2014年，伴隨首台自主研發的四向穿梭車的誕生，凱樂(le) 士科技正式成立。作為(wei) 中國打通設備、軟件、規劃能力的一體(ti) 化智能物流機器人提供商。凱樂(le) 士擁有完整的機器人和智能產(chan) 線，覆蓋存取、搬運、分揀三大場景，充分體(ti) 現技術、工程與(yu) 行業(ye) 經驗的綜合實力，同時配合智慧物流AI大腦及全線軟硬件設備研發能力，能為(wei) 客戶提供谘詢規劃，軟件開發，裝備製造，項目實施，運營輔導和售後服務於(yu) 一體(ti) 的端到端服務。至今凱樂(le) 士已實施600多個(ge) 物流項目，廣泛應用於(yu) 醫藥、汽車半導體(ti) 、新能源、零售、電商、圖書(shu) 館、軌交、文體(ti) 、製造業(ye) 及第三方物流等 20 多個(ge) 細分行業(ye) 。

曆經八年淬煉，如今的凱樂(le) 士已蛻變為(wei) 中國物流機器人與(yu) 智能裝備領域一股銳不可擋的革新力量。截至目前凱樂(le) 士已擁有190多項專(zhuan) 利技術和150多項軟件著作權，除了位於(yu) 浙江嘉興(xing) 的總部外，在德國和奧地利設有技術研發中心，在上海、北京、廣州、深圳、武漢、無錫、昆明、莫斯科等城市設有子公司或工廠。

在此背景下，凱樂(le) 士的人工智能在自動化立體(ti) 倉(cang) 庫中的應用也得到了廣泛的推廣與(yu) 使用。針對凱樂(le) 士人工智能在自動化立體(ti) 倉(cang) 庫中的應用及數智化智庫升級實踐情況等，我們(men) 對浙江凱樂(le) 士科技集團股份有限公司董事長穀春光進行了專(zhuan) 訪。

穀春光表示，供應鏈環節主要由產(chan) 品流、信息流、資金流、服務流和人才流五重集成，物流是保證產(chan) 品流正常流動的重要手段，也是供應鏈管理環節中最難攻克的難點之一。智能化倉(cang) 庫/倉(cang) 儲(chu) 貫穿於(yu) 物流的各個(ge) 環節，不局限於(yu) 存儲(chu) 、輸送、分揀、搬運等單一作業(ye) 環節的自動化，更多的是利用科技手段實現整個(ge) 物流供應鏈流程的自動化與(yu) 智能化，將傳(chuan) 統自動化倉(cang) 儲(chu) 物流各環節進行多維度的有效融合。例如在數智化物流倉(cang) 儲(chu) 的建設中，企業(ye) 會(hui) 大量應用自動化立體(ti) 倉(cang) 庫、機器人、激光掃描器、RFID、MES、WMS等智能化設備與(yu) 軟件，並融入物聯網技術、人工智能技術、計算機技術、信息技術等，實現工廠智能化建設。

目前隨著用戶需求端的變化、激烈的市場競爭(zheng) ，原先的企業(ye) 生產(chan) 模式已悄然改變。生產(chan) 訂單的碎片化、個(ge) 性化、多樣化和及周期性使得智能化倉(cang) 庫（倉(cang) 儲(chu) ）需要更高的技術水平，處理更加複雜的存儲(chu) 、運輸、分揀、揀選等環節。因此，凱樂(le) 士科技針對目前市場及客戶行業(ye) 的特性，結合600多個(ge) 國內(nei) 外的項目實施經驗，發展形成了存取、搬運、揀選等多個(ge) 核心解決(jue) 方案。

1，存取解決(jue) 方案

凱樂(le) 士提供高質量的自動化存取係統來優(you) 化倉(cang) 儲(chu) 效率，根據所處理貨物單元的不同，可分為(wei) 托盤式穿梭車係統和料箱式穿梭車係統兩(liang) 大類，通過模塊化、可擴展性強的智能設備和軟件驅動的配合，可大幅度提高倉(cang) 儲(chu) 空間利用率和運行效率。

