在供应链升级的浪潮里

以四向车、AMR系统为代表的柔性物流方案

正在成为更多企业的青睐之选

越来越多过去埋首实验室的纯算法工程师们

也走进了项目现场

对于他们而言，

如果说参加国际学术竞赛是“飞行”

那么走到项目一线就是“贴地飞行”

在项目现场，他们洞悉企业真实需求

应对各种状况，完善产品和方案

让算法在项目中落地应用，稳定支持客户业务

也收获了属于自己的成长

“装满硅片的花篮 

把工人的肩膀压得很低”

2020年12月，第一批48台旷视激光SLAM（即时定位与地图构建）导航AMR（自主移动机器人）完成生产，并发往位于浙江的一家新能源企业的太阳能硅晶电池生产车间。

跟这些AMR一同抵达应用现场的，还有10多个机器人软硬件方面的算法工程师们。他们负责AMR系统的现场调试，保障车与机台高精对接，实现硅片在不同生产工艺间的全自动化搬运。

在这个新建的厂房里，超过2万平米的空间中，一小半区域已经正式投入生产，另一半区域还在安装新的生产机台，扩充产线。当时，主要作业方式是依靠工人推着小车搬运一个个插满硅片的花篮。

研究生毕业后就加入旷视的马工，学的是机器人控制方向，之前一直在实验室和测试场地捣鼓SLAM车。他对这么大的空间和里面正在发生的一切都感到非常新奇，“工人吃力地把花篮从机台搬到小推车上，非常小心翼翼，一个装满硅片的花篮有上百斤，把他们的肩膀压得很低。”

太阳能硅片具有质量重、材质脆的特性，人工作业不仅辛苦，而且操作不慎容易摔料，因此AMR是电池生产车间的刚需，这次到货的48台车正是为了将物料的人工搬运逐步替换为自动化作业。

旷视SLAM导航AMR在现场集群作业仿真

来现场之前，团队已经在SLAM机器人的反复测试中顺利实现了±2mm的高精度对接，各项性能指标也很过硬，加上拿下这个当时规模最大的SLAM机器人的客户项目，这时的团队士气高涨、干劲十足。

“现场总有些突破你想象力的事”

然而，不同项目的实际应用场景往往各有差别，“总有些突破你想象力的事”，已经有一些项目经验的高工，到了现场，也“受到了很大冲击”。

穿着全套防护服在项目现场不分昼夜调试AMR的工程师

团队遇到的第一个boss级难关，是AMR的上线调试不能耽误客户每天的正常生产，而且车间还在不断增加生产机台。SLAM机器人需要先扫描现场并构建地图，再根据地图规划运行路径。而随着新机台的不断增加，“车间一天一个样，SLAM车走着走着，发现地图全变了，然后就懵了，不接单了。”

而且，他们发现，“工厂的人竟然不怕SLAM机器人”。刚开始的很长一段时间里，工厂的人对于新来的“自动搬运工”们都很好奇，常常围观，这严重遮挡了车的视线，影响了它们的运行。

更刺激的是，在打磨对接精度的时候，之前运行得好端端的算法突然不灵了，后来发现是因为生产机台的台面凹凸程度不一，800个对接点的台面，有的是光面，有的是麻面，还有的是亮面，导致激光打在上面反馈的数据差异很大。

让高工记忆深刻的还有地面的积水。车间对湿度要求高，每天都会往地面泼水，人走过去脚底都会带出水花。所以SLAM车也会出现“水上漂”的情况，一滑出去，位置就丢了……

他们之前也有其他项目的部署经验，有车间带一整面透明玻璃墙的，有AMR需要进“四面光”电梯自动换层的，但新项目的“意外”状况还是超出了他们的想象，而且项目规模大、时间紧、空间窄，也没有太多可供参考的经验，让整个团队倍感压力。

“项目实施落地过程中那么痛苦的原因，可能就是因为最开始对困难预计不足吧”。回过头来谈及那些被现实“打脸”的经历，沈工忍不住自嘲地笑笑。

“不在现实环境中让客户真正用起来，

就不算你做到了”

那时候，团队每天都要焦头烂额地解决一个个新状况，也要承受来自客户的质疑和失望，但支撑他们熬下来的，是“想赢”的念头和现场作业的一天天变好。

沈工无法忘记2020年的冬天，当时机器人团队和旷视研究院的工程师们一起在苏州工厂做SLAM导航的标准版机器人。冬天的工厂很冷、没有空调，为了赶进度，大家都自愿加班。这种状态持续一个多月，有天晚上十点多，沈工实在有些累了，就跟伙伴们说，“要不今天先回吧”。但这些或坐在“泡沫”椅上，或坐在地上，或坐在墙角，或趴在SLAM车上工作的伙伴们都没挪窝， 说要“再弄一会”。

