日前，由物流信息互通共享技術及應用國家工程實驗室、運聯主辦的“第四期物流虹橋大講堂”之“奇跡的背后-科技復盤雙十一”在上海青浦智能物流創新工場舉行，海康機器人副總裁張文聰出席活動并發表“AI賦能智慧物流”主題演講。

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 海康機器人副總裁張文聰

張文聰表示，以往快遞物流那些繁復、機械的工作流程，海康機器人正在賦予其智慧的力量。從倉儲業務需求到廠內物流自動配送，在‘貨到人’模式下，移動機器人創造化繁為簡的智慧物流；從工業相機到算法平臺，機器視覺產品為智能設備賦予‘慧眼’，在智造變革之際重塑制造業生產力；從行業級無人機到低空空域防御系統，海康正打造地空一體、多樣化、智能化的立體安防體系。

以下是張文聰的演講實錄

可能在大家的印象中，海康威視是一家安防公司、一家視頻公司，怎么會在這個物流領域也見到海康的身影？其實海康威視到現在是一家以視頻技術為核心的互聯網解決方案的大數據供應商。來自杭州的海康威視是2001年成立的，剛開始主要做監控，2011年的時候我們就在監控這個細分領域做到了全球第一，2016年的時候我們在整個安防領域做到了第一。我們現在的全部員工人數超過三萬四千名，技術人員占比較高，達到了一萬六千多名。用一句話概括，海康威視幫助物流企業感知產品數據，并將數據進行匯聚融合，助力企業進行數據洞察。

海康主營的安防業務，除了提供全系列的安防產品外，也針對包括物流在內的各個行業提供相應的解決方案，另外我們也在做大數據服務和數據運營服務；海康從2010年之后就以視頻技術為依托開始探索新的業務，想知道視頻除了應用在安防領域外，是否能在新的場景落地。以上主要講的是海康在感知端做的工作，后續海康的重點是利用這些數據實現洞察，幫助企業“預見”，做大數據的分析。

回到今天的主題——智慧物流。主要來看三個場景：智慧物流園、貨物管理和智慧貨運車聯網。物流園是物流業作業的集中地，物流園效率的管理對整個物流行業非常重要。目前在全國總共有將近2000個大型的物流園，每個園區占地550到1500畝。在貨物管理方面，每天有超過兩億件包裹的數量，怎樣將這些包裹快速的送達到客戶手中，這對于企業來說是一個挑戰。另外在整個貨運聯網方面，目前差不多有2000多萬貨運車輛。如何對這些貨運車輛進行有效的監管？怎樣降低貨運車輛的事故，減少貨運的成本？這是企業需要考慮的。海康威視主要從三個方面來考慮：幫助物流企業更安全地進行管理、提高運營效率、降低運營成本。

我們的做法是依托AI Cloud技術框架，采用云、邊、域相糅的技術架構，圍繞圍繞“人、車、貨、倉”提供智能一體化解決方案。海康對物流產品數據進行感知，然后通過開放API接口將數據反饋到業務系統。舉兩個例子，如DWS系統對條碼數據、重量和體積數據等貨物信息進行感知，然后傳送給物流業務系統，并與后面的整個分揀系統打通，實現數據的采集和后面的貨物分揀。第二個例子是AGV自動分揀系統，它利用RCS系統與業務系統進行對接，然后用AGV進行分揀，從而實現包裹的自動揀選。用一句話概括，海康威視幫助物流企業感知產品數據，并將數據進行匯聚糅合，助力企業進行數據洞察。

物流企業最關注的就是貨物管理情況。下面我就來介紹海康威視在包裹、貨物管理領域做了哪些工作。主要是三個方面的工作：包裹數據的采集、包裹的自動分揀以及包裹的可視化追溯。

我們利用機器視覺加機器人技術進行物流感知和包裹自動分揀，左邊是大量應用于物流分撥中心的DWS系統，其中涉及的是大量與機器視覺有關的技術。右邊是我們的機器人分揀系統，涉及的當然是機器人相關技術。

我們是如何利用機器視覺技術實現物流感知的呢？海康基于AI進行技術賦能，采用深度學習和多維感知技術實現包裹的條碼讀取、OCR的識別、以及體積測量等。其中基于深度學習的讀碼技術能夠勝任各種復雜情況，比如超大景深，褶皺、臟污、反光等異常情況；同時由于我們的相機采用AI芯片平臺，實現了一機多用，能夠在一個設備商實現讀碼、面單摳取、OCR識別以及面單圖像增強等功能，這也是我們產品相比國內外競品的最大優勢。在機器人方面，我們利用AI技術做到從單體智能到群體智能。在單體智能方面，基于深度學習技術，我們讓AGV上的眼睛具備場景理解的能力，能夠自動判別前方障礙物，進行規避，主動繞行；基于魯棒的運動控制模型，能夠讓機器人穩定運行，即使受到外部干擾，也能快速修正。在群體智能上，我們利用強化學習技術，類似AlphaGo，能夠不斷進行自主學習，朝著最優方向進步，實現多機器人的協同調度達到最優作業，提升整體系統效率。

下面介紹一下DWS在物流場景中的應用。近幾年DWS被廣泛應用在各分撥中心，其主要功能是對上線的包裹進行數據感知，包括體積、重量、條碼、面單、字符等信息。

與之前的單面DWS不同，現在隨著成本的下降，各個公司上的都是五面、六面的DWS系統。

自動交叉帶的五面讀碼項目。該項目的特點是在交叉帶的主線上進行讀碼，而不是在上件口讀碼，這樣做的好處是能夠大大減少讀碼設備的數量。但是交叉帶速度快，且小車間隔小，造成讀碼密度高，這是比較大的挑戰。在讀碼之前，我們采用灰度儀代替原有的光電觸發開發，來準確判斷包裹的有無，解決原有光電對于超薄件無法準確觸發的問題；我們還采用線激光相機做輔助，實現包裹的糾偏，防止包裹中途掉落，從而更好的助力交叉分揀應用。

