86 智能物流为打造无人仓菜鸟自研了一套柔性自动化技术.docx
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86智能物流为打造无人仓菜鸟自研了一套柔性自动化技术
【智能物流】为打造无人仓,菜鸟自研了一套柔性自动化技术
物流技术与使用
微信号ai-cps
功能引见OT技术(工艺+精益+自动化+机器人)和IT技术(云计算+大数据+物联网+人工智能)深度融合,在场景中构建:
外形感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的机器智能认知系统,实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新制造的产业互联生态链。
2018-06-13原文
收录于话题
本文来自阿里技术官方公众号(ali_tech)
物流技术与使用编辑整理
菜鸟研发了柔性自动化仓储系统,利用AI技术,让大量机器人在仓内协同作业,组合成易部署、易扩展、高效的全链路仓储自动化处理方案。
本次从智能拣选→智能拆垛/码垛→智能分拨全链路呈现,一个智能mini仓就在你眼前。
都是仓内真实使用
无人仓的背后是菜鸟5年来在柔性自动化的不断探究和思考,将来的物流将通过包括AI在内的技术创新打造全面才智化自动化的物流体系,愈加快速高效地满足用户需求。
菜鸟网络柔性自动化担当人朱礼君博士为我们共享菜鸟在柔性自动化方向的探究和实践。
朱礼君,花名元享,现任菜鸟网络资深算法专家,柔性自动化担当人,次要争辩方向是人工智能和运筹优化算法在物流中的使用。
演讲内容
(为便于阅读进行过适当编辑整理):
元享:
格外荣幸在这里给大家共享菜鸟自动化的争辩,今日人工智能和才智物流这个领域正在经受巨大的变革,我认为这两者的融合确定会产生化学反应,使得人工智能推动才智物流的飞跃,同时才智物流也会给人工智能供应一个新的进展门槛。
Part1:
人工智能和新物流自动化
首先我们认为人工智能时代能够给自动化物流带来新的方式,这个自动化的趋势和电商时代物流自动化的挑战,使中国物流结构发生了格外大的变化。
我们官方估量2050年劳动力人口会削减四分之一,现在劳动力的缺口是物流人士切身体会到的,特殊是东南沿海格外难招到人,新的员工和老的员工的效率差别格外大,甚至差别一半以上。
同时电商物流时代跟传统的物流时代差别格外大:
商品品种格外多,商品组成的总量格外多;订单量格外大,特殊是电商这两年的订单增长;商品多物流属性多样,对它们的处理格外简约;特殊中国的电商用户对时效的要求格外高,一日达,甚至一小时达。
传统的自动化是刚性的自动化,利用传送带等固定的设备使得我们的物品在仓库里流淌。
新的电商时代我们需要制造新的自动化,需要更多的柔性,需要更多的AI技术在里面,这样才能顺应快速变化的物流时代。
柔性自动化有什么特点?
首先它的扩展性情外强,随着订单的增长可以快速部署机器人,部署新的自动化设备,使它能够处理更多的订单,而且它的鲁棒性强,也就是单点的问题不会构成整个仓库的问题。
然后是模块化的设计,由于之前也提到商品德外多样,有各种各样的物流属性和销售属性,所以不同的商品需要不同的作业模式,所以我们模块化的时候需要模块化的设计。
同时,需要易部署和搬迁,需要不停地迭代,商品换季很快,业务的进展当中需要不停转变我们作业的模式,需要格外快速地做转变。
最终,我们需要在全链路的自动化下我们得到一个比较大的阅历,除了省人和自动化的情况下,是作业的可猜想性,作业的可猜想性情外重要。
前面几位专家提到人工智能时代我们有格外大的进展,柔性的自动化和智能有一个天生的绑定的关系,我们柔性自动化需要格外多机器人,它需要感知,这里面需要用到格外多的人工智能的技术,人工智能的新技术带来了新的物流自动化机会,物流的快速进展给人工智能技术使用带来了新的蓝海。
Part2:
菜鸟在柔性自动化上的实践
电商的仓库从头到尾哪一些节点可以用到物流自动化的技术?
