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　戴着安全帽走在济南新旧动能转换起步区，目之所及都是工人忙碌的身影、正在运行的大型设备，耳边不断传来叮叮当当的敲击声。　　“这边是一期工程，已经运行5年了。那边是正在建设的二期，是亚洲单体面积最大的自动化分拨中心!”中通山东结算中心项目负责人指着一栋白色的框架建筑，已经完成主体建设的它在一片工地中格外显眼。　　物流有“智慧”180多个人的工作25人完成　　“这栋建筑是二期的一号转运中心，总建筑面积达18.79万平方米。”　　该负责人介绍，项目一共有四层，一、二层为分拣区域，三层为卸车平台，四层为云仓。运输车辆可以直接开往三层进行卸车，之后快递将通过螺旋滑道进到分拣区域，包裹由上而下经过各个环节后在一层装车、运往各地，分拣效率大大提高。　　也许走在平地上看不出它的壮观，但在航拍镜头中，18.79万平方米的体量具象起来，庞大的建筑让人震撼。　　“这个分拨中心会用上中通自主研发的全自动分拣系统，大数据、云计算、人工智能等技术都会服务于智慧物流发展。”项目负责人说，全自动分拣系统分为单层和双层，单层自动化分拣系统每小时可分拣快递2.3万件，双层自动化分拣系统每小时可分拣快递4.6万件，且分拣准确率高达99.99%，“按每天工作8小时计算，一天可分拣18万件以上。若按正常一人一个班操作1000件计算，需要180多个人，而使用自动化分拣流水线只需要25人。为了保障远期操作量需求，未来将在这里安装24套自动化分拣设备，全部投入使用后，预计峰值操作量将达到每天1000万件，为未来派送高峰预留足够的空间。”　　在济南市政府公布的2021年市级重点建设项目名单中，中通山东结算中心项目榜上有名。项目建成投入使用后，将与园区多家物流企业一道，助力起步区快速形成智慧物流产业链条，带动上下游产业云集于此，进一步拉动起步区物流经济飞速发展。　　办事、用电专人协调享受“保姆式”服务　　中通山东结算中心项目并不只是这一栋分拨中心，还包含用于大件包裹分拣的二号运转中心，以及一栋能供1500人休息的倒班楼，总建筑面积超过23万平方米。　　与项目相隔几十米，便是中通一期，2016年便已落成投产，正常情况下每小时可分拣3万件快递。“那时候就感觉到济南营商环境很好，因为快递行业普遍被认为占地大、利润低，济南是最欢迎我们、最照顾我们的。”该项目负责人说，中通快递山东总部落户崔寨后，电商业务飞速发展，包裹数量剧增，中通快递也成了当地的纳税大户，一期项目已不能满足日益增加的快递处理量。　　2019年，中通决定追加7.1亿元二期投资，并将山东结算中心落地崔寨。如今，这里成为了济南新旧动能转换起步区的一部分，对企业而言机遇千载难逢，人人都说“赶上了”。　　“我们享受到的服务也更好了!办理相关手续的时候，管委会投促部派出专人，一项项陪我们去办，不用自己查流程、整材料;拆迁过程也很快，而且是无声无息的，从立项到拿地非常顺利;建设过程中赶上疫情，不得不停工一段时间，相关部门也帮我们做疫情防控、协调工人，每周都会到工地来征询意见……”　　该项目负责人说起这样一件“小事”。“我们在建设过程中最离不开的就是电，市政建设过程中遇到停电就只能干着急。管委会工作人员为了不误工期，多次协调各部门，保障建设用电。”他感慨：“在建项目这么多，他们还能照顾得这么细，真不容易!”　　重点项目建设如火如荼“店小二”紧盯“全生命周期”　　中通山东结算中心项目将在10月底实现部分投产，已经有部分自动化分拣设备安装完成。宛如巨龙般盘踞在货舱内的履带，很快就将载满快件。“投产后的第一个‘双11’，一期工程就能松口气了!”　　环顾该项目四周，几家头部物流企业建设同样如火如荼。项目负责人说，虽然将来在招工方面会有竞争，但行业内各个层面的良性竞争同样有利于企业成长。　　公开数据显示，起步区获批4个月以来，先后集中开工两批重点项目建设，涉及生态环境、安居保障、产业发展、公共服务、基础设施等领域。两批集中开工共计49个项目，总投资约443亿元。这样的成绩，激发着起步区工作人员的动力。　　在济南新旧动能转换起步区管委会投资促进三室副主任孔杰的办公室里，有一块字迹密密麻麻的黑板，涉及6个重点项目推进的待办事项、十余项日常工作填满忙碌的一天。孔杰说，他们秉承全流程化、全生命周期的服务原则，从企业的招引谈判，到土地的拆迁供给、项目的建设运营，全程派遣专人跟踪服务，及时协调省市区多部门解决企业发展落地的困难。项目建设中、落成后，还会提供多维度、定制化的服务，不仅在企业经营、增加地方财政收入等经济维度进行帮扶，在企业人才引进、疫情防控等管理维度也要进行服务。　　“投资促进部门就像穿珠子的线，串联起与企业落地、发展相关的各个部门形成合力。今后，我们将继续发挥‘店小二’精神，帮助企业解决建设、经营中的各种问题。”孔杰表示，管委会所有人跟企业一样，对起步区未来的发展前景信心满满，也将跟企业一起，为希望之城建设贡献力量。来源：舜网-济南日报

