20万平方米的面积，由三个拼接在一起的“一体化”建筑铺满。

　　巨型大方块，一眼望不到头。

　　在这巨大的体量面前，人似乎只是一个很小的点。

　　将来，这里将存满货物，将跑上川流不息的货车。

　　当钱换成了眼前的庞然大物时，曹深才第一次对钱有了感觉。

　　原来，你是这个东西……

　　陶谦站在曹深身边，看着自己的杰作，也是感慨万千。

　　他也没想到，自己有朝一日能干这个。

　　两人都静静的看着自家的“领地”，一时间竟是忘了言语。

　　系统拽了拽曹深的衣角：

　　【宿主，干活了啊喂！】

　　我还着急变身回来呢。

　　曹深这才回过神来，哟呵，还挺积极的。

　　那就好……

　　把系统推到陶谦跟前，介绍道：

　　“这是咱海纳的工程师，范大，他这次过来负责部署自动化设备。”

　　陶谦这才看到从曹深身后被推出来的“小豆丁”。

　　这还真不能怪他眼力不好，实在是范大……个太小了。

　　看着范大身上的格子衬衫，背着的双肩包，谢顶的头发……

　　这，必须是一个技术大牛！

　　果然，浓缩的都是精华！

　　陶谦赶紧伸出双手：“范工，您好您好，我是陶谦！”

　　系统也伸出手，随便握了握，点着头催促道：

　　“咱开始干活吧！我先去看看设备。”

　　看本系统分分钟搞定，然后鹅鹅鹅鹅，浪里个浪！

　　“好好好！”这边请，陶谦赶紧带路。

　　一边走一边介绍道：

　　“咱这边分三个区，

　　前面这第一座是小件区，就是日常小快递。

　　中间这座是中件区，主要是家用电器，比如微波炉、母婴玩具这些。

　　最后第三座是大件区，放电视机、冰箱、空调、洗衣机这些。

　　每座仓库都有立体库区，多层阁楼拣货区、生产作业区和出货分拣区。

　　现在，已经按照您之前给的文档，所有的自动化设备都已经采购好，分别放到三个仓库里面了。

　　就等你们这边看怎么把这些设备部署起来。

　　另外，立体库的钢架货架已经安装好了，曹总看看有没有什么问题……”

　　说话间，几人就进了第一个仓库的立体库区。

　　这里是将来货物的存储区域，一共有12层。

　　采用立体库系统，有32个巷道，6.5万个托盘，存储效率会是普通存储的5倍。

　　曹深看着密密麻麻的24米高的钢架整整齐齐排满，金属和铆钉发出幽兰的光。

　　机器人列队。

　　金属和机器充斥着整个空间。

　　这，就是自动化工业啊……

　　还是有些震撼的。

　　陶谦介绍道：

　　“这个仓库按照现在的货架密度，可以同时存储6万箱货物，现在货架的每个节点的红外射线都已经布好。”

　　曹深点点头，因为是无人仓库，在运输货物的过程中无人参与，需要用红外射线来确定货物的位置和距离，保证货物的有序排放。

　　陶谦指着货架巷道里列队排满的“方块”机器人道：

　　“曹总，这是第一批定制好的机器人，按照您的要求已经装上了摄像头和WiFi。这个，怎么用啊？”

　　曹深蹲下来看了看“小方块”，诶唷，不错哦，至少硬件上都按要求加上了“视觉”和“网络”模块。

　　摸着下巴对陶谦道：

　　“这个智能仓库，将会采用“货到人”系统。这些机器人是用来扛货架的。”

