曾經只是科學幻想，現已迅速成為科學事實，自動機器人在倉儲行業的使用成為2019年及未來的主要趨勢之一。

據IDC預計，2019年全球機器人系統和無人機的支出總額將達到1157億美元，比2018年增長17.6%。這一趨勢將持續到2022年，屆時這項支出將達2,103億美元。

IDC分析師John Santagate預計，到2021年全球最大的2000家公司中將有60%部署自主移動機器人，而實現這一規模所面臨的持續不斷的物流挑戰已使物流行業成為最早采用機器人的行業。

瞄準全渠道

熟悉的市場驅動因素，如成本效率和員工管理可能是其原因之一。但其本質歸因于即時性。正如亞馬遜（Amazon）所開創的，在全球26多個訂單中心擁有超過10萬臺機器人。零售商和企業供應商的關鍵是第二天交貨和全渠道物流，AI和Edge AI機器人越來越多地在幕后推動這一規模的增加。

這個市場非常繁忙。2018年11月，為了滿足所需，物流公司DHL宣布了一項3億美元的現代化計劃，在其北美60%的倉庫內安裝了機器人和物聯網傳感器。據悉，中國的阿里巴巴已經使用機器人完成了70%的工作。

預期出貨并非最新創意，但隨著企業和消費者預期出貨時間的縮短，將庫存提前裝運，實現幾乎立即交付的分布式倉庫（而不是在區域中心）已至關重要。先進的AI實施策略可以預測（并了解）每天各地需要的貨品、品牌和數量。

在這種當天交付模式下，客戶忠誠度和重復消費的優勢非常明顯，再加上倉儲機器人24小時無間斷工作以及倉庫供暖和供電的節約（機器人通常不需要供暖供電），市場發展之迅速可想而知。

設備智能提高精度

即使有了較為完美的人工智能物流后端，可以契合更大的工作環境，分揀和包裝必須更加科學，這才是機器人真正的優勢。除了少數幾個例子（把幾袋橙子裝成一袋），自動分揀和包裝節省了時間和金錢，并且具有高度的可預測性，這是AI驅動物流產業鏈的基本要素。

越來越強大的設備處理意味著更快、更多的移動機器，它們不太依賴本地網絡帶寬進行一步一步的引導，而大大改進的深度傳感技術使包裝速度和準確性達到行業領先水平。例如，Ocado在英國的機器人倉庫僅僅在5分鐘之內就可以分揀50件貨品。

深度傳感創新的發展趨勢從笨重和昂貴的激光技術轉向深度傳感攝像頭技術。這種技術單位成本低，外形不那么笨重，更容易適應工作環境。例如，即將推出的威盛Edge AI 3D開發工具包的AI深度解決方案采用了微型威盛SOM-9X20模塊和Lucid的3D融合技術。該技術采用深度傳感所需的快速縮放，提供原生多攝像頭支持，并降低了耗電、成本和所需空間。

健康的開發者社區

毋庸置疑，機器人開發者社區正在蓬勃發展，專業的開發人員工具包（如威盛Edge AI開發人員工具包）提供了一個的核心硬件和軟件包，大大降低了設計、測試和部署下一代Edge AI系統和設備的成本和復雜性。

經濟實惠且易于使用的開發工具包不僅降低了企業開發機器人倉儲原型的門檻，而且鼓勵年輕的創新者將新方法應用于現有問題。倉儲行業的競爭和挑戰培育了這一思維模式的形成，例如亞馬遜年度“分揀挑戰”和機器人技術最佳論文獎。

未來是按需服務

隨著Edge AI倉儲機器人市場的不斷發展，這種促成技術也將開始提供大量新的企業機會。比如按需倉儲，倉庫所有者可以根據需要靈活租賃，物盡其用，而不僅僅是那些擁有類似亞馬遜的龐大物流網絡的企業。美國和英國的初創企業已經開始提供此類按需服務，這些服務主要依賴于實時可視性和高度精確、快速的揀配和打包，這是Edge AI倉儲機器人的標志。

威盛邊緣人工智能開發工具包為所有設備制造商提供了一個高度集成的軟件包，以便他們在Edge AI倉儲等應用程序中啟動深度傳感功能的開發?？梢钥隙ǖ氖牵S著滿足即時需求的增加，這一領域將繼續呈指數級增長，提高生產力和24小時運營的價值將得到更廣泛的認可。歡迎與我們一起成就未來！