随着现代农业需求的加速释放，以及传统农业各种问题的日益凸显，无人机逐渐成为推动农业向自动化、数字化、智慧化转型的关键利器。作者：智能制造网  来源：今日头条今天是24节气中的白露，每逢白露时节，我国大部分地区进入秋收阶段，一幅丰收画卷缓缓展开。而近年来，画卷中除了农民们一如既往的忙碌身影，也多了许多无人机的身姿。随着现代农业需求的加速释放，以及传统农业各种问题的日益凸显，无人机逐渐成为推动农业向自动化、数字化、智慧化转型的关键利器。根据相关数据统计，截至2019年底，我国共生产的各类植保无人机已经达到170多个品种，保有量约5.5万余架，作用面积超过8.5亿亩次，到2021年底，业界预计国内植保无人机还将达到10万架。那么，对于农业转型和智慧农业发展来说，无人机究竟有何奇效?无人机落地农业领域的落，缘何受到行业青睐呢?其实，基于操作简单、应用灵活、成本低廉等特点，无人机在农业领域应用价值确实不小。其能够深入到各环节之中，通过对传统人力的替代，来减少劳动力减少、红利衰退所带来的生产限制。同时，还能通过各种技术的融合提升作业效率，并且节约生产成本。对于人们来说，无人机应用价值主要有以下三方面。其一是在农业植保方面。我们知道，农业植保是农业中尤为重要的部分，分为播种、洒水、喷药、巡检、收割等多个环节，是农业发展的主要组成。而无人机在农业植保方面的价值不言而喻，目前国内农业无人机主要以植保机为主，通过植保机的应用，年轻人再也不用面朝黄土背朝天的干活，可以实现彻底解放。其二是在农业测绘方面。智慧农业的发展，离不开农业测绘。农业测绘不仅能够帮助农户开展农业生产，同时也能帮助乡村政府进行土地确权和农业管理。过去，农业测绘都是通过人工测量或遥感技术，但这些方式远没有利用无人机测绘来的轻松、便捷、精准、安全、智慧和廉价。其三是在农村物流方面。智慧农业的发展不仅在于生产和管理，还包括销售。农村由于地形环境、技术资金等因素限制，道路交通基础设施落后，物流发展不足，因此农产品销售总是遭遇阻碍。在此背景下，无人机配送的兴起和发展，能对于农村物流体系带来巨大升级。综上，无人机对于智慧农业的推动价值主要展现在农业生产、管理和服务三方面，通过对于农业植保、农业测绘和农村物流的重要加持，能够促进传统农业的全面智能升级。正如此，无人机在农业领域的应用才会受到人们的广泛青睐。只是，现阶段我国农用无人机光有需求还不够，还要有合理的配套。因为当前，一方面我国耕地较为分散，农业规模化程度太低，无人机无法通过大面积的作业来发挥出集约化、规模化的优势，这需要我们加强农户和生产方式等方面的改变;另一方面，农户对无人机的认知度和接受度也不高，无人机要想走进农户心里，还需要我国进行相关科普和培训。除此以外，包括行业人才配套还无法跟上、相关技术和行业标准尚不完善、无人机的商用模式不成熟、售后保障体系不健全等，都对无人机在农业领域的落地发展造成了困难。基于此，未来农业无人机应用虽然拥有显著价值和广阔前景，但要想让潜力变现，所要突破的挑战也不少。【责任编辑：赵宁宁 TEL：（010）68476606】

将人工智能引入物流自动化将大大增强人工智能的影响力。人工智能可以减少常见的半技能任务（如对产品进行分类和分拣）中的错误。作者：佚名  来源：千家网自动化利用技术的手段，让人类可以完成更多的任务。在物流领域，自动化的潜力巨大且其带来的好处也是显而易见的，尤其是当运营方式出现巨大变化或者需求不断增加的情况下。扩大运营规模通常需要增加额外的员工，而这些员工通常没办法立刻上岗，尤其是其他行业也有类似需求的时候。如何在市场波动的情况下做出快速的反应，需要在整个运营的过程中具有快速的行动力以及其他额外的能力。物流自动化可以根据需求的变化快速实现增容。将物流自动化提升到战略性的地位之后，不仅可以提高生产力，而且还可以减少人为错误，进而提高工作效率。有了合适的物流自动化软件、硬件和平台资源，即使在需求较低的时期，对运营成本的影响也比较小，远远低于要维持大量人力所需要的成本。随着需求的增加，运营的能力已经准备就绪并且能够快速启动。虽然这些方式能够为物流公司带来所需的灵活性，可以快速响应需求的变化，但是，仍然有机会做得更多。人工智能将放大物流自动化的影响力将人工智能引入物流自动化将大大增强人工智能的影响力。人工智能可以减少常见的半技能任务(如对产品进行分类和分拣)中的错误。利用自主移动机器人AMR可以提升包裹投递的效率，包括最昂贵的最后一公里的投递。人工智能帮助自主移动机器人AMR进行路线的规划和特征的识别，比如人、障碍物、交付门户和门口等。将物流自动化集成到任何环境中时，都会带来一定的挑战。