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用冷链四方专业视角，看AI技术变量效应

AI强势来袭，再次搅动冷链市场，是挑战更是机遇，是观望还是入局？风云已起，持续关注。

一、人工智能的定义

人工智能（Artificial Intelligence），即AI。一般的定义是：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器或系统。该领域的研究包括机器人（自动化）、语言识别、图像识别、视觉识别、自然语言处理和专家系统等。

随着人工智能的发展，尤其是智能手机的诞生，其成果在各领域的应用出现了如火如荼的态势。在物流领域，人工智能已经发挥了巨大的作用，并且深刻的影响了物流仓储技术的发展趋势。

二、智能仓储的特点

智能仓储是利用人工智能技术，使物流仓储系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。与其他智能系统一样，智能仓储的未来发展将会体现出4个主要特点：

1）在物流仓储作业过程中的大量运筹与决策的智能化；

2）以物流仓储管理为核心，实现物流仓储过程中收货、发货、存储、包装、装卸等仓储环节的一体化和智能仓储系统的层次化；

3）智能仓储的发展会更加突出“以顾客为中心”的理念，根据消费者需求变化来灵活调节生产工艺，满足个性化的需求；

4）智能仓储的发展将会促进资源优化配置，实现仓储系统的社会化，实现资源共享。

三、冷链物流仓储技术要求

随着社会对日常生活水平要求的大幅度提升，冷链物流将成为物流仓储技术发展的一个重点。从冷链自身的需求看，至少在以下方面对物流仓储技术提出了要求：

1

更加高效的存储技术

在资源日益紧缺的今天，没有什么比充分利用资源更加迫切的了。物流也不列外。如何充分利用空间，以提升储存能力将成为物流仓储技术发展的一个重要方向。

密集存储技术被视为未来存储技术发展的重要突破口。现有的密集存储技术，包括重力式货架，移动式货架，ASRS系统，子母车系统，3D卫星车系统等，已经在很大的程度上解决了密集存储问题。

从冷链的成本看，库房建设成本通常是常温库的2~3倍，运营成本也是如此。因此，充分利用空间，对冷链仓库而言，更加迫切。

2

更加舒适的作业环境

冷库的温度分布从0°C一直到零下60°C，人长期在这样的环境下作业，不仅作业效率低下，更加不能接受的是人的身体无法承受，有的甚至会患上严重职业病。而这一问题长期没有得到有效解决。

自动化物流系统成为解决冷链物流作业环境问题的有效手段。通过自动化系统，完成货物的自动入库和出库拣选，大大降低了人在恶劣环境下工作的时间，从而从根本上降低劳动强度，改善作业环境。因此，可以说未来冷链物流的自动化将是一个极大的应用市场。

3

配送过程的可监控技术

对冷链物流来说，全程冷链概念成为未来最为关注的要素之一。

将RFID等物联网技术应用于冷链物流的原材料采购、产品储存、运输、销售等各个环节，能够对整个过程实施智能化监控，这就是全程冷链要解决的问题。

一般而言，在生产和仓储环节，对于温度的控制一般来说比较容易。但在变化，确保全程冷链的实现。新的技术在不断被创造，比如说，一种可记录温度变化的保温箱，在冷链物流中就非常实用。

四、电子商务仓储物流技术

电子商务的发展在过去10年取得成就是超出所有人的想象的。以2020年的统计数据为例，我国有超过820亿个包裹被生产出来，通过物流配送到全国各个角落，平均每天有超过2亿个包裹，高峰时期1天甚至有5~10亿个包裹。这样的一个物流量，通过传统物流是难以完成的。

电子商务至少在以下方面对物流仓储技术提出了新的挑战：

1

订单处理能力

B2C电子商务的一个特点是海量的订单数。一个平台化的大型电子商务系统，每天可能要承担上千万个订单，这对系统的处理能力是一个巨大的考验。不仅如此，我国幅员辽阔，来自全国各地的订单，如何选择距离最短和最有效的配送中心，对系统的算法提出了更高的要求。好在随着计算机技术的飞速发展，尤其是云计算和大数据技术的兴起，这些问题从目前来看并非不可克服。

