令人期待的物流技術與裝備展盛會CeMAT ASIA 2020于2020年11月3日~6日成功在上海新國際展覽中心舉行，來自國內外600多家企業參加了展覽，展出了各自的最新技術，以及對未來物流的理解和預測。本次展會是新冠疫情爆發以來全球首次舉辦的大型國際性物流技術展，雖然受疫情影響，許多外國企業未能如愿參展，但展覽規模并未因此而縮減，反而有所擴大，并將機器人獨立設館展覽。參觀人數也因為疫情影響而有所減少，但總體上還是非常熱鬧，超過預期，可謂盛況空前。

        縱觀本次展覽，智慧物流技術已成為主流概念。從硬件到軟件，幾乎所有企業都在圍繞“智能”與“智慧”做文章，這是本次展覽的一大特色。

        1 智能化從概念走向實用

        本次展覽最大的亮點就在于“智能化”技術的展示已經出現實用化的趨勢。無論是“貨到人”自動揀選，還是智能云的應用，都在朝著實用化的方向發展。

        物流智能化的“智能”，主要體現在自動識別，自主學習，自主決策，自動執行等幾個方面，而這些方面均有實用的技術得到突破。如3D圖像識別應用于自動揀選，自動碼垛，自動拆垛，自動裝車，自動卸車等方面，已經達到“準實用”化水平。又如slam自然導航技術的應用，使AGV突破了傳統導航的桎梏，將自動駕駛技術全面應用到物流系統之中，由于倉庫現場的規范性，使自動駕駛的難度大大降低，從而為實用性開辟了一條道路。

        3D識別在早幾年已經有所展示，但無論是速度還是準確性和適應性都很難符合使用要求，本次展覽中，多家企業同時展示出來3D技術在物流系統中的應用，在大幅度提升速度的同時，準確性也大大提升。這一進步，一方面是系統圖像處理速度的提升，另一方面更是軟件處理技術和AI技術的全面應用。可以預測，3D的應用，將智能物流技術的應用向前推進一大步。

        2 AI逐漸顯示其巨大威力

        人工智能發展已經有半個多世紀，現在看來，存在于人工智能認知方面的問題，已經得到了更加全面的解決。這一方面是得益于計算機技術的快速發展，尤其是計算速度、圖像處理速度、存儲速度、通訊速度的快速提升，使得AI的水平得到快速提升。另一方面，則是在AI的研究和探索中，人們逐漸認識到經典AI理論的價值和局限性，符號主義，連接主義，行為主義都有其合理性和應用價值，但都具有很大的局限性。AI的真諦在于不斷升級算法，這從根本上依賴于計算機的速度，量子計算將會是一次重大突破，但現在還處于研究探索階段。

        AI應用于物流，是所有物流工作者的夢想，也是物流技術發展的必然趨勢，目前的應用雖然只是在局部，但已經取得了巨大進步。如多機器人的路徑優化算法，就是典型的AI應用，又如模糊圖像的處理（如箱子邊界識別）和模糊文字識別（訂單識別），語音識別等，均可以看到AI的影子。本次展會曠視推出的AI堆垛機，將3D識別應用于三維托盤尺寸識別，巷道障礙物識別，設備故障識別等，均是具有實用性的創新成果，使堆垛機的安全性有了重新的定義。

        3 軟件和算法越來越重要

         “軟件”和算法在本次展會得到了空前的重視。不同于以往概念的展示，本次展覽更是內功的展示。在智能時代，軟件和算法將越來越重要，也是最有價值的部分。

        已經無需對軟件的巨大作用再做任何渲染，一個物流系統可以簡單的描述成由硬件和軟件構成，硬件包括建筑物和物流設備，軟件則包括各種計算機系統。在一個智能物流系統中（其實在一般的物流系統中也是如此），軟件的作用一方面是不可或缺的，事實上，軟件系統是現代物流的基石，另一方面，軟件的投入產出比遠遠大于硬件。物流技術的發展，未來主要在于軟件技術的發展。然而，很多人對此缺乏客觀的認識。

        軟件已經在許多方面大幅度提升了物流系統的效率，不同的系統其所取得的效果不同，有的大相徑庭，這是區別軟件價值的地方。如在供應鏈范圍內，軟件系統可以對物流量做出精確預測，從而減少不必要的生產和移動；在倉儲環節，軟件系統可以提供透明化的庫存管理，從而防止貨物短缺或積壓，充分利用庫存能力，優化庫內路線，優化訂單結構，從而提升存儲和作業效率，并有效減少裝備的投入；在揀選環節，通過優化庫存策略，優化作業流程，可以大幅度減少自動化設備的投入；在運輸環節，軟件系統可以優化路線，盡可能地使運輸路線更加合理，減少車輛的空載率，從而減少車輛的投入和減少運費。目前火熱的云計算、云存儲技術，大數據技術，以及人工智能技術，無一不是通過軟件來展示。

        智能物流的基礎是軟件系統，無論是規劃、管理，還是自動識別、自動控制與自主決策，都離不開軟件的支持。本次展覽雖然沒有獨立的展示軟件技術，但一些與軟件相關的企業，充分展示了軟件和算法的重要性，更多的企業則是從“算法”的角度，詮釋了軟件對于物流的巨大作用。

        4 虛擬現實走向實用化

        “數字孿生”的概念提出是最近10年內的事情。其實，在提出這一概念之前，有關虛擬現實的研究與應用已經開展了很長時間。但當時局限于計算機技術，尤其是圖像處理技術，其應用十分有限。

