“双十一”千亿成交的背后｜仓储物流数字化转型的悄然布局

据阿里巴巴统计，2009年第一次双十一，阿里平台每秒的成交只有400笔，而如今这个数字是12年前的1450倍。在大数据的飞速发展与新型的智能零售模式双重影响下，庞杂的交易数据，是对物流仓储的巨大考验。

布局智慧仓储

实现降本增效

随着物流订单达到新的量级，传统物流运输过程无法实时监控与管理，同时人力作业也难以保证其效率，容易出现各种意外风险，因此仓储物流需要智能化的广泛应用来应对“爆仓”压力。

智慧仓储优势：

• 降低人力成本

• 提升工作效率

• 打通配送末梢

 ▲智慧仓储物流系统

>>智能摄像头

传统仓储场景下的摄像头内部没有任何计算能力，仅能在录制视频后进行本地存储，以便事后追查。而边缘计算的植入，能够在毫秒级的识别后回传云端，实时响应做到精准分类，同时暴力分拣或偷取货物等行为也会被摄像头实时检索到并触发报警。

>>AGV机器人

订单激增的环境下，从小件分拣，再到运输，人力长时间工作不仅容易失误，安全隐患也大大增加，而AGV机器人可以长时间作业，在提高效率的同时也降低了人力开支，减少了因疲劳工作产生的失误。

▲智能仓储AGV叉车运作模式

边缘AI重新

定义智慧物流

无人配送车又称自主移动机器人（AMR），它的出现满足了“最后一公里”的配送需求，强大的融合感知、高精度定位、深度学习和边缘计算能力，使其具备安全行驶、事故预防、风险响应等功能。无人配送车的入门技术便是“无人驾驶”，通过云端AI算法自动抽取场景流的规律和特征，将标记下来的经验形成数据植入系统，使得AMR具备上路的能力。通过深度学习技术不断进行自我学习和升级，修正过往数据，从而更加轻车熟路地识别场景流，完成从新手到“老司机”的蜕变。

▲无人配送车

但由于住宅区、工业园区附近的交通行为复杂，比如非机动车辆毫无征兆的行驶，行人的横冲直撞，这种突发状况使无人配送车必须具备准确的行为判定和轨迹预测，否则派送过程将会事故频发。这就需要在车上部署大量的边缘节点，实时感知周边路况、红绿灯信号。边缘计算服务器通过对本地数据的实时计算，协助物流车更快判断前方道路是否需要变更路线，是否有红灯需要等待，是否有障碍物需要避让等。用户到来后，边缘节点还能够捕捉人脸进行识别，判断用户为取件人时则进行语音交互提示用户取件。

坤前AI+边缘计算解决方案

随着AI与5G的落地普及，为万物互联而生的边缘计算作用日趋明显。IDC预测，2025年全球数据总量将达到163ZB，物联网设备数量将达到1000亿台，可以预见，成熟的智慧物流市场由于其庞大数据，将极为依赖算力支撑。坤前坚信计算改变未来，将始终坚持充当数字化时代的基础底座，为千行百业数字化智能化转型提供算力支持，打造一体化解决方案，助力数字新业务高效稳定运行。