2

海量的订单拣选

另一个困扰电子商务物流的难题是如何快速完成海量的订单处理，尤其是实物阶段的拣选。

一般来说，一个物流中心的处理能力不会很大，最大的每天可能会处理多达50万个订单，即使这样，也给物流仓储系统提出了挑战。

在物流仓储的应用场景中，自动拣选和货到人拣选被认为是未来的方向。尤其是货到人拣选，其效率是普通人工拣选的5~10倍，这是一个划时代的技术。事实上，货到人拣选技术在2010年左右推出后，已经在很多领域得到应用。

3

快捷的分拣和配送能力

电子商务对物流仓储技术的推动，在分拣和配送环节非常明显。尤其是快速分拣系统的应用，出现了前所未有的景象。

面对每天1个亿的包裹，再考虑到很多情况下并不能一次分拣到位，事实上需要分拣的货物量会达到2亿甚至更多。采用高速分拣几乎是唯一的选择。每小时分拣1万件包裹的系统已经被广泛采用。

另一方面，新型的分拣技术也在被开发出来，如采用KIVA机器人的分拣系统就是一个典型的例子。KIVA机器人用于分拣应该是一项重大的创新，彻底改变了传统的分拣技术套路。这一技术的应用前景肯定会是非常值得期待的。

4

终端配送

终端配送及最后1公里问题，也是与仓储相关联的问题。以前做过很多尝试，现在看来，采用自提柜的方式是未来的方向。需要解决的问题是，自提柜的尺寸适应性问题，温度控制问题，以及共享问题。目前，遍布于全国的丰巢自提柜是一个典型的应用。

五、应急物流驱动仓储物流技术革新

应急物流（包括军

智能化为应急物流提供了可行的解决方案。

首先，智能化物流系统，可以引个共性，就是货物管理问题没有解决。人们不知道有什么货物，缺什么货物，货物在哪里。因此，采用云端技术和自动识别技术，可以完成对现场货物的有效管理，从而提升物流效率。

其次，可以应用机器人技术（含无人驾驶技术）和无人机技术，完成特殊环境下的物资配送。无论是战争还是自然灾害，现场环境相对恶劣，道路阻隔，交通中断，传统物流装备很难派上用场，而机器人与无人机则可以大显身手。

最后，AI的应用将为应急物流带来革命性的变革。利用AI的决策能力，不仅可以快速获取现场物资的准确需求，也可以指导系统快速将货物部署到相应的位置，从而赢得主动。

应急物流系统是一个典型的高度柔性化的系统。因此，标准化与单元化是基础。标准化既包括信息和软件的标准化--可以适应不同的应用场景，甚至可以应用RFID技术、3D视觉技术、区块链技术等实现去中心化管理，使货物本身的信息为不同系统所识别；也包括货物包装、装载设备、输送设备的标准化等，实现物理层面的无缝对接。

六、智能仓储技术发展方向

仓储作为供应链物流的重要节点和不可或缺的一环，对冷链物流、电子商务、应急物流等行业的影响是至关重要的。智能仓储将重点发展以下4个方面的技术：

1

智能获取技术

智能获取技术使物流仓储系统从被动走向主动，实现物流仓储过程中的主动获取信息，主动监控物流仓储过程，主动分析物流仓储信息，使物流仓储货物和信息从源头开始被跟踪与管理，实现信息流优先和货物前置，从而提升整个物流效率，并降低物流仓储过程的成本。

2

智能传递技术

智能传递技术不仅应用于物流仓储企业内部，也可实现外部的物流仓储数据传递。通过标准化的接口，实现数据的高度共享。提高服务质量，加快响应时间，促使客户满意度增加，供应链各环节整合更紧密。

3

智能处理技术

智能处理技术应用于企业内部决策时，可通过对大量物流仓储数据的分析，对物流客户的需求、商品库存、物流智能仿真等作出决策。实现物流仓储管理自动化（获取数据、自动分类等），物流仓储作业高效便捷，改变传统物流仓储企业“苦力”公司的形象。

4

智能技术运用

智能技术在物流仓储运营管理的优化、预测、决策支持、建模和仿真等方面的全面应用，使物流仓储再设计与使用过程中的决策更加准确和科学，物流运营效率更高，运营成本更低，过程更加透明可视。

虽然我们还不能具体描述未来智能仓储将发展到什么程度，但从现有的知识看，智能仓储将沿着数字化、网络化、自动化的方向发展。随着数字孪生技术、AI技术的应用，物流仓储的综合效率将大幅度提升，以满足不断增长的社会需求。

来源：冷链行业资讯

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