从商品的入库、拣选、打包、分拔等等都需要用到才智自动化。
这个链路中用了很多的设备,我们可以用自动叉车做商品入库,然后做补货;订单的拣选可以用AGV拣货,我们AGV已经格外成熟,可以达到商业的标准;我们可以用自动封箱机;分拨也可以用AGV技术;码垛也有码垛的机械手臂……整个链路可以自动化。
在这个链路中什么模式是最高效的?
由于我们是一家互联网公司,当然我们想到了计算机,仓储的作业其实跟计算机做计算是格外类似的,仓库里面做物品的存储,和做计算机数据的存储格外类似;订单的生产,我们把货物从货架上拿下来是跟计算机做提取、计算也格外类似;仓库的备货区里面会存储大量的商品,和计算机的硬盘很类似,计算机可能有很多文件,有些文件好几个月都不会用到,和备货区一样;拣选区,有很多业务进行拣选,和内存差不多;电商有很多的爆品,会有爆品的区域,这相当于计算机的高速缓存,所以计算机的结构在仓储里面有相应的映射。
但是到了电商时代,我们之前也提到电商带有一个比较大的特点,就是我们处理的品种很多,我们仓库格外大,每天要处理的订单格外的多,映射到计算机的结构里面就相当于最近比较火的大数据的处理,大数据的处理上最出名的框架是MapReduce,这里面三个最重要的操作Map、Shuffle、Reduce,Map就是把工作并行化,Shuffle怎样把它再合到一起,Reduce就是最终产生结果。
我们可不行以把这个idea映射到仓储里面,作业需要并行再合并,我们可不行以做分区并行的操作,不同区有不同的作业模式,不同自动化的模式,可不行以并行操作,有不同区并行生产,这个Map就是把订单的拣选操作依据不同的生产作业模式并行化,Shuffle是暂存&合单,Reduce是播种在不同的订单里面。
基于这个想法我们提出了模块化的多区并行的自动化的方案,由于在电商的仓库中需要存储很多不同的商品,需要分区,每个区可以有不同的作业模式,如下图,每个区拣选完了以后有一个合流区,合流区有不同的商品合流在一起再出库,由于有这么一个并行的操作设计,各区可以依据商品做不同的拣选模式,并行完了以后都会流入到这个RebinZone,合流区做一个订单的合流,每个区拣选完以后,然后合流到一个箱子里面进行出库。
下图是我们设计的大仓的作业模式:
有爆品区做高速的缓存,这个爆品区我们有大宗的缓存,可能是一天会卖很多的商品,左边是冷品区,是货架到人的模式,会存大量的商品,每件商品都不多,但是会格外多样。
冷品区我们选择货架到人的模式,是由于一个货架的商品是比较多的模式,人搬运的商品一天不会多。
然后爆品区用的是拣选车到人的模式,是有一个AGV带着装订单的箱子,AGV需要到订单需要的商品四周,人不需要走,人只需要拣货。
所以有不同属性的商品,一个作业可以并行的发起,然后不同作业需要不同的商品放到同一个盒子里面,完成质检再打包。
整个操作是并行操作,是模块化的,可以把上面的商品换成人或者是别的自动化的模式,可以是人也可以是机器,不会影响其他区的作业生产。
这里面其实是多库区的,超过500台AGV,联合调动任务的支配、路径的规划是整个作业里面最关键的。
刚才看到的仓储AGV当中有格外多的优化决策问题,这么一个系统有格外多的决策问题。
我们的目标很明显,最大化的提升仓生产效率,缩短订单处理时间,我们如何合并订单生成拣选任务,怎样下发拣选任务?
车到人任务如何调度?
货到人的区先去哪个站再去哪个站呢?
合并怎样合呢?
调度的时候是不是尽量保证不同的订单同时到一个区呢?
你如何做合并?