六面讀碼項目的難點主要在輸送線的速度快，達了到2.2米每秒，另外包裹間隔小，所以要實現高速讀碼。我們采用多個890萬讀碼相機+底面線掃的方案來做，最終實現6000件每小時的分揀讀碼，支持一維碼和二維碼的讀取，且讀碼準確率在98%以上。下面講一下AGV和讀碼器配合來做的分揀和搬運。

貨物的可視化追溯最核心的就是將讀碼和安防的可視化打通，可以通過一鍵檢索的，找到包裹的軌跡。可視化追溯系統帶來的最大好處就是能夠提升客訴處理的效率，原來需要花兩小時才能找到問題包裹對應視頻，現在只需幾分鐘就能找到所有相關視頻。

我們的AI技術除了賦能機器視覺、機器人之外，還賦能智慧安防。讓安防攝像頭實現從看清、看見到看懂的轉變。主要核心技術就是人臉識別、車輛識別和數據結構化的技術，還有就是一些場景化的AI應用，例如針對X光機圖片的智能安檢和駕駛員狀態檢測等技術。整個快遞行業目前正面臨著快遞安檢的問題，包裹量非常巨大，如果所有快遞都要過安檢的話投入是巨大的。以1%的航空件必須過安檢為例，一年中的人工成本投入很高，約1個億。我們也知道安檢需要專業的人員，且觀看效率很低。所以做到智能過安檢是迫切的需求。海康做了一些初步探索。我們利用深度學習的技術訓練了各種違禁品的檢測模型，取得了一定成果。目前來講，檢測綜合準確率在80%到85%左右，雖然不能完全取代人工安檢，但能用于輔助，大大提升安檢效率。相信后續隨著數據量的不斷增大，模型會越來越穩定，安檢的準確率會越來越高。

上面講的是貨物管理方面的AI技術的運用，下面我介紹一下AI技術在人、車、倉方面的應用。首先在人員管理方面，包括人員通道的管理、園區安防的巡更，以及園區訪客的管理、門禁考勤等。人員管理以人臉識別技術為核心，對整個園區做全流程管理，大大提升管理效率。

人臉考勤在物流管理中非常大的一個應用場景就是來做外包人員的考勤管理，能有效的杜絕他人的頂替上班，虛報工時以及杜絕代考勤等情況，從而更好的幫助物流企業洞察外包工作人員的工作實效。車輛的管理主要是在車輛的出入口，主干道路的監控、月臺的管理，以及停車場和停車位的管理。第一個場景是數字化稱重，其核心技術是將重量數據和車牌識別數據打通，實現智能化和無人化的數字化稱重，能很好解決謊報、誤報、無法事后查證等問題。該技術讓車輛稱重實現完全自動化，提升車輛的通行效率，還能節約人工成本。數據上云還能做大數據分析，進行精細化運營，一旦出問題還能做到可視化追溯。再來看月臺方面的應用。月臺是所有物流園區非常重要的資產。它是貨物裝卸的主要通道，月臺使用效率將直接決定貨物的中轉效率。比如圓通有100個的分撥中心，每個分撥中心平均有上百個月臺，全國有將近1—2萬個月臺。如何實時感知1—2萬個月臺的作業情況，以及貨車的裝卸效率等對于物流企業非常重要。海康數字化月臺能夠對上面的產品做數字化感知，再把數據匯聚到后臺，幫助用戶做大數據分析，從而幫助用戶洞察月臺的運營效率。另外裝載率的識別是可以幫助企業來做外包車輛的運力的管理，判斷外包車輛到底有沒有裝滿、有多少人在做裝卸、大概花了多少時間。也可以將這些數據用于對人員的考核。

講一下海康在主動安全駕駛方面做的一些工作。目前全國約有2000萬輛貨車，貨運事故逐年上升，事故給物流企業每年都帶來巨大的損失。而疲勞駕駛等不正當駕駛行為和習慣是導致貨運事故的重要因素。海康利用AI技術實現司機的輔助駕駛，對疲勞駕駛、打電話、未系安全帶等行為做出預警，幫助物流車輛降低安全隱患，保駕司貨安全。同時這些數據還能上云，幫助企業更好的考核管理駛員。

最后簡單介紹一下海康在物流園區的安防管理所做的工作。主要是兩個方面，第一個是園區的安消一體化管理。所有的快遞物流企業都需要安防和消防，目前安防和消防是兩個獨立的系統。海康利用物聯網技術，將安防和消防系統打通，打造安消一體化的監控中心，將視頻與消防聯動。同時我們通過熱成像技術幫助物流企業更好的監管危化品，易燃易爆品的實時的溫度，提前預警，降低火情的發生。我們還通過視頻一鍵巡檢的方式來幫助安保人員來提升巡檢能力。之前有跟在座的嘉賓討論，是否能用AI技術對園區的操作規范進行管控，其實海康在這方面也進行了探索。我們利用AI技術對暴力分揀進行識別預警。我們利用AI的攝像頭對操作人員裝卸貨物的動作進行監控和分析，從而構建數字化管理系統，幫助企業又快又好地將貨物送到消費者手上。

以上主要講的是海康在感知端做的工作，后續海康的重點是利用這些數據形成洞察，幫助企業“預見”，做大數據的分析。

最后，我要感謝各位合作伙伴一路以來對海康的支持，特別是在座的物流行業的合作伙伴，是你們讓海康有機會參與中國智慧物流的建設。海康機器人將繼續努力，與各位合作共贏，一同推動智慧物流的發展。謝謝大家。