智慧物流究竟该如何发展

身处智能消费时代的大家都应该有深刻感受，物流速度在逐年增快。

根据国家邮政局预估，2020年快递业务吞吐量超740亿件，同比增长18%。面对日益增加的商品交付量，不得不重新定义产品分销方式，从而满足当今互联网消费者的需求。

商务部也针对市场发展，发布“互联网+”的专项行动计划，利好电子商务和物流业发展。随着新基建和数字化技术的成熟，智慧工厂闻风突起，物流作为其下游环节有着举足轻重的地位。所以仓储物流行业向着智慧化转型迫在眉睫。

物流仓储是一个由人工到智能的过程

物流仓储经历了：人工、机械化、自动化、智能化这四个阶段。

智能时代在自动化基础上，结合数字化通过物联网技术对货物信息进行采集处理，由云端分析并发出指令，实现无人作业。

在今年，疫情突发使得新基建以及其他行业的智慧化、无人作业的优势更为亮眼。智慧化+数字化成为了仓储物流的发展新趋势，同时搭配 hightopo 的可视化方案，让仓库全局“尽收眼底”。

自动化的仓库管理

运用自动化搬运设备对高层货架进行处理的立体仓库。通过作业设定控制面板进行任务下发和AGV任务下发。由输送机入库，堆垛机完成货物的上架。再由AGV机器人结合WMS仓库管理系统，借助MES信息化管理平台，进行高效、灵活的搬运工作。例如：排列优先的拣货路径、自动提示补货信息、上架信息提示、多种盘点和巡查方式，并可以查看任务的详细信息，跟踪货物状态。

有了这些设备和能力，仓储做到了精细化管理，并具备了实时优化的调度能力。

数字化运营方式

通过物联网以及传感器对货物属性、温度、等信息进行实时采集与分析，提供针对性的指令 *** 作。从入库到出库全流程可视，实现对货物的远程感知与 *** 控，云端可以形成三维数字服务以及仓库管理策略定制等更深层次的能力，同时支持仓储管理、订单管理、运输管理多个系统协同运行，优化了成本，提高效能。成为“仓储——分拣——配送”一站式服务。由此可见，自动化设备如同四肢一样，而数字化的运营系统相当于大脑，流程可视化则助力理清脉络。帮助管理人员“足不出户”掌握仓库全流程，实现了可视化、精细化监管。

细节管理  精准 *** 作

对货物采用电子标签的方式，管理者可以随时查看货物位置与信息，入库出库过程中，每一件货物都能得到合理的调配。解决分拣错误的问题，极大提高工作效率；一般电子标签差错率少于万分之五，应用电子标签系统比手工分拣更为高效。

全局掌控 节省成本

对于不同类商品集中堆放的仓储空间，采用不同种类传感器（烟感、温度传感器），对仓库实时环境监测监控，通过3D场景中进行显示，及时调配人员处理问题，保障货物安全。

线上工作流程加快了事务处理周期，平均出入库节省67%~83%的时间；人力成本减少30%，车辆成本减少20%，运营成本大大降低。

投资未来

因为物联网和5G技术的成熟，物流仓储行业也开始对自身进行智能化深度改造。不仅在技术、生产效率、节能环保等方面有了重要的突破。也改变了物流仓储行业的运营思维，从体力作业转变为技术作业，解放了人力成本。而 Hightopo 的立体仓库可视化，是为您提供更加完善的智慧管理方式。

更多资料

图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

文| AI 财经 社 饶翔宇

编辑| 张硕

进入2019年，多家自动驾驶初创公司先后宣布获得融资。值得注意的是，致力于物流行业自动驾驶技术的企业正在获得资本越来越多的认可。

2019年3月1日，专注于无人驾驶货运的飞步 科技 获得来自青松基金、和玉资本的数千万美元 Pre-A 轮投资。

2月13日，专注于研发无人驾驶卡车的创业公司图森未来宣布完成新浪资本领投的9500万美元D轮融资，此轮融资后图森未来的估值超过10亿美元。

2月12日，硅谷自动驾驶公司Nuro宣布完成来自软银愿景基金的 94 亿美元融资。Nuro的首款产品主要用于本地货物配送的自动驾驶服务。

2月8日，自动驾驶初创公司Aurora宣布获得来自亚马逊、红杉资本和壳牌投资部门的超过53亿美元投资。亚马逊的入局被视为Aurora接下来将在自动驾驶物流方面进行发力。

