日前，由物流信息互通共享技术及应用国家工程实验室、运联主办的“第四期物流虹桥大讲堂”之“奇迹的背后-科技复盘双十一”在上海青浦智能物流创新工场举行，海康机器人副总裁张文聪出席活动并发表“AI赋能智慧物流”主题演讲。

海康机器人副总裁张文聪

   张文聪表示，以往快递物流那些繁复、机械的工作流程，海康机器人正在赋予其智慧的力量。从仓储业务需求到厂内物流自动配送，在‘货到人’模式下，移动机器人创造化繁为简的智慧物流；从工业相机到算法平台，机器视觉产品为智能设备赋予‘慧眼’，在智造变革之际重塑制造业生产力；从行业级无人机到低空空域防御系统，海康正打造地空一体、多样化、智能化的立体安防体系。

以下是张文聪的演讲实录

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   可能在大家的印象中，海康威视是一家安防公司、一家视频公司，怎么会在这个物流领域也见到海康的身影？其实海康威视到现在是一家以视频技术为核心的互联网解决方案的大数据供应商。来自杭州的海康威视是2001年成立的，刚开始主要做监控，2011年的时候我们就在监控这个细分领域做到了全球第一，2016年的时候我们在整个安防领域做到了第一。我们现在的全部员工人数超过三万四千名，技术人员占比较高，达到了一万六千多名。用一句话概括，海康威视帮助物流企业感知产品数据，并将数据进行汇聚融合，助力企业进行数据洞察。

   海康主营的安防业务，除了提供全系列的安防产品外，也针对包括物流在内的各个行业提供相应的解决方案，另外我们也在做大数据服务和数据运营服务；海康从2010年之后就以视频技术为依托开始探索新的业务，想知道视频除了应用在安防领域外，是否能在新的场景落地。以上主要讲的是海康在感知端做的工作，后续海康的重点是利用这些数据实现洞察，帮助企业“预见”，做大数据的分析。

   回到今天的主题——智慧物流。主要来看三个场景：智慧物流园、货物管理和智慧货运车联网。物流园是物流业作业的集中地，物流园效率的管理对整个物流行业非常重要。目前在全国总共有将近2000个大型的物流园，每个园区占地550到1500亩。在货物管理方面，每天有超过两亿件包裹的数量，怎样将这些包裹快速的送达到客户手中，这对于企业来说是一个挑战。另外在整个货运联网方面，目前差不多有2000多万货运车辆。如何对这些货运车辆进行有效的监管？怎样降低货运车辆的事故，减少货运的成本？这是企业需要考虑的。海康威视主要从三个方面来考虑：帮助物流企业更安全地进行管理、提高运营效率、降低运营成本。

   我们的做法是依托AI Cloud技术框架，采用云、边、域相糅的技术架构，围绕围绕“人、车、货、仓”提供智能一体化解决方案。海康对物流产品数据进行感知，然后通过开放API接口将数据反馈到业务系统。举两个例子，如DWS系统对条码数据、重量和体积数据等货物信息进行感知，然后传送给物流业务系统，并与后面的整个分拣系统打通，实现数据的采集和后面的货物分拣。第二个例子是AGV自动分拣系统，它利用RCS系统与业务系统进行对接，然后用AGV进行分拣，从而实现包裹的自动拣选。用一句话概括，海康威视帮助物流企业感知产品数据，并将数据进行汇聚糅合，助力企业进行数据洞察。

   物流企业最关注的就是货物管理情况。下面我就来介绍海康威视在包裹、货物管理领域做了哪些工作。主要是三个方面的工作：包裹数据的采集、包裹的自动分拣以及包裹的可视化追溯。

   我们利用机器视觉加机器人技术进行物流感知和包裹自动分拣，左边是大量应用于物流分拨中心的DWS系统，其中涉及的是大量与机器视觉有关的技术。右边是我们的机器人分拣系统，涉及的当然是机器人相关技术。

   我们是如何利用机器视觉技术实现物流感知的呢？海康基于AI进行技术赋能，采用深度学习和多维感知技术实现包裹的条码读取、OCR的识别、以及体积测量等。其中基于深度学习的读码技术能够胜任各种复杂情况，比如超大景深，褶皱、脏污、反光等异常情况；同时由于我们的相机采用AI芯片平台，实现了一机多用，能够在一个设备商实现读码、面单抠取、OCR识别以及面单图像增强等功能，这也是我们产品相比国内外竞品的最大优势。在机器人方面，我们利用AI技术做到从单体智能到群体智能。在单体智能方面，基于深度学习技术，我们让AGV上的眼睛具备场景理解的能力，能够自动判别前方障碍物，进行规避，主动绕行；基于鲁棒的运动控制模型，能够让机器人稳定运行，即使受到外部干扰，也能快速修正。在群体智能上，我们利用强化学习技术，类似AlphaGo，能够不断进行自主学习，朝着最优方向进步，实现多机器人的协同调度达到最优作业，提升整体系统效率。

   下面介绍一下DWS在物流场景中的应用。近几年DWS被广泛应用在各分拨中心，其主要功能是对上线的包裹进行数据感知，包括体积、重量、条码、面单、字符等信息。

   与之前的单面DWS不同，现在随着成本的下降，各个公司上的都是五面、六面的DWS系统。

   自动交叉带的五面读码项目。该项目的特点是在交叉带的主线上进行读码，而不是在上件口读码，这样做的好处是能够大大减少读码设备的数量。但是交叉带速度快，且小车间隔小，造成读码密度高，这是比较大的挑战。在读码之前，我们采用灰度仪代替原有的光电触发开发，来准确判断包裹的有无，解决原有光电对于超薄件无法准确触发的问题；我们还采用线激光相机做辅助，实现包裹的纠偏，防止包裹中途掉落，从而更好的助力交叉分拣应用。

