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　　马云在之前举办的首届世界智能大会上语出惊人,他认为：我们应该让机器有自己的思考做人类做不到的东西，让机器去发展自己智能的力量、尊重机器、敬畏机器。认为人类应该去做更加有价值的事情，而不是机器做的事情。机器和人合作才有未来。
 

　　现场，马云形象阐述 AI如何像水电煤一样服务于蚂蚁金服的各项业务，并通过不断自我学习和回答问题使得支付宝智能客户解决满意率达78%，高出了人工解决率。
 

　　这些都说明人工智能数据时代，需要让机器去发展自己的智能力量。
 

　　马云：要让机器人去做更多人做不了的事，才算是真正意义上的智能！
 

　　终有一天，当人类的智慧与机器人的智能相爱相存而不相杀，并给予机器人足够的空间、独特的工作方式，承认不同物种的差异性，才是真正的科技时代。
 

　　A快仓赋予机器人灵魂
 

　　科技时代应运而生的快仓，一直在努力让机器人变聪明，赋予机器人灵魂！快仓智能仓储机器人，可以轻松穿梭在仓库的各个角落，解决的是不断增加的“盒饭”数量，还能搞定即使是人类也会头痛的问题存在。
 

　　例如：规划合理路径、优化订单结构、切换合理布局等，使每一台快仓智能仓储机器人，尽显大智慧！
 

　　B机器人系统的算法应用
 

　　接下来让我们了解机器人“灵魂”是从何而来的：
 

　　其实机器人的智能来源于程序狗的编程，作为一个混沌状态的资源分配现状，其解决机器人和任务适配问题的算法是极有意思的事情，一般来讲，以RCS(Robot Control System)系统为核心，采用Slave-Master的网络构架，将移动机器人协调控制系统分为指挥中心和机器人两层。指挥中心层负责任务规划。机器人层完成特定任务，机器人之间通过无线通信信道交互，完成环境感知、运动协调及运动规划。
 

　　在机器人的路径规划算法方面，值得一提的就是被称为算法的A*算法(按字母顺序排列J)。A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解短路径的启发式搜索方法，也是快仓机器人路径规划的核心算法，除了采用A*算法进行路径规划外，快仓机器人还采取了增强学习技术来进一步提升路径规划的效果，通过确定性+非确定性双层的运算方式，应对不确定的突发情况，混合双打，组合拳打死老师傅！
 

　　基于运筹学优化+非线性优化的任务分配算法是快仓的核心算法之一。任务匹配算法的核心是要解决机器人与任务间的匹配问题而出现的。
 

　　目前也有很多产业界、学界的研究成果，快仓在这个问题上采用了的运筹学优化模型+非线性优化模型，结合了运筹学优化的稳定和非线性优化的，可以在极短时间内完成较优可行解搜索，而在业内被推崇。同时，快仓任务分配系统还兼顾了人工干预的介入，除了系统分配结果以外，还可以通过人工添加约束的方法，对结果产生定向的影响，比如运能在不同业务间的分配，负载均衡，时效干预等，因此快仓系统也在效率和易用性之间取得了良好平衡。
 

　　华南某电商仓库百台机器人工作情况
 

　　C快人一步，智领仓储
 

　　快仓作为国内早从事智能仓储机器人研发生产企业，一直至于与对新业务新场景的探索，目前快仓已经与国内多家零售企业开展战略合作，通过探索的新零售业务场景，用机器人取代人工，提高新零售模式下，各个环节的响应速度及准确率，从而进一步降低成本，增加客户体验度。
 

　　快仓机器人系统在唯品会单仓部署超100台，单机产能高，单仓大日出货能力超过了100,000件。成为国内满仓度过*的企业。