无论是八百里加急还是旧时代的加急信，古往今来人们对于物流最大的诉求，无非都在一个“快”字。但对于“快”的理解，或者说实现“快”的方式，以前和现在却已大相径庭。一开始，所谓对“快”的追求，多数聚焦在前端。

就像提到八百里加急，送信的人一开口总会强调又“跑坏了几匹快马”；到了90年代末，民营物流开始抬头，大多数也都还是前端的交通竞速。例如在物流主题电视剧《在远方》中，主角成功拿下第一笔重要交易，就是因为找到了能够运货的飞机。

当货物数量越来越多，仓储压力也随之加大。因此，是否能够在“起跑线”开始就实现高效运作，将影响现代物流全链路的效率水平。就目前来看，物流行业所面临的挑战主要在于设备的海量规模和系统的柔性离散，并且对高可靠规划、精准化系统、高效能装备有迫切需求。

智慧物流已经成为行业实现高效发展的大方向。“智慧”一词其实代表了两个方面——“智”是设备的全面感知化，“慧”是系统协同的自主化。两者的融合，才能实现真正意义上的智慧物流。

在这个过程中，能够自我学习、自我修正算法策略的AI技术优势越发显著，AI正在成为智慧物流发展的新引擎。

在近日举办的年度工业展会CeMAT ASIA 2020上，旷视带来了以AI技术为核心的智慧物流产品和解决方案，其中包括河图系统、全系列机器人及智能物流装备，能够实现设备和系统层面的深度融合赋能。

机器人作为产线中的前线员工，也是AI技术融合智慧物流的直观载体。（点这里，认识旷视机器人天团“物流七子”）

旷视CeMAT展台：箱式四向穿梭车密集存储+货到机器人拣选+AMR搬运解决方案

对于机器人来说，虽然浑身上下都是黑科技，但要想在复杂的产线环境中自由穿梭，让货物流转更加高效，最重要的还是得有个“好眼神”，而SLAM技术可以帮助机器人解决这个痛点。此次CeMAT期间，我们也展出了搭载旷视SLAM（即时定位与地图构建）技术的机器人。

用一个通俗易懂的说法来解释SLAM技术对机器人的赋能，可以说SLAM技术是机器人的“眼睛”，帮助机器人看清周围的环境，精准确定自身位置，能够适应愈发复杂多变的物流作业环境，实现更加高效的作业流程。

依托于旷视研究院在三维视觉技术的长期积累，我们在SLAM（即时定位与地图构建）和3D感知等技术上创造了多项行业领先的技术创新。在以挑战视觉SLAM极限著称的CVPR2020 SLAM 挑战赛上，旷视研究院SLAM组以绝对优势包揽该挑战赛全部赛道的冠军（在超难数据集上登顶CVPR 2020 SLAM挑战赛，旷视用了这样的方案）。

目前，SLAM技术已应用于多款旷视智能物流设备。在机器人产品中，旷视800kg激光SLAM导航AMR“MegBot-S800”、旷视800kg视觉SLAM导航AMR “MegBot-S800V”、旷视1600kg SLAM导航智能无人堆垛叉车“MegBot-F1600”，以及旷视2000kg SLAM导航智能无人叉车MegBot-L2000等都实现了该技术与产品的深度融合。

一般来说，在传统机器人领域，人们很少会考虑动态环境下的使用场景。但一个能适用于工业环境的机器人，需要具备优秀的动态环境适应能力。SLAM技术对于精度、外部环境适应能力、高速下的动态定位能力等技术能力有着严苛的标准。

我们发现这与无人驾驶技术有很多契合之处，无人驾驶技术同样也对精度、响应时间、3D感知等技术能力有很高的要求。因此从一开始，旷视的SLAM研发团队就着眼于动态环境，以无人驾驶技术的思路和高标准，精进SLAM技术能力。

例如在定位方面上，业界基于纯激光的方法通常精度在2cm左右，且对于环境有较强的静态要求。旷视通过引入高精地图、多传感器融合等方法，实现了定位精度1cm内和动态环境鲁棒性的突破。