   六面读码项目的难点主要在输送线的速度快，达了到2.2米每秒，另外包裹间隔小，所以要实现高速读码。我们采用多个890万读码相机+底面线扫的方案来做，最终实现6000件每小时的分拣读码，支持一维码和二维码的读取，且读码准确率在98%以上。下面讲一下AGV和读码器配合来做的分拣和搬运。

   货物的可视化追溯最核心的就是将读码和安防的可视化打通，可以通过一键检索的，找到包裹的轨迹。可视化追溯系统带来的最大好处就是能够提升客诉处理的效率，原来需要花两小时才能找到问题包裹对应视频，现在只需几分钟就能找到所有相关视频。

   我们的AI技术除了赋能机器视觉、机器人之外，还赋能智慧安防。让安防摄像头实现从看清、看见到看懂的转变。主要核心技术就是人脸识别、车辆识别和数据结构化的技术，还有就是一些场景化的AI应用，例如针对X光机图片的智能安检和驾驶员状态检测等技术。整个快递行业目前正面临着快递安检的问题，包裹量非常巨大，如果所有快递都要过安检的话投入是巨大的。以1%的航空件必须过安检为例，一年中的人工成本投入很高，约1个亿。我们也知道安检需要专业的人员，且观看效率很低。所以做到智能过安检是迫切的需求。海康做了一些初步探索。我们利用深度学习的技术训练了各种违禁品的检测模型，取得了一定成果。目前来讲，检测综合准确率在80%到85%左右，虽然不能完全取代人工安检，但能用于辅助，大大提升安检效率。相信后续随着数据量的不断增大，模型会越来越稳定，安检的准确率会越来越高。

   上面讲的是货物管理方面的AI技术的运用，下面我介绍一下AI技术在人、车、仓方面的应用。首先在人员管理方面，包括人员通道的管理、园区安防的巡更，以及园区访客的管理、门禁考勤等。人员管理以人脸识别技术为核心，对整个园区做全流程管理，大大提升管理效率。

    人脸考勤在物流管理中非常大的一个应用场景就是来做外包人员的考勤管理，能有效的杜绝他人的顶替上班，虚报工时以及杜绝代考勤等情况，从而更好的帮助物流企业洞察外包工作人员的工作实效。车辆的管理主要是在车辆的出入口，主干道路的监控、月台的管理，以及停车场和停车位的管理。第一个场景是数字化称重，其核心技术是将重量数据和车牌识别数据打通，实现智能化和无人化的数字化称重，能很好解决谎报、误报、无法事后查证等问题。该技术让车辆称重实现完全自动化，提升车辆的通行效率，还能节约人工成本。数据上云还能做大数据分析，进行精细化运营，一旦出问题还能做到可视化追溯。再来看月台方面的应用。月台是所有物流园区非常重要的资产。它是货物装卸的主要通道，月台使用效率将直接决定货物的中转效率。比如圆通有100个的分拨中心，每个分拨中心平均有上百个月台，全国有将近1—2万个月台。如何实时感知1—2万个月台的作业情况，以及货车的装卸效率等对于物流企业非常重要。海康数字化月台能够对上面的产品做数字化感知，再把数据汇聚到后台，帮助用户做大数据分析，从而帮助用户洞察月台的运营效率。另外装载率的识别是可以帮助企业来做外包车辆的运力的管理，判断外包车辆到底有没有装满、有多少人在做装卸、大概花了多少时间。也可以将这些数据用于对人员的考核。

   讲一下海康在主动安全驾驶方面做的一些工作。目前全国约有2000万辆货车，货运事故逐年上升，事故给物流企业每年都带来巨大的损失。而疲劳驾驶等不正当驾驶行为和习惯是导致货运事故的重要因素。海康利用AI技术实现司机的辅助驾驶，对疲劳驾驶、打电话、未系安全带等行为做出预警，帮助物流车辆降低安全隐患，保驾司货安全。同时这些数据还能上云，帮助企业更好的考核管理驶员。

   最后简单介绍一下海康在物流园区的安防管理所做的工作。主要是两个方面，第一个是园区的安消一体化管理。所有的快递物流企业都需要安防和消防，目前安防和消防是两个独立的系统。海康利用物联网技术，将安防和消防系统打通，打造安消一体化的监控中心，将视频与消防联动。同时我们通过热成像技术帮助物流企业更好的监管危化品，易燃易爆品的实时的温度，提前预警，降低火情的发生。我们还通过视频一键巡检的方式来帮助安保人员来提升巡检能力。之前有跟在座的嘉宾讨论，是否能用AI技术对园区的操作规范进行管控，其实海康在这方面也进行了探索。我们利用AI技术对暴力分拣进行识别预警。我们利用AI的摄像头对操作人员装卸货物的动作进行监控和分析，从而构建数字化管理系统，帮助企业又快又好地将货物送到消费者手上。

   以上主要讲的是海康在感知端做的工作，后续海康的重点是利用这些数据形成洞察，帮助企业“预见”，做大数据的分析。

   最后，我要感谢各位合作伙伴一路以来对海康的支持，特别是在座的物流行业的合作伙伴，是你们让海康有机会参与中国智慧物流的建设。海康机器人将继续努力，与各位合作共赢，一同推动智慧物流的发展。谢谢大家。