博世力士乐自主移动式机器人 ACTIVE Shuttle 可帮助您实现未来工厂ACTIVE Shuttle 可在不改造工厂现有基础设施的情况下实现快速部署，且具有操作直观、网络完善和使用安全等优点！ACTIVE Shuttle 能够实现您材料及货物在内部流动的自动化和标准化。在未来，我们能 以高度灵活且安全的方式 来运输载有料箱 (KLT) 的精益小车。
ACTIVE Shuttle Management System (AMS) 能够实现高度灵活的订单管理；该系统既支持手动输入订单，也支持经由第三方系统进行自动调度。ACTIVE Shuttle 可经由 VDA 5050 接口与第三方系统进行通信， 从而实现对车队的控制。
AMS (ACTIVE Shuttle Management System)技术特点：
订单管理： 针对待定运输订单执行优先级划分，并将其分配至可用的 Active Shuttle
交通管理： 通过交通控制中心实现对运输任务的顺利协调
AMS 实时地图： 执行生产作业的车辆会自动检测环境的变化，并将其传达给整个车队
障碍物管理： 安全避开障碍物
电源管理： 全自动充电流程
基于 Web 的图形用户界面： 直观易用的用户界面
作业模板： 易于配置的作业模板可助您实现种类繁多的输送方案
与第三方系统的连接： 数据格式：JSON；受支持的协议：Rest API、Web Socket
信息来源：博世力士乐
更多信心请见：https://www.boschrexroth.com.cn/zh/cn/products/product-groups/mobile-robotics/active-shuttle/
21 天前
随着AI技术的发展，客运带货（Passenger + Parcel）的物流模式可以借助人工智能实现智能调度、路径优化、包裹匹配、安全监控和用户体验提升等多个方面的升级。 以下是一个完整的方案，展示如何利用AI技术来实现运输公司“客运车辆带货+智能快递柜+站点网络”的智慧物流系统： ✅ 一、整体目标 通过AI技术，将运输公司的客运资源与电商物流需求结合，打造一个高效、低成本、智能化的最后一公里物流配送系统，特别是在罗马尼亚境内150个车站之间实现包裹的快速流转。 🧠 二、AI技术在客运带货中的应用场景 1. 智能订单匹配系统 AI算法分析每日乘客流动方向、大巴运行路线和包裹数量 自动匹配合适的班次运输包裹，避免空载浪费 支持动态调整：根据实时客流变化决定是否安排某趟车带货 示例：从 C 城市到 T 城市的班车，如果当天乘客不多，可安排搭载一定量的小件包裹。 2. 路径优化与调度系统 使用 AI 路径规划工具（如基于机器学习的 TSP/VRP 算法） 动态优化包裹运输路径，减少中转次数和时间 结合天气、交通状况、站点吞吐能力等数据预测最优路线 技术支持：Google OR-Tools、百度Apollo、菜鸟自有路径优化系统等 3. 智能快递柜管理系统 每个站点部署由制造企业生产的智能快递柜 利用 AI 进行： 快递柜仓位分配（按包裹大小、时效优先级） 用户取件行为预测（高峰时段自动预分配） 异常检测（如长时间未取件、开箱失败等） 可集成面部识别、扫码、NFC等多种验证方式，提升安全性 4. 包裹装载与卸载自动化 在大型仓库或枢纽站点使用 AI 驱动的机器人进行分拣 利用计算机视觉识别包裹条码、尺寸、目的地 自动分类并装入对应线路的大巴车厢指定位置 示例：AI视觉系统识别“布加勒斯特”目的地的包裹，并自动引导机械臂放入该方向的运输舱 5. 车载AI监控系统 在大巴上安装摄像头 + AI 边缘计算设备 实时监控包裹状态（是否被误拿、损坏、超限） 识别异常行为（如暴力装卸、非授权人员接触包裹） 可与司机APP联动，一旦发现问题立即报警 6. 用户通知与体验优化 利用 NLP（自然语言处理）技术自动生成多语言通知短信/邮件 根据用户历史行为预测最佳取件时间 提供包裹追踪地图、预计到达时间、延迟预警等服务 示例：用户收到推送：“您的包裹已抵达 C 车站，请于今日内前往XX站点取件” 🔧 三、系统架构图（简化版） [电商平台/菜鸟] ↓ [AI订单匹配系统] ↓ [路径优化 & 调度引擎] ↓ [仓储机器人分拣 + 包裹装载] ↓ [客运车辆 + 车载AI监控] ↓ [站点智能快递柜] ↓ [用户取件 + 反馈收集] 📈 四、实施建议与阶段划分 阶段 时间 目标 Phase 1: 试点系统搭建 3-6个月 选择5-10个站点，部署AI快递柜+基础调度系统 Phase 2: 全面接入AI调度 6-12个月 上线完整AI订单匹配与路径优化系统 Phase 3: 自动化仓储与车载监控 1-2年 