8月22日，由北京市政府、工业与信息化部、中国科学技术协会指导，亿欧公司主办的“2019世界机器人大会——大湾区机器人生态协同发展论坛”在北京市亦创国际会展中心成功举办。
本次论坛邀请了中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室研究员边桂彬、蓝胖子机器人CEO邓小白、拓斯达董事/机器人事业部总经理张朋、高新兴机器人CEO柏林、朗驰欣创总经理赵松璞、势能资本创始合伙人黄俊、潜行创新联合创始人习志平、越疆科技创始人刘培超、德联资本合伙人肖然、合创资本副总裁林恩峰，众多嘉宾围绕大湾区机器人生态发展问题展开了分享与探讨。
论坛下午，“机器人创新生态”生态伙伴 蓝胖子 机器人CEO邓小白在现场带来了“机器人如何赋能智慧物流”的主题分享。他表示，物流的本质是打造最优化的供应链，机器人在物流行业的应用充满了现实意义。
以下为亿欧整理的邓小白的演讲全文
大家下午好，我们企业的名字叫做蓝胖子，很可能几十年之后我们要往通用机器人的领域去发展。现阶段，我们先解决一些小问题。相对而言，我比较了解快递。所以在做智能物流的时候，我们一开始聚焦的是快递以及电商方面的仓库应用。
简单说一下情况，十年以前整个快递行业还没有爆发，但发展到去年已经突破五百亿。2019年上半年，国内快递量达277.6亿件，同比增长25.7%。美国和欧洲网上零售业务以每年10%速度增长。但他们人口红利早就没了，现在年轻一代根本不想在仓库里面工作。
自1970年开始，机器人在汽车行业已经开始大量应用。但是它做的更多是单一性，重复性的事情。在物流领域，快递有不同的大小，不同的材质，不同的重量。这就需要进行智能化的识别，考虑如何建模以及依据建模姿态识别去抓取物体。拿阿里仓库举例，里面有上百万个SKU，对SKU的识别以及抓取就是非常难的问题。
机器人的技术，一般可以分为四块。一是机器识别；二是运动规划，无论是2D还是3D，运动规划更多的是基于不同机械臂实时的控制；三是移动技术，无论是无人车还是巡检机器人，移动技术都非常重要；四是深度学习。
无论是视觉、依据视觉做规划还是移动方面的操作，传输到云端的数据需要用到深度学习的方法进行实时处理，再将优化的结果转化到执行端。在这部分可以分成三块，分别是AI云端，IOT以及执行端。
以往的邮政公司采用大量的人力做分拣，现在开始用机械臂解决分拣的问题。图中每一个格子代表的是目的地，比如纽约、北京，上海。现在面对的是一堆比较杂乱的物品。我们需要将这些物品拣起来，扫码后放在每一个格子里面，进行分拣后再装到集装箱里面发货。将这些环节拼在一起，我们可能是在机器人领域里边少有的能够把无人仓任何一个模块都做到的企业。
从卸货到中间仓位的移动分拣，再装到集装箱里，大家忽略了一个很有价值的东西。那就是怎么用人工智能的方法进行数据的优化，小到仓库里面控制十万件不同的快递，大到控制飞机什么时间点出发，运多少量，跑到哪里去，什么时候去，需要多少资源。这些都可以用人工智能的方法进行更高效的实现。
物流是一个非常大的领域，只是局限于我以前比较熟悉快递，所以先在快递领域做尝试。一开始主要服务欧美几个比较大的物流公司，帮他们做无人仓的设计以及分拣模块的部署。
说说刚才提到的几个技术模块，无论是机器视觉模块、运动规划模块还是深度学习模块都是比较通用的模块。在海港里做一些集装箱调度的项目时，我们做的是软件系统，考虑如何去调度集装箱。
无论是制造业、海港空港还是大型的零售商，我们都有相应的合作客户。不同行业的客户对机器人或者AI的需求是不一样的，有的喜欢企业交付整套的解决方案，有的只要某些模块，更多的是偏向于后台。
这里对用户最大的价值就是执行端是自动的。当你在做数据端优化时，决策直接到了执行。如果执行到人的话，其实只是在云端优化出了一个结果，不能达到高效实时执行的效果。
最后，讲讲我们的团队组合。我是金融和物流背景出身，我的两位合伙人是张浩和DD。Alan Gershenhorn帮我们做国际市场的布局，Perry Chao帮我们做亚太区的布局。
我们的科学家除了在学校做研究，还会花很多时间跟我们在一起，避免我们踩一些研发上的坑。我们30%以上的员工都是外国人，这个比例后期可能会提高到50%以上。
现在公司办公的地理位置比较广泛，总部在深圳，在亚特兰大、香港、广州、布利斯班都设有办公室。未来我们在日本、新加坡以及德国等国家都会做布局，谢谢大家。
文章来源：亿欧
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