它可以像动力传送带代替重复过程一样的简单，也可以像将具备协作能力的自主机器人引入工作场所一样复杂。当人工智能被加入到自动化和集成的过程中时，挑战将变得更加复杂，但是受益也会随之增加。随着解决方案之间的互联互通，以及对流程之中其他阶段的了解更加深入，各个自动化元素的效率也会随之提高。将人工智能置于产生数据和采取行动的设备附近，我们称之为边缘人工智能。而边缘人工智能的采用正重新定义物流自动化。边缘人工智能的发展极其迅速，其用途不仅限于物流自动化。将人工智能置于网络边缘的好处必须与资源的可用性保持一定的平衡，例如电力、环境操作条件、物流位置以及可用空间。在边缘处实施推理边缘计算让计算和数据更加紧密地结合在一起。在传统的物联网应用中，大多数的数据通过网络被发送到(云)服务器，并在那里进行数据的处理，再把结果返回到网络的边缘(如边缘处的物理设备)。只有云计算才引入了对延迟的考虑，而这样的方式对于时间敏感型的系统来说是不可接受的。这里举个边缘计算发挥作用的例子，在分拣过程中，从本地捕获和处理包裹的图像数据，可以让物流自动化系统在短短的0.2秒内就可以做出响应。而系统这部分的网络延迟则会让分拣过程变得更慢，不过，边缘计算则可以消除这个潜在的瓶颈。虽然边缘计算让计算更接近数据，但将人工智能引入到边缘侧，可以让过程变得更加灵活，而且不容易出错。同样地，最后一公里的物流很大程度上依赖人工，但使用边缘人工智能的自主移动机器人AMR却可以改善这一现状。引入人工智能对物流自动化中使用的硬件和软件来说，将产生重大的影响，并且存在越来越多的潜在解决方案。通常，用于训练人工智能模型的解决方案不适合在网络边缘侧部署模型。用于训练的处理资源是为服务器而设计的，其对能耗和内存等资源的需求几乎是不限制的。而在边缘，能耗和内存则是有限制的。异构的趋势在硬件方面，大型的多核处理器不太适合边缘人工智能应用。相反地，开发人员正在专项针对边缘人工智能部署优化的异构硬件解决方案。这种方案包括了CPU和GPU，当然，还可以扩展到ASIC、MCU和FPGA。某些架构(例如GPU)擅长并行处理，而其他架构(例如CPU)则更擅长顺序处理。今天，没有一种单一的架构可以真正做到为人工智能应用提供最佳的解决方案。总体的趋势是使用能够提供最佳解决方案的硬件来配置整个系统，而不是使用同一架构的多个实例。这种趋势指向了异构，其中有许多不同架构的硬件处理解决方案，通过配置进行协同工作，而不是使用多个设备(所有设备都基于相同的处理器)的同一架构。能够为任何给定的任务引入正确的解决方案，或者在特定设备上整合多个任务，这样可以提供更大的可扩展性能，以及优化的每瓦和/或每美元性能。从同构系统转向异构处理需要一个庞大的解决方案生态系统，以及具备在硬件和软件级别上配置这些解决方案的成熟的能力。这就是为什么要与一家有能力与所有芯片供应商建立合作伙伴关系的供应商合作的原因，因为这个供应商能够为边缘计算提供解决方案，并与客户一起合作开发具备扩展能力和灵活能力的系统。此外，这些解决方案使用Linux等通用开源技术，以及机器人操作系统ROS2等专业技术。事实上，越来越多的开源资源正在开发之中，以支持物流和边缘人工智能。从这个角度来看，没有单一的“正确的”的软件解决方案，运行软件的硬件平台也是如此。利用模块化的方法构建边缘计算为了提高灵活性并减少被供应商绑定，凌华科技在硬件层面上开发了一种模块化的方法，这样可以让任何解决方案中的硬件配置变得更加灵活。实际上，硬件级别的模块化可以让工程师更改系统硬件的任何部分，例如处理器，而且不会造成系统范围的中断。在部署边缘人工智能等新技术时，“升级”底层平台(无论是软件，处理器等)的能力尤为重要。每一代新的处理器和模块技术通常为网络边缘的推理引擎提供了更好的功率/性能的平衡，因此能够快速利用这些性能和功率增益，把整个物流自动化系统的中断降到最低的程度，并且边缘人工智能系统设计也是一个明显的优势。通过使用微服务架构和Docker容器技术，将硬件中的模块化扩展到软件中。如果有更优化的处理器解决方案可用，即使它来自不同的制造商，软件利用处理器也是模块化的，可以替代之前的处理器，而无需更改系统的其余部分。软件容器还提供了一种简单而强大的方式，可以添加新的功能以运行在边缘人工智能中。容器(Container)内的软件也可以是模块化的。凌华科技用于人工智能视觉产品的Edge Vision Analytics(EVA)SDK(软件开发套件)就是一个典型的例子。该平台基于Gstreamer，专注于构建人工智能视觉管道所需要的基本功能。人工智能视觉管道的每个阶段都使用现成的开源插件(自身包含模块)来简化管道的开发。这些插件包括图像捕获和处理、人工智能推理、后处理和分析。硬件和软件的模块化和容器的方法，最大程度减少了被供应商绑定的危险，这就意味着解决方案不依赖于任何特定的平台。