刚刚过去的2018年，多家物流行业的无人驾驶创业公司也在融资方面取得新进展。比如2018年4月，普洛斯和物联网 科技 公司G7、蔚来资本出资组建了无人驾驶新技术公司嬴彻 科技 ，同年10月，为物流行业提供解决方案的G7完成32亿美元融资；2018年11月15日，智加 科技 宣布完成A+轮融资，随后与一汽解放、满帮集团联合宣布，将用3-5年让无人重卡进入干线物流。

如此高密度、高额度的资金进场，正预示着经过了此前乘用车自动驾驶创业公司的融资热后，无人驾驶的风正在物流领域吹起。事实上，相比于乘用车的落地场景，物流行业全封闭或半封闭的行车环境、两点间程式化的用车需求显然更有利于无人驾驶技术的落地。

不过，技术落地是一方面，技术商业化则是另一方面，底层计算平台的成熟度、车规级激光雷达的成本、特定场景算法都将成为后者能否实现的关键。从目前来看， 无人驾驶的落地与商业化就像是一场马拉松，物流领域的玩家已经跑在了相对靠前的位置。

无人驾驶的风向变化

2016年底至2017年初，一批包括禾多 科技 、驭势 科技 、文远知行、Roadstarai、Momenta等在内，专注于乘用车领域的无人驾驶创业公司相继成立。在一到两年时间内，这些公司都纷纷宣布获得多轮融资，最高单笔融资额更是达到上亿美元。

虽然入场较早、融资频频，但是受制于自动驾驶乘用车的应用场景过于复杂，上述创业公司在系统的稳定性和行车的安全性上，还有很多技术性的问题需要解决，比如激光雷达的成本控制和精准度的提高、底层计算平台的成熟度都远非短时间能够解决的。

除此之外，文远知行和Roadstarai两家公司还相继发生了高管内斗、联合创始人因收受回扣遭“解职”的事件，由此暴露出了技术出身的创始团队在公司管理上能力不足的问题，频繁的人事纠纷也进一步阻碍了上述公司的技术落地和商业化进程。

实现乘用车的自动驾驶还有很长的路，但是在物流行业，自动驾驶已经有了商业化试运营案例。

获得软银94亿美元融资后，Nuro创始人朱家俊称，未来，Nuro还将和多家合作伙伴一起推出无人配送服务，包括餐厅、药房、生鲜超市、服装百货、干洗等。

今年2月，零售巨头亚马逊在一个星期内，拿出超过12亿美元分别投资了无人驾驶创业公司Aurora和电动卡车公司Rivian。不仅如此，亚马逊此前还连续三轮投资了被称为“货运版Uber”的卡车物流平台Convoy。

刚刚获得融资的图森未来也公布了公司在无人驾驶物流卡车研发上的最新进展。据介绍，在美国，图森未来无人驾驶卡车日均完成3-5次货物运输，服务13位终端货主客户。在中国，图森未来在中国北方某港口持续试运营超过300天，并将在上海临港地区开展无人驾驶示范运营。

国内的京东、菜鸟、苏宁等巨头也在不断进场。

比如，2016年京东就成立了专门的“X事业”，专注于“互联网+物流”，希望打造着眼未来的智慧仓储物流系统。目前，京东第四代无人驾驶物流车已经在北京的开放道路上，开启了全场景常态化配送。菜鸟ET物流实验室也在云栖大会现场发布第四代新零售物流无人车。苏宁的“卧龙一号”则是国内首个能与电梯进行信息交互的无人车，可以实现从户外到室内的配送。

“无人驾驶已经不是一个讲demo的时间段了，现在更强调落地。在无人驾驶乘用车落地变得遥遥无期的当下，场景相对简单、市场规模超过万亿的物流行业自然有着更多的机会。”无人驾驶领域的创业者张驰（化名）对AI 财经 社表示，以Nuro为例 ，低速物流车相对更安全，落地也会更快。

根据张驰的说法，物流领域最快落地的应该是低速无人配送车和港口、码头、仓库、矿产等封闭场景的无人驾驶卡车；其次，就是负责干线物流运输的自动驾驶；最后，则是 社会 化道路上行驶、场景最复杂的无人驾驶城配物流车。

“事实上，在全封闭的工厂和仓储园区，已经有了无人驾驶的小规模的商业化应用。”钟鼎资本合伙人汤涛对AI 财经 社表示，此前钟鼎投资过一家专注在场内物流领域做无人叉车和无人牵引车的公司，现在该公司已经开始出货并陆续产生营收了。

