原标题：深研智能装卸技术 推动中国智造升级——访龙合智能装备制造有限公司董事长杨静
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深研智能装卸技术，推动中国智造升级——访龙合智能装备制造有限公司董事长杨静（本刊记者/任芳）
龙合智能是国内最早研究智能装卸技术的企业之一，针对搬运装卸难题，自主研发出龙合幻影、龙合灵空、龙合极速、龙合劲驰四大系列智能无人装卸系统，凭借对技术的执着创新，首批入选国家专精特新“小巨人”企业。
目前，我国在分拣、搬运、仓储、拣选等环节形成了丰富的自动化、智能化物流解决方案，使得内部物流运营效率大幅度的提高。但是从整个供应链全流程来看，装卸作业仍以人工方式为主，成为影响供应链效率的瓶颈环节。特别是随着我们国家人口红利的下降与人力成本的上升，叠加疫情三年来的持续影响，自动装卸技术开始受到更广泛的关注，市场需求逐步扩大，相关企业蓬勃而生，龙合智能装备制造有限公司（以下简称“龙合智能”）便是其中的代表。
成立于2014年的龙合智能立足智能制造需求，为客户提供智能物流搬运、装卸设备及其集成应用整体解决方案、智能仓储软件等，特别是针对搬运装卸难问题，自研出四大智能无人装卸系统。2019年，龙合智能获评国家首批专精特新“小巨人”企业称号。在本专题中，龙合智能装备制造有限公司董事长杨静接受采访，分享了企业朝着“专精特新”方向发展的初衷、路径与经验，并就怎么样保持技术创新发展与打造核心竞争力发表了自己的见解与思考。
记者：首先请粗略地介绍龙合智能，您怎么样看待公司获评国家首批专精特新“小巨人”企业的意义？
杨静：龙合智能致力于解决智能化搬运装卸难题，打破传统搬运模式研发出“智能无人装卸系统”，运用AI人工智能、复合式导航、数字化控制技术等，实现智能化、无人化的搬运装卸。
龙合智能基本的产品包括：龙合幻影系列智能无人装卸系统、龙合灵空系列智能无人装卸系统、龙合极速系列智能无人装卸系统、龙合劲驰系列智能搬运机器人系统，覆盖了国内所有汽车运输车型，可以在一定程度上完成集装箱车、方舱车、平板车、高栏车、侧翼车、侧拉帘车等的智能装卸，解决方案成熟稳定；并且，能够兼容多种物料形态，应用于工业终端、物流园、大型立体仓库、新能源行业大型电池组的智能化搬运、装卸、重卡换电、军工物资搬运等等。截至目前，公司产品已在不一样的行业、企业得到普遍成功应用。此外，我们还在进一步研发火车、高铁、码头集装箱、飞机、航空器等全部运输工具的智能无人装卸全系列解决方案。
2019年5月，龙合智能获评国家首批专精特新“小巨人”企业，成为公司发展历史中的重要里程碑。专精特新是国家对中小企业的期许，先做精做强再发展壮大，专业化、精细化、特色化、新颖化，是最适合中小企业的中国特色发展道路。自2018年工信部开展首批专精特新“小巨人”企业培育工作以来，经过多年时间的培育，国内涌现出一批补短板、填空白企业。龙合智能作为全国首批/重点专精特新企业，就是定位填补国内物流自动化行业最后一公里智能装卸这一细分领域空白的企业。
记者：请您分享，龙合智能成为国家专精特新“小巨人”企业，主要是基于哪几个方面的积累和优势？是怎么样打造核心竞争优势的？
杨静：龙合智能是国内最早研究智能装卸技术的企业之一。我们始终认为，手握自主可控的核心专利，不被国外技术“卡脖子”才是长久生存之道。为此，龙合智能将自主研发能力作为核心竞争力来打造，我们的智能无人装卸系统，核心装车设备及其算法、调度系统等工业控制系统软件均为自主研发，通过集成式的规划设计形成整体解决方案。目前，公司获得自主研发的专利272项，其中发明专利35项；还获得了软件著作权57项。基于此，我们形成了以下几大能力，我认为这也是龙合智能成为国家首批专精特新“小巨人”企业的主要优势所在。
智能装卸系统的前期立项筹备经过2-3年深度市场调查与研究，走访了27个大行业，收集了1300多家企业工况需求模板，海量的数据分析、痛点难点问题的提炼让我们比客户更了解其瓶颈所在，为客户量身定做解决方案，从提供的技术提升改造解决优化方案就能成为“最优解”，在数据库的积累沉淀上就领先竞争对手。
智能装卸系统的核心技术集中体现在“智能化控制技术”层面，通过感知层的多传感器融合，借助激光三维扫描等技术确定发运车辆的姿态、排除障碍物，运用复合式导航技术实时定位与纠偏，确保智能装卸过程中机器人的运行顺畅、动作快速精准。我们的知识产权软实力中，有超过10项控制算法类专利，在核心技术方面的储备领跑同行业。
智能装卸系统定型过程中，严格遵循超万次重复动作的耐久性测试实验，按照每次测试五分钟计算，每款产品成熟验证的过程耗时半年以上，在可靠性、稳定性上独具优势。
结合网络层物联网、大数据、5G信息高速公路等技术，搭建工业互联网物流生态，为客户提供硬件和软件调度系统结合的新能源智能装卸系统，同时结合数字孪生技术实现设备控制的可视化、远程运维的智能化。