其中，智能四向穿梭車作為(wei) 凱樂(le) 士科技最早研發出的核心產(chan) 品之一，恰逢趕上國內(nei) 物流倉(cang) 儲(chu) 行業(ye) 從(cong) 自動化過渡到柔性化、智能化的浪潮，以穿梭車為(wei) 核心的存取解決(jue) 方案完美解決(jue) 了貨物密集存儲(chu) 與(yu) 快速存取難題。

同時，凱樂(le) 士自主研發的穿梭板目前也廣泛應用於(yu) 煙草、醫藥、食品等行業(ye) ，穿梭板采用了貫穿式貨架消除了工作巷道，能夠最大限度的將倉(cang) 儲(chu) 空間利用率提高到90%以上，能滿足先入先出和先入後出的作業(ye) 要求。與(yu) 堆垛機配合使用還可完成不同層間、不同巷道內(nei) 功能的實現。目前凱樂(le) 士存取解決(jue) 方案在日本、韓國等知名電商和鞋服企業(ye) 得以廣泛應用。

2，搬運係統解決(jue) 方案

凱樂(le) 士在移動機器人領域深耕多年，先後推出多款適應多場景的移動機器人。考慮到客戶對應用場景和交付的需求，基於(yu) 模塊化設計和高標準測試，凱樂(le) 士的AMR機器人穩定性更強，更能適應多變的環境；自主研發了視覺SLAM及激光導航等技術，定位及導航精度行業(ye) 領先。配合避障等算法技術、凱樂(le) 士的AMR設備具備環境感知能力，在智能化上領先於(yu) 同行，在落地應用上更具優(you) 勢。

3，貨到人揀選方案

貨到人(Goods to Person)揀選&訂單履行解決(jue) 方案使訂單流程更加快速、高效和準確，同時最大限度地減少揀貨工人的工作量和行走距離，符合人體(ti) 工程學的工作站，不僅(jin) 優(you) 化了人員的工作環境，同時大大提高了貨到人的揀選效率。

凱樂(le) 士在數智化智庫方麵持續深耕。穀春光將數智化概念理解成數字化與(yu) 智能化的結合，其本質是萬(wan) 物互聯，第一層次是連接；第二層次是數據價(jia) 值提煉；第三層次是效率應用賦能，數據的價(jia) 值落地到應用場景。簡單來說在物流倉(cang) 儲(chu) 行業(ye) 的數智化就是利用數字技術賦能各類行業(ye) 的物流應用。在凱樂(le) 士看來，“數智化智庫”就是以海量大數據為(wei) 基礎，結合人工智能相關(guan) 技術，打通原來數據“端到端孤島”，結合場景化去優(you) 化或解決(jue) 各類物流倉(cang) 儲(chu) 麵臨(lin) 的效率問題。

近幾年，凱樂(le) 士在數智化智庫升級方麵有了進一步明確方向，就是以人工智能技術為(wei) 驅動，打造核心產(chan) 品，深入研究人工智能算法，數據挖掘、圖像處理、智能優(you) 化等技術運用到設備創新開發和物流場景應用中，擴充智能物流裝備係統的應用範圍和協作規模，定製多種能成熟應用於(yu) 市場的高度智能化、高柔性、高可靠性和高性價(jia) 比的高端物流機器人和解決(jue) 方案。

在此目標下，2021年凱樂(le) 士推出了AMR領域4大產(chan) 品係列，從(cong) 最底層的二維碼技術、激光SLAM技術、視覺SLAM技術、嵌入式控製、自主定位和導航等全部都為(wei) 自主研發；模塊化組件快速適配各類車型，AMR上可集結了感知識別技術、大數據挖掘技術、數字孿生技術、萬(wan) 物互聯的技術，配合計算智能（智能優(you) 化算法）、感知智能（各類傳(chuan) 感器）及綜合智能（根據業(ye) 務需求適時調整）的應用，可實現快速部署和遷移，超大規模調度，人機高效協同等功能，為(wei) 各行業(ye) 用戶打造了高柔性、高可靠性、高性價(jia) 比的AMR解決(jue) 方案。