全部都是决策的问题,是大规模的支配问题,这里面用了格外多的算法,是整个系统效率优化的关键。
下面共享一下我们对分拨这个场景,就是物流中分拨的场景做的自动化方面的一些尝试。
分拨是什么意思呢?
比如说我收到一些包裹,仓库里生产出来的包裹,可能要到全国的各个城市,我需要分好上车运到全国各个城市,所以分好的包裹会依据流向和目的地做一个切分,分拨相当于真实物品的Shuffle。
机器人格外适合做一个事情,它没有固定的轨道,格外适合做点对点的传播,我们如何设计这样的系统呢?
这是我们本人提出的新的柔性的分拨的方案。
总的idea如上图(人可以删掉,将来可以替换成机械手臂):
包裹上到传送带,AGV会上到一个扫描台扫描,AGV就晓得它去到什么地方,然后将包裹倒入对应的集包篓,集包篓满了就会被另外一个AGV带走到对应的出库月台。
这样AGV做简约的处理就可以做分拨,除了上货到出库不需要有人的操作,这是格外柔性的自动化的系统。
这里面核心的问题是,我们有不同的AGV的调度,有大的托集包篓的AGV,也有小的分拨的AGV,它们的路径规划其实是格外简约的一个问题;其次就是每一个集包篓到哪一个目的地也是需要规划的问题,比如说去北京的包裹格外多我就需要很多的集包篓去北京,由于它的流量很大,它该当放在哪个地方,它又不拦路,又能缩短AGV行走的时间,这格外关键,这是整个系统最关键的一点。
下面共享一下我们在机械臂方面的使用,我们做了一些拆码垛及拣货的使用,基于RGB-D数据的三维物体识别、定位、姿态估量激发、箱体分割算法等,见下图。
Part3:
菜鸟柔性自动化关键技术
共享一下我们做这么多项目总结出来在柔性自动化领域做的关键的技术,物流这个行业,它不是一个纯软件工程,也不是一个纯硬件工程,其实是一个系统工程,里面做很多软硬结合、共同设计的点。
从流程的设计到硬件的设计、软件的设计这一连串都需要一起综合考虑,你才能够达到这么高效的效果。
其次点是IOT&Edgecomputing,我们在IOT方面有格外多的投入,仓库是IOT格外好的投入点,它可以做很多的线上化、数字化、可控化。
第三点是机器人技术,最重要的三点是Perception、Planning、Execution。
第四点是大规模的大智能体规划和调度技术,你在仓库里面要做柔性自动化的方案需要机器人协同,大量机器人的路径规划是影响到效率的,所以涉及到大规模的规划和支配技术。
前面也提到仓储机器人有资源支配优化问题。
这里的资源就是货架、库存、AGV,目标就是单位时间产出最大。
资源支配问题有两种解法,一个是中心规划解法,我们要建大而广的模型,收集每一个数据,收集每一个机器人在哪里,收集每个货在哪里。
建一个很大的模型,有一个数据分布,单位时间内出库数量最大,菜鸟在略微小一点的仓库里面用这种方式。
资源支配当中另外一种是资源分布式竞价,谁出价更高就接谁的货。
特殊大的仓库里面我们有格外多的机器人,格外多的货架,各种组合可以完成拣选任务。
机器人货架可以仿照成一个任务,谁赢了谁做这个任务,整个市场平衡了支配该当是比较高效的,涉及比较关键就是竞价的策略设计,在大型的仓库上下游之间连接比较紧密、很难解耦的环境比较适合,由于你最上游的决策可能影响到最终一个决策,所以整个上下游的决策全部做下来是比较难的事情。
其实我们认为在将来很多大规模智能体的技术会往群体的方向进展,什么叫群体智能呢?