汤涛对于物流无人驾驶领域这一波投资浪潮并不意外。在他看来，物流行业目前面临着越来越严重的“用工荒”的问题，越来越多的年轻人不再愿意从事枯燥、繁重的运输工作，所以物流行业对于无人驾驶技术的需求要比乘用车市场来得更加强烈。

此外，今年资本市场整体上开始偏谨慎，大家更喜欢投一些盈利时间表更明确的的公司。在自动驾驶的实现方向上，无人物流车可能会更快商业化——一方面因为技术上更容易实现；另一方面从政策角度上来讲，商用车可能会更快跑出来。

投资未来

2019CES前夕，百度利用旗下的自动驾驶车队，从长沙运送了一个包裹到拉斯维加斯。整个过程中，除了跨洋飞行外，在干线物流、支线物流、终端配送的各个环节均是百度无人驾驶车队在工作。这个全球首次完成的自动驾驶物流闭环，让很多人看到了物流行业技术节点的到来。

“从各种条件来看，距离物流无人车的大规模商业化应用还需要较长的一段时间。”张驰表示，目前整个无人驾驶行业主要的3大环节——底层的计算平台、各个场景的算法以及车规级的激光雷达都还未发展成熟，改装一辆无人车的成本可能超过200万元，成本过于昂贵。受此影响，物流领域无人驾驶技术的爆发还需要继续等待。

事实上，除了无人驾驶整个产业链还尚未成熟，国内外的相关政策法规也还未完全放开。

在美国，针对自动驾驶道路测试的管理规范主要由各州自行立法。截至2017 年底，美国有内华达州、加利福尼亚州、佛罗里达州、密歇根州等共 21 个州通过了地方层面的法案，另有 10 个州发布了行政命令，支持自动驾驶 汽车 道路测试，明确申请测试的资格要求及测试过程中的管理要求。

目前，美国自动驾驶 汽车 发展最具代表性的地区是加州，当地开放的政策使得几乎全球所有的自动驾驶公司都会选择在此进行道路测试。根据加州机动车管理局(DMV)公布的数据显示，截至 2018 年 12 月 7 日，共有62家来自不同领域的企业获准在加州测试自动驾驶 汽车 的许可，其中 Waymo是唯一一家获得无驾驶员在车内的自动驾驶测试资格的企业。

在中国，截至 2018 年 12 月 25 日，北京市、上海市、重庆市、杭州市、江苏省共 15 个省市区公布了地方级的测试管理实施细则，准许企业申请自动驾驶 汽车 道路测试的许可。在牌照发放方面，截至 2018 年 12 月 25 日，国内共有 27 家公司获得了共95 张测试牌照。其中，百度分别从北京、平潭、重庆、长沙、天津五个城市共申请获得了 51 张测试牌照。

同时，国内的无人驾驶路测场景也变得更加多元。

2019年1月21日，公安部交通管理科学研究所宣布建成我国首个专门用于自动驾驶测试的封闭高速公路。该封闭高速公路位于江苏省无锡市通锡高速公路（S19）南通方向，全长41km。1月22日，百度旗下的22辆“阿波罗”自动驾驶数据采集及测设车辆，在山西省五盂高速阳泉段进行了相关测试。

高速公路路测场景的开放，对于做干线物流无人驾驶技术研发的G7、智加 科技 以及图森未来来说，显然是一个有力的政策加持。事实上，在政策逐渐放开的同时，物流无人卡车的场景联动也已开始。

2018年11月8日，智加 科技 宣布与满帮集团达成独家战略合作。据统计，中国干线货车700万辆中有520万辆是满帮会员，中国物流企业150万家中有125万家是满帮会员。满帮庞大的交易数据和交通数据将能很好地加速智加 科技 干线物流的无人驾驶技术落地。

“政策的制定是与技术的成熟度是密切相关的。现在各地政府对无人驾驶都是非常支持的，但是路测到真正的商业化还有一个过程，接下来能拿到商业化牌照的，肯定是技术跑在最前面的。”汤涛表示，政策的管制只是暂时的，未来当物流无人车这个大方向上出现成熟、安全的解决方案后，政策自然就会进一步放开。

按照汤涛的说法，所有入局无人驾驶的投资机构，不管是乘用车还是商用车，都是在投未来。

“其实，短期算账是算不过来的。这个核心逻辑就是你信不信自动驾驶的卡车会在未来的物流行业占到一定比例。这类公司是不会有太多家的，最早开始做的，容易收集到更多的corner case，然后就能把系统修改得更稳定，然后成本也会更低。”汤涛表示，在这种情况下，市场上的头部公司就会把主要的份额都吃掉。