说了那么多，旷视SLAM技术的应用能力到底如何？

我们从一台机器人和它身体里的SLAM黑科技聊起：

旷视800kg激光SLAM导航AMR“MegBot-S800”

• 黑科技一：智能避障

MegBot-S800机器人是旷视SLAM技术的最新应用落地之一。该机型主要应用在制造工厂等人机混杂场景。人机混杂场景中必须要考虑人、物的安全性，因此在设备的全面感知层面，S800首先关注的是机器人的安全智能运行。

除了在硬件上配备全机身覆盖的安全触边、四周灯光指示告警，以及声音提示告警等外，结合旷视在智能避障方面的优势，实现了机器人的360°对角激光防护，并具备物体识别、绕避功能，系统容错率高，安全可靠。

• 黑科技二：地图智能更新

安全配置是基础，而在复杂的产线环境中实现可靠运行，是机器人的核心能力。产线环境一般来说都非常复杂，且经常发生变化，有的时候还会遇到大动态或高动态的变化。SLAM技术原理在于地图匹配，如何在地图大动态、高频次变化时，机器人还能保证现场的可靠运行，这对于SLAM技术算法有着极高的要求。旷视SLAM技术赋予了S800动态鲁棒性，能够在50%变化率动态场景中稳健运行，即使在长走廊单一特征环境中，也不会迷路。

• 黑科技三：高精到点

当下越来越多的机器人参与到工厂的生产环节中。机器人除了要自如地应对产线复杂环境外，在与产线或工作站对接时，通常还需要极高的精度，且必须保证重复到点的精度，否则就会造成对接失败、产线中断等生产事故。目前旷视SLAM技术在定位精度上已达到业界领先水平，以S800为例，可以实现±5mm到点精度。

• 黑科技四：重定位

虽然机器人进工厂已是大势所趋，但对于运营者来说，由于工厂产线复杂，有些时候也不一定能顾得上看管机器人的运行。基于深度学习的视觉场景识别技术，搭载旷视SLAM技术的S800可以让人很省心，通过重定位的技术特点，能够实现随时随地开机、重启，无需人为干预。

• 黑科技五：柔性导航

如果说懂得避障，会构建地图是SLAM导航机器人的及格线，那么作为一名机器人优等生，它还需要更加聪明。旷视结合高精度地图和智能避障系统，让机器人学会了如何柔性导航——更加灵巧、安全和高效的进行智能导航。

• 黑科技六：激光-视觉融合

不同于激光SLAM技术通常用于平面信息的识别，视觉SLAM技术可以感知三维空间的信息，在复杂场景的适用性将更加优秀。

目前旷视SLAM技术已经实现视觉-激光多传感器融合，通过智能过滤动态物体，实现传统激光 SLAM 无法达到的动态环境适应性。而在纯视觉方面，旷视的800kg视觉SLAM导航AMR“MegBot-S800V”还采用了纯视觉导航定位，这也是旷视赢得CVPR2020 SLAM 挑战赛的双料冠军技术的实际应用体现。

旷视800kg视觉SLAM导航AMR “MegBot-S800V”

S800V能够进行人-物智能识别区分，具备低矮障碍物以及高处悬浮物的立体视觉避障功能，用一句话来形容就是“即便是一只口红掉到地上，机器人也可以识别并绕开”。

旷视的视觉导航能力不仅来源于长期在SLAM技术上的深耕，还依托其多年深度学习及神经网络的积累。旷视视觉SLAM技术能够突破传统的视觉特征，从语义级别去感知环境，且对光照更敏锐，拥有优秀的光线鲁棒性。

在智能制造和工业4.0的浪潮下，搭载SLAM技术的机器人将拥有巨大的市场容量。在各类导航机器人中，SLAM导航机器人也将是未来趋势之一。在经历激光SLAM导航，激光视觉融合SLAM导航之后，视觉SLAM导航机器将成为主流。目前旷视在以上领域都已率先布局。

未来，旷视SLAM技术将广泛应用于移动机器人产品，在为物流行业的高效运作持续赋能的同时，在工业检测和识别细分领域中，结合旷视AI技术优势所打造的AI+SLAM机器人也将越来越丰富。