数据采集效率是人工12倍
近期，随着两票制及带量采购等政策的深入，医药流通企业的成本压力持续上升。与此同时，医药新零售逐渐成势，原来的供应链作业模式已经很难适应变化巨大的市场环境。而药品相比于普通商品，质量管理要求更高、难度更大，依靠传统方式提升出入库增速出现明显放缓，因此药品流通领域亟需进行数智化转型。
在展会现场，观察者网看到，旷视模拟医药流通行业的典型业务场景部署了3A解决方案，为参展观众演示从药品下单——药品输送——机器人拣选——药品信息识别——药品接驳——药品入库整个业务流程。
借助自研的3D目标检测、6D位姿估计算法，旷视3D视觉拣选机器人的效率可以更高，运动轨迹更柔和，基于算法还可以自行脑补画面，10分钟即可完成人工2小时的数据采集工作。
基于入库复核的行业痛点，旷视还开发了药品、单据、纸箱信息识别系统，实现文字、数量、种类的信息识别，准确率可达99.9%。包括单据信息识别系统、纸箱信息识别系统在内的医药行业AI视觉感知解决方案，能准确识别和记录药品的生产日期、保质期、生产批号标识等信息，大幅提升药品管理的精度和效率。
在仓储作业中，订单分拣是最复杂、作业量最大的环节。为解决传统拣选过程中的拣选密度低、每批次行走距离远、订单拣选效率低等问题，旷视研发了智能圆形播种机，能够更好适应海量复杂订单的作业需求。
作为物流自动化的最后一个环节，托盘侧装自动装卸也一直是业界难题，为此旷视结合视觉算法，研发托盘侧装自动装卸系统。该系统适用于食品、饮料、烟草、乳业、纸业和先进制药业等生产领域中货物外运装、卸车环节。
作为物流行业的“后起之秀”，这家最初专注于软件算法的企业，为何要切入对软硬件能力要求都很高的智慧物流行业？
王宏玉向观察者网表示，进入物流领域是因为该公司发现了行业痛点。在传统物流领域，特点是取一件货，设备唯一、路径唯一、任务只能串行，例如一个堆垛机排了一堆任务，前面卡的后面就得等着。而柔性物流特点是取一件货、设备不唯一、路径不唯一，可以多路并行。但柔性物流的复杂度会指数级上升，也会要求更高的“软”能力，否则交付就会成为最大的问题。
