井松智能姚志坚：投身智能仓储物流 “星辰大海”

井松智能姚志坚：

投身智能仓储物流

“星辰大海”

◎记者夏子航

“井松智能致力于助力新时期下工业制造业领域的智能化、自动化转型升级，为我国从制造业大国迈向制造业强国贡献绵薄之力，这正是我们的初心。”井松智能董事长姚志坚告诉记者。

6月6日，国内知名的智能仓储物流设备与智能仓储物流系统提供商——井松智能在科创板挂牌上市。自2007年创立公司起，姚志坚便一直在智能仓储物流行业的“星辰大海”中踏浪前行，狠抓AGV、堆垛机、穿梭车等智能仓储物流设备的底层技术，见证着我国智能仓储物流行业的逐步成长。

“从智能仓储物流系统下游应用领域分析，仓储物流本土企业在烟草、医药、电力系统、服装和食品行业均具有竞争优势，而海外企业在电商物流与机场行业占据优势。仓储物流本土企业相对缺乏实施大项目的能力，随着经验的积累，本土企业中有望出现有竞争力的龙头企业。”姚志坚表示。

深耕智能仓储物流行业

据披露，井松智能主营为研发与制造智能仓储物流设备、开发智能仓储物流软件，以智能仓储物流设备和软件为基础，为下游客户提供智能仓储物流系统。

在过去几年，井松智能陆续推出堆垛机、穿梭车、空中悬挂小车、重型五轴桁架机器人、多种规格型号的AGV等产品，并累计实施了130多项智能仓储物流系统项目。

“智能物流系统能提升众多行业的物流管理水平和效率，降低成本，同时减少自然资源和社会资源消耗，这对社会和商业而言意义重大。”姚志坚表示。

长久以来，全球主要物流自动化系统解决方案提供商集中在发达国家，国内相关企业成立时间较晚、规模较小，难以支撑我国制造业的转型升级。

对此，姚志坚看在眼里，急在心里。1990年毕业后，姚志坚在一家制造业上市公司一干就是17年，从车间普通员工做到了技术部主任，此后更是升任分公司副总经理。

2007年，姚志坚创立井松智能的前身——井松有限，投身智能仓储物流“星辰大海”。

“我国智能仓储物流系统市场空间大，机遇与挑战并存。”在姚志坚看来，加强设备自动化改造、提高生产自动化程度、减小劳动强度、改善作业环境，已成制造业共识，“制造业逐步迈向智能化发展是必然趋势，这对智能仓储物流领域企业来说是无限的机遇。”

过去10多年里，随着我国制造业对于智能物流系统及设备需求越来越高，井松智能等国内智能仓储物流企业抓住行业发展趋势，推出了拥有自主知识产权的系统及设备，逐步缩小与国外企业的技术差距、市场差距。

姚志坚表示，在发展智能仓储物流系统集成技术的同时，井松智能坚持研发AGV、堆垛机、穿梭车等智能仓储物流设备的底层技术，强调关键设备的自产自用，实现自主可控，发挥关键设备的作用，提升智能仓储物流系统的性能。

据介绍，井松智能研发推出了超重载(20吨)激光导航“灰犀牛”叉车式AGV新产品，以及基于“3D视觉+激光”融合技术的“智能装车新型解决方案”。“我们的产品助推客户实现了人力资源效率大幅提升、全天候作业模式及配送效率多倍提升，促进了智能物流环节的数智化转型升级。”姚志坚表示。

基于此，2019年至2021年，井松智能业绩取得高速发展，其营业收入分别为2.99亿元、4亿元、5.38亿元，归属于母公司所有者的净利润分别为2156.66万元、5367.46万元、6828.86万元。

助力工业制造业转型升级

伴随制造业进一步转型升级，智能仓储物流行业有望加速发展。不过，我国智能仓储物流本土龙头亟待“破土而出”。

去年6月，美国物料搬运领域杂志《Modern Materials Handling》公布了2020年全球物料搬运系统集成商20强榜单，榜单中收入超过10亿美元的有11家。中国公司尚未进入20强名单。

“我国智能仓储物流系统产业起步较晚、基础薄弱，在技术积累、产业环境、人才培养、创新能力等方面还存在较大差距。”姚志坚表示，“挑战有如下方面：一是和发达国家相比，国内供应商在关键基础部件、产品创新能力及企业规模等方面的竞争力有待进一步提升；二是市场集中度较低，不利于形成品牌效应；三是行业高端专业人才较为缺乏，不利于行业的快速发展。”

在GGII评选出的2020年我国物流仓储自动化设备企业竞争力排行前十中，井松智能排名第八。井松智能表示，与行业内可比公司相比，公司的AGV、堆垛机、穿梭车、托盘输送机和提升机等产品的载重能力优势明显，大多处于国内先进水平，部分达到国际先进水平，其余指标基本处于国内主流水平。

值得一提的是，井松智能主要服务于工业制造业领域，客户涉及汽车、化工、机械、纺织服装、电子、电力设备及新能源等行业。相比其他行业，工业制造业领域的智能仓储物流解决方案具有更高的难度，技术要求更高。

“深耕工业制造业，将为井松智能带来持续的竞争力优势。”姚志坚表示，随着国内企业智能化升级改造的普及，智能化系统及设备需求量会有爆发式增长，井松智能积累的技术和经验将会派上大用场。

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