。基于旷视自律知识产权的自自学、自适应人工智能算法和旷视机器人第二代底盘技术，大大提高地面环境适应能力，减少工程部署可玩性，确保机器人运动过程中货架和商品的安全性。大大优化自身技术旷视加快仓储物流自动化发展目前，整个机器人产业正在向着中高端市场发展，自律自学、细分算法研发能力、核心零部件研发沦为了产业的最重要防线。

回应，彭广平在演说中回应，作为人工智能公司，技术是业务落地的基础。旷视目前的发展路径遵守“1＋3”战略大脑，其中，“3”所指的是旷视目前所探讨的城市大脑、供应链大脑、个人设备大脑三大IoT场景业务群，而“1”所指的则是旷视自律原创的人工智能深度自学引擎Brain＋＋，它需要为旷视的算法训练和模型改良过程获取关键反对，从而让旷视构建了在云、末端、芯等有所不同平台的深度神经网络算法创意，并获得了业界普遍接纳和提到。

图：彭广平在演说基于自身强劲的算法能力，旷视发售了机器人网络协同操作系统——旷视河图。据彭广平讲解，旷视河图是一套致力于机器人与物流、生产业务较慢构建，一站式解决问题规划、建模、实行、运营仅有流程的操作系统，不具备“生态相连”、“协同智能”、“数字孪生”三大特征，需要为机器人网络的组网和人机协同获取一种更加便利，灵活性的解决方案，并通过一站式解决问题仅有流程市场需求，协助企业构建降本增效。

旷视河图主要被应用于仓储物流领域，面向生产和物流两大行业获取一些综合性的解决方案，从而为行业赋能。彭广平在演说中回应，旷视河图在算法层的优化为实际落地业务场景获取了强有力的技术支持。

河图在路径规划、库位优化、阻抗平衡、作业调度层面获取了大量优化算法，比如在双十一期间对有所不同品类的商品展开优化调度，以兼容有所不同的业务场景，只有这样才能把AI确实落地到生产和物流两大行业中。此外，彭广平还侧重讲解了旷视河图与传统WCS系统的区别。

一方面，旷视河图强劲的开放性和智能性，使得下层可终端传感器、机器人、个人终端等智能和非智能设备，向下的业务层面也做到了很多对外开放的模块，需要相连许多合作伙伴，因而生产能力规模无穷大于无限，“旷视河图只不过是想要在客户和合作伙伴中建一个生态。旷视是一家科技公司，所以我们期望河图需要赋能我们的客户以及系统集成商，协助物流和仓储行业提高效率，从而建构更加多价值。

”另一方面，不同于传统WCS系统不能针对某一个行业，旷视河图需要将设备和业务模式都抽象，比如订单挑选、波次挑选、流程挑选等作业模式在抽象后就可以根据有所不同行业的有所不同业态，作出多种优化和部署。“这样对企业客户而言，用什么样的AGV机器人、用何种导航系统方式等都不必须过于多考虑到了，企业客户只需关心成本，而不必去担忧明确的业务层面。

”彭广平说。在演说的最后，彭广平还对旷视仓储物流数字化解决方案在台湾地区的落地传达了期望和寄予厚望。

他回应虽然这是旷视首次在台北国际自动化工业大展上亮相，但旷视期望需要与台湾地区的仓储物流企业和系统集成商等企业展开普遍的交流与合作，联合建构更加多价值。

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