就是SwarmIntelligence。
这是自然界中的现象,宏观的自然界行为,比如说鱼群和鸟群,优化算法里面有蚁群算法,是通过仿照蚂蚁的行为进行的算法,比如说蚂蚁是会搭桥的,单个蚂蚁并不会搭桥,但是蚂蚁之间可以相互地搭桥让其他的蚂蚁走,这些概念可以使用到智能体的使用当中去,比如说智能体在仓库当中的使用,这里有分布式的把握的方法。
我们认为每一个智能体有了足够的智能导航和决策的功能之后,这该当是将来进展的方向。
Part4:
总结
总结一下,柔性自动化有很强的扩展性,易部署,模块化,算法格外高效格外智能,鲁棒性情外强,任何一个单点不会影响系统的问题。
技术上有很多的特点,比如说是软硬结合的技术,是全链路的整个系统,每个环节需要综合的考虑,算法方面要做大规模的智能优化,然后技术方面有很重要的一个方面是群体智能。
我们认为整个柔性自动化的进展是将来巨大的趋势,它会对整个行业做一个巨大的革命,整个的过程需要多方一起协作,比如说硬件公司、机器人公司、物流公司、或者是像菜鸟这样的公司都需要一起协作才可以做好,是整个行业的革命,任何一个单方都很难做好这个事情!
最终共享一下我个人的一些感受,我们做了很多的项目,这里面其实之前共享的都是看上去比较高大上的一些技术,人工智能和群体智能这样一些技术,但是其实我想说做这样一些技术,我们真刚要处理仓储、快递物流环节中各个环节的技术,去提高效率,要真正处理问题是需要我们深化到现场去的,我们同学经常深化到现场去,我们在仓库各个环节写过代码,传送带上、货架边上、拣选站……全部的地方都写过代码,全部的同学都会格外投入,全部的同学真实体验全部的产品。
用技术,挂念物流人员工作效率的提升,看到他们的喜悦,看到他们的满足,这是我们整个过程中最大的收获!
满足柔性制造的物流系统规划建设
原创:
张芸 物流技术与使用
演讲|法布劳格物流询问公司中国区总经理
张芸
对于制造行业来说,想要最终实现柔性生产很难,因此从物流规划的维度首先来满足柔性制造格外重要。
在5月24-25日由《物流技术与使用》杂志主办的“2018第三届中国制造业供应链与物流技术研讨会”上,法布劳格物流询问公司中国区总经理张芸女士结合丰富的项目阅历,以《满足柔性制造的物流系统规划建设》为题,深化地分析了制造企业如何从物流系统规划角度进行思考,以支持柔性制造,并引见了具体项目案例。
法布劳格公司是一家特地从事物流规划与询问服务的德资公司,拥有30多年行业阅历,为客户供应在整个供应链上的定制化处理方案。
作为物流规划询问领域的全球标杆性企业,法布劳格已经成功实施了1000多个项目,其中,约一半客户为世界500强企业,在中国已完成400多个项目,具有丰富的专业阅历。
一、优化供应链与物流,提升制造业利润
当今的制造业生态,浅笑曲线的弯曲度更大,也就是说产业链两端的附加值更高,而两头组装生产环节的附加值更低。
在这样的产业环境下,支持智能柔性制造的物流系统,能够充分满足挖掘产业链条两端的高附加价值。
这是制造业向智能化升级坚实的产业基础。
从汽车制造行业来说,近年来利润率下降,同时,随着新能源电池、无人驾驶等新技术引入,汽车制造行业的利润率会更低。
将来,汽车制造行业的利润率持续偏薄,但成本只会持续上升不会下降,因此,汽车制造企业要想降低成本、要添加利润,就确定要优化供应链与物流。
二、物流柔性化规划设计实例——大众Dresden透亮 工厂
物流柔性化有很多要点:
一是指柔性规划。
制造业生产的全部产品最终都是为市场供应服务的,而市场需要猜想,猜想销售额、猜想生产方案、猜想零部件、猜想库房,柔性很难实现,但需要有规划;二是要能够顺应变化,在变化中可以快速调整,这更为关键。
例如,智能物流设备三年一个淘汰周期,三年前做的规划,到设备安装,企业需求可能会变,设备也会变。
大众Dresden透亮 工厂由法布劳格参与规划建设,2000年投入使用。
该项目的规划设计思路很好的体现了柔性化。
第一,工厂在市内,常规的轿车有12000多个零部件,物流上线的核心零部件有3000-4000种,假如都用卡车来运输,每天这么多卡车将零部件运往市中心的总装厂,对德累斯顿的城市交通将是场噩梦。
针对这一难题,最终选用了城市轨道,从城市周边的货运村将全部的零部件排序之后,接受城市轨道送到工厂总装线;基于客观限制条件,被迫实现了全部上线零部件均依据生产节拍的要求全部排序送到工厂物料交接暂存区,再由AGV自动配送至每个总装工位,被迫实现排序前置。
也正由于这个项目的成功,法布劳格又规划了一汽大众2004年车型混线项目。
其次,工厂面积小,没有存储面积。
厂内物流怎样处理,生产完了怎样出去?
