2020年，中国智慧物流长足发展，未来五年成AGV企业发展关键期
2020-11-16 来源：-- 作者：-
物流业是我国国民经济的重要组成部分，2019年我国社会物流总额达到298.0万亿元，同比增长5.9%。在“工业4.0”、“互联网+”发展的大背景下，我国物流业也迎来了智能化升级改造，近年来，国家层面发布了多项政策以促进“智慧物流”的快速发展。在政策的引导和技术升级的共同推动下，2019年，智慧物流交易规模约为4872亿元，同比增长19.55%。
2020年，我国“智慧物流”又迎来了长足发展一年，其主要驱动因素，一是我国内需的稳定增长，这给物流行业带来了广阔的市场潜在需求；二是，物流业作为支撑国民经济发展的基础性、战略性、先导性产业，国家政策为“智慧物流”的发展保驾护航。因此，在“内需”+“政策”的双轮驱动下，我国“智慧物流”行业迎来新的发展机遇。
上海宾通智能科技有限公司（BITO Robotics）是一家以智能算法为核心，提供柔性制造与智慧物流系统解决方案的高科技公司。宾通将 AI、物联网和大数据技术有机结合，打造平台型智能AI大脑。通过人工智能算法、视觉识别感知、机器人软件架构、电子硬件控制等关键技术，为客户提供完整的智慧制造解决方案，助力客户实现自动化、智能化升级，实现智能化改造，目前已在仓储物流、半导体、3电子、金属加工等行业广泛使用。
宾通CMO吴征杰
“智慧物流”、“柔性制造”是宾通的提供给客户的核心价值，但由于工业AGV和机器人产品本身生涩难懂且需要编程，宾通CMO吴征杰表示，BITO希望可以普及智能制造解决方案，助力制造业无人化，达到高效便捷的目的。但普及的过程比较漫长，也存在一些问题，吴总表示从产品出发，一是产品性价比要非常高，二是产品要简单易用，三是产品兼容性要强。
因此宾通拳头产品之一的BANS单机控制系统，自2018年推出市场，在去年已收获众多客户，已具有市场基础。在今年，宾通又将BANS的兼容性提升了一倍以上，价格却从今年第三季度开始下调了40%-50%，另外操作上也做了简化，基本图形化操作，普通工人在培训两天之后皆可上手，可将非标化参数调整做成标准化，吴总称它现在是业界性价比最高的单机控制器。截至2020年10月，吴总表明，目前我们BANS激光SLAM控制器产品的销售额约为2019年的5倍，同时截止2020年7月公司销售额已占全年的75%。
而与之相配合的BFMS多机调度系统也做了升级，调度机器人数量从去年的几百台到现在实验室可以模拟到上千台。据悉，宾通今年整体销售额都较去年有大幅增加，预估2020年整体销售数据是去年的3~4倍。宾通良好的市场表现背后原因有二，除了其产品本身升级换代和做了市场定价调整之外，也受到全球疫情大环境的驱动，疫情加速了“无人工厂”的认知及改造速度。
虽然目前行业呈现高速发展态势，但国内AGV行业基数仍尚小，且企业在制造过程中普遍面临着交付时间紧、定制要求高、工艺路径长、设备工装多样、制造异常频发等诸多挑战，加之由于生产过程不够透明、资源配给不够合理，企业在生产过程中的能效浪费严重。
行业市场成长空间巨大，大型建设项目越来越多，国内不少移动机器人厂商开始建自己的“产业生态圈”。（产业生态圈是指某种（些）产业在某个（些）地域范围内业已形成（或按规定将要形成）的以某（些）主导产业为核心的具有较强市场竞争力和产业可持续发展特征的地域产业多维网络体系，体现了一种新的产业发展模式和一种新的产业布局形式。）
吴总指出，整个亚洲AGV市场基本格局是“重硬偏软”，这对做软件和智能系统解决方案的BITO来说，价值难以体现，因此在与客户沟通时，需要搭配叉车、AGV和其他硬件设备，来体现软件优势。从这一层面上来讲，宾通从一开始就进行了产业生态链合作，叉车、AGV、传感器、工控机、通讯设备、集成商等均属于这个生态圈范围，只是目前阶段，宾通未做过多宣传，不过，据透露，宾通在明年会让部分生态合作伙伴浮出水面。
据吴总介绍，从客户群体来看，宾通前期攻克了部分行业领先企业，这为他们产品研发和市场开拓带来了资源，但未来宾通更愿意为“腰部”中小型企业提供解决方案。因为中小企业数量最多，基于目前的技术，将所有的中小企业应用场景数据采集，结合运用BITO自研AI演算法，进行模块配置，再去适配99%的工业场景，做整体的智能制造改造，为五年后企业转型成为数字化公司作准备。
中国目前的数字化和信息化程度仅才40%，要到2025年达到70%，这5年也将是智能物流飞速发展的时期。随着市场供需结构的深刻变化和人工智能技术的飞速发展，各类制造企业都面临着转型升级的挑战，如何提升制造效益，如何快速准确决策是每个制造型企业需要面对和解决的问题。
宾通面对当前制造业面临的核心优化诉求，以普及智能制造为目标，提供的整体智能决策系统解决方案，并具备和企业其他经营管控系统无缝对接的能力，产品适配于金属加工、装备制造、汽车、航空、电子、半导体等等各个制造行业领域。
（来源：中国机器人网）
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