编者按：本文来自伍强智能科技

令人期待的物流技术与装备展盛会CeMAT ASIA 2020于2020年11月3日~6日成功在上海新国际展览中心举行，来自国内外600多家企业参加了展览，展出了各自的最新技术，以及对未来物流的理解和预测。本次展会是新冠疫情爆发以来全球首次举办的大型国际性物流技术展，虽然受疫情影响，许多外国企业未能如愿参展，但展览规模并未因此而缩减，反而有所扩大，并将机器人独立设馆展览。参观人数也因为疫情影响而有所减少，但总体上还是非常热闹，超过预期，可谓盛况空前。

纵观本次展览，智慧物流技术已成为主流概念。从硬件到软件，几乎所有企业都在围绕“智能”与“智慧”做文章，这是本次展览的一大特色。

本次展览最大的亮点就在于“智能化”技术的展示已经出现实用化的趋势。无论是“货到人”自动拣选，还是智能云的应用，都在朝着实用化的方向发展。

物流智能化的“智能”，主要体现在自动识别，自主学习，自主决策，自动执行等几个方面，而这些方面均有实用的技术得到突破。如3D图像识别应用于自动拣选，自动码垛，自动拆垛，自动装车，自动卸车等方面，已经达到“准实用”化水平。又如slam自然导航技术的应用，使AGV突破了传统导航的桎梏，将自动驾驶技术全面应用到物流系统之中，由于仓库现场的规范性，使自动驾驶的难度大大降低，从而为实用性开辟了一条道路。

3D识别在早几年已经有所展示，但无论是速度还是准确性和适应性都很难符合使用要求，本次展览中，多家企业同时展示出来3D技术在物流系统中的应用，在大幅度提升速度的同时，准确性也大大提升。这一进步，一方面是系统图像处理速度的提升，另一方面更是软件处理技术和AI技术的全面应用。可以预测，3D的应用，将智能物流技术的应用向前推进一大步。

人工智能发展已经有半个多世纪，现在看来，存在于人工智能认知方面的问题，已经得到了更加全面的解决。这一方面是得益于计算机技术的快速发展，尤其是计算速度、图像处理速度、存储速度、通讯速度的快速提升，使得AI的水平得到快速提升。另一方面，则是在AI的研究和探索中，人们逐渐认识到经典AI理论的价值和局限性，符号主义，连接主义，行为主义都有其合理性和应用价值，但都具有很大的局限性。AI的真谛在于不断升级算法，这从根本上依赖于计算机的速度，量子计算将会是一次重大突破，但现在还处于研究探索阶段。

AI应用于物流，是所有物流工作者的梦想，也是物流技术发展的必然趋势，目前的应用虽然只是在局部，但已经取得了巨大进步。如多机器人的路径优化算法，就是典型的AI应用，又如模糊图像的处理（如箱子边界识别）和模糊文字识别（订单识别），语音识别等，均可以看到AI的影子。本次展会旷视推出的AI堆垛机，将3D识别应用于三维托盘尺寸识别，巷道障碍物识别，设备故障识别等，均是具有实用性的创新成果，使堆垛机的安全性有了重新的定义。

“软件”和算法在本次展会得到了空前的重视。不同于以往概念的展示，本次展览更是内功的展示。在智能时代，软件和算法将越来越重要，也是最有价值的部分。

已经无需对软件的巨大作用再做任何渲染，一个物流系统可以简单的描述成由硬件和软件构成，硬件包括建筑物和物流设备，软件则包括各种计算机系统。在一个智能物流系统中（其实在一般的物流系统中也是如此），软件的作用一方面是不可或缺的，事实上，软件系统是现代物流的基石，另一方面，软件的投入产出比远远大于硬件。物流技术的发展，未来主要在于软件技术的发展。然而，很多人对此缺乏客观的认识。

软件已经在许多方面大幅度提升了物流系统的效率，不同的系统其所取得的效果不同，有的大相径庭，这是区别软件价值的地方。如在供应链范围内，软件系统可以对物流量做出精确预测，从而减少不必要的生产和移动；在仓储环节，软件系统可以提供透明化的库存管理，从而防止货物短缺或积压，充分利用库存能力，优化库内路线，优化订单结构，从而提升存储和作业效率，并有效减少装备的投入；在拣选环节，通过优化库存策略，优化作业流程，可以大幅度减少自动化设备的投入；在运输环节，软件系统可以优化路线，尽可能地使运输路线更加合理，减少车辆的空载率，从而减少车辆的投入和减少运费。目前火热的云计算、云存储技术，大数据技术，以及人工智能技术，无一不是通过软件来展示。

智能物流的基础是软件系统，无论是规划、管理，还是自动识别、自动控制与自主决策，都离不开软件的支持。本次展览虽然没有独立的展示软件技术，但一些与软件相关的企业，充分展示了软件和算法的重要性，更多的企业则是从“算法”的角度，诠释了软件对于物流的巨大作用。

“数字孪生”的概念提出是最近10年内的事情。其实，在提出这一概念之前，有关虚拟现实的研究与应用已经开展了很长时间。但当时局限于计算机技术，尤其是图像处理技术，其应用十分有限。

