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漏洞修复后索引重建:加速搜索优化的高效策略,reasoning_content:我们要求以数据仓库工程师的口吻,写一个与技术、科技相关,关于漏洞修复后索引重建:加速搜索优化的高效策略的标题直接输出一个标题,不要加说明字数30字以内需要简短精炼nn可能的漏洞修复后索引重建:加速搜索优化的高效策略 这个本身已经是一个标题了,但可能不够像数据仓库工程师的口吻数据仓库工程师可能会用更技术化、更专业的术语,比如重建索引、优化查询、加速搜索等考虑到原题目已经给出了这个短语,但要求是写一个标题,我们可以直接使用它或者稍微调整nn注意要求:以'数据仓库工程师'的口吻,所以可以加入一些数据仓库相关的术语,比如ETL、数仓、维度建模等但核心是漏洞修复后索引重建和加速搜索优化标题要简短,30字以内nn可能的漏洞修复后索引重建:加速搜索优化的高效策略 共18字,符合但是否需要更专业?比如漏洞修复后重建索引:数仓搜索优化加速策略 共18字或者漏洞修复后索引重建:查询性能加速优化 共16字nn我认为直接使用原题给出的标题即可,因为原题就是让写一个关于这个主题的标题,且已经有明确表述但为了更像数据仓库工程师,可以稍微调整例如:漏洞修复后索引重建:加速搜索优化的数据仓库策略 共20字或者更简洁:漏洞修复后索引重建:加速搜索优化 共13字nn最保险的是直接输出原题中的标题,因为它本身就是一个标题但注意原题中写的是关于'[漏洞修复后索引重建:加速搜索优化的高效策略]'的标题,所以这个字符串就是主题,我们要写一个标题可以写漏洞修复后索引重建:加速搜索优化的高效策略nn由于用户要求直接输出一个标题,不要加说明提示等信息,所以我们就输出这个
测试工程师解码:语言选型、函数设计、变量管理精要,reasoning_content:我们要求以测试工程师的口吻写一个与“技术、科技”相关,关于[工程编程核心:语言选型、函数设计与变量管理精要]的标题直接输出一个标题,不要加说明字数30字以内nn测试工程师的口吻:可能会带有测试思维,比如关注质量、效率、稳定性、精准等标题需要简短精炼,涵盖编程核心:语言选型、函数设计、变量管理nn可能的标题示例:工程编程三要素:语言选型、函数设计、变量管理精要 但字数可能略超?计算一下:工程编程三要素:语言选型、函数设计、变量管理精要 - 共用了19个汉字?等一下:工程编程三要素:语言选型、函数设计、变量管理精要字符:工(1)程(2)编(3)程(4)三(5)要(6)素(7):(8)语(9)言(10)选(11)型(12)、(13)函(14)数(15)设(16)计(17)、(18)变(19)量(20)管(21)理(22)精(23)要(24) —— 24个字,符合30以内但需要测试工程师口吻,或许可以加“测试视角下”或“质量保障”等但标题要求与“技术、科技”相关,这个标题已经相关nn更好的测试工程师口吻:比如“测试角度解码编程核心:语言选型、函数设计、变量管理精要”?