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AppWorks #17 的團隊 oToBrite 由資深的科技人共同創立。專注開發先進駕駛輔助系統與全場景自動停車系統,能識別停車空間、車格線、柱子以及障礙物。識別空間內物件後就能自動停入,而該技術已應用在小鵬汽車第一款的量產電動車 G3 主打的自動停車功能。
By Vanessa Lu, AppWorks Space Director
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ai格線 在 卡斯伯 Facebook 的最佳解答
最近在研究 Adobe XD
許多細節不比 Sketch 差,甚至做得更好
如格線重複,在 Sketch 上必須外裝套件才能有較好的表現
模擬操作的 Prototype 功能也做得非常直覺
思維上也擺脫 AI, PS 這兩套以印刷為導向的思路
整體來說算是值得投入學習的設計工具
如果你身在高雄,又恰巧對此有興趣
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(震撼級好文)2018/6/2【為什麼登上長城可以看見物流機器人的未來趨勢?】
這篇文章談到了幾個重點:
1. 為何自古以來,興建及維護萬里長城是一個很好的長期投資?
2. 美國、中國運用在倉儲物流的科技:Automated Guided Vehicle。
3. AI技術及演算法如何重新改造物流倉儲,創造前所未有的效率?
4. 全世界知名、最大的機器人ROBO ETF,配置在物流自動化權重將近10%。
5. 台灣在未來物流自動化的潛力與機會。
這是我的一位好友"雷大"所寫文章,全文刊載於史雷需粉絲頁,若您喜歡這樣的文章可持續追蹤他後續發表的好文喔(文章不多,但篇篇震撼)!也歡迎多多分享 💕 💕 💕
#跨界思維 #不同視角 #世界格局 #史雷需 #台灣 #兩岸 #長城 #秦始皇 #智能物流 #機器人 #AGV #智能倉儲 #探索認知邊界拓展財富疆界 #正向力量
2018/6/2【為什麼登上長城可以看見物流機器人的未來趨勢?】
西起甘肅、東至遼東,跨越九省,東西向的萬里長城其實是一條重要的氣候分隔線,位置不偏不倚就建在400毫米降雨線上,先天的降雨條件加上後天秦始皇的大筆一揮,從此在中國地圖上留下一道草原與中原的文明界線,而長城又是如何讓我們預見物流機器人的趨勢?且聽我娓娓道來。
西元前221年,嬴政東滅六國,一個嶄新的中原帝國成形,北方的草原開始騷動,崛起一支未來困擾中原700年的力量:匈奴。為降低帝國邊患壓力,秦始皇派蒙恬收復河套地區後將過去秦、趙、燕的烽火台或塹台連成一線以期對抗匈奴。
以當時的技術條件,秦始皇確實是動員了極其可觀的人力物力才得以建起長城,可是後人常評長城無用,主要有這幾點:
1. 長城過長、城牆不高,因此易於突破、易攻難守。
2. 有了長城的中原朝代依舊擋不住草原力量的長驅直入,甚至被改朝換代(如元、清)。
3. 勞民傷財、維護成本過高、效益低落。
4. 同情孟姜女,就是看秦始皇不順眼(誤)。
值得玩味的是2500年來,只有元、唐、清沒修過長城,若真是如大家所講的效益低落,為何中原帝國都殊途同歸搶著打水漂呢?我們必須從軍事及財政的視角切入問題的核心。
中原民族把長城打造成一個巨大的軍事衝突目標,期望將所有的戰鬥都集中在此處理,但長城不只是一道防禦要塞,精確的說他是一套軍事防禦系統,我們都知道冷兵器時代草原民族令人聞風喪膽的是他們的騎兵實力,擁有強大突破力及快速機動性:當他想打你打得到,當你想打他找不著。
為了降低騎兵的破壞性,中原民族只好築起城牆為自己增加拼戰優勢,長城上如高速公路般的平面即便在多山地形上依舊可提供守軍快速移防的機動性,要是真有城牆被越過,把突破口一封,這些越牆而過的草原民族就被甕中捉鱉了。
所以各位可以發現,2500年來,就算中原打不贏草原,真正被入主中原的朝代也才兩次(元、清),原因很簡單,有了長城無法久待嘛,搶了就得趕快溜以免被切斷歸途;除了搶的時間有限,搶的東西也必須輕便好攜帶,畢竟回家又要再翻一次牆,能拿的有限,說他們是最勤於健身的搶匪一點也沒錯。
各位不妨也腦補一個畫面,限時三分鐘讓你在便利商店搬貨,時間結束前只要成功翻過牆還拿在手上的都算你的,你是能拿多少?
所以,有了守軍能夠快速移防,邊境不需養過多軍隊、有了城牆限制草原民族搶的時間及搶的多寡,人民財物損失反而能受到控制。財政負擔因長城而下降,所以我說興建及維護長城以長線來看是非常理性的決定、一個很好的長期投資。
那今天聊了長城到底跟物流機器人有何關係?答案就是:降低運輸成本、增加速度優勢。
一個專有名詞請大家記一下AGV,全名是Automated Guided Vehicle,自動導向搬運車,這套系統現在被廣泛運用在倉儲物流裡。每個放包裹的貨架下方都有一個搬運機器人,AGV的原理是在倉儲地板上設計一大片棋盤格,每個點上都有傳感器,讓搬運機器人可井然有序被引導運行在格線上,實現讓貨物包裹自己去找送貨員,而非送貨員在倉庫中找貨,就像讓匈奴自己找上守軍而非守軍追他老半天。
當大家在網路購物時,成千上萬的成交指令被下達到智能倉儲中經過AI的演算法運算,AI安排出所有貨物在最短時間走到送貨員收貨的地方,送貨員只要在倉庫中的某一定點等貨找上門,接著把貨搬上車就好,這大大降低人力、時間成本及找錯的機率。
以往需要很多人力在倉庫裡擠來擠去找貨,容易拖延到貨時間還常出包,不僅造成倉儲人員工時過長也降低客戶滿意度,如今AGV系統從顧客及員工的角度出發解決兩大痛點,實現精度與速度,自然受到大型物流企業青睞,如亞馬遜、京東都有使用。
而在全世界知名、最大的機器人ROBO ETF,配置在物流自動化權重將近10%,代表這個產業正蓬勃發展。由於具備龐大電商市場,中國與美國將會是自動化產業應用場景最多的地方,美國傾向使用日、德體系;台灣有地利之便,生產物流自動化設備的企業可以考慮中國市場,結合台灣在半導體製造及IC設計的優勢,若又能補足雲端服務平台及系統整合的劣勢,必能提供出更好的解決方案。
別小看了台灣在未來世界發展上的角色,別低估了你自己的潛力!
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