        對物流系統而言，無論是在設計階段還是在運行階段，數字孿生技術都可以發揮巨大的作用。越是復雜的系統，其作用越得以凸顯。在設計階段，通過虛擬實現技術，可以對未來的系統能力和運營過程進行仿真，以便提升系統設計的質量，避免犯重大錯誤；在運行階段，數字孿生技術更是可以在遠程觀察到系統的運營情況，可以事先預警并提前排除潛在的故障，這是非常重要的應用。

        本次展會有不止一家企業展示了其數字孿生技術，如昆船智能展示的自動化物流數字孿生系統的應用就是一個典型例子。對物流系統來說，數字孿生在避免設計錯誤方面和安全預警方面將起到重要作用。

        可以期望的是，未來的研究將會在AI+數字孿生方面取得重要成果。德國的研究表明，利用數字孿生和AI技術，可以通過遠程實時監控數以千計的自動化物流系統的運行，這為提升售后服務能力和為用戶創造價值提供了新的方法。

        5 拆零技術的重大突破      

        拆零作業在現代物流系統中占據非常重要的地位，尤其在B2C電商業務中其比重更是傳統業務的數倍。如果要做一個量化評估的話，在B2B業務中，如醫藥物流，雖然拆零業務占所有揀選業務總量（僅僅指數量）只有10~20%（有的還會低一些或高一些），但其占據的作業空間會達到50%以上，作業量（指工作量，或占用的人力資源）將達到80%以上。而在B2C的業務中，拆零量的占比通常都在95%以上。拆零業務對系統設計的影響更是如此，拆零引發的系統問題，軟件問題，基本決定了整個系統的復雜程度和系統的投資水平。解決拆零問題，成為物流倉儲系統中需要首先解決的問題。

        拆零技術經歷了人工紙單揀選，RF揀選，電子標簽揀選，自動揀選等階段，最近幾年，“貨到人”揀選大行其道，大幅度提升了拆零揀選的效率和準確性，從本次展覽我們已經看到，“貨到機器人”自動揀選成為未來破解拆零揀選難題的最新技術。

        貨到機器人揀選要解決的主要問題，包括快速存取技術和機器人自動揀選技術，從本次展覽看，這兩方面的問題均已解決，存取技術方面，傳統的kiva機器人已經從平面進化到立體，并在存取效率方面取得重大突破，而四向穿梭車和多層穿梭車技術已逐漸成熟，將成為未來主流的存取技術。自動揀選技術方面，基于3D成像的自動識別技術已經可以適用于大部分場合，其精度和效率完全可以適用于實際要求，機器人主要要解決的是抓取準確性和穩定性問題，通過不同的物體采用不同的夾具來作業，看來已經接近于實用。伍強智能展示的“貨到機器人”自動揀選系統，已完全可以應用于醫藥、電商等大多數場合。

        未來的拆零作業，采用全自動化是必然趨勢。相對于“人到貨”揀選，“貨到人”技術效率會更高，尤其是機器人自動揀選來說，其實現的難度也會更低。其它如A字架等自動揀選技術，由于其效率非常高，也會有一定的適用場合。

        6 物流技術的未來之路

        物流技術過去20年的發展，有一條清晰的發展道路，即從機械化逐步到自動化和信息化，再到智能化，從平面逐步到立體化，從批量作業逐步到拆零作業，這是社會進步的要求，更是技術進步在物流系統中的反映。智慧物流從概念提出到部分實施，只經歷了短短10年時間。當然，我們離全面的智慧物流還有很長的路要走，人工智能的奇點還遠沒有到來。但我們已經跨出了決定性的一步，并且已經感受到了智慧物流的巨大作用和強大的生命力。這是一個快速迭代的時代，人工智能從概念提出到今天，已經走過了60多年，從弱人工智能時代到強人工智能時代，也許道路會很漫長，但也許就在一夜之間。隨著計算機技術的快速發展，智慧物流必將爆發出無與倫比的潛能，徹底改變我們對物流的認知。

        不識廬山真面目，只緣身在此山中。智慧物流技術并非高高在上，不食人間煙火，其實它就在我們身邊。只是我們還不認識罷了。科學家已經意識到，人工智能并非一味的模仿人的智能，更不是人的智能，而是一種計算機技術的應用。從這一點看，我們今天熟知的汽車自動導航技術，3D成像自動識別技術，語音自動翻譯和自動識別技術，模糊圖像處理技術和邊界識別，RFID技術，以及我們天天使用的智能手機導航技術，都是人工智能的一部分，或者說是人工智能的具體表現。而這些技術在物流系統中的應用，即構成了當前智能物流的技術基礎。

        科學發展沒有止境，物流技術的發展也沒有止境。人類在長期與自然斗爭的發展過程中，學會了與自然的和諧相處，并學會要遵循自然規律。物流技術的發展，也要遵循自然規律。不斷完善，不斷創新，其目的就是如何降低成本和提升效率，把以前屬于夢想的東西變成現實，把不可能變成可能，這應該就是物流技術發展的方向。在今天，越來越多的技術，如AGV技術，機器人技術，無人機技術，大數據技術，區塊鏈技術等，已經耳熟能詳，這是以前我們想都不敢想的東西。展望未來，智能物流是一個大的趨勢，但智能物流其具體表現形式是什么，估計還無從準確預測。只有一點是肯定的：那就是技術的多樣性的融合，以及不斷的并且是越來越快的迭代過程。

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