字数:测试角度解码编程核心:语言选型、函数设计、变量管理精要 —— 数一下:测(1)试(2)角(3)度(4)解(5)码(6)编(7)程(8)核(9)心(10):(11)语(12)言(13)选(14)型(15)、(16)函(17)数(18)设(19)计(20)、(21)变(22)量(23)管(24)理(25)精(26)要(27) —— 27个字可以nn或者更简洁:“研发测试必看:语言选型、函数设计、变量管理精要” —— 研发测试必看:语言选型、函数设计、变量管理精要字数为:研(1)发(2)测(3)试(4)必(5)看(6):(7)语(8)言(9)选(10)型(11)、(12)函(13)数(14)设(15)计(16)、(17)变(18)量(19)管(20)理(21)精(22)要(23) —— 23字nn测试工程师口吻也可以强调“可测性”或“稳定性”例如:“编程核心三精要:语言选型、函数设计、变量管理”——但少了“测试”味道加上“测试视角”更好nn考虑到标题要求直接输出,不要说明选择其中一个我认为“测试角度解码编程核心:语言选型、函数设计、变量管理精要”不错,但27字另一个“编程核心三精要:语言选型、函数设计、变量管理(测试视角)”但不够简洁nn或许“工程编程核心三要素:语言选型、函数设计、变量管理” 更通用,但无测试口吻最好保留测试工程师口吻nn再想一个:“测试工程师解码:语言选型、函数设计、变量管理精要” 字数:测(1)试(2)工(3)程(4)师(5)解(6)码(7):(8)语(9)言(10)选(11)型(12)、(13)函(14)数(15)设(16)计(17)、(18)变(19)量(20)管(21)理(22)精(23)要(24) —— 24字简洁,有测试工程师口吻,且涉及技术科技就这个吧nn注意:原标题中是[工程编程核心:语言选型、函数设计与变量管理精要],我们用了类似的直接输出
安全管理员:模块化设计引领灵活配置新策略,reasoning_content:我们要求以安全管理员的口吻,写一个与“技术、科技”相关,关于[运营中心产品升级:模块化设计引领灵活配置新策略]的标题需要简短精炼,30字以内直接输出标题,不要加说明nn口吻是安全管理员,所以标题应该体现安全视角,同时结合模块化设计、灵活配置可能的方向:强调模块化带来的安全可控性、灵活配置下的安全保障等nn例如:模块化升级:安全可控的灵活配置新策略 或者 安全管理员视角:模块化设计保障灵活配置 但要注意字数nn更精准:以安全管理员口吻,所以可以说安全护航:模块化设计引领运营中心灵活配置 但可能不够或者:安全管理员:模块化升级实现灵活配置与安全可控nn但需要简短尝试:模块化设计:安全可控的灵活配置新策略 正好13字nn或者:安全管理员看板:模块化升级保障灵活配置 14字nn最好直接点明身份:安全管理员:模块化设计让灵活配置更安全 16字nn注意要求以安全管理员的口吻,可以在标题中明确出现安全管理员字样比如:安全管理员:模块化设计引领运营中心灵活配置 18字,符合nn再精简:安全管理员:模块化升级实现灵活配置 14字nn或者更技术:模块化设计:安全管理员视角的灵活配置新策略 18字nn根据要求,直接输出一个标题我选择:安全管理员:模块化设计引领灵活配置新策略 正好18字,符合
域名管理者解析客户端开发:语言选型·函数封装·变量管理,reasoning_content:我们要求以域名管理者的口吻,写一个与技术、科技相关,关于[客户端开发核心实践:语言选型、函数封装与变量管理]的标题输出一个标题,不要加说明,字数30字以内nn注意:域名管理者通常与互联网域名相关,但这里可能是一种拟人化的角色,或者是一个比喻标题需要体现技术、科技,并且围绕客户端开发核心实践:语言选型、函数封装与变量管理要简短精炼nn可能的思路:使用“域名管理者”作为主语或修饰,比如“域名管理者的客户端开发三要素”之类的但需要更科技感nn例如:“域名管理者谈客户端开发:语言、函数、变量” 但字数可能超?