智能機器人是一種具備一些與人或者其他生物相似的智能能力，如感知能力、規劃能力、動作能力和協同能力，且具有高度靈活性的自動化機器。
目前，在世界各國，“機器換人”都是制造業的主流趨勢。不僅如此，還被廣泛應用于教育、金融、醫療、交通、安防、電力等諸多領域，體現出巨大的應用優勢與市場潛力。深蘭科技面向市場推出了多種多樣的智能機器人，并在多個場景實際落地且得到用戶認可。
深蘭科技機車公共平臺正是一個服務于深蘭科技智能機器人和無人智能駕駛車輛，為它們在各個應用場景落地提供支撐的綜合性控制及管理平臺。其目的是借助互聯網與云計算，幫助機器人相互學習并進行知識共享，解決單個機器自我學習的局限性，構建機器人間信息和知識共享的泛化、標準、彈性的機器人云服務平臺。這個云端“最強大腦”可實現機器人共性技術的云端在線服務，提高機器人的智能化水平。
分揀機器人能識別出商品大小嗎機車平臺主要包含兩個部分：
并聯分揀機器人移動平臺一、智能機器人終端控制平臺
機車平臺本體智能控制部分
三河分揀機器人控制系統是機器人的重要組成部分，它的作用相當于人腦，擁有一個功能完善，靈敏可靠的控制、調度及信息交互系統，是各個智能模塊協調動作、共同完成任務的關鍵。
機車平臺在終端主要做了三方面的工作：
構建了標準的終端和平臺之間加密通信協議，使得各種智能機器人能快速安全地和云平臺對接，進行業務與數據交換;
分揀機器人顏色建立了統一的終端業務調度系統，提供了標準的SDK、豐富的指令集，以及數據交換接口等;
在一些具有特殊要求的場景下，單個機器人能力有限無法獨立完成，這就需要采用面向多機器人協同控制的智能調度系統來協同多個機器人共同完成任務。
應用層：主要有智能設備地圖管理、任務調度、控制指令處理、遠程OTA升級等內容
通信層：機車平臺提供智能機器人通用SDK，基于通用通信協議，進行設備和云端加密通信
二、云端智能機器人管理系統
云計算架構
人工智能依賴于大數據，大數據依賴于人聯網、物聯網，而這些都依賴于云計算。機車平臺目前使用的云計算架構主要有SaaS、DaaS。
SaaS
SaaS是SoftwareasaService的縮寫，意思是軟件即服務。用戶不需要自己開發、安裝軟件，在購買了我們的智能機器人后可以根據需要租用我們的云端軟件服務。如圖：
SaaS的特點：
復雜：軟件龐大、安裝復雜、使用復雜、運維復雜，單獨購買價格昂貴;
模塊化：按功能模塊劃分，需要什么功能就組什么模塊;
多租戶：可多個企業用戶同時操作，使用同一個軟件而不互相干擾。當然，數據是邏輯隔離的，不同用戶的數據檢索字段之一必然是用戶身份信息;
多幣種多語言多時區的支持。
SaaS云計算架構可以節省用戶的部署、維護、升級成本，能支持智能機器人產品在客戶現場快速落地，不需要為單個企業客戶單獨部署管理后臺來支持智能機器人業務。
機車平臺云端主要為客戶提供了包含CMP、DMP四大功能。
CMP（ConnecTIvityManagementPlatform）連接管理平臺，一般運用于運營商網絡上，具體來說連接的是物聯網SIM卡。該平臺可以實現對物聯網連接配置和故障管理，保證終端聯網通道穩定，還可進行網絡資源用量管理、連接資費管理、賬單管理、套餐變更等操作。
DMP（DeviceManagementPlatform）設備管理平臺，主要包括對物聯網終端進行遠程監控、設置調整、軟件升級、故障排查等一系列功能?？梢哉J為DMP主要面向設備的開、關、停等基本狀態的控制，或實時進行物聯網設備警告等不涉及物聯網上層應用場景的設備管理。
AEP（ApplicaTIonEnablementPlatform）上層的業務使能平臺，在多客戶端為客戶提供多種業務場景應用，比如消防、環境衛生、安防、服務、零售等。
物流分揀機器人需求分析表格實時監控在麗江古城作業的深蘭AI消毒環衛車
BAP（BusinessAnalyTIcsPlatform）業務分析平臺，該邏輯層包含大數據服務和機器學習兩個主要功能，將匯集在云平臺的數據進行分析、處理，并將其可視化。而機器學習是將沉淀在平臺上結構化和非結構化數據的進行訓練，形成具有預測性的、有認知的、或復雜的業務分析邏輯。
DaaS
DaaS是DateasaService的縮寫，意思是數據即服務。機車平臺負責建立全部的IT環境，收集用戶需要的基礎數據并且做數據分析，最后對分析結構或者算法提供編程接口，讓數據成為服務。
目前對接DaaS云計算架構的項目有：武漢江漢區疫情防控-AI熱感視覺預警監測平臺。
2019年底，武漢爆發新冠肺炎疫情，隨后全國多地出現疫情案例，經過全國人民積極配合政府抗疫，武漢于4月8日解封，深蘭貓頭鷹智能紅外測溫儀第一時間進入武漢部署。
貓頭鷹設備部署在武漢火車站地下通道
智能機器人的外形各異，未必一定具有“人形”，但他們一定擁有“大腦”。機車平臺正是這樣的存在，可以將機器人本體接收到的信息和數據通過算法、算力進行“學習”，再反饋給機器人進行交互，機器人就會因為這個“大腦”變得越來越智能。相信未來，隨著人工智能技術的不斷發展，更多服務于民生的智能產品將應運而生。
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