凱樂(le) 士在數智化升級實踐過程中，一直堅持人工智能的研究和發展。作為(wei) 業(ye) 內(nei) 較早成立人工智能研究院的企業(ye) 之一，在研究數據挖掘、圖像處理、智能優(you) 化算法等人工智能技術上持續深耕，造就了凱樂(le) 士強大的的軟件平台。基於(yu) 傳(chuan) 統自研軟件基礎的優(you) 勢，凱樂(le) 士利用人工智能對WMS（倉(cang) 儲(chu) 管理係統）、WCS（設備控製係統）和RCS（機器人調度係統）提供算法研究，提升了物流機器人的效率和靈敏度。更有超大規模多智能體(ti) 調度係統能控製多達100萬(wan) 個(ge) 貨位數的規模庫；利用算法指令和3D視覺技術能動態分配物品箱，提高貨到人效率。基於(yu) 計算機的數字孿生係統更能做到前瞻性預測等各類先進的技術。

穀春光指出工廠數智化升級的難點在於(yu) ，雖然基於(yu) 互聯網新型技術的智能化管理是助力製造業(ye) 邁向智能製造、實現新一輪利潤增長點的有力工具，但有許多傳(chuan) 統的製造企業(ye) 或工廠在實施製造數字化、智能化的改造的過程中，經常會(hui) 遇到花了大價(jia) 錢買(mai) 了高端的軟硬件設備，卻發現並沒有發揮出應有的價(jia) 值，改造空有其“形”，未有其“魂”，整體(ti) 推行過程效果不佳。

究其原因有以下幾點：一、工廠忽略了從(cong) 頂層設計出發的長久戰略規劃，過於(yu) 強調信息化或自動化產(chan) 生的效益或回報，未考慮通過數智化管理邁向智能製造是一個(ge) 長遠地、係統性工程。這種情況下，企業(ye) 往往孤島式盲目部署，難以從(cong) 全景規劃的角度去著手建立數智化升級方案。二、企業(ye) 不具備推行“數智化工廠”的基礎條件。許多企業(ye) 本身管理基礎薄弱，係統老舊，流程與(yu) 標準缺失，流程複雜，數智化升級或轉型底座不牢;在原有基礎上修補往往出現無法兼容的問題，推倒重建又容易對企業(ye) 經營造成傷(shang) 筋動骨的損失，因此工廠往往陷入兩(liang) 難，而盲目導入“數智化”工廠項目，無疑會(hui) 水土不服，適得其反。三、數智化轉型的第三大阻礙在於(yu) 企業(ye) 負責人對轉型或升級價(jia) 值的認知與(yu) 價(jia) 值衡量。數智化升級轉型不是單純的信息化或IT轉型，而是涉及工廠企業(ye) 全業(ye) 務、跨職能的係統性改革工程，投資見效慢周期長。如果企業(ye) 負責人對於(yu) 數智化升級的認知不夠，則容易造成企業(ye) 急於(yu) 見到成效，錯誤地用傳(chuan) 統的績效指標衡量升級效果，沒有根據企業(ye) 實際情況與(yu) 部署計劃配套針對性的評估體(ti) 係，難以對智能化進程與(yu) 價(jia) 值做到階段性、漸進式的評估。在這種情況下，短期內(nei) 企業(ye) 會(hui) 覺得智能化部署“失靈”，價(jia) 值受到管理層的質疑，智能化投資持續性弱，形成惡性循環。