它还增加了平台和应用之间的抽象，使得最终用户更容易开发自己的，不依赖于任何平台的应用程序。我们通过一个数据库来简化升级的过程，该数据库在组件可以用时对其进行表征。使用该数据库，工程师可以选择适合的产品，以实现推理性能和系统资源之间的完美平衡。物流自动化最重要的要求之一就是要实时响应。因此，与一个在软硬件组合开发系统方面有着丰富经验，并且能满足应用需求的供应商合作是非常重要的。凌华科技的方法就是使用可以与专业的第三方技术(如LiDAR传感器)集成的模块。结论在物流自动化中部署边缘人工智能不需要更换整个系统。首先需要评估工作空间并确定可以真正从人工智能中获益的阶段。主要的目标是降低运营支出的同时提高效率，尤其是在劳动力短缺的时期可以应对需求的增加。越来越多的科技公司致力于开发人工智能解决方案，但是大多数公司通常只针对云计算，而不是边缘计算。在边缘侧，其运行条件是不同的，资源可能有限，甚至可能需要专网。通过使用人工智能等技术，自动化在物流运营中将持续增长并得以扩展。这些系统解决方案需要特别设计，用以满足恶劣的运行环境，这与云或者数据中心的需求截然不同。我们使用模块化的方法解决这个问题，这个方法提供了极具竞争力的解决方案、更短的开发周期和灵活的平台。

由于全球化，一切都变得越来越数字化；消费者开始在网上购买更多商品，并希望他们的产品或服务能以更少的钱更快地交付。在当今快节奏的世界中，物流和供应链必须适应快速变化的消费者需求。作者：Cassie编译  来源：千家网人工智能在彻底改变物流业方面发挥着关键作用。由于全球化，一切都变得越来越数字化;消费者开始在网上购买更多商品，并希望他们的产品或服务能以更少的钱更快地交付。在当今快节奏的世界中，物流和供应链必须适应快速变化的消费者需求。根据ML新闻，供应链每天在文书工作上浪费数小时，导致每年损失超过170,000美元。在某些工作中使用人工智能是改善问题的一种方法。将某些手动活动转移到机器上可以帮助缓解纸质文书工作的问题，同时还可以提高生产力。在本文中，您将探索人工智能如何为物流行业做出贡献。人工智能对物流的影响人工智能从根本上改变了物流和供应链行业。以下是人工智能驱动技术可以帮助企业增强和创新物流和供应链运营的五种方式。1.机器人机器人技术是指在供应链管理过程中使用智能机器。根据Statista的研究，到2021年，物流服务机器人的收入将超过60亿美元。机器人通常可以完成交付、运输、存储、拣选、包装和路由等常规操作。普通工业机器人和人工智能辅助机器人的主要区别在于后者可以执行更复杂的工作，而无需人工干预。智能机器人也可以通过学习新任务和执行越来越复杂的行为来进化。这意味着该装备可以部分地，在某些情况下完全取代配送过程中的人工，使其更具可预测性、易于监管和成功。例如，无人机可以运输一定数量的负载，并且可以在陆地或水上飞行或移动。RFID(射频识别)解决方案可以通过仓库自主分类、识别和交付物品。因此，物流中的机器人技术可以提高产量，同时还可以让人类更轻松地管理交付的各个阶段。2.自动驾驶汽车自动驾驶汽车具有显着提高交付效率的潜力。该技术具有提高可靠性、成本效率和可预测性的潜力。尽管我们还没有获得完全自主的送货车辆，但这只是时间问题。随着技术的进步，可以想象，在不久的将来，消费者将无需人工干预即可收到货物。根据麦肯锡的研究，自动驾驶汽车，尤其是无人机，将交付超过80%的包裹。通过克服运输障碍和不便，这项技术将提高配送过程的效率。3.计算机视觉每个视觉系统都由两个主要组件组成：相机和控制一切的“大脑”计算机。基于复杂的算法，它可以检测物体、货物、特定活动、颜色并执行操作。该技术可用于识别损坏并提高生产过程中的生产率。例如，亚马逊采用了一种基于计算机视觉的人工智能系统，在30分钟内卸货一辆拖车，而不是在没有拖车的情况下需要几个小时。此外，支持计算机视觉的系统可以自动检测损坏，确定损坏的原因及其严重程度，并采取措施防止未来的货物事故。产品的装卸是计算机视觉的另一个应用。这项技术不仅可以识别和定位商店中的物品和包裹，而且还可以自主进行。考虑到这一点，机器学习系统被广泛用于减少客户流失、提高供应链质量和提高交付过程的安全性。4.预测分析任何物流公司都必须能够高效运作、准时交货并节省运输费用。为此，需要基于历史数据进行深入研究，以检测风险趋势、实施纠正步骤并生成预测。您只能通过利用预测分析来显着增强物流运营、修改运输模式、货到付款和预测消费者行为。MHI2020年度行业调查显示，使用预测分析的物流公司比例从2017年的17%猛增至2019年的30%。它不仅可以提高供应链的可见性，优化路线，并使跟踪和计划发货变得更加容易，但它也可以识别意外情况和危险。如果实施得当，它将大大降低运营费用并帮助企业做出更明智的决策。5.大数据与其他所有业务一样，物流会产生大量数据。