至于怎么去制定估值模型，投资的创业公司怎么去盈利，这就是一个时间表的问题了。

G7是一家物流网科技公司，总部在北京，在物流行业已经深耕十年，是物流行业的领先企业。G7现在主要向货主、物流公司、车队、司机提供全方位的服务，包括有结算金融、安全保险、智能装备和车队管理等。

当前智慧物流规模正持续发展，2025年市场规模有望破万亿！

在众多新兴科技加持下物流产业也迎来了新一轮的产业革命。科技深刻变革快递物流中仓储、运输与配送的各个环节，成为物流行业降本增效的关键利器，智慧物流逐渐发展起来。

智慧物流是指通过智能硬件、物联网、大数据等智慧化技术与手段，提高物流系统分析决策和智能执行的能力，提升整个物流系统的智能化、自动化水平。近年来，随着物联网、人工智能等技术的发展，以及新零售、智能制造等领域对物流的更高要求，智慧物流市场规模正在持续扩大。

智慧物流行业发展趋势

随着物流行业与各技术的深度融合，智慧物流技术呈现出一些新的趋势，以图扑（Hightopo）搭建的智慧物流 3D 可视化系统为例：

高效智能：可视化监控平太可使物流人员、装备设施以及货物将全面接入互联网，物流各环节实现智能化，推动物流产业向智能化转型升级。

环保低碳绿色化：可视化技术可以减少了纸质作业的使用。通过整合现有资源，优化资源配置，企业可以提高资源利用率，减少资源浪费与企业成本，降低物流对环境的影响，充分利用可视化技术以实现绿色物流。

高效智能：可视化监控平太可使物流人员、装备设施以及货物将全面接入互联网，物流各环节实现智能化，推动物流产业向智能化转型升级。

环保低碳绿色化：可视化技术可以减少了纸质作业的使用。通过整合现有资源，优化资源配置，企业可以提高资源利用率，减少资源浪费与企业成本，降低物流对环境的影响，充分利用可视化技术以实现绿色物流。

用户需求逐日增高，意味着将倒逼产业链各环节强化联动，秉持“协同共享”为核心理念，推进打造智慧物流生态体系的加速形成。

智慧物流的智慧性体现在：实现监控的智能化，主动监控车辆与货物，主动分析、获取信息，实现物流过程的全监控;实现企业内、外部数据传递的智能；实现决策的智能化，对物流过程与调度的不断优化，在大量基础数据和智能分析的基础上，进行精准预测，确保未来物流战略的准确性和科学性。

党的十九大报告提出建设“ 交通强国 ”的目标，为我国未来交通运输发展描绘了宏伟蓝图。

要建设交通强国，就要在新时代中国特色社会主义思想的指导下，贯彻新发展理念，以供给侧结构性改革为主线，以创新为引领，全面推动交通运输发展质量变革、效率变革、动力变革。而物联网，就是这个时代带给交通运输发展的强心剂。

一，物联网该如何让交通改头换面呢？

1基于物联网的智能交通系统架构

基于物联网的智能交通系统一定要全面考虑到各个类型的基础设施、交通对象等。

通过构建基础交通的感知网络，才能开发出各种类型的智能管理的服务系统。这种全新的理念一定能从根本上，改变交通系统，只注重业务开发的模式，转而向信息资源共享需求的方向发展。把物联网真正的运用到智能化的交通领域中，首先就是构建在物联网环境下的，智能交通系统架构。

这项在物联网基础上的，智能交通的架构，主要由感知层、网络层和应用层这三个方面组成。

11感知层

物联网的智能交通系统的感知层，主要负责准确的采集各种交通信息。尤其是各类交通信息的感知要通过网络和传感器来得以实现。传感器的采集过程，一定要完全经过无线传感器网络的完全传输，才能实现好数据的汇聚。

12 应用层

应用层的主要功能，是对交通感知网络进行数据采集，并且要进一步对数据信息进行分析和应用，支持各种智能化的交通服务。应用层系统主要分为，政府应用系统、社会应用系统、各个企业之间的示范系统等等。

其中，最为典型的应用系统，主要包括交通控制系统与动态控制系统。要想实现好智能无线传感器与电信网络传感器之间的融合，一定要把无线传感器网络连接到电信网络上。利用电信网络来进一步实现对无线传感器的网络中各项业务的监控与管理。