穀春光以凱樂(le) 士成功實施的600多個(ge) 智能物流倉(cang) 儲(chu) 項目為(wei) 經驗，為(wei) 大家總結兩(liang) 點數智化升級過程中的建議，希望能夠對企業(ye) 智能化升級提供幫助。一是觀念—企業(ye) 數智化升級共識要明確。在企業(ye) 數智化過程中，往往會(hui) 涉及到對人的影響，甚至與(yu) 企業(ye) 現有的既得利益團隊形成衝(chong) 突。加之項目的投入成本高、周期長、涉及麵廣，一旦不能協調好企業(ye) 內(nei) 部關(guan) 係就極易夭折。建議企業(ye) 在啟動“數智化轉型”項目前，一定要在企業(ye) 高層內(nei) 部形成共識，並且組成由“一把手”任組長的項目管理小組，對於(yu) 項目過程中出現的問題進行協調解決(jue) 。二是技術設備—需專(zhuan) 業(ye) 團隊和專(zhuan) 業(ye) 數智化設備進行輔助。“數智化轉型”不同於(yu) 企業(ye) 日常的生產(chan) 經營，對於(yu) 企業(ye) 人員而言是陌生的工作。因此要進行“數智化轉型”的企業(ye) 需要有專(zhuan) 業(ye) 能力的團隊，從(cong) 人員管理上進行深入培訓，推動管理和變革，以適應智能技術帶來的管理變化；從(cong) 技術裝備上，要深入工廠各類工藝流程，進行有效梳理和整合，實行具有前瞻性的數智化倉(cang) 儲(chu) 物流的規劃，從(cong) 而才能幫助企業(ye) 完成升級項目。

供應鏈物流是社會(hui) 物流的核心，數智化物流的主要內(nei) 容應該是促進供應鏈物流的智能化。在供應鏈數智化升級過程中，凱樂(le) 士作為(wei) 中國橫跨四大領域（倉(cang) 儲(chu) 、製造、快遞、快運）、三大環節（搬運、存取、分揀）的領先物流科技企業(ye) ，有著自己獨到的發展方向和目標。在數智化倉(cang) 儲(chu) 方案規劃層麵，凱樂(le) 士深入理解各場景智能化需求，為(wei) 客戶進行智能化方案全局統籌，前瞻性視野下實現與(yu) 客戶業(ye) 務的最強耦合。在硬件設備及軟件開發層麵，擁有橫跨智能工廠三大核心場景下（存取、搬運、分揀）的機器人產(chan) 品集群。從(cong) 穿梭車、提升機、AMR移動機器人等硬件到WMS、WCS、MES以及跟AMR配套的各種高端算法和軟件係統，完整的物流機器人及裝備產(chan) 品線為(wei) 數智化的企業(ye) 升級及改造支撐技術及裝備基礎。在交付實施層麵，凱樂(le) 士積極，聚集了來自各行各業(ye) 的頂尖人才，來自哈佛、麻省理工、清華等知名學府及微軟、麥肯錫等知名企業(ye) 的精英人才，團隊大專(zhuan) 以上學曆人員占比逾95%，其中90%為(wei) 技術人員。2021年，凱樂(le) 士成功實施了130多個(ge) 個(ge) 國內(nei) 外項目。

未來，凱樂(le) 士科技將完善全球化布局，以韓國、歐洲、美國、東(dong) 南亞(ya) 等地區為(wei) 重點，建立輻射全球的網絡，在成為(wei) 國際頂尖物流裝備製造企業(ye) 的道路上邁出堅實的一步。同時，依托其智能研究院的強大研發能力，在人工智能算法、3D視覺技術等新興(xing) 技術領域實現突破，在此之上，還將不斷完善WMS、WCS等軟件係統，存取、搬運、分揀三大層麵的硬件設備作為(wei) 保障，推出更多元化的產(chan) 品解決(jue) 方案。

浙江凱樂(le) 士科技集團股份有限公司董事長 穀春光