零部件来自于全球各地,运输过程中的包装是为了降低运输成本、提高装载率、防磕碰、防潮等来设计使用的,并不是依据生产排序包装的。
因此,假如想要处理上述问题,就要有完整规划,规划的前提就是实现零部件包装的标准化,换成标准化包装,在初期将全部的工作构成标准化体系。
第三,需要完整的信息体系。
ERP系统上有生产制造模块MES,和不同的信息系统对接;供应商关系管理系统SRM对零部件供应商的上线零件供应进行实时管理;仓库管理系统WMS驱动物流设备的把握系统。
没有哪个软件可以掩盖企业的全部需求,各家供应商以系统接口开放的方式实现信息互换。
工厂内部则由ERP作为大脑来把握,从前面的选购到生产方案分解,ERP触发下面各个系统之间无缝协作。
三、将来的智能工厂
1.社会化生产,实现最优资源组合
假如总装工厂分布在全球不同地方,全球化就要用最优的资源配置生产。
假设外资汽车企业进入中国市场,假如中国市场中的某主机厂的总卸车间有闲置生产资源,就可以利用其力气做组装生产。
生产车间如此,仓储设备也一样可以共享。
小批量定制化生产而且要有利润的时候,总装模式不再是完全流水线式,生产某种产品,产品的零部件是固定的,零部件经过不同组合快速构成组装。
当同一种模式时,才可能构成社会化的互动,构成社会资源的最优化利用,才能构成总卸车间最大化利用。
2.去中心化,可机警组合的加工岛
智能工厂下,触发N多协作,颠覆全部的互联互通,靠人就不现实了。
特殊核心的是,这些指令不是从中心某一个大脑发出来的,不再是一个ERP发出来的。
即便是ERP发出来的生产方案,但是两头的操作环节、总装环节、需求变了,零部件就变了,物流就变了,这个时候就要协作。
必需有信息系统支撑才能实时互动,需要接受RFID、NFC、QR等技术。
不论智能生产还是智能配送,都可以实现去中心化。
四、物流系统优化步骤
阶段1:
数据分析
先做方案,高度要有,市场也遵照,全部的规划都要基于数据分析,而且分析要全。
阶段2:
概念方案规划
数据分析完以后做“概念方案规划”,把全部内容环节全部定义,至于说具体怎样连接,依据实际情况在规律体系下计算。
在概念方案规划阶段,特殊强调标准化。
标准化可以和全部不同的零部件有关联,该当先从物流器具着手,不是零部件怎样运上去,而是说这组合零部件用什么样的器具上线。
另外,标准化的器具不能多。
全部柔性化上线模式要界定,确定要找到适合的模式然后再往下实施落地。
我们会基于一些不同的模式,如机器人自动接料,机器人自动码垛,或者说局部用一些路线分拣线。
阶段3:
技术细节设计
物流系统的技术细节设计规划,离不开公司高层的支持。
高层不只需协调企业各个部门,而且要协调供应商。
建筑物是现成的情况下确定要做分析,假如是新建筑更要做到合理设计。
例如,不是说仓库门越多越好,少了也不合适;主生方案,货量分布矩阵,物流流量分析,有了概念方案;之后每个区域都要做到位,包括上线方式,设备上线,要想实现智能化、柔性化,标准要和国际接轨;只需产品的上线模式定下来,系统可以自动预算;人工去执行,标准的导入以及标准培训,这个标准转成国际标准、国家标准都可以;选择标准之后,员工要培训,严格执行、检查、监督,这是保证真实性的独一途径。
柔性化在设计方面的体现,应基于实际情况、实际面积、实际力气。
概念方案也同样,设备打算了规划,选中方案,现在要用的,近两年内要用的,落地做细;只需适合的器具才是可用的;运输路线要精准到每一条线;规划图是能够削减铺张、提高生产效率打算要素之一,厂区内的物流路线也要考量;人员和成本也要考虑。
阶段4:
实施支持
规划和实施是一个交接棒的过程,不是一波人完成的,规划是中高层,操作是中低层,双方同时担当,大约需要4-6个月。
总结来看,制造企业要提升优化制造过程,需要进行总体设计、现场点的改善,要先从物流规划入手,既要引入新技术、新设备,也要自创以往的阅历。
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPSOS
“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPSOS”:
云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今日,企业领导者必需了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPSOS构成数字化+智能化力气,实现行业的重新规划、企业的重新构建和自我的焕然重生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。