　　传统上电商企业有几种通用的订单分拣方式：

　　摘果法、播种法、复合法。

　　所谓摘果法，就是让拣货员拿张订单，按照订单上的需求，在存储区来来回回找货，直到把单子上的货都挑出来配齐。

　　然后，再把配好的货一起放到指定的位置，进行打包等后续工作。

　　所谓播种法，就是先将订单分批，把每批订单上的同一种商品进行汇总。

　　然后一次性集中取出，搬运到暂存处。

　　之后，再按照每张订单上的需求分拣一次。

　　这种方法比摘果法巡回存储区的时间少，但一般需要等到订单累积到一定数量之后才进行订单分拣，在时效上有滞后性。

　　传统电商，一般根据具体的货品类型，选择两种模式的复合方式。

　　但无论是摘果法、播种法还是复合方式，这都是“人到货”的模式。

　　这种模式需要拣货员整天不断在货架“巡回”，手眼并重，重复劳动多且枯燥，人也累得不行。

　　所谓走断腿，抬废手，看瞎眼。

　　不但效率不高，还容易出错。

　　而“货到人”系统，就需要大量使用这种AGV机器人“智能搬运小车”了。

　　这种机器人有一定的载重能力，它通过订单系统找到订单中物品所在的货架。

　　然后，把货架“扛”过来找分拣员，让分拣员把货挑出来后再把货架扛回去放好。

　　在原世界，AGV小车是由亚马逊率先运用于电商仓储物流的。

　　2012年，亚马逊以7.5亿美金收购自动化物流供应商KivaSystems，将这种名为“Kiva”的机器人，在电商仓储物流行业发扬光大。

　　现在，曹深打算在这个世界，将这种“货到人”的模式推广开来。

　　AGV机器人，其实在汽车、电子、烟草制造行业已经用得很成熟了。

　　但在电商领域，至少在这个世界还是头一遭被采用。

　　所以，陶谦有些不明所以也不奇怪。

　　而且要将AGV机器人运用到电商中，传统的AGV机器人还不行，必须进行硬件功能和系统功能的改造才可以。

　　以原世界的Kiva机器人为例，与传统的AGV机器人相比，有四个关键新增核心技术。

　　第一，巡航定位技术。

　　在Kiva的底部有一个摄像头，用来读取地面上的网格视觉记号，以确定“自己跑哪里去了”。

　　这与传统AGV是不同的，传统的AGV必须依赖地面上埋入的导线、线圈之类的，这就极大程度限制了机器人的自由度和可调性。

　　并且，这种机器人不需要仓库额外安装任何昂贵的基础设施，能随到随用。

　　另外，在Kiva的顶部也有一个摄像头，用来识别货架的条码或者二维码，以确认“老子要的货就在这个架子上了”。

　　这种创新的巡航技术，关键依赖于“机器视觉”技术的发展。

　　“机器视觉”是智能工业的“眼睛”，分为成像部分和图像处理部分。

　　在成像部分，有三个关键模块：光源、镜头和工业相机。

　　与民用照明光源相比，机器视觉光源在照度、均匀性和稳定性三个核心指标上有较高的要求。

　　早期市场由美国和日本的公司占据，近年来国内厂家逐步崛起，其技术足以与国际厂商竞争。

　　镜头，是机器视觉系统中最关键的成像部件，是工业视觉中的“眼球”。

　　其作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上。

　　对成像质量的关键指标是分辨率、对比度、景深以及像差等。

　　与普通镜头相比，工业镜头要求的清晰度更高，光谱透射能力更强，畸变率低至0.1%。

　　光学镜头，生产要求高、工艺复杂，需要多年的技术、生产工艺积累。

　　原世界即使到2020年，机器视觉行业内的高端的镜头仍依靠进口，国外老牌镜头厂商拥有绝对优势。

　　但国内企业发展也很迅速，在低端市场有高性价比的优势。

　　工业相机，本质功能是将光信号转变为电信号的过程。

　　与普通相机相比，工业相机需要更高的传输力、抗干扰能力以及稳定的成像能力。

　　根据工业相机内图像传感器的芯片类型，又分为CCD与CMOS两类图像传感器。

　　CCD图像传感器的图像质量更高、抗噪音能力更强，但成像速度相对慢，价格高，一般用在高端场合。

　　CMOS图像传感器图像质量较低，噪声大，但是集成度高、成像速度快、成本低，正在逐步替代CCD。