对物流系统而言，无论是在设计阶段还是在运行阶段，数字孪生技术都可以发挥巨大的作用。越是复杂的系统，其作用越得以凸显。在设计阶段，通过虚拟实现技术，可以对未来的系统能力和运营过程进行仿真，以便提升系统设计的质量，避免犯重大错误；在运行阶段，数字孪生技术更是可以在远程观察到系统的运营情况，可以事先预警并提前排除潜在的故障，这是非常重要的应用。

本次展会有不止一家企业展示了其数字孪生技术，如昆船智能展示的自动化物流数字孪生系统的应用就是一个典型例子。对物流系统来说，数字孪生在避免设计错误方面和安全预警方面将起到重要作用。

可以期望的是，未来的研究将会在AI+数字孪生方面取得重要成果。德国的研究表明，利用数字孪生和AI技术，可以通过远程实时监控数以千计的自动化物流系统的运行，这为提升售后服务能力和为用户创造价值提供了新的方法。

拆零作业在现代物流系统中占据非常重要的地位，尤其在B2C电商业务中其比重更是传统业务的数倍。如果要做一个量化评估的话，在B2B业务中，如医药物流，虽然拆零业务占所有拣选业务总量（仅仅指数量）只有10~20%（有的还会低一些或高一些），但其占据的作业空间会达到50%以上，作业量（指工作量，或占用的人力资源）将达到80%以上。而在B2C的业务中，拆零量的占比通常都在95%以上。拆零业务对系统设计的影响更是如此，拆零引发的系统问题，软件问题，基本决定了整个系统的复杂程度和系统的投资水平。解决拆零问题，成为物流仓储系统中需要首先解决的问题。

拆零技术经历了人工纸单拣选，RF拣选，电子标签拣选，自动拣选等阶段，最近几年，“货到人”拣选大行其道，大幅度提升了拆零拣选的效率和准确性，从本次展览我们已经看到，“货到机器人”自动拣选成为未来破解拆零拣选难题的最新技术。

货到机器人拣选要解决的主要问题，包括快速存取技术和机器人自动拣选技术，从本次展览看，这两方面的问题均已解决，存取技术方面，传统的kiva机器人已经从平面进化到立体，并在存取效率方面取得重大突破，而四向穿梭车和多层穿梭车技术已逐渐成熟，将成为未来主流的存取技术。自动拣选技术方面，基于3D成像的自动识别技术已经可以适用于大部分场合，其精度和效率完全可以适用于实际要求，机器人主要要解决的是抓取准确性和稳定性问题，通过不同的物体采用不同的夹具来作业，看来已经接近于实用。伍强智能展示的“货到机器人”自动拣选系统，已完全可以应用于医药、电商等大多数场合。

未来的拆零作业，采用全自动化是必然趋势。相对于“人到货”拣选，“货到人”技术效率会更高，尤其是机器人自动拣选来说，其实现的难度也会更低。其它如A字架等自动拣选技术，由于其效率非常高，也会有一定的适用场合。

物流技术过去20年的发展，有一条清晰的发展道路，即从机械化逐步到自动化和信息化，再到智能化，从平面逐步到立体化，从批量作业逐步到拆零作业，这是社会进步的要求，更是技术进步在物流系统中的反映。智慧物流从概念提出到部分实施，只经历了短短10年时间。当然，我们离全面的智慧物流还有很长的路要走，人工智能的奇点还远没有到来。但我们已经跨出了决定性的一步，并且已经感受到了智慧物流的巨大作用和强大的生命力。这是一个快速迭代的时代，人工智能从概念提出到今天，已经走过了60多年，从弱人工智能时代到强人工智能时代，也许道路会很漫长，但也许就在一夜之间。随着计算机技术的快速发展，智慧物流必将爆发出无与伦比的潜能，彻底改变我们对物流的认知。

不识庐山真面目，只缘身在此山中。智慧物流技术并非高高在上，不食人间烟火，其实它就在我们身边。只是我们还不认识罢了。科学家已经意识到，人工智能并非一味的模仿人的智能，更不是人的智能，而是一种计算机技术的应用。从这一点看，我们今天熟知的汽车自动导航技术，3D成像自动识别技术，语音自动翻译和自动识别技术，模糊图像处理技术和边界识别，RFID技术，以及我们天天使用的智能手机导航技术，都是人工智能的一部分，或者说是人工智能的具体表现。而这些技术在物流系统中的应用，即构成了当前智能物流的技术基础。

科学发展没有止境，物流技术的发展也没有止境。人类在长期与自然斗争的发展过程中，学会了与自然的和谐相处，并学会要遵循自然规律。物流技术的发展，也要遵循自然规律。不断完善，不断创新，其目的就是如何降低成本和提升效率，把以前属于梦想的东西变成现实，把不可能变成可能，这应该就是物流技术发展的方向。在今天，越来越多的技术，如AGV技术，机器人技术，无人机技术，大数据技术，区块链技术等，已经耳熟能详，这是以前我们想都不敢想的东西。展望未来，智能物流是一个大的趋势，但智能物流其具体表现形式是什么，估计还无从准确预测。只有一点是肯定的：那就是技术的多样性的融合，以及不断的并且是越来越快的迭代过程。

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