安装机器人分拣和车载AI监控系统 Phase 4: 拓展至跨境物流 2-3年 接入菜鸟国际网络，实现中欧跨境电商最后一公里配送 🧩 五、可合作的技术平台推荐 技术模块 推荐平台或合作伙伴 AI路径优化 Google OR-Tools, 百度 Apollo, 菜鸟 Cainiao Routing 智能快递柜 自主研发，集成菜鸟柜控系统 分拣机器人 极智嘉（Geek+）、快仓、立镖机器人 车载AI监控 商汤科技、旷视科技、华为 Atlas 数据平台 阿里云、AWS IoT Core、微软 Azure IoT 📌 六、盈利与价值创造 价值点 描述 成本降低 利用现有运力，减少额外物流成本 效率提升 AI优化后，平均配送时间缩短15%-30% 增值服务 提供包裹保险、加急派送、逆向物流等服务 数据变现 积累用户行为数据，用于广告投放或电商推荐 ✅ 七、总结 通过引入 AI 技术，运输公司不仅可以实现“客运带货”的高效运作，还可以构建一个智能化、可扩展、面向未来的本地物流生态系统。这不仅能增强公司的盈利能力，还能为罗马尼亚乃至东欧地区的电商发展提供强大基础设施支撑。
2 个月前
Ali Kashani 是 Serve Robotics 的联合创始人兼首席执行官，自 2021 年 1 月公司成立以来一直担任这一职务。在创立 Serve Robotics 之前，Kashani 曾担任 Postmates 的副总裁，并联合创立了智能家居技术公司 Neurio Technology（后被 Generac Power Systems 收购）。他拥有计算机工程学士学位和机器人学博士学位，并拥有 15 项已授权或正在申请的专利。 业务增长与财务表现 在 Kashani 的领导下，Serve Robotics 实现了显著增长，2024 年收入达到 180 万美元，同比增长 700%。然而，公司仍处于扩张阶段，2024 年 GAAP 净亏损为 3920 万美元。该公司专注于开发低排放自动驾驶送货机器人，主要服务于美国公共空间的食品配送。 战略合作与市场扩展 Kashani 强调了与行业巨头的关键合作： Magna International：独家合同制造协议，支持机器人规模化生产。 Uber Technologies：配送服务合作，Uber 还持有价值约 7150 万美元的 Serve Robotics 股份。 NVIDIA：技术合作，增强机器人人工智能能力。 公司计划 2025 年将机器人车队扩展至 2000 台，并进军达拉斯和亚特兰大等新市场。 技术与创新 Serve Robotics 已推出第三代送货机器人，重点提升： 配送效率与安全性 降低制造成本 人工智能驱动的自主性增强 挑战与未来展望 Kashani 讨论了公司在扩展至迈阿密等新市场时面临的挑战，包括： 本地法规适应 餐厅合作伙伴的工作流程整合 最后一英里配送的优化 他认为，机器人技术在各个领域具有无限潜力，而 Serve Robotics 正处于这一变革的前沿。 （图片来源：Serve Robotics 官网）
4 个月前
1. 博世AI工具开发的核心理念与目标 博世集团作为全球领先的技术和服务供应商，始终秉持“科技成就生活之美”的理念，致力于通过人工智能（AI）技术解决全球性挑战，提升生活质量。博世的AI开发目标聚焦于两大方向：一是推动AI在核心业务中的应用，如智能出行、工业技术和消费品领域；二是通过技术创新增强公众对数字技术的信任，确保AI应用的伦理性和安全性。 2. 博世AI工具的主要应用领域 博世的AI工具已广泛应用于多个领域，展现了其技术的前瞻性和实用性： （1）智能出行 自动驾驶与辅助驾驶：博世开发了基于AI的多功能摄像头，能够准确识别行人、车辆和道路标志，提升驾驶安全性。 生成式AI的应用：与微软合作，博世探索生成式AI在自动驾驶中的应用，通过模拟复杂路况（如降雪）加速系统训练，提升车辆应对突发情况的能力。 （2）智能家居与健康 智能婴儿床：博世推出的智能婴儿床搭载AI和传感器，可监测婴儿的生命体征，并在异常情况（如哭闹或呼吸受阻）时发出提醒，荣获CES 2025创新奖。 智能传感器：博世的MEMS传感器集成AI算法，广泛应用于智能手机、可穿戴设备和智能家居，提供精准的数据分析和节能功能。 （3）工业技术与智能制造 生成式AI优化生产：博世利用生成式AI生成合成图像，加速光学检测系统的开发，将AI应用的部署时间从6-12个月缩短至几周。 AI辅助搜索引擎：内部开发的AskBosch平台通过自然语言处理技术，帮助员工快速检索公司内部数据，提升工作效率。 3. 博世AI工具的技术创新与突破 博世在AI工具开发中展现了多项技术创新： 边缘AI：博世的AI算法可直接在传感器内运行，无需依赖云端，显著降低延迟和功耗，同时保障数据隐私。 