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智慧物流的技術架構

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發布時間：2018/8/11

智慧物流基于物聯網技術在物流業應用而提出，根據物聯網技術架構，智慧物流也有三層技術架構。

感知層：感知層是智慧物流系統實現對貨物感知的基礎，是智慧物流的起點。物流系統的感知層通過多種感知技術實現對物品的感知，常用的感知技術有：條碼自動識別技術、RFID感知技術、GPS移動感知技術、傳感器感知技術、紅外感知技術、語音感知技術、機器視覺感知技術、無線傳感網技術等等。所有能夠用于物品感知的各類技術都可以在物流系統中得到應用，具體應用中需要平衡系統需求與技術成本等因素。

網絡層：網絡層是智慧物流的神經網絡與虛擬空間。物流系統借助感知技術獲得的數據進入網絡層，利用大數據、云計算、人工智能等技術分析處理，產生決策指令，再通過感知通信技術向執行系統下達指令。

應用層：應用層是智慧物流的應用系統，借助物聯網感知技術，感知到網絡層的決策指令，在應用層實時執行操作。

根據智慧物流的技術架構，智慧物流主要有感知技術、數據處理技術、數據計算技術、網絡通訊技術、自動化技術等技術體系。

感知技術：感知技術是物聯網核心技術，實現物品自動感知與聯網的基礎，主要技術有：1、編碼技術，根據國家商貿物流標準化試點示范要求，推薦采用GS1編碼體系作為智慧物流編碼體系，實現全球自動識別、狀態感知、透明管理和追蹤追溯。2、自動識別技術：包括條碼識別技術、無線射頻識別(RFID)等等;3、傳感技術：包括位置、距離、溫度、濕度等各類傳感設備與技術;4、追蹤定位技術：包括GPS/北斗導航/室內導航與定位技術等;此外，紅外、激光、NFC、M2M、機器視覺等各類感知技術也在智慧物流領域有一定的應用等。

數據處理技術：數據處理技術主要有：1、大數據存儲技術，包括數據記錄、數據存儲、數據驗證、數據共享等;2、大數據處理技術，包括數據統計(SPSS)、數據可視化、數據挖掘等;3、機器學習技術，包括經驗歸納、分析學習、類比學習、遺傳算法、增強學習等。區塊鏈技術目前發展很快，也將被納入智慧物流數據鏈技術。

數據計算技術：數據計算技術主要以云計算為核心，結合實際的應用場景，在智慧物流系統的層級，常常應用霧計算技術，在智慧物流獨立硬件應用場景，常采用邊緣計算技術。之所以出現新的云計算創新模式，主要是為了更適應實際的智慧物流不同的場景，實現更快速的反應和智能物聯實時的操作，達到統籌資源，快速響應的目的。

網絡通信技術：網絡通信是智慧物流的神經網絡，是智慧物流信息傳輸的關鍵，網絡通訊技術在局部應用的場景，如智慧物流倉，常采用現場總線、無線局域網等技術;在實現狀態感知，物物聯網，實現物與物通信時，常采用物聯網技術，在全國或全球智慧物流網絡大系統的鏈接中，主要采用物聯網技術。目前，集網絡、信息、計算、控制功能為一體的虛實融合網絡系統，信息物理系統(CPS)技術架構正在發展之中，2017年中國正式發布國家的“信息物理系統白皮書”，隨著信息物理系統技術發展，這一技術體系有望成為智慧物流底層的基礎技術體系。

自動化技術：自動化技術是智慧物流系統的應用層的執行操作的技術，主要有：1、自動分揀技術，包括各類機器人揀選、自動輸送分揀、語音揀選、貨到人揀選等各類自動的分揀技術;2、智能搬運技術，主要指通過自主控制技術，進行智能搬運及自主導航，使整個物流作業系統具有高度的柔性和擴展性，例如搬運機器人、AGV、無人叉車、無人牽引車等物料搬運技術;3、自動立體庫技術，指的是通過貨架系統、控制系統、自動分揀系統、自動傳輸系統等技術裝備集成的自動存儲系統，實現貨物自動存取、揀選、搬運、分揀等環節的機械化與自動化;4、智能貨運與配送技術，包括貨運車聯網、智能卡車、無人機系統、配送機器人系統等。

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