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智慧物流是指通過智能軟硬件、物聯網、大數據等智慧化技術手段，實現物流各環節精細化、動態化、可視化管理，提高物流系統智能化分析決策和自動化操作執行能力，提升物流運作效率的現代化物流模式。對比傳統物流，智慧物流能有效提升倉儲物流效率、提高物流配送的準確性并降低成本。
行業智慧物流建設是加快數字技術和產業深度融合的具體舉措，是落實行業全面推動數字化轉型部署要求的重要工作，是行業物流創新發展的關鍵所在。
運用多項技術實現物流復雜作業場景群智能管控：
機器視覺技術。車輛出入園感知實現與業務系統聯動，根據預設規則自動分配任務單并自動指引任務；車輛停泊車位感知，聯動業務系統自動比對月臺排程，自動聯動行業調控系統啟動掃碼設備。
人工智能技術。在庫房作業區域，通過傳感器感知叉車作業狀態，通過無線AP對叉車電腦WiFi信號進行跟蹤，實現對作業過程的實時監測感知；在裝卸環節，RFID掃碼系統與工業視覺智能識別系統分別采集出庫卷煙信息，行業調控系統對上述兩路信息進行校驗，實現出庫防差錯功能。
增強現實技術。基于態勢感知技術中的流量感知技術，實現網絡流量的感知和分析；基于實時動態的泛在感知數據，應用增強現實平臺鏈接虛實世界，掌握園區運行全景，嵌入車輛在園時間分層評價指標。
AGV采用融合導航。激光SLAM(即時定位與地圖構建)技術目前已相當成熟，極大地提升了AGV/AMR的靈活性，但高精度激光雷達的成本較高。由于視覺導航能夠獲取更多信息、適用范圍更廣、成本更低，視覺SLAM(V-SLAM)被認為是下一代規模應用的導航方式，也是AI視覺落地的重要方向。綜合精度、成本、應用場景等因素，融合導航將成為趨勢。例如二維碼+激光SLAM、激光SLAM+視覺SLAM的多傳感器融合導航等。
AI+3D視覺帶來傳統機械臂變革。機械臂智能揀選是AI視覺技術的重要落地場景。長期來看，機械臂是實現各個行業“無人倉”的關鍵一環。通過算法的迭代升級，能夠通過小樣本學習，快速識別海量SKU，應對不同物品、不同抓取環境時能夠像人一樣柔性處理。同時，通過提升AI算法能力，能夠降低對高精度傳感器的依賴，從而降低硬件成本，提升機械臂的運動節拍，拉開機械臂與人相比的效率優勢。
但，當前的智慧物流發展仍然面臨短板制約，本文針對性提出以下三種方法來推動區域物流提質增效降本：
建設高效運行體系。推動數字化技術與交通物流設施融合發展，加快新一代國家交通控制網和智慧高速項目建設，推動京杭運河、引江濟淮工程等智慧化改造提升，打造“樞紐+通道+網絡”智慧物流運行體系。
提升創新變革能力。加強新一代信息技術與物流融合，規范發展網絡平臺道路貨物運輸經營模式，推動智慧物流設施裝備及運營規則標準化，加快推廣云倉、共享集裝箱、共享托盤等共享物流新模式。
提升協同治理能力。強化智慧物流領域要素供給和制度保障，推動關鍵公共服務數據信息開放共享，加快推進智慧物流區域標準統一應用以及行業人才隊伍建設，持續提升行業協同治理能力。
依托智慧物流工程建設，不斷以全程智控實現調度更“靈”、數據支撐實現運行更“準”、創新攻堅實現技術更“強”、雙向追溯實現服務更“優”、低碳循環實現底色更“綠”，造福社會。
浙公網安備 33010602000006號
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