13 业务平台

业务平台是促进电信网络的运行与管理，并且还要与无线网络传感器进行结合的业务实体，同时还要协调好电信网络中的其他实体，来完成好整个业务系统。

管理平台作为实现电信网络对无线传感器网络的管理实体平台，主要目的是为了实现对业务平台的设备与网络进行管理。同时，为了保证电信网络更加可靠的运行，一定要在电信网络和无线交通传感器之间引入有效的控制机制。

这项接入控制机制，指的是电信网络利用网关系统，对控制点进行有效的控制，为无线传感器网络提供全程的服务。

2 物联网技术对智能交通系统的影响

由于物联网在电子通信与计算机技术方面具有成熟的技术优势，因此，物联网技术与智能交通系统的有效结合，才能为我国的交通运输行业提供出全新的发展思路。

物联网是在计算机与互联网技术之后的，信息产业的第三次浪潮，从而孕育出了改变产品生产与销售的网络系统。与此同时，物联网提出的全新的理念，对人类的生活方式产生了比较深远的影响。到目前为止，在交通运输与物流行业，逐步推广了物联网技术。

21 感知信息

物联网的核心内容是传输过程中的信息数据，首先就是要对物体的属性进行标识，属性主要包括静态与动态两种，还要通过一定的设备读取物体的属性，并且要把信息转化成一种网络传输的重要的数据。

22 采集信息

在物联网环境下构建智能化交通系统，一方面要采集大量的交通信息，并且对实时性信息进行采集和处理。另一方面，更要侧重于对信息资源的有效整合与传输功能。

由于智能化交通系统，是以高速公路作为一个技术性的交流平台，一定要以交通信息为基础，促进人们的交通出行与交通工具之间的联系，提高了交通系统的安全性与效率。

因此，只要交通系统把先进的交通信息当成基础，从而为其他的交通出行者，提供各个方面的交通信息服务体系，用来促进交通运输的合理分布。

23 信息的应用

物体要想实现有效信息的传递，主要有两个应用的方向：一是经过物体的集中有效处理传递给“人”，经过“人”的高级处理，才能进一步控制住物体。

另外一个方面，是直接对“物”进行合理的智能控制，并不需要经过“人”，就能授予权力。通过深入分析互联网的整体的运行情况，一定要在物质和人之间实现好信息的合理交互。

因此，这种“物”很有可能涉及到在物质世界中的具体的实体的存在，还包括人的具体的实体属性。

尤其是物联网中的各项活动都是以人的意愿为基础，进行的活动。同时，网络的规范标准，是实现物联网的运行环境的一个最终的因素，为智能交通信息提供了有效合理的环境支持。

二，应用实例

1，物联网技术实现对司机不良驾驶行为的智能分析与判断

G7公司已经采用了成熟的技术手段，实现物联网技术对位置、声音、图像等的数据采集和人工智能识别。 

“目前我公司已经可以做到对驾驶员危险行为的实时监控和管理。当驾驶员出现打瞌睡、玩手机等危险行为时，车机端就会给司机报警，云端监控的管理员也可以得到通知，车队管理员还可以下发语音信息提醒驾驶员。”公司总裁介绍，“同时，实时采集的图像还可以作为事后证据，对司机进行安全教育管理，有效降低事故率。有一个客户使用了3个月，每百万公里的事故率就降到了之前的三分之一。”

2，中兴通讯智慧交通系统

采用感知层、网络层、综合管控平台和各种交通行业应用的四层架构，以统一的智能交通管控平台为依托，以现有交通信息网络、城市道路交通信息系统和各地市交通监控中心的信息资源为基础，加强对全市主干路网交通信息和营运车辆的动态信息采集、汇总、融合。并通过对应用的互联、数据中心建设和应用整合三步走平台建设方式，实现交通业务的延续、优化和创新。满足智慧交通系统建设需求，实现与现有交通系统便捷融合，并全面降低交通运营者的运维成本。

“云计算”+“视频监控”+“车联网”，实现精确感知、畅通信息、智慧调度；

TD-LTE无线承载和GoTa专用调度系统，安全承载、高效服务；

智能、开放、高效、安全的智能交通管控平台，实现全方位交通信息应用共享挖掘；

通过云平台海量信息收集存储能力，建立数据仓库，根据数据挖掘模型对海量信息进行分析处理和业务仿真，提供决策参考

随着互联网、移动通信网络和传感器网络等技术的应用，物联网应用于智能交通已经初见雏形，在未来几年将具有极强的发展潜力。

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