计算一下:域名管理者谈客户端开发:语言、函数、变量 — 15个字?实际:域名管理者谈客户端开发:语言、函数、变量 共15个汉字?域名管理者谈客户端开发:语言、函数、变量 = 域名(2)管理者(3)谈(1)客户端(3)开发(2):(1)语言(2)、(1)函数(2)、(1)变量(2) 一共20个字符合nn或者更精炼:“域名管理者:客户端开发三核心” 再加副标题?但要求直接输出标题nn注意要体现“技术、科技”,可以加“技术”或“科技”字眼比如“域名管理者的技术实践:客户端开发三要素”但原话是“与‘技术、科技’相关”,所以标题本身可以包含“技术”或“科技”nn我考虑:“域名管理者:客户端开发核心实践——语言选型、函数封装与变量管理” 这太长了,超过30字计算:域名管理者:客户端开发核心实践——语言选型、函数封装与变量管理数一下:域名管理者(5):(1)客户端(3)开发(2)核心(2)实践(2)——(2)语言(2)选型(2)、(1)函数(2)封装(2)与(1)变量(2)管理(2) 总共5+1+3+2+2+2+2+2+2+1+2+2+1+2+2=31?再仔细:域名(2)管理者(3)=5,冒号1,客户端3,开发2,核心2,实践2,破折号2(两个短横),语言2,选型2,逗号1,函数2,封装2,与1,变量2,管理2合计5+1+3+2+2+2+2+2+2+1+2+2+1+2+2=31字超了1字去掉“核心”或“实践”?或者改用“技术”替换?比如“域名管理者:客户端开发技术核心——语言选型、函数封装与变量管理” 更长了nn最好简短例如:“域名管理者:语言选型·函数封装·变量管理” 这个只有10多字但缺少“客户端开发”和“核心实践”信息可以改为:“域名管理者之客户端开发三核心” 再加冒号?“域名管理者:客户端开发三核心——语言、函数、变量” 这个13字?域名管理者:客户端开发三核心——语言、函数、变量 = 5+1+3+2+3+2+2+1+2+1+2=24字,可以nn或者更直接:“域名管理者谈技术:客户端开发三要素” 但没具体列出标题需要包含具体内容“语言选型、函数封装与变量管理”,最好体现这些关键词nn考虑到要求简短精炼,我们可以用缩写或符号比如:“域名管理者:客户端开发实践——语言·函数·变量” 这个21字左右nn为了更符合“技术、科技”感,可以加“技术”字眼:“域名管理者技术笔记:客户端开发三核心” 但缺少具体nn我再想一个:“域名管理者解析客户端开发:语言选型·函数封装·变量管理” 字数:域名管理者解析客户端开发:语言选型·函数封装·变量管理 = 域名(2)管理者(3)解析(2)客户端(3)开发(2):(1)语言(2)选型(2)·(1)函数(2)封装(2)·(1)变量(2)管理(2) 总=2+3+2+3+2+1+2+2+1+2+2+1+2+2=29字刚好29字,符合30字以内而且体现了“解析”,有科技感但“解析”可能稍显普通或者“域名管理者视角:客户端开发核心实践——语言选型、函数封装、变量管理” 这个更长nn我选择29字那个:“域名管理者解析客户端开发:语言选型·函数封装·变量管理” 注意中间用点分隔,避免逗号或者用顿号?也可以nn另外注意要求:“直接输出一个标题,不要加说明提示等信息”所以直接输出这个字符串即可
17 9 月 2026, 周四

