256 天坑！（3/5）

但无论是摘果法、播种法还是复合方式，这都是“人到货”的模式。

这种模式需要拣货员整天不断在货架“巡回”，手眼并重，重复劳动多且枯燥，人也累得不行。

所谓走断腿，抬废手，看瞎眼。

不但效率不高，还容易出错。

而“货到人”系统，就需要大量使用这种agv机器人（autoated&nuided vehicle）“智能搬运小车”了。

这种机器人有一定的载重能力，它通过订单系统找到订单中物品所在的货架。

然后，把货架“扛”过来找分拣员，让分拣员把货挑出来后再把货架扛回去放好。<v小车是由亚马逊率先运用于电商仓储物流的。

2012年，亚马逊以7.5亿美金收购自动化物流供应商kiva systes，将这种名为“kiva”的机器人，在电商仓储物流行业发扬光大。

现在，曹深打算在这个世界，将这种“货到人”的模式推广开来。<v机器人，其实在汽车、电子、烟草制造行业已经用得很成熟了。

但在电商领域，至少在这个世界还是头一遭被采用。

所以，陶谦有些不明所以也不奇怪。<v机器人运用到电商中，传统的agv机器人还不行，必须进行硬件功能和系统功能的改造才可以。

以原世界的kiva机器人为例，与传统的agv机器人相比，有四个关键新增核心技术。

第一，巡航定位技术。

在kiva的底部有一个摄像头，用来读取地面上的网格视觉记号，以确定“自己跑哪里去了”。<v是不同的，传统的agv必须依赖地面上埋入的导线、线圈之类的，这就极大程度限制了机器人的自由度和可调性。

并且，这种机器人不需要仓库额外安装任何昂贵的基础设施，能随到随用。

另外，在kiva的顶部也有一个摄像头，用来识别货架的条码或者二维码，以确认“老子要的货就在这个架子上了”。

这种创新的巡航技术，关键依赖于“机器视觉”技术的发展。

“机器视觉”是智能工业的“眼睛”，分为成像部分和图像处理部分。

在成像部分，有三个关键模块：光源、镜头和工业相机。

与民用照明光源相比，机器视觉光源在照度、均匀性和稳定性三个核心指标上有较高的要求。

早期市场由美国和日本的公司占据，近年来国内厂家逐步崛起，其技术足以与国际厂商竞争。

镜头，是机器视觉系统中最关键的成像部件，是工业视觉中的“眼球”。

其作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上。

对成像质量的关键指标是分辨率、对比度、景深以及像差等。

与普通镜头相比，工业镜头要求的清晰度更高，光谱透射能力更强，畸变率低至0.1。

光学镜头，生产要求高、工艺复杂，需要多年的技术、生产工艺积累。

原世界即使到2020年，机器视觉行业内的高端的镜头仍依靠进口，国外老牌镜头厂商拥有绝对优势。

但国内企业发展也很迅速，在低端市场有高性价比的优势。

工业相机，本质功能是将光信号转变为电信号的过程。

与普通相机相比，工业相机需要更高的传输力、抗干扰能力以及稳定的成像能力。