（圖片來源：鈦媒體App編輯拍攝）
2016年初，國家制造強國建設戰略諮詢委員會、中國工程院戰略諮詢中心聯合釋出了一份長達288頁的解讀報告，裡面包含前工信部部長苗圩、中國工程院院士賙濟等人，對於智慧化、數字化推動中國製造業未來發展的建議。
報告中提到，中國下一步製造業的發展，核心就是要抓資訊科技與製造技術的深度融合，實現“數字化、網路化、智慧化”製造，這是新一輪科技革命和產業變革的核心所在。“過去200年裡，中國與第一次、第二次工業革命失之交臂，但目前中國無論是裝備製造業還是資訊科技產業都具備了相當的基礎。如果搞得好，就完全有可能走在世界前列。”
而釋出上述報告的同一年，谷歌旗下DeepMind公司用“阿爾法狗”（AlphaGo）成功擊敗了韓國圍棋世界冠軍李世乭，並引發後續 AI 技術一系列爆火、無序、質疑、低谷、迴歸理性。
如今，人工智慧（AI）被認為是解決傳統制造業轉型升級的“關鍵鑰匙”，助力製造業產生更多價值。利用計算機視覺演算法與機器人相結合，可以幫助工廠造車、造手機、製衣服、做鞋子等，成為中國45。5萬億數字經濟當中的重要組成部分。
11月中旬，鈦媒體App 受邀在浙江台州參觀了全球市銷第一的縫紉機裝置製造企業的智慧化工廠，以及其和 AI 獨角獸曠視科技合作建成的“智慧密集庫”，從中窺見一家A股中縫製行業第一的裝置製造公司利用 AIoT（智慧物聯網）實現智慧化升級的重要歷程。
庫存容量增超110%，製造業倉儲需要 AI
經過多年的併購、經營和發展，無論從零部件儲存、精密鑄造、組裝，還是包裝、成品倉儲等，這家成立於2003年的縫紉機裝置製造龍頭，已經成為了行業全球產銷規模第一企業。據國元證券研報，2020年，其收入規模已顯著領先全球龍頭“日本重機”，同時旗下工業縫紉機銷量佔國內總銷量約24%，市佔率第一。
2021年起，該公司將單機銷售模式逐步向成套銷售轉型，開啟硬體+軟體的全新商業模式，並逐步數字化、智慧化升級，引進了全自動機殼精加工智慧化生產線，並透過投資幾十億元建設臺州智慧工廠，冀從傳統制造企業升級到科技公司。
在工廠倉儲方面，該縫紉機裝置製造企業和 AI 公司曠視合作，利用基於曠視四向車（機器人）系統的智慧密集庫解決方案，對成品立庫進行智慧化升級改造。
鈦媒體App在現場可以看到，這個成品立庫位於總部的一個專門發貨區，面積有5500多平方米、8米高，日常主要用於儲存組裝好的縫紉機裝置成品。
據公司智慧倉儲產品線副總經理向鈦媒體App透露，在智慧化改造前，公司採用的是傳統的地堆儲存模式——將縫紉機進行托盤碼垛，疊成三層，透過人工倉庫管理系統（WMS） 、企業資源計劃（ERP）等資訊化系統對庫區進行管理，出入庫依靠人工叉車搬運。
但問題在於，這種方案導致貨位不是特別精準，現場的叉車師傅需要很長時間尋找搬運位置。
倉儲改造之後，公司利用曠視四向車密集庫的方案，在庫區內部署了12臺四向穿梭車，得到7000多個庫位。縫紉機成品透過曠視四向車，按照系統分配的貨位和規劃路線進行出入庫，之後經輸送機到達揀選區，人工按照數字終端指示揀選完後再透過叉車搬運至貨車車廂。庫內還設有視覺盤點站，可以透過視覺演算法全盤或者抽盤，減少人員盤點負擔。
“我們的業務版圖很大，需要到全球各個國家發貨，透過資訊化、自動化的倉儲和搬運系統，可以帶來效率提升，並避免了人為造成的誤發情況。”上述負責人告訴鈦媒體App。
據悉，曠視提供的智慧倉儲方案讓該公司庫區內作業流量及出入庫合計達到120托盤/小時，並將儲存密度提升110%左右，效率有了顯著提升
。相比於疊託的形式，貨架密集儲存更有利於避免貨品承壓，保障產品品質。
“四向車的優勢在於‘離散性裝置、分散式控制’，可以像積木一樣按需組合和靈活擴充套件，並具有很強的場地適應能力，能夠實現更優的投入產出比。”
曠視聯合創始人兼CTO唐文斌對鈦媒體App表示，該專案意義有兩個
：一是對曠視來講，這次合作是其四向車較早落地的案例；二是在服裝製造場景中實現曠視四向車產品的商業應用，有示範作用，未來或能推廣到更多服裝製造領域客戶。
據上述負責人透露，目前雙方還在做大量的入庫作業，可能真正的效率體現等到一至兩個月之後，才能有準確的實際意義。“但從效率來說，基於該倉庫跟傳統模式相比，至少也是有50%以上的效率提升。”
此外，鈦媒體App還在這家縫製裝置龍頭的智慧工廠中看到，除組裝環節外，包括加工、塗料、鑄造等大部分製造流程都實現了自動化、資訊化或半自動化作業。
例如，組裝後的輔料/裁片智慧倉解決方案，就是利用料箱倉儲機器人，將工作效率提升3-4倍，儲存密度提升130%，柔性部署7天完成等，實現貨到人揀選，無需人工在庫區內走動撿貨，大大提升效率。而在人工組裝過程中，也用到了網路資訊化系統，實時反饋每日產量、月產量、損耗率、效率趨勢等。