苏州工厂里坐在泡沫“椅子”上赶AMR进度的工程师

首批机器人进厂调试的关键时期，不少伙伴在项目现场过年。“大家其实都是想把项目给做好，就是想让这些车在项目现场能流畅地跑起来。”因为，他们都在心里跟对手较劲——“我们什么研发水平？！一定要在产品和系统层面做得比别人好！”。

大家的辛苦没有白费，在一次次的debug中，SLAM机器人越跑越顺。2021年5月，项目的大部分研发人员从现场撤出。看着100多台满载硅片的SLAM机器人在车间里唰唰运转，机台下料口哐哐出料，每天都能完成那么多单子，这群在项目现场日夜奋战的工程师们虽然表面淡定，但内心非常激动——“项目让客户真正用起来了！”

更重要的是，他们还把那些探过的路、踩过的坑，困扰过自己的难题全部转化为了经验，并内化到不断更新迭代的旷视机器人产品和方案中。

面对打滑问题，他们加了两套匹配，还加了打滑算法，用来判断融合模型，以保证即使车“飘”出去了，算法还能修回来，让位置不会丢。为保证对接精度，他们不仅做了绝对算法还加了相对算法。在导航和避障方面，在前后避障的基础上又发展了立体避障和融合避障……

“算法的目标是让一线感觉不到算法的存在”，也是这段项目现场服务的时光，让高工对算法有了更深的体会。“服务于项目的算法工程师更看重算法的能力边界，要解决安全问题，保证我们的算法不管遇到什么情况都知道自己在做什么。就算一百次中只有一次不行，也需要明确知道哪次不行。”

现在，得益于产品和方案的不断完善，以及前后端团队的配合默契，算法工程师们已经不需要在新的项目现场长期驻场，远程支持的方式就能解决大部分项目问题，有更多时间专注于功能研发和产品打磨。但是，沈工始终坚信：“测试的数据再好，不放在真实的项目现场上跑起来，就不能算你做到了。”

旷视是全球领先的人工智能产品和解决方案公司。自2011年成立起，便意识到人工智能将为世界带来巨大变革，而深度学习是支撑人工智能革命的关键。以深度学习为旷视的核心竞争力，我们得以持续不断地推动全球技术创新，并率先开始将前沿技术商业化。

依托自研的新一代AI生产力平台Brain++，专注于算法能创造极大价值的领域：个人物联网、城市物联网和供应链物联网，向客户提供包括算法、软件和硬件产品在内的全栈式、一体化解决方案，帮助客户及终端用户降本增效，并带来极致体验。目前，旷视拥有近3000名员工，业务遍及全球，服务数十万开发者和超过3000家行业客户。

作为全球领先的人工智能产品和解决方案公司，旷视从2017年开始就进入智慧物流领域，基于云、边、端等平台的深度神经网络算法创新，打造智能物流装备及“智慧大脑”旷视河图，并聚合行业合作伙伴，向工业物流及商业物流场景提供高度智慧化的行业解决方案及全生命周期服务，帮助企业降本增效、简化管理，为工业数字化升级提供创新引擎。

在算法方面，旷视依托自主研发的新一代人工智能生产力平台Brain++，结合物流场景的实际需求，能够为不同的物流场景定制化输出算法，让新算法的生成更高效、更经济地服务物流场景的客户。

在软件方面，旷视打造了业界首个机器人物联网操作系统——河图操作系统，具备生态连接、协同智能、数字孪生三大特性，使旷视得以在各类物流环境中智能协调软件、物联网设备和人，帮助客户一站式解决规划、仿真、实施、运营全流程。目前河图已经成功落地百余个项目。

在硬件方面，旷视正在不断推出新一代物料搬运AGV、智能圆形播种机、AI+堆垛机等多款自研机器人及AI物流装备，全面覆盖搬运、存储、输送分拣场景。目前，旷视在北京、宁波、苏州拥有3家研发制造基地，用于机器人及智能物流装备的测试与生产。今年下半年，旷视还将推出多款机器人及人工智能物流装备。

此外，旷视也在不断联合产、学、研、用等产业各方的力量，共同推动智慧物流的快速发展。

目前，旷视已将供应链物联网业务扩展至10余个国家和地区，累计向智能制造、零售电商、3PL、汽车、鞋服、医药、教育等数10个行业的数百家客户提供端到端的智慧物流解决方案。