生成式AI：通过与微软、Aleph Alpha等企业合作，博世将生成式AI应用于自动驾驶、语音识别和制造业，推动行业变革。 AI伦理与信任：博世制定了AI道德准则，确保AI技术的透明性和安全性，增强公众对数字技术的信任。 4. 博世AI及软件的市场表现与未来展望 市场表现：博世的AI工具已取得显著成果，例如其MEMS传感器在2024年交付量超过10亿颗，市场占有率连续四年位居全球第一。 未来目标：博世计划到2030年实现软件和服务相关销售额超过60亿欧元，其中三分之二将来自智能出行业务。 5. 总之 博世在AI工具开发和应用上的创新实践，不仅推动了技术进步，也为全球社会带来了切实的便利与安全保障。未来，博世将继续深耕AI领域，致力于通过技术创新解决全球性挑战，实现可持续发展目标。
4 个月前
巴黎——Stellantis N.V.与Mistral AI正在深化战略合作，将人工智能（AI）整合到从车辆工程到车载体验的多个领域。此次合作充分利用Mistral AI在大语言模型（LLMs）和AI驱动自动化方面的专长，将AI技术引入Stellantis的众多系统和应用中，从而提升数据分析能力、优化开发流程并增强客户互动体验。双方合作的最新成果是一款先进的车载助手，旨在为驾驶员提供实时对话支持。这一成果建立在双方一年多来共同开展的AI项目基础之上，这些项目致力于提升客户满意度、产品开发效率和制造水平。 AI赋能车载体验升级 Stellantis与Mistral AI正共同探索开发一款AI驱动的车载助手，使驾驶员能够通过自然语言与车辆进行交互。该助手可作为实时语音支持的用户手册，客户可以询问车辆功能、故障排除或警告指示灯等相关问题，并通过自然对话获得即时指导。该助手将持续更新，并适配Stellantis旗下各品牌和车型，为用户提供无缝且直观的体验。 AI驱动Stellantis全方位创新 除了车载助手，Stellantis与Mistral AI还在探索多项AI驱动的创新项目： 物料清单（BOM）数据智能化：一款专为Stellantis打造的AI工具，可简化复杂零部件数据库的分析流程。由Mistral AI驱动的聊天机器人能够与公司产品数据交互，帮助工程师识别、比较和优化零部件选择，以实现全球范围内的最大复用率和效率提升。 车辆反馈数据分析：AI自动化处理开发车队和调查数据，快速识别趋势并采取纠正措施，从而提升产品质量和客户满意度。 “Club Stellantis”虚拟助手：一款为法国Stellantis员工提供公司车辆购买服务的聊天机器人。该工具支持多语言查询处理，是公司计划将该服务扩展至其他欧洲国家的关键功能。 AI驱动的异常检测：Stellantis正在评估Mistral AI的边缘计算模型，以实时检测制造过程中的错误，使操作人员能够在零部件出厂前采取纠正措施，从而提升质量控制水平和效率。 高层观点 Stellantis首席工程与技术官Ned Curic表示：“AI领域有许多参与者，我们非常高兴能与Mistral AI合作，因其具备快速适应能力，并能以高度协作的方式推动实际成果。我们正在多个领域探索AI的潜力，以提升产品开发水平和客户体验，并带来切实的利益。” Mistral AI首席执行官兼联合创始人Arthur Mensch表示：“此次合作是我们致力于让生成式AI（GenAI）更易用、更有价值的重要一步。Stellantis对技术的开放态度，以及将先进AI整合到真实驾驶体验中的能力，使其成为展示Mistral AI多功能解决方案如何重塑出行体验并赋能工程师工作的理想合作伙伴。” 通过将AI技术应用于多个触点，Stellantis进一步践行了其开发创新、数据驱动解决方案的承诺，旨在提升产品性能，并为客户和员工创造更好的体验。 新闻来源: Stellantis 官网
10 个月前
用友发布了企业服务大模型2.0（YonGPT2.0），分别面向公共资源交易行业、工业装备行业、交通建设行业，发布了三大行业垂类大模型。
11 个月前
博世力士乐ACTIVE Shuttle Management System能够实现高度灵活的订单管理；该系统既支持手动输入订单，也支持经由第三方系统进行自动调度。
11 个月前
ACTIVE Shuttle 可在不改造工厂现有基础设施的情况下实现快速部署，能够实现您材料及货物在内部流动的自动化和标准化。
11 个月前
在工业4.0的时代，人和机器的创造力是未来工业的核心！有着创意的人和机器正是我们AI时代的工业智能的基本要求。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI