摘要:编程语言已经不再是开发人员的专属,测试人员也要掌握一定的编程语言才能在行业中有更多选择的余地,Python和Java可以成为首选。
本文将带你了解物联网之万亿级市场,智能物流机器人成新风口,希望本文对大家学物联网有所帮助。
随着科技的发展和社会的进步,传统物流模式逐渐向智能物流转型升级,在电商巨头、新锐公司和传统企业的激烈争夺之下,智能物流时代即将到来,而智能物流机器人则在其中扮演了重要角色。
近年来,中国人口红利逐渐消失,人工智能席卷全球,科技的发展给不少传统行业带来巨变,物流行业就是其中之一。在“机器换人”风潮影响之下,如今的物流行业,正在不断从劳动密集型向技术密集型转变,从依赖人力的传统模式向依靠机器人的智能物流转型升级。
物流是为了满足社会需求的经济活动,将物品从供应地输送向接受地的实体流动过程。这项经济活动需要通过运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能来实现。
中国的物流行业经历了传统物流(第一方、第二方物流)向第三方物流过渡、第四方物流蓬勃发展的阶段,成为了一个多领域融合(如运输业,仓储业,货代业融合),涉及领域广,拉动消费,促进就业的复合型服务产业。
2017年中国智能物流行业市场规模达3,375亿元人民币,同比增长21.18%。沙利文数据显示,由于电商发展的推动,资本的介入,大数据技术的支持以及智能物流行业需求不断被激发,市场规模将保持增长态势,预计到2022年中国智能物流行业市场规模将增长至7,938亿元人民币,2017到2022年的年复合增长率达18.65%。
智能物流,顾名思义就是利用机器人、人工智能、大数据等技术,让物流的各个环节更加智能化、自动化、便捷化与一体化。目前,不少企业都将机器人作为实现智能物流的重要载体,纷纷加入到智能物流机器人的市场争夺和研发中来。
电商巨头频放大招
过去几年,互联网的高歌猛进带动了电商行业不断发展,不少电商企业在收获海量订单的同时,也感受到巨大的物流压力。在这样的背景之下,京东、阿里等电商巨头率先加入到智能物流体系的建设之中,依靠智能机器人来破解物流难题。
京东
京东在对物流前沿科技的研发上,可谓兴致高昂,刘强东一直以来都希望向外界展示出,京东其实是一家科技企业。近些年,其在物流科技方面最引人关注的当属“无人仓”的研发和应用,在“无人仓”中,大量的智能物流机器人协同作业,从Delta拣选机器人到搬运型AGV机器人,一系列机器人组成了完整的智慧物流场景。
6月20日,京东最新的仓储运输机器人飞马,和搬运机器人地狼AGV也在亚洲一号仓库正式亮相,分拣机器人、智能叉车、智能机械臂等相关产品也得以规模化应用。据了解,通过人工智能、深度学习、图像识别、大数据等诸多技术的赋能,这些机器人能够适应不同的应用场景,完成各种复杂的任务。
刘强东表示,今年618最让他高兴的是京东第一架重型无人机正式下线!这辆无人机,目标有效载重量达到1-5吨,飞行距离超过1000公里,100%自主知识产权。同时京东超重无人机项目立项,目标有效载重量达40-60吨,飞行距离超过6000公里。
在今年618JDCUBE大会上,京东还曾提出“打造机器人产值、研发、应用规模全球前五的智慧创新型企业”的目标,这再一次表达了京东想要依靠机器人打造智能物流的强烈决心。
阿里巴巴
而阿里作为国内又一电商巨头,其在智能物流机器人的布局上也不落人后。早在2016年,阿里就成立了菜鸟ET物流实验室,专门负责物流机器人的研发工作。时至今日,已经推出了配送机器人“小G”和分拣机器人“曹操”等多款产品。
近日,阿里旗下的菜鸟网络公布了一个很可能改写物流园区形态的产品——全球首个基于物流IoT(物联网)的“未来园区”。这是该前沿技术全球范围内第一次大规模在物流领域应用。通过给各种物理设备装上感应器,让每个摄像头在云端之外进行边缘计算,整个“未来园区”在天猫618的繁忙场景下可以调度自如。
在智能仓库内部,菜鸟投入了单仓超过500个AGV机器人的作业规模,刷新了此前在广东惠阳单仓200个机器人的全国纪录。
商品离开仓库后,在配送和最后100米签收环节,也出现了多种黑科技。无人车矩阵、无人机编队在天猫618小试牛刀。高储量的快递塔、刷脸自提柜、菜鸟小盒等神器,也在用科技刷新消费者的收包裹体验。
从去年开始,随着阿里的机器人仓库在全国各城市落地开花,其机器人产品也实现了大规模的研发和应用,未来阿里对于智能物流机器人的投入也会越来越多。
初创企业与传统企业入场
除了电商巨头的积极布局之外,不少初创企业也成为机器人智能物流发展的新生力量,而一些传统机器人和AGV公司,也不断展现出发力物流机器人的野心。
有数据显示,从2014年到2020年,全球物流机器人市场将从160亿美元扩大到313亿美元,机器人智能物流未来将是一个万亿级的市场。
面对如此潜力,不少创业公司将目光投向了机器人物流市场。去年一年,就涌现出了Geek+、快仓、灵动、水岩、立镖、智久、马路创新等一众明星初创企业,它们在分拣机器人、搬运机器人、仓储服务机器人等方面取得了快速的发展。
而在智能物流已成趋势的情况下,新松、海康、井松等传统机器人和ACV公司也开始发力物流机器人领域。它们凭借本就雄厚的物流系统集成实力,向外界推出搭配智能机器人的物流解决方案,在市场上获得了显着成果。
政策利好,行业发展值得期待
中国历年出台的针对物流行业的相关法律法规整体偏利好层面,物流行业的重要性曾多次在重大会议中被强调,物流行业也被国家当作一个战略性发展目标。
早在2013年9月,中国交通运输部发布了《关于推进交通运输信息化智能化发展的指导意见》,意见指出了当前物流交通领域需要加强和改进的方向,如加强信息化智能化发展统筹规划;加强业务流程优化和管理模式的创新;加强信息数据的采集、管理和应用;加强重点应用领域信息系统建设,从而建设一个信息化智能化的标准体系。
2014年9月,中国国务院发布《物流业发展中长期规划(2014-2020)》,规划明确指出物流业是一种复合型产业,争取将行业年增长率提升至8%,占GDP的比重提升至7.5%左右,并鼓励运输、仓储等传统物流企业向上下游延伸服务,推进物流业与其他行业的互动和融合。规划明确了中国物流行业的发展方向,对于整个行业的发展有重大指导意义。
而2018年1月23日由国务院提出的《关于推进电子商务与快递物流协同发展的意见》强调完善电子商务快递物流基础设施,并优化电子商务配送通行管理,着重提升快递末端服务能力。
总结
随着电商巨头的积极布局,新锐公司的迅速崛起,和传统企业的强势切入,如今,越来越多的企业加入到了智能物流机器人的布局研发中来。随着技术的优化推动,基于大数据分析和算法优化的工具,推动物流业务不断优化运营,实现更精准的销售预测、更科学的物流网络布局、更合理的库存管理、更快速的配送路线规划等等。假以时日,物流配送甚至将精确到分钟,这就是极致的物流快递用户体验,这依然是以用户为核心的服务升级。
在我国大力推行中国制造2025以及企业转型升级的大背景下,智能物流逐渐成为了大家相互争夺的风口,而智能机器人则成为了行业发展的重要角色。
以上就介绍了物联网的相关知识,希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容,请关注职坐标人工智能之物联网频道!
java和python
编程语言已经不再是开发人员的专属,测试人员也要掌握一定的编程语言才能在行业中有更多选择的余地,Python和Java可以成为首选。
毫无疑问,人工智能在不同行业将技术提升到另一个层次。AI中没有完美的编程语言;不同的应用程序需要不同的编程语言来进行开发。关于在Java和Python之间选择哪种编程语言的争论是无休止的,我们在这里做一个简要的对比:
选择好一门编程语言是首当其冲的,尽管Java语言在研发领域有着举足轻重的地位,但是入门门槛比较高,掌握这门语言需要花费更多的实践时间,所以很多测试人员会首选Python语言。Python语言入门简单、容易掌握,会让您更快速地走上自动化测试的道路。
编程开发课程也分为前端开发和Java、Python等后端开发。前端培训时间和价格相对较低,课程更容易。如果你对代码语言感兴趣,你可以考虑学习编程开发课程,开发行业的工资也相对较高。
编程语言的能力会决定你测试技术的深度。一般来说,Java和Python这两门编程语言在工作中用的地方会多一些,掌握一定的编程语言为基础自动化测试做准备,同时还要掌握编程语言在自动化中的应用以及代码的函数封装、类封装的技能。
不过,最后还是可以对编程语言进行一些概括。对于数据科学、人工智能和机器学习任务,Python将是一个好的的选择。另一方面,当需要为最终用户编写应用程序时,特别是嵌入式和跨平台应用程序,Java可能占据首位。Java也是创建服务器端代码的杰出选择。无论这些首选项是否适用于你,希望这种比较有助于你自己选择编程语言。返回搜狐,查看更多
虽然我们的审查支持Python的灵活性和易用性,但我们绝不会建议忽略Java。Java仍然是服务器端编码的优秀语言。重要的是要理解这两种语言都是工具,开发人员使用适合于每个任务的工具。打包两种语言的工具包在解决新应用程序不断增长的需求方面最为有效。话虽如此,我们还可以补充说,Python正在征服宇宙,因为需要Python的应用程序数量在不断扩大,而具有最高潜力的领域是人工智能和机器学习工作。
如果你有编程语言的相关开发经验,特别是Java/Python开发,那么转行大数据几乎是无缝衔接,我也欢迎有兴趣的小伙伴们转行入坑。很多大数据的技术底层都是由Java实现的,因此代码的理解和开发其实已经不是问题,只要学习大数据相关的技术原理和底层框架的使用即可。
当然,任何一门语言都会有他的弊端,Python执行效率比较慢。Python是一门动态语言,这也是他为什么容易学的原因,但是他的执行效率比较慢,这一点在测试行业的劣势并不明显。但如果要构建巨型应用、对性能有很高要求的领域就不太合适,这时候你需要学一门静态语言,比如说Java。
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