如果没有维护良好的数据管理系统，处理所有这些材料会更加困难。公司可以通过从多个来源(例如司机的应用程序、设备和系统)收集数据并评估各种因素如何影响交付过程来节省资金并避免延迟发货和交付。您可以深入了解历史交付统计数据、司机评分，并使用大数据分析进行更改。根据这项研究，超过91%的财富1000强公司正在投资大数据。此外，人工智能驱动的数据分析使企业能够考虑诸如车队维护计划、车辆传感器、恶劣天气和燃料成本等变量。它不仅为司机提供目的地想法并帮助他们更有效地旅行，而且还允许企业在逐条路线的基础上减少物流费用。结论通过在整个供应链中引入处理数据和改进的新方法，人工智能正在改变物流程序。预测分析、机器人、计算机视觉、深度学习和自动驾驶汽车都是可以极大提高物流和供应链绩效的技术示例。他们有能力改变仓库中物品的管理方式，并优化最后一英里的交付和物流网络。考虑到这一点，物流和供应链公司可以将这些技术视为提高效率和降低成本的一种手段。

自动化利用技术的手段，让人类可以完成更多的任务。在物流领域，自动化的潜力巨大且其带来的好处也是显而易见的，尤其是当运营方式出现巨大变化或者需求不断增加的情况下。扩大运营规模通常需要增加额外的员工，而这些员工通常没办法立刻上岗，尤其是其他行业也有类似需求的时候。如何在市场波动的情况下做出快速的反应，需要在整个运营的过程中具有快速的行动力以及其他额外的能力。物流自动化可以根据需求的变化快速实现增容。将物流自动化提升到战略性的地位之后，不仅可以提高生产力，而且还可以减少人为错误，进而提高工作效率。有了合适的物流自动化软件、硬件和平台资源，即使在需求较低的时期，对运营成本的影响也比较小，远远低于要维持大量人力所需要的成本。随着需求的增加，运营的能力已经准备就绪并且能够快速启动。虽然这些方式能够为物流公司带来所需的灵活性，可以快速响应需求的变化，但是，仍然有机会做得更多。人工智能将放大物流自动化的影响力将人工智能引入物流自动化将大大增强人工智能的影响力。人工智能可以减少常见的半技能任务（如对产品进行分类和分拣）中的错误。利用自主移动机器人AMR可以提升包裹投递的效率，包括最昂贵的最后一公里的投递。人工智能帮助自主移动机器人AMR进行路线的规划和特征的识别，比如人、障碍物、交付门户和门口等。将物流自动化集成到任何环境中时，都会带来一定的挑战。它可以像动力传送带代替重复过程一样的简单，也可以像将具备协作能力的自主机器人引入工作场所一样复杂。当人工智能被加入到自动化和集成的过程中时，挑战将变得更加复杂，但是受益也会随之增加。随着解决方案之间的互联互通，以及对流程之中其他阶段的了解更加深入，各个自动化元素的效率也会随之提高。将人工智能置于产生数据和采取行动的设备附近，我们称之为边缘人工智能。而边缘人工智能的采用正重新定义物流自动化。边缘人工智能的发展极其迅速，其用途不仅限于物流自动化。将人工智能置于网络边缘的好处必须与资源的可用性保持一定的平衡，例如电力、环境操作条件、物流位置以及可用空间。在边缘处实施推理边缘计算让计算和数据更加紧密地结合在一起。在传统的物联网应用中，大多数的数据通过网络被发送到（云）服务器，并在那里进行数据的处理，再把结果返回到网络的边缘（如边缘处的物理设备）。只有云计算才引入了对延迟的考虑，而这样的方式对于时间敏感型的系统来说是不可接受的。这里举个边缘计算发挥作用的例子，在分拣过程中，从本地捕获和处理包裹的图像数据，可以让物流自动化系统在短短的0.2秒内就可以做出响应。而系统这部分的网络延迟则会让分拣过程变得更慢，不过，边缘计算则可以消除这个潜在的瓶颈。虽然边缘计算让计算更接近数据，但将人工智能引入到边缘侧，可以让过程变得更加灵活，而且不容易出错。同样地，最后一公里的物流很大程度上依赖人工，但使用边缘人工智能的自主移动机器人AMR却可以改善这一现状。引入人工智能对物流自动化中使用的硬件和软件来说，将产生重大的影响，并且存在越来越多的潜在解决方案。通常，用于训练人工智能模型的解决方案不适合在网络边缘侧部署模型。用于训练的处理资源是为服务器而设计的，其对能耗和内存等资源的需求几乎是不限制的。而在边缘，能耗和内存则是有限制的。异构的趋势在硬件方面，大型的多核处理器不太适合边缘人工智能应用。相反地，开发人员正在专项针对边缘人工智能部署优化的异构硬件解决方案。这种方案包括了CPU和GPU，当然，还可以扩展到ASIC、MCU和FPGA。某些架构（例如GPU）擅长并行处理，而其他架构（例如CPU）则更擅长顺序处理。今天，没有一种单一的架构可以真正做到为人工智能应用提供最佳的解决方案。总体的趋势是使用能够提供最佳解决方案的硬件来配置整个系统，而不是使用同一架构的多个实例。这种趋势指向了异构，其中有许多不同架构的硬件处理解决方案，通过配置进行协同工作，而不是使用多个设备（所有设备都基于相同的处理器）的同一架构。