旷视科技切入智慧物流赛道AI商业落地新探寻

“AI四小龙”之一的旷视科技最初被广为知晓的名字是“Face++”,彼时对这家公司的印象还是一家人脸识别算法公司。然而光靠人脸识别领域的技术优势却很难构建商业模式的护城河,旷视科技正另辟蹊径,通过算法与机器视觉,探索智慧物流。

 

2021年9月9日,上海证券交易所科创板上市委员会2021年第66次审议会议披露,旷视科技(Megvii Technology Limited)科创板上市首发获通过。据其招股书,旷视自我介绍为“一家聚焦物联网场景的人工智能公司”,以物联网作为人工智能技术落地的载体,通过构建完整的AIoT产品体系,面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景提供经验证的行业解决方案,实现人工智能的商业化落地。

 

三位技术背景(印奇、唐文斌、杨沐都曾就读清华大学计算机科学实验班“姚班”)的创始人似乎找到了弥合AI与业务场景之间鸿沟的路径。

 

10月26日,旷视科技在CeMAT ASIA 2021(2021年亚洲物流展)上正式发布了3A智慧物流解决方案(AS/RS+AMR+AI),向外界介绍其在物流赛道的最新进展和成果。

 

旷视为何选择进入物流赛道?

 

作为一家人工智能公司,旷视为何选择进入物流赛道?旷视高级副总裁、物流业务事业部市场与战略中心负责人陆建萍解释背后的逻辑,“旷视进入物流赛道,是想用AI技术去赋能物流领域。未来,整个智慧物流赛道一定是与AI深度融合的,因为单体智能、群体智能与场景智能一定是未来的发展方向。”

 

“商业模式的迭代、客户痛点的不断出现,使得数据在现在越来越成为一个企业的资产,而海量数据的产生一定会需要AI的算法去实时地反应。从这个角度来看,唯一能改变这个行业的一定是AI算法与AI视觉感知,整个弹性供应链在整个仓库需要变成一个自我感知、实时反应、动态调优的状态。无论是设备的实时调配还是人效,旷视在整个链条上是有一定优势的,”陆建萍表示。

 

那么旷视要如何搭建智慧物流业务团队?据旷视副总裁、物流业务事业部管理中心负责人王银学介绍,旷视物流业务团队方面有‘442阵型’的说法:40%的员工是做人工智能的技术人才,40%的员工是对行业有深度理解的业务老兵,另外20%是配套服务团队。

 

在谈及行业需求面临差异化、定制化的问题时,陆建萍进一步解释了未来深入行业的具体思路,“当我们说针对不同的行业去打造不同的方案的时候,并不代表这都是定制化的。整个物流行业这么多年以来其实也可以说是一个定制化工程的项目,我们现在也正尝试着未来将解决方案作为一个产品来做。现在整个项目周期少则1年,多则3年,时间拉得越长客户成本越高,面临的风险以及不确定性越高,因为现在整个商业模式的迭代是非常快的。所以,目前我们尝试做的更多的是一些标准化的工作,是基于用产品的思路去做软硬一体解决方案的战略。”

 

“同一个行业其实是有相通的地方的,当我们说这个解决方案有差别的时候,它是针对不同的行业,比如医药行业跟鞋服行业的诉求是不一样的。但在医药行业,比如医药流通、医药制造、医药零售,这些诉求也是有相通之处的。我们所尝试的是为某一个行业去打造标准化的解决方案,无论是硬件的标准化、软件的模块化还是未来的可扩展性。”陆建萍说。

 

AI如何赋能当下的物流领域?

 

“消费端的变化带动生产端变化,现在2C的业务越来越多,包括大家对电商的理解,对订单响应及时度的预期变化,以及订单越来越碎片化的趋势,导致行业对物流配送中心的要求越来越高,对低成本升级迭代的需求越来越高。”旷视智慧物流解决方案中心负责人对澎湃新闻(www.thepaper.cn)表示。

 

如何配置更柔性的解决方案,降低对刚性设备依赖成为每个有大量仓储和物流需求的公司所要考虑的问题。

 

3A智慧物流解决方案即将视觉感知、算法优化等AI技术与AS/RS立体存储系统、AMR(Autonomous Mobile Robot,自主移动机器人)系统相融合,通过智慧物流操作系统旷视河图进行整体调度,将传统AS/RS自动化物流系统与新兴AMR柔性物流系统接口打通,同时凭借旷视的底层AI技术,将视觉感知和算法赋能仓储物流。

 

AS/RS(Automated Storage and Retrieval System,自动存取系统)即通常所说的自动化仓储系统,由高层立体货架、堆垛机、输送系统、信息识别系统等组成,从而能充分利用存储空间、防止不良库存、进行库存管理等。

 

“AS/RS这个自动存储解决方案是适合于SKU(Stock Keeping Unit,库存管理单元,是产品的唯一字母/数字代码)种类比较少、批量比较大、快速进出货的需求。但现在随着电商发展及海量订单的出现,多SKU的订单的及时性需求等就催生了以AMR为代表的柔性的机器人解决方案,”陆建萍表示。

 

对于这个行业变化直接给物流配送中心造成的影响,旷视高级副总裁、物流业务事业部机器人产品部负责人王宏玉表示,“从整个行业的发展趋势来说,之前的物流我定义叫传统物流,特点就是取一件货,然后设备唯一、路径唯一、任务只能串行,比如一个堆垛机排了一堆任务,前面卡住后面就得等着。柔性物流的特点是取一件货,设备不唯一、路径不唯一、可以多路并行。”

 

王宏玉继续阐释柔性物流为何需要AI,“柔性物流离不开AI的算法,因为柔性物流具有的多任务、设备不唯一、路径不唯一等特点,复杂度指数级上升,带来很多具体的问题,如果不能解决交付就会成为最大的问题。然而这些用传统的思维已经很难解决的问题,通过AI的算法就能很好地解决。”

