2020年12月17日，“新时代制造业——亿阳5G+智慧工厂战略发布会”在江西九江举行，亿阳纺织与旷视、中国移动签署合作协议，共建纺织行业的5G+智慧工厂。凭借领先的人工智能（AI）技术、创新的软硬一体化产品和高度智慧化的物流解决方案，旷视将为亿阳纺织打造国内首个纺织业高密度单卷自动化立体仓库，提供纺织工业智能化升级的标杆案例。

      图：旷视联合创始人兼CTO唐文斌与亿阳纺织集团董事长刘诸辉签署合作协议

对此，亿阳纺织集团董事长刘诸辉表示，“传统生产作业及仓储物流方式已远远不能满足企业未来发展诉求，为此亿阳纺织决定将江西新建基地打造为全国首家纺织行业的5G+智慧工厂，以实现企业‘做新纺织工业未来20年排头兵’的发展战略。旷视拥有领先的人工智能技术和智慧物流解决方案，中国移动拥有最完善的5G网络并积极推动5G赋能千行百业，我们很高兴能与这样优秀的合作伙伴一道，打造5G+智慧工厂，共同促进纺织工业的高质量发展。”

纺织行业结构调整深入，亿阳纺织加快智慧升级步伐

抓住新一轮科技与产业变革的战略机遇，传统制造企业正将人工智能、大数据等信息技术融入生产各环节，减少人工作业，降低企业成本，提高生产效率，从而消减生产模式对企业做大做强的制约，加快行业向中高端迈进。可以说，加快新一代信息技术和传统制造业深度融合，已经成为新一轮产业发展制高点。

作为传统制造业之一，纺织行业正在创新驱动的经济新常态下加快升级转型。考虑到产业智慧化趋势以及企业长期发展需求，亿阳纺织在九江投建新基地时，也提出了建设5G+智慧工厂的目标，以实现提质降本增效。

图：亿阳纺织集团董事长刘诸辉

据亿阳纺织集团董事长刘诸辉介绍，在智慧物流方面，亿阳纺织希望采用全流程智能化解决方案，实现从纱原料进厂卸车、搬运缓存，到搬运至生产区、生产下线搬运到印染、定型区域的全流程无人搬运；再经过自动运送装置将“单卷”成品搬运至可满足4-5万卷存储需求的卷装存储自动化立库进行存储，通过自动化输送装置搬运至后端成衣车间，或直接至发货月台，通过伸缩皮带机将成品置入集装箱内进行发货，以全流程的无人化管理，提升企业智能化水平。

以旷视河图为核心定制方案，打造国内纺织业首个高密度单卷自动化立库

针对亿阳纺织新建基地目标，旷视结合先进的人工智能算法，以自主打造的机器人网络操作系统河图（HETU）为核心，定制了收、发、存到智能搬运自动化方案：将通过定制版AS/RS存储、人工智能堆垛机、机械臂等自动化设备，实现成品布匹单卷的自动化入库、存储、调拨、出库、发货；同时，基于河图部署入出库无人化作业和智能搬运调度系统，实现与车间、立库、出库发货区的无缝对接。

针对新基地成单卷的布匹难以运用托盘运输、不便存储的特点，旷视通过多项技术创新，攻破了单点存储的技术难点，将与亿阳纺织共同建成国内纺织行业首个高密度单卷自动化立库，为纺织等有特殊智能化改造需求的企业提供参考。

总体来说，旷视智慧物流解决方案充分运用人工智能技术，颠覆传统纺织行业的作业方式、工艺流程，将帮助亿阳纺织优化生产流程，实现数字化入库、存储、出库的高效管理，大幅提升仓储物流系统智能化水平，提高生产效率，降低人工成本。

图：旷视联合创始人兼CTO唐文斌

旷视联合创始人兼CTO唐文斌表示，“旷视从2017年进入智慧物流领域以来，从一个个项目做起，脚踏实地服务客户。无论是以智能化让工人每日少跑几十公里，帮助客户提高库容效率降低成本，还是在疫情等非常时刻也能帮助客户为他们的用户提供可靠的服务，都让我们感受到在做一项有意义的事业，在为社会创造价值。亿阳纺织具有先进的创新理念，我们很高兴能够助力亿阳纺织建设5G+智慧工厂，为纺织行业打造智能化升级标杆。”

图：亿阳纺织与旷视、中国移动合作签约仪式合影

随着互联网+、中国制造2025的全面推进，传统制造业正不断加快数字化变革进程，通过传统产业的不“传统”，推进智造产业成长。在未来，旷视也将继续深耕智慧物流领域，通过持续的技术与经验积累，为更多制造、物流企业提供软硬一体化的产品、解决方案和服务，助推我国经济高质量增长。

关于旷视

北京旷视科技有限公司成立于2011年，是全球领先的人工智能（AI）产品和解决方案公司。深度学习是旷视的核心竞争力。依托于自研的新一代AI生产力平台Brain++，我们专注于个人物联网、城市物联网和供应链物联网三大垂直领域，向客户提供包括算法、软件和硬件产品在内的全栈式、一体化解决方案。

关于亿阳纺织

江西亿阳纺织集团，发源于广东佛山的亿阳集团。亿阳集团下属约40余家纺织企业，在广东佛山、清远、浙江湖州、福建等均有生产基地，覆盖纺织行业全产业链。亿阳集团在江西九江投资新建基地，规划年产值8亿元，主要经营布匹、纺织品、服装、辅料、纺织原料的生产和销售。新基地涵盖从纺织、织布、印染、成型和成衣全产业工序，为国内首家涵盖纺织全流程的新建5G智能化数字工厂。

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