能够为任何给定的任务引入正确的解决方案，或者在特定设备上整合多个任务，这样可以提供更大的可扩展性能，以及优化的每瓦和/或每美元性能。从同构系统转向异构处理需要一个庞大的解决方案生态系统，以及具备在硬件和软件级别上配置这些解决方案的成熟的能力。这就是为什么要与一家有能力与所有芯片供应商建立合作伙伴关系的供应商合作的原因，因为这个供应商能够为边缘计算提供解决方案，并与客户一起合作开发具备扩展能力和灵活能力的系统。此外，这些解决方案使用Linux等通用开源技术，以及机器人操作系统ROS2等专业技术。事实上，越来越多的开源资源正在开发之中，以支持物流和边缘人工智能。从这个角度来看，没有单一的“正确的”的软件解决方案，运行软件的硬件平台也是如此。利用模块化的方法构建边缘计算为了提高灵活性并减少被供应商绑定，凌华科技在硬件层面上开发了一种模块化的方法，这样可以让任何解决方案中的硬件配置变得更加灵活。实际上，硬件级别的模块化可以让工程师更改系统硬件的任何部分，例如处理器，而且不会造成系统范围的中断。在部署边缘人工智能等新技术时，“升级”底层平台（无论是软件，处理器等）的能力尤为重要。每一代新的处理器和模块技术通常为网络边缘的推理引擎提供了更好的功率/性能的平衡，因此能够快速利用这些性能和功率增益，把整个物流自动化系统的中断降到最低的程度，并且边缘人工智能系统设计也是一个明显的优势。通过使用微服务架构和Docker容器技术，将硬件中的模块化扩展到软件中。如果有更优化的处理器解决方案可用，即使它来自不同的制造商，软件利用处理器也是模块化的，可以替代之前的处理器，而无需更改系统的其余部分。软件容器还提供了一种简单而强大的方式，可以添加新的功能以运行在边缘人工智能中。容器（Container）内的软件也可以是模块化的。凌华科技用于人工智能视觉产品的Edge Vision Analytics（EVA）SDK（软件开发套件）就是一个典型的例子。该平台基于Gstreamer，专注于构建人工智能视觉管道所需要的基本功能。人工智能视觉管道的每个阶段都使用现成的开源插件（自身包含模块）来简化管道的开发。这些插件包括图像捕获和处理、人工智能推理、后处理和分析。硬件和软件的模块化和容器的方法，最大程度减少了被供应商绑定的危险，这就意味着解决方案不依赖于任何特定的平台。它还增加了平台和应用之间的抽象，使得最终用户更容易开发自己的，不依赖于任何平台的应用程序。我们通过一个数据库来简化升级的过程，该数据库在组件可以用时对其进行表征。使用该数据库，工程师可以选择适合的产品，以实现推理性能和系统资源之间的完美平衡。物流自动化最重要的要求之一就是要实时响应。因此，与一个在软硬件组合开发系统方面有着丰富经验，并且能满足应用需求的供应商合作是非常重要的。凌华科技的方法就是使用可以与专业的第三方技术（如LiDAR传感器）集成的模块。

顾家家居自1982年创立以来，致力于为全球家庭提供健康、舒适、环保的家居解决方案。       在智能自动化的浪潮下，顾家家居积极探索数字化转型并广泛应用RPA技术以降低企业的成本、运营压力以及提升工作效率，应对疫情期间海外业务的爆发式增长。 业务痛点：海量PO人工录单，效率低，影响业务增长以及人员成长      供应链管理是家居企业的核心，需要协调企业内外资源来共同满足消费者的需求。通过对信息流、物流、资金流的控制，将采购的原材料，制成中间以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中。      在顾家家居，供应链部门负责诸如检疫信息录入、商检资料整理、系统订舱、熏蒸计划流程、结汇资料制作、物流询价流程、产地证制作流程在内的诸多流程。      每个流程涉及公司内外多个IT系统、多个部门和多个业务领域，流程断点、堵点以及数据孤岛导致每月2-3千个订单需要人工录入，业务人员陷入重复繁杂系统操作，影响海外业务增长，也影响了供应链部门人员的成长和干部输出。联合华为：完成供应链数字化转型咨询，应用华为WeAutomate RPA产品      通过企业集成供应链管理数字化转型咨询及业务痛点流程的梳理，华为专家和顾家家居一起对流程进行数字化再造，最大程度优化人工流程，去除流程冗余环节，并成功将华为RPA应用到物流管理和订单管理等环节，在实现流程及人员效率提升的同时，释放员工创造性，提升人员价值，并且构建了集成供应链RPA运营中心。       例如，作为高频业务之一的国际物流业务，过去每天需投入3-4名工作人员将海量的检疫数据、商检单、报关单逐一录入系统中，月度单量高达上千单，整个流程完全由业务人员手动完成，每次总耗时长达8-10小时。 在应用RPA后，该检疫数据录入作业实现从登录系统到导出表格、录入数据的全流程自动化。