活動說明
1、活動時間:即日——2021年7月6日
2、每個用戶每天最多5次投票機會,投票成功,可獲得抽獎機會,每增加一次投票,抽獎機會+1
3、本活動不支持小號參加,如有發現將取消參與活動資格
4、活動結束后15個工作日統一發放獎品
5、活動解釋權歸電子發燒友共同所有,如有疑問可隨時聯系小編
elecfans波妞
聯系人:李女士
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Elecfans波妞
電子發燒友觀察
曠視智慧物流業務板塊(曠視物流業務事業部+機器人產品部)
北京曠視科技有限公司
https://www.megvii.coml
團隊骨干力量履歷亮點和過往職業亮點:
曠視智慧物流業務板塊擁有一支高素質且極富創新的專業團隊,核心管理團隊成員均具有行業幾十年以上的從業經驗,他們滲透在軟硬件產品研發、方案規劃、實施交付、售后運維、服務保障等各個環節,在業務和日常管理中發揮帶頭作用。更重要的是曠視還有數百人的AI技術研發團隊為智慧物流業務創新作支撐,實現AI賦能行業,創造新的需求和增長點。
業務領銜專家履歷亮點如下:
?曠視聯合創始人兼CTO唐文斌:畢業于清華大學,獲得計算機科學(知識工程組)碩士學位;曾就讀于清華大學計算機科學實驗班(“姚班”),獲得計算機科學學士學位。于2005年獲得全國信息學奧林匹克競賽(“NOI”)金獎,并自2007年至2013年七年間擔任全國信息學奧林匹克教練。
?曠視資深副總裁、物流業務事業部總經理徐慶才:物流行業從業超過20年,中國物流自動化裝備系統領域的頂級專家。
?曠視資深副總裁、機器人產品部總經理王宏玉:超過30年機器人領域的從業經驗,中國機器人領域頂級專家,中國移動機器人產業聯盟(CMR)名譽主席。
?曠視資深副總裁、智慧物流業務板塊戰略與新興市場負責人陸建萍:在物流技術行業擁有超過20年的從業經驗,熟悉全球智慧物流領域的技術演變和最新趨勢,致力于智慧物流技術領域中外之間的交流和合作。
?曠視副總裁、物流業務事業部解決方案中心和項目交付中心負責人王銀學:20多年來專注于物流,是中國現代化物流中心規劃和運營專家。
團隊在人工智能領域取得的成就與業績:
曠視智慧物流業務板塊致力于成為全球領先的以AI技術為核心的智慧物流產品和解決方案提供者。該團隊基于領先的底層AI技術,以AI技術賦能智慧物流操作系統,以及機器人與自動化裝備,打造具有開創性的AIoT軟硬一體化產品體系;通過端到端智慧物流解決方案助力客戶對工廠和物流中心進行數字化、智能化改造,以實現降本增效、優化管理。具體業績如下:
?率先推出智慧物流操作系統河圖,通過統一管理物流作業流程、倉庫庫存庫位、各類機器人和自動化裝備,借助AI智能調度的算法能力優化物流作業效率。該系統具備“同構仿真”能力,讓項目在落地之前可以在數字模擬環境中得到充分驗證,從而大幅提升項目的最終實施效果。
?憑借算法優勢,用AI賦能機器人及自動化物流裝備。結合全球規模領先的計算機視覺研究院的研發成果,2020年10月,曠視智慧物流業務板塊發布了數款行業領先的AI+智能物流設備,含二維碼導航潛伏式AGV、激光和視覺SLAM 導航AMR、激光SLAM 導航叉車AMR,以及人工智能堆垛機、智能圓盤播種機等智能物流裝備。
?目前已經助力鞋服、醫藥、智能制造、零售電商等多個行業的近100家客戶進行數智化改造,并共同打造了多個創新標桿。如:助力世界500強企業打造了業內領先的服裝類柔性智能倉;與億陽紡織共同打造國內紡織行業創新的高密度單卷自動化立庫;在浙江某黑燈工廠部署全球領先的人工智能堆垛機等。
?聯合物流及AI領域的產、學、研、用多方面的機構與企業,共同成立了人工智能物流產業聯盟,共推“AI+物流”的新業態,用AI助推智慧物流。目前,該聯盟已經吸引了40多家成員單位。
對于人工智能產業的展望:
技術方面:
?AI產業落地進入深水區。
當前我國人工智能行業發展的基礎條件已經具備,隨著相關政策加速落地,我國人工智能產業將步入新的發展階段。
(參考:https://mp.weixin.qq.com/s/5dDq7QCe_o448U-K-Ez3jQ )
?人工智能和物聯網的融合將是未來十年最大的創新機遇之一。
AIoT時代有望進一步提升智能建筑、智慧城市、智能交通、智慧物流、供應鏈物聯網等各領域的智能化程度,AIoT將成為傳統行業進行智能化升級的最優路徑。
(參考:https://mp.weixin.qq.com/s/Ty3oe7mldvRGe595W1gl9g )
應用方面:
?AI應用場景從單一化走向多元化、智能化。
人工智能技術的不斷發展將提高人工智能的通用性,使其廣泛覆蓋各類應用領域。前瞻性人工智能技術的發展和用戶需求的升級將繼續帶動我國人工智能新應用場景的發掘和滲透。 ?AI+物流大有可為。
業務需求日趨復雜,柔性、離散的物流子系統不斷涌現,各種類型的機器人、自動化裝備大量應用于物流行業,傳統物流技術已無法有效應對這些挑戰。人工智能技術可通過不斷學習來修正策略,搭配足夠的算法及算力支持,能夠更加高效地管理和協同各種類型的設備,建立與業務緊密結合的物流系統。