假如不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的志愿,这些将不行能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。
面对新一代技术+商业操作系统AI-CPSOS颠覆性的数字化+智能化力气,领导者必需外行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:
1.重新行业规划:
你的世界观要怎样转变才算足够?
你必需对行业典范进行怎样的反思?
2.重新构建企业:
你的企业需要做出什么样的变化?
你预备如何重新定义你的公司?
3.重新打造本人:
你需要成为怎样的人?
要重塑本人并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必需如何去做?
AI-CPSOS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以挂念企业将创新成果融入本身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。
AI-CPSOS构成的数字化+智能化力气与行业、企业及个人三个层面的交叉,构成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:
1.精细:
这种力气能够使人在愈加真实、细致的层面观看与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和愈加精细地进行产品共性化把握、微观业务场景大事和结果把握。
2.智能:
模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的力气。
3.高效:
企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型猜想和响应决策力气,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
4.不确定性:
数字化变更颠覆和转变了领导者已经仰仗的思维方式、结构和实践阅历,其结果就是构成了复合不确定性这种颠覆性力气。
次要的不确定性包含于三个领域:
技术、文化、制度。
5.边界模糊:
数字世界与现实世界的不断融合成CPS不只让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。
这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速集中。
AI-CPSOS构成的数字化+智能化力气通过三个方式激发经济增长:
1.制造虚拟劳动力,担当需要顺应性和灵敏性的简约任务,即“智能自动化”,以区分于传统的自动化处理方案;
2.对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率;
3.人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟簇新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议:
1.超越自动化,开启新创新模式:
利器具有自主学习和自我把握力气的动态机器智能,为企业制造新商机;
2.迎接新一代信息技术,迎接人工智能:
无缝整合人类才智与机器智能,重新
评估将来的学问和技能类型;
3.制定道德规范:
切实为人工智能生态系统制定道德准绳,并在智能机器的开
发过程中确定愈加明晰的标准和最佳实践;
4.留意再支配效应:
对人工智能可能带来的冲击做好预备,制定战略挂念面临
较高失业风险的人群;
5.开发数字化+智能化企业所需新力气:
员工团队需要乐观把握推断、沟通及想象力和制造力等人类所特有的重要力气。
对于中国企业来说,制造兼具包涵性和多样性的文化也格外重要。
子曰:
“君子和而不同,小人同而不和。
” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。
假如说上一次哥伦布地理大发觉,拓展的是人类的物理空间。
那么这一次地理大发觉,拓展的就是人们的数字空间。
在数学空间,建立新的商业文明,从而发觉新的创富模式,为人类社会带来新的财宝空间。
云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPSOS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并制造新的强大引擎。
重构生产、支配、交换、消费等经济活动各环节,构成从宏观到微观
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