应用后，流程效率累计提升98.7%，人工处理环节累计减少86.3%。除检疫数据录入流程外，顾家家居还利用华为RPA快速构建了导单自动化助手、精品日报自动生成助手，实施效果远超预期，成为企业进行业务流程和运营模式转型的重要抓手。 AI+RPA：打造可感知业务，辅助决策的数字员工      得益于一期项目取得的成果，顾家家居在二期项目中将持续升级。在以流程为中心的RPA系统之上构建为以数据为中心的AI+RPA系统。      华为云AI+RPA（智能自动化解决方案）将NLP、CV、OCR、机器学习等能力融入在RPA业务流程中，让自动化更智能，打造具有感知能力，更可辅助决策的数字员工。赋能供应链COE运营中心，更好的服务公司包括订单履行、计划集成、生产管理、客户服务管理在内的各部门。      作为一家有抱负和理想的民营企业，顾家家居敢于应用最先进的技术要素，通过AI+RPA技术的加持，全流程配备智能数字员工助手，支撑供应链数字化转型，提升人员效率，实现业务创新和增长。原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/7cREJKK6JE6jhlloWeCLmw

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顾家家居自1982年创立以来，致力于为全球家庭提供健康、舒适、环保的家居解决方案。2020年全年营收达126.66亿元，作为家居行业的国际化龙头企业，极具创新精神，在智能自动化的浪潮下，顾家家居积极探索数字化转型并广泛应用RPA技术以降低企业的成本、运营压力以及提升工作效率，应用疫情期间海外业务的爆发式增长。 ▌业务痛点：海量PO人工录单，效率低，影响业务增长以及人员成长供应链管理是家居企业的核心，需要协调企业内外资源来共同满足消费者的需求。通过对信息流、物流、资金流的控制，将采购的原材料，制成中间以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中。在顾家家居，供应链部门负责诸如检疫信息录入、商检资料整理、订单履行日期发布、熏蒸计划流程、结汇资料制作、物流询价流程、产地证制作流程在内的诸多流程。每个流程涉及公司内外多个IT系统、多个部门和多个业务领域，流程断点、堵点以及数据孤岛导致每月上万个订单需要人工录入，业务人员陷入重复繁杂系统操作，影响海外业务增长，也影响了供应链部门人员的成长和干部输出。▌联合华为完成供应链数字化转型咨询，应用华为WeAutomate RPA产品，效率提升显著通过企业集成供应链管理数字化转型咨询及业务痛点流程的梳理，顾家家居和华为专家一起对流程进行数字化再造，最大程度优化人工流程，去除流程冗余环节，并成功将华为RPA应用到集成供应链各流程环节，在实现流程及人员效率提升的同时，释放员工创造性，提升人员价值，并且构建了集成供应链RPA运营中心。例如，作为高频业务之一的国际物流业务，过去每天需投入5-6名工作人员将海量的检疫数据、商检单、报关单逐一录入系统中，月度单量高达上千单，整个流程完全由业务人员手动完成，每次总耗时长达8-10小时。在应用RPA后，该检疫数据录入作业实现从登录系统到导出表格、录入数据的全流程自动化。应用后，流程效率累计提升98.8%，人工处理环节累计减少83.3%。 除检疫数据录入流程外，顾家家居还利用华为RPA快速构建了导单自动化助手、精品日报自动生成助手，实施效果远超预期，成为企业进行业务流程和运营模式转型的重要抓手。得益于项目一期的业务成果，顾家家居在二期规划中加大投入，计划基于华为RPA+AI底座构建供应链自动化引擎平台，赋能供应链COE运营中心，更好的服务公司包括订单履行、计划集成、费用管理在内的各经营/事业部门。作为一家有抱负和理想的民营企业，顾家家居敢于应用最先进的技术要素，通过RPA+AI技术的加持，全流程配备智能数字员工助手，支撑供应链数字化转型，提升人员效率，实现业务创新和增长。

刚和资深物流大佬聊了非及时物流的定位实现超级简单 司机手机APP 到 货运站 打卡 没到一处打卡 即可 平台  后台  各节点 数据 更新  即可 以上只针对 非 医药 ，生鲜  ，对 时间 把控 不 特别严格的 物流 场景