记者：请您结合目前市场对智能装卸设备的需求，谈一谈公司在该领域的技术创新情况。
杨静：龙合智能是一家以人机一体化智能系统为根基的系统解决方案提供商，针对该领域的不一样的需求，实现了产品从单一到多元形式的演变，自主研制、设计了多款重磅产品。以大体积、大重量的工业物料装卸搬运为例，目前主要存在依靠人工作业的诸多瓶颈和痛点，效率也难以满足需求。对此，龙合智能创新研发出工业级别大件搬运系统，以“专机专用”的技术路线为指导，颠覆了重量以吨计算的工业级大件物料搬运装卸的瓶颈。该系统的主要创新点包括：
有别于目前市面上以AGV、RGV、无人叉车等形式实现的智能装卸，这类解决方案尽管解决了人工作业存在的问题，但仍需逐个单元作业，效率较低，若以增加车辆数量来提高效率则综合成本极高；龙合智能智能无人装卸系统以集成式、大批量作业方式，将1～2小时的搬运过程，缩短至最快3.5分钟完成一个40尺/27吨海运集装箱的货物装载，同时轻松应对日均几千吨作业，综合成本低，回报周期短。
即智能调度系统，突破车厢内、集装箱内等封闭场景的导航定位瓶颈，利用超声、视觉、激光传感等技术实现分布式嵌入式伺服控制，完成装车调度管理、装卸机器人实时定位与纠偏，保证作业安全、物料破包率极低。同时，在大件物流场景中实现了很高的定位精度和控制精准度。
分别实现了从上位、侧位、后端等多方位立体式装卸的功能，覆盖所有汽车运输车型及火车专列装车作业，包括集装箱、平板车、高栏板车、侧帘车、飞翼车等等。
智能无人装卸系统不仅无需对车辆进行任何改装，还通过锁车装置、自适应升降平台、车体姿态扫描等技术的开发和应用，解决车辆停放角度偏差、降低了对司机停车的严苛要求，只要驶入限位区域内，挂空挡自动纠偏引导，对使用客户友好程度高，客户满意程度好。
基于数字化系统技术应用，通过配置无线通信模块、数据采集模块、压力温度感应模块等，形成实时虚拟设备画面，实现远程在线编程、远程调度、设备正常运行状态监测管理等，搭建龙合智能装卸物流生态平台。
记者：首先请谈下您对“专精特新”的理解与认识，以及获评国家级专精特新“小巨人”能给公司能够带来哪些实际帮助？请您谈一谈龙合智能未来的专精特新发展目标是怎样的？有哪些相应的举措？
杨静：2022年，“专精特新”首次被纳入《政府工作报告》，成为名副其实的政策热词、产业热词。在龙合智能成为全国重点专精特新企业的2年来，我们深切感受到了来自国家的格外的重视，获得了几百万元的政策补助、接受了央企咨询公司的发展规划指导、智力资源赋能，帮助龙合智能逐步发展成为细分领域的领军企业。接下来我们也进一步明确了发展目标：横向拓展覆盖汽车、火车、轮船、飞机等全部运输工具的智能装卸系统；同时搭建产业数字化平台，将产线、设备联网，实现智能装卸的数字化、网络化、可视化。最终发展成为国际智能搬运装备领先企业。
一是优化产业链。我们将融入物流装备行业的大发展浪潮，不争不抢不受诱惑，专注主业“智能装卸”，与各类型物流装备企业形成更优化的产业链，强链补链形成更好的民族战斗力。
二是加强行业协作。与集成商、配套设备供应商优势互补，友好合作，为行业客户提供自动化程度更高的整体解决方案。
三是开展产学研合作。与清华大学、上海交大、国防科技大学等科研院校，基于智能装卸技术和智能化控制技术展开合作，共建协同创新中心、博士后工作站、院士工作站等，让我们的智能装卸系统更智能，提升运行过程的三知（感知、认知、预知）和三可（可控性、可视化、可自治）能力。
记者：您认为专精特新企业要实现逐步发展还面临哪些困难需要国家政策的支持？对于怎么样打造专精特新体系您又有哪些建议呢？
杨静：结合龙合智能自身的情况去看，我认为主要有两方面困难：一是人才之困，我们公司位于福建省龙岩市和厦门市，高端技术人才的储备、科学技术创新氛围远不如一线城市，面临不好招人、不好留人的问题；二是技术之困，公司一路走来，从较为传统的装备制造逐步实现产业升级，科技含量日渐提升、智能化程度不停地改进革新高，但是发展的瓶颈随之而来——自身技术团队的能力不足以研究转化最前沿的AI人工智能、数控、数字化等技术，急需补短板。
为此，希望国家能够多组织技术提升的指导培训、定向帮扶、引进人才政策等等，为企业打通科学技术创新的“高速公路”，尤其针对二三线不够发达的区域，创造更多的“手牵手”、“结对子”对口合作等等，实现科技资源的“共同富裕”。同时，我们也热情参加行业组织，希望有更多机会向行业领先者靠拢，学习成功经验提高自己。
值得一提的是，新冠疫情的3年，充分暴露了产业链不完整、上下游协同性缺失等系统性不足问题，我认为国家通过支持“专精特新”公司发展这一举措就为了定向地扶持有价值、有前景并且目前较为薄弱的一些环节。物流装备行业也是如此，我建议通过把“专精特新”企业串联起来，共同补强我国的制造业产业链、实现上下游环节的系统性互联，以扎实主业为前提、以做精做专做强一波中小企业为导向、以优化完善我国工业体系为目标，真正的完成中国制造到中国智造的跃升。