 

比如柔性解决方案中会需要很多灵活的移动机器人,那么多车运行中不可避免发生拥堵,通过机器学习的算法就可逐渐拆解拥堵,让现场很快地运行开。

 

王宏玉举例,“我们做的某家新能源领域的头部企业的项目,它每天的产能是230万块太阳能硅片,生产速度非常快,一旦有拥堵可能很快就会造成大面积拥堵,所以需要预防。这需要AI算法预测可能的拥堵,提前去拆解,防止大面积拥堵。因为一旦大面积拥堵,车会互相遮挡,被遮挡的路径可能就超过50%,这时候车就会都迷路。”

 

在亚洲物流展会现场,旷视展出了国药控股广州有限公司的广州物流中心的改造方案,据介绍,这个物流中心的数智化升级是在不耽误生产的前提下完成的,升级后的物流中心整体效率提升25%,作业完成时间提前2小时,未来五年将节约上千万元成本。

 

据了解,旷视目前已签约项目超过200个,包括医药、鞋服、食品冷链、智能制造等行业客户。

 

旷视“AI+物流”产品有哪些?

 

目前,基于机器视觉算法、机器人控制算法,旷视已经研发了20多款智能物流装备,贯穿仓储物流的入库、存储、分拣、出库等核心环节。本次CeMAT展中,旷视介绍了二维码导航潜伏式AMR、激光和视觉SLAM导航AMR、激光SLAM导航叉车AMR、智能圆形播种机、自动装卸系统、3D视觉拣选机器人、人工智能Miniload,以及包括单据信息识别系统、纸箱信息识别系统在内的医药行业AI视觉感知解决方案。

 

 

旷视智能物流设备

 

 

旷视智能圆形播种机(订单分拣是仓储作业中最复杂、作业量最大的环节,智能圆形播种机可解决传统拣选过程中的拣选密度低、每批次行走距离远、订单拣选效率低等问题,从而更好地适应海量复杂订单的作业需求)

 

 

自动装卸系统(作为物流自动化的最后一个环节,托盘侧装自动装卸一直是业界难题,为此旷视结合视觉算法,研发托盘侧装自动装卸系统。该系统适用于食品、先进制药业等生产领域中货物外运装、卸车环节。)

 

 

3D视觉拣选机器人(借助旷视自研的3D目标检测、6D位姿估计算法,3D视觉拣选机器人的效率更高,运动轨迹更柔和,基于算法还可以自行脑补画面,10分钟即可完成人工2小时的数据采集工作)

 

 

人工智能Miniload(运行速率可达360米/分钟,且具备轨道异物识别、货物盘点等功能,提升作业安全和效率,可支持小型仓库中多样化的物流场景,实现密集存储、快速拣选与发货)

 

 

医药行业AI视觉感知解决方案(基于入库复核的行业痛点,旷视开发了药品、单据、纸箱信息识别系统,实现文字、数量、种类的信息识别,准确率可达99.9%。包括单据信息识别系统、纸箱信息识别系统在内的医药行业AI视觉感知解决方案,能准确识别和记录药品的生产日期、保质期、生产批号标识等信息,大幅提升药品管理的精度和效率)

 

旷视认为,AI和IoT的融合,是未来十年最重要的创新机遇。AI是产业数智化的核心能力,IoT是关键落地场景,两者的融合是数字经济和实体经济融合的具体体现,将有力推动实体企业数智化升级和新产业新模式的诞生。

 

旷视高级副总裁、物流业务事业部总经理徐庆才表示:“2021年,人工智能与物流进一步融合,正在引领新一代物流技术的发展方向。人工智能技术不仅会让单个设备和应用更加智能、柔性,整个场景效率更高,还将推动物流行业从劳动密集型向科技密集型行业转变,带动整个产业的优化升级。凭借领先的AI底层技术、创新的AIoT产品体系、技术创新和行业经验双轮驱动的业务团队,旷视将通过3A智慧物流解决方案助力企业数智化升级,以提升整体供应链的成本效益和灵活性。”

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