人工智能赋能柔性制造，自然导航AGV正当其时

企业的产能是企业赖以生存和发展的基石，而保证生产的投入与产出是一家企业终其整个生命周期都在琢磨的核心技艺。如何用最少的投入获得最大的产出？追求最好的ROI？提高公司的竞争力？

中国2025，德国2030，美国NNMI，欧盟框架协议，世界各国都在加注工业4.0（利用信息化技术促进产业变革）。生存还是毁灭？世界经济全球化的车轮已经在全速奔跑，任何如贸易保护主义的陈旧思想终会被无情地碾碎。在这个工业技艺飞速发展，各国企业百舸争流的时代，一步慢就是生死。如何在这个大家都在以头抢地的时代脱颖而出？丛林法则是永恒的真理。

制造业的生存现如今陷入两难之地，一边是用工成本上升，低端工种没人干，招人难，一边是消费者观念正在向最求个性化转变，导致除少数行业外，大多数制造业企业都面临着因产品种类繁多、订单都是小批量生产导致的生产线经常变动，投入成本升高。但是如果仅仅为了解决第一个问题盲目地进行工业自动化改造会造成设备很快就被淘汰或不适应客户对产品的需求变化而导致投入设备资源浪费的结果，得不偿失。如何兼顾这两点而谋发展，是横压在制造业发展道路上的大难题。

对于这个难题，马云给出了他的答案

2017年8月17日，马云在世界浙商高峰论坛上说，制造业将遭到巨大冲击，不亚于传统零售业面临的互联网冲击。

他开出的新制造药方是“C2B”、“个性化定制”、“柔性化定制”。

2018年8月24日，马云在智博会上表示，未来30年谁也离不开智能制造。

道理是这个道理，但是如何落实到我们的生产环节?

其实，产品的柔性化定制对于我们生产企业来说就是柔性化制造，或者说柔性生产(FlexibleProduction)，这算是老调重弹了。但正是由于现如今在各国为工业4.0持续且大力度的投入下，传感器与人工智能技术获得突破性进展使得智能制造蓬勃发展，自然而然地赋能柔性生产。

那人工智能如何赋能柔性生产呢？我们举个例子。

我们可以把产品的生产看作是生产原料经过在各个工位的流动之后被逐步制作成我们想要的成品，在过去，要实现这种流动我们主要是靠传送带+人+叉车等方式进行流动，但这种方式具有很大的局限性，而且成本高、效率低、容易犯错，所以有人发明了AGV。

什么是AGV？

AGV是一种自动化搬运小车，即自动导引运输车（AutomatedGuidedVehicle）的简称，主要由驱动装置和自动引导系统组成。其中，驱动部份以伺服电机为主，这方面技术已经相当成熟，而引导系统方面经历着从有轨到无轨导航，再向基于环境的自然导航发展，目前国内厂正在尝试新的技术来帮助AGV摆脱对环境的依赖。

传统AGV的局限

早期的AGV产品自动化程度比较低，依赖于导轨的方式来运行，后来又发展成电磁导航的方式，将导轨换成磁条、磁钉和RFID等方式，这种方式也称为第一代AGV导航技术。磁条的部署比传统导轨方便许多，AGV利用车上传感器识别磁条来确定自身位置，定位精确且成本低。不过这种导航功能有限，且在变更产线的时候，需重新布设磁条，缺乏灵活性。

紧接着，导航技术发展到了第二代，即惯性导航，也称为二维码导航。惯性导航主要利用陀螺仪、加速度计和计算机视觉的技术，陀螺仪具有精确的指向，能够为移动小车提供正确导向，而加速度计能够计算行驶距离，再通过计算机视觉识别二维码来确定位置，然后小车可以记录路径和按规划好的路线行走。相比于上一代导航，惯性导航灵活性高，二维码铺设相对简单，而缺点是容易磨损，且精确不高。

新型AGV赋能柔性制造

现在AGV第三代导航技术已经出现，主要采用激光SLAM或视觉SLAM的方式，也称为基于环境的自然导航。第三代导航利用激光雷达或摄像头对周边环境进行扫描，再通过软件算法构建即时地图来实现自主性导航。这种方式具有较高的灵活性，不依赖于外部辅助设施，环境改变时只需重新构建一些地图即可，能应对不断变化的生产需求，具有柔性化制造的能力。

从磁条导航、二维码导航到激光SLAM，AGV正在一步步摆周边环境的限制，二维码导航依然需要外部的辅助，而激光SLAM不需要借助外部设施来定位，能即时构建地图来导航，这种方式给制造商带来极大的便利。在工业4.0的智能制造模式下，产线的柔性化十分重要，因此具有自主导航的AGV将是最贴近市场需求的产品。

在智能制造的场景里，工厂生产线需要满足小批量、多批次的柔性化生产需求。因此，只有高效、灵活、低能耗的智能AGV才能达到要求。那么，自然导航AGV的必然的趋势。

在自然导航的方案里有两种主要的技术，激光SLAM和视觉SLAM导航技术，两者的原理基本相同。激光SLAM利用2D或3D激光雷达扫描周边环境，然后再通过软件构建即时地图，而视觉SLAM是利用摄像头拍摄的图像来构建地图。

激光SLAM的优点在于技术成熟、精度高、可靠性高，且易于规划路径，但对于高度变化不敏感，斜坡和凸起的物体会识别为墙壁。而视觉SLAM可以清晰识别出周边环境的对象，例如工人、小车、墙壁等，摄像头成本低，不过容易受光线影响，算法难度大，需要强大的硬件运算平台。

激光SLAM和视觉SLAM两种导航技术方式各有优劣，两者结合将是最佳的方式。例如国内斯坦德机器人在其Oasis系列AGV的导航方式上采用了激光SLAM+VSLAM的方式，基于自身算法生成高分辨率的地图，使其产品获得自主移动、路径规划、场景理解的能力，避免了误差累计问题，且定位精度能达到±10mm的水平，达到了业内领先水平，完全能满足大部分工业级的应用场景。

除此之外，斯坦德还自主研发机器人调度系统FMS、柔性仓储管理FWMS及生产执行系统MES三大核心技术模块，通过对软件调度管理系统的开发，拓展该公司AGV产品的使用场景，也为客户变换业务模式、进行柔性化生产扩大发挥的空间。

目前，斯坦德机器人利用其超前的技术优势，深耕工业生产场景的垂直细分领域，为客户提供既是标准化的产品，又是柔性定制化的解决方案及服务，令客户即保证了产出的效益，又不用担心设备淘汰亏损问题。正是由于其技术的专业性与服务的可延展性，现服务范围已涵盖3C、新能源、医疗、汽车汽配、航空航天、五金、化工、服装等行业，合作伙伴有英特尔、华为、中兴、富士康、歌尔声学等500强。

工业4.0+柔性化定制生产是大势所趋，因为这是解决人口老龄化所带来的社会产能不足、资源配置优化及文明进步使得独立个体寻求差异化表征的可行方法。至于我们企业，是选择抢占先机还是随波逐流？是提早布局还是继续观望？

当大潮退去，是谁在裸泳？

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