    6月中，作为一个小白，抱着试试看的心态，参加了华为云的基于北斗和4G Cat1模组的智慧物流开发课程活动。由于课程内容涉及到arm开发编译环境的准备，手头又只有一台win10系统的笔记本，而且，因为以前安装过docker，加之也不太想用VirtualBox虚拟机，于是想到了用Docker来安装开发环境。   由于后面需要进行QT应用程序开发，所以选择了带有GUI的ubuntu镜像进行安装搭建，具体操作手顺如下：   1.安装ubuntu desktop镜像        docker run -it --name ubuntu-iot -p 6080:80 -v /D/work/docker/iot:/dev/shm dorowu/ubuntu-desktop-lxde-vnc            启动后，通过6080端口进行确认   2.安装必备软件包       sudo apt-get update                    sudo apt-get install u-boot-tools libyaml-dev bison flex sed wget curl cvs subversion git-core coreutils unzip texi2html texinfo docbook-utils gawk python-pysqlite2 diffstat help2man make gcc build-essential g++ chrpath libxml2-utils xmlto docbook bsdmainutils iputils-ping cpio libmagickwand-dev python-pycryptopp python-crypto              sudo apt-get install libsdl1.2-dev xterm corkscrew nfs-common nfs-kernel-server device-tree-compiler mercurial u-boot-tools libarchive-zip-perl               sudo apt-get install ncurses-dev bc linux-headers-generic gcc-multilib libncurses5-dev libncursesw5-dev lrzsz dos2unix lib32ncurses5-dev libssl-dev               安装repo这是从网上抄来的安装repo方法，首先更新数据源，在sources.list中加入新的源deb http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiversedeb http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiversedeb http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiversedeb http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiversedeb http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiversedeb-src http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiversedeb-src http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiversedeb-src http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiversedeb-src http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiversedeb-src http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse具体操作如下：   cd /etc/apt   vi sources.list       :qw 退出    apt-get update  再次更新软件        下载repo并更新权限    curl https://storage.googleapis.com/git-repo-downloads/repo > /bin/repo    chmod a+x /bin/repo           至此必备软件包安装完毕

目前已开发出 智慧物流 接单 ，取货 应用 ，承运商 可 接单 运送 ，希望可以结合 课程 实战 ，将开发板的  定位 功能 实现 ，结合 起来 让 发货人  和  承运商  都可以  查看 货物  轨迹 ，达到 进一步的 智能 

大家好啊，我想要使用例程里面的GPS和NB，我想移植这两个程序，但是这个工程比较复杂，有没有程序框架介绍的资料。

大家好，智慧物流例程里面的文件夹和案例代码都是干嘛的，大家有这个讲解视频吗？感谢感谢