　　我们平时手机上的照相机用的，基本都是CMOS的传感器。

　　工业相机领域仍由国外厂家占据主要市场，北美品牌占据全球工业相机市场62%的份额，欧洲品牌占15%。

　　这部分国内厂商起步比较慢，起始从低端市场逐步向高端渗透。

　　当然，性价比一直是优势所在。

　　图像处理部分，是机器视觉系统的关键所在。

　　通过图像算法完成对被测物的识别、定位、测量、检测等功能。

　　在原世界，图像处理的软件底层算法还是基本被国外厂商垄断。

　　国内的机器视觉图像处理软件基本是基于开源软件OpenCV或者第三方商业算法库进行二次开发。

　　光源、镜头、工业相机、图像处理软件等零部件的组合，是传统的基于PC的工业视觉系统。

　　原世界最近几年，随着嵌入式技术的发展，智能相机作为一个新的替代性方案开始受到关注。

　　这种方案高度集成化、成本低、通用性和易用性比较强。

　　但在精度、速度和复杂运算能力上和传统的PC视觉系统还有很大的差距，但已经能适用于对价格敏感的中小民营企业。

　　Kiva的第二核心技术，动力补充技术。

　　Kiva机器人是电池驱动的，每充电一次用8到10个小时。

　　一旦电量有所降低，内置的驱动系统会驱动它自己到充电站找接口充电。

　　所谓不但能自己干活，还能自己“吃饭”。

　　第三、通讯联系技术。

　　Kiva拥有WIFI无线连接，能与整个仓储智能系统进行整合或者拆分。

　　第四、软件系统相关技术。

　　随着订单分配完毕，Kiva会自己去主动去找货并搬运货架，同时会自动选择最短路径，将货送到“空闲”的工作人员处。

　　当遇到加急订单时，它还会懂得“你急你先”的避让。

　　这项功能，依赖人工智能算法。

　　当然，曹深的“智能仓库”将是全自动化的，不会有拣货的工作人员。

　　AGV机器人会将货架扛给还有空的“分拣机器人”。

　　以上是收到订单后的“拣货”过程。

　　在另一方面，当商品到库的时候。

　　机器人会将货物放在机器托盘上，带托盘的机器人会自动将货摆放到仓库指定货架。

　　货架具备自动升降功能，会将货物“滑动”到货架中的指定位置。

　　AGV机器人，用来扛货架的？

　　货到人系统？

　　陶谦觉得很是新鲜，一想到以后这个仓库里就是满地的这种机器人“撒欢”，陶谦就觉得挺好玩的。

　　曹深用力一拍系统的肩膀：

　　“智能仓储需要的AGV，无人叉车，穿梭车，巷道推垛机，分拣机，六轴机械臂，磁悬浮打包机全都在这里了。

　　来，干活吧！”

　　原世界的电商以京东和苏宁为代表，智能仓储已经实现高度自动化。

　　京东位于上海嘉定的“亚洲一号”，2014年10月投入使用，分拣能力达到1.6万件每小时，分拣准确率99.99%。

　　而若是使用人工操作，分拣速度为每小时每人150件，错误率在3%以上。

　　苏宁在2016年8月试运营的南京物流中心，已经实现全流程的自动化作业。

　　商品从入库到出库，最少只需要被人工接触两次。

　　在仓库内部，苏宁采用高密度自动存储系统，SCS旋转库系统、高速分拣线以及自动化分拨系统。

　　每日可处理包裹181万件，单个订单最快30分钟出库。

　　30分钟，看着好像时间并不短。

　　但，当百万件物品分拣需求堆在一起，要保证每一件都高效不出错的完成，复杂度是成倍数上涨的。

　　由此可以看出，这两家真的在仓储物流上……

　　砸了不少钱！尤其是京东。

　　当然，这背后也是跟技术进步息息相关。

　　曹深上辈子一直挺想去参观一下这种全自动化的物流园，但还没来得及，人生就被“锁定”了。

　　所以，他也饶有兴味的想看看，自己用命换来的这套智能仓储系统，最后部署完成以后，货都跑进跑出的时候，会是什么状态。

　　系统看着这高耸的货架，这铺满的机器疙瘩，整个系统都不好了。

　　开始脸青……

　　这特么是分分钟能搞定的事么？

　　瞪着曹深双眼冒火，这是人能干出来的事！

　　陪我逛街！

　　让我买包包！

　　在外面吃饭！

　　我就知道！这是个坑！天坑！

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