不過，上述負責人也向鈦媒體App坦言，目前現階段，由於現有的產品結構、技術也是不一定全都能滿足，很難實現全程的100%智慧化、無人化，但他們正在不斷往相關方面做專案研究，需要向智慧化生產去升級。
歷時5年“機器人”落地，2021年上半年收入增148.73%
這種以四向車系統為核心的“智慧密集庫”解決方案。是曠視供應鏈物聯網業務線（也稱“曠視機器人”）的核心產品之一，其特性主要為：高密度儲存、場地適應性強、擴充套件靈活、交付週期短、提升任務效率。
機器人”
2017年，曠視切入到供應鏈物聯網領域，最初是誕生於曠視內部的一個新的實驗測試專案。2019年1月，曠視釋出的智慧物流作業系統“河圖1。0”，並自研包括自主移動機器人（AMR）、SLAM導航智慧無人叉車、人工智慧堆垛機等多款智慧物流硬體，將這一業務商業落地。
2020年10月，曠視將作業系統升級至“河圖2。0”；目前其主要提供3A智慧物流解決方案（AS/RS+AMR+AI），利用“河圖2。0”連線曠視自有及第三方自動化、智慧化物流裝置，完成自動入庫、儲存、分揀、輸送、出庫等一系列任務，實現全流程可視、提前決策、自適應動態調優等功能。這是曠視物流機器人的核心優勢。
148.73%
這意味著，供應鏈物聯網業務正逐步成為曠視新的營收引擎。
紅色箭頭指向的就是曠視供應鏈物聯網業務收入佔比情況（來源：鈦媒體App編輯整理）
目前，曠視已經向新能源、化纖氨綸、鞋服、醫藥、智慧製造、零售電商等多個行業的客戶提供了倉庫、工廠及零售店的智慧化升級改造。曠視曾披露，其機器人的提升效率大概在30%-50%，最大的優勢是替代人工實現7x24的連續作業。
“挑選行業標杆案例，與合作伙伴一起打造面向細分行業的解決方案——曠視提供倉儲自動化的核心產品和系統，作為客戶整體成套智聯解決方案中的一部分，透過這種方式的結合，我們把自己的產品打造成更高效能、更高投資回報率（ROI）的元件，整合成整套解決方案，賦能該行業更多企業使用者。”唐文斌表示。
唐文斌告訴鈦媒體App，未來，曠視將盡可能降低供應鏈風險，以及進一步最佳化成本結構，尋找元器件的國產替代，從而在國內物流機器人市場中獲得更多優勢。
早在2018年，唐文斌接受影片採訪時直言，“我自己其實不是特別喜歡 AI 這個詞，因為我們現在做的所有的 AI，本質上都是機器學習，其實是用一個數學模型去定義我們最後要最佳化的目標是什麼，對 AI 的理解其實還是在一個非常淺的程度上……我覺得現在發展非常快，深度學習在計算機視覺領域，能夠把以前只能做到70%的水平，現在能夠提升到95%；原來不能用，現在變得可用。”
四年後的今天，
實際上，曠視的機器人專案起源2017年，五年間逐步實現從0到 1 的商業化落地。
曠視科技聯合創始人兼 CTO 唐文斌
事實上，AI 是具有巨大社會和經濟效益的尖端領域、創新前沿領域。隨著 AI 技術經歷三次浪潮，如今 AI 演算法、算力、資料“三駕馬車”同步突破，過去幾年快速成熟。但同時也讓 AI 技術逐漸普適化——幾乎所有公司都在研發或使用 AI 技術。而且從業者已經發現，沒有IoT硬體和場景，AI 技術很難直接商業落地，高昂研發投入、造血能力不足、取代性高等問題都讓這個曾經千億估值行業面臨諸多考驗。
曠視聯合創始人兼CEO印奇曾表示，AI 技術在過去幾年非常快速地成熟，但還沒有達到大家對 AI 的期待。
曠視並不排斥，目前市場在演算法供給、落地過程中，存在行業資料匱乏、演算法通用性低、IoT裝置繁雜、演算法供給質量參差不齊等諸多問題，包括在資料、模型、評測和迭代等環節都存在很多挑戰。因此，曠視提出，落地實用是演算法價值的最終檢驗標準。
當下，全球發達國家和地區均高度關注 AI ，進行了積極佈局或政策引導，力求搶佔未來技術、產業發展制高點。在“工業4。0”理念下，AI 與製造業的融合發展是相關戰略、計劃的重點之一。但無論是 AI，還是產業數字化，都需要企業不斷在垂直行業紮根落地，為客戶提供產品價值。
據曠視招股書顯示，2020年，曠視供應鏈物聯網業務收入為2.19億元人民幣，佔總營收比重從2018年的5.4%，提升到15.71%。2021年上半年，該業務收入較2020年同期同比增長148.73%，主要原因系客戶數量及每客戶平均收入均大幅增加。
“我們希望 AI 不要那麼熱，大家應該更安定下來去思考技術，去思考業務價值，去思考你最後做的產品，而不是講概念、講未來。”唐文斌四年前的這句話今天似乎依然適用：腳踏實地的把一些業務、產品做紮實，把該交付的價值去交付。AI 技術最終還是要回到價值上。
唐文斌告訴鈦媒體App，雖然作為一家聚焦物聯網場景的 AI 技術公司，前期研發投入較大，但公司已設定一個科學運營方案，能夠將前期積累的技術落地，最終要走向一個合理/正常的業務利潤區間。“企業必須能養活自己”。