旷视科技：单体智能与群体智能是移动机器人的未来技术趋势

近年来，在消费需求日趋个性化、用工短缺/劳动力成本上升、新一代信息技术不断成熟等多重因素的推动下，智慧物流、智能制造成为企业降本增效提质的重要手段，移动机器人开始出现，市场需求持续走高。根据中国移动机器人产业联盟、新战略机器人产业研究所数据统计，2019年度，中国移动机器人(AGV/AMR)市场规模达到61.75亿元，同比增长45.2%。作为全球领先的人工智能产品和解决方案公司，旷视科技也聚焦智慧物流及工业机器人领域不断探索。在2020年初，机器人产品部更是独立成为企业一大产品中台，专注于机器人产品和关键物流设备的研发。 　　进入智能制造、智慧物流的新时代，未来的移动机器人又有哪些发展趋势?结合企业实践，旷视科技提出了的机器人技术发展的五大趋势： 　　第一，基于SLAM技术的AMR正逐渐成为业界的主流趋势。传统AGV多采用磁条、电磁及二维码等导航方式，AMR则更多采用SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建)技术，搭载激光雷达或视觉传感器，让机器人在无信标的情况下也能实现定位导航。例如今年10月份旷视科技发布的具有深度智能环境感知和识别能力、能够立体避障的激光SLAM导航AMR，和具有快速平面搬运能力的SLAM导航堆垛智能无人叉车就是如此，其具有易部署、柔性等特点，更加适合在运行环境复杂、业务经常变动的场景下应用。 
图：旷视科技MegBot-叉车系列 　　第二，视觉SLAM是未来主要方向，同时需要多传感器融合的导航方式。在工业物流领域，根据传感器不同主要分为激光SLAM和视觉SLAM两种机器人自主导航。旷视科技表示，视觉传感器成本低，感知信息量大，随着视觉算法技术的成熟，视觉SLAM导航机器人将会替代激光SLAM导航机器人成为市场应用的主流。与此同时，机器人自主导航还需要融合诸如惯导(IMU)、GPS等其他导航方式，以应对鲁棒性要求非常高的现实应用场景，让机器人能够更加稳定有效地运行。 　　第三，深度学习将广泛应用，加强机器人对周围环境的理解。旷视科技认为，AI中的深度学习技术在计算机视觉中的应用主要有物体识别、目标检测与跟踪，语义分割、实例分割等，语义SLAM能把物体识别与视觉SLAM结合起来，将标签信息引入优化过程中，构建带物体标签的地图，实现机器人对周围环境内容的理解。中国移动机器人(AGV/AMR)产业联盟《2020-2021工业制造领域自然导航AGV/AMR产业发展研究报告》也指出，物联网、AI、5G等新一代信息技术与机器人技术相互结合，能够让设备高效交互，数据更加自由流动，并通过算法指挥硬件发挥最大效能。 　　第四，机器人规模化集群作业成为发展必然，需要更高效的多机协作方式。在旷视科技看来，机器人规模化集群作业不仅要求调度系统能够接入各种类型的机器人，在统一的环境下完成作业调度，还需要多机器人调度算法，找到全局最优方案，使多机器人共同工作时的总效率最高。其中，AI算法能让整个系统不断优化，群体智能化程度越来越高。
　　第五，同构仿真、数字孪生，为客户提供高效评估手段。数字孪生的关键在于仿真，而仿真的关键是同构仿真。一套功能完备的同构仿真系统可以避免客户做智能化、自动化改造过程中的人为偏差，极大提高评估效率。以旷视科技自主打造的机器人网络操作系统河图(HETU)为例，系统可以提供规划、仿真、实施、运营等一站式解决方案，实现同构仿真和数字孪生，极大减少机器人项目规划风险，提高运维效率，并且随着软件的更新迭代可以无限逼近现实场景，带来更大的价值。 　　总结来说，移动机器人未来的主要技术发展趋势可以概括为单体智能和群体智能，通过AI赋能，单个机器人和机器人系统的智能化程度将不断提升，为客户实现降本增效。已在这些方面有所实践的旷视科技，将始终坚持软硬一体化的产品布局，完善河图性能，打造更多AI+智能物流设备，，助力物流行业智能化变革。