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全球物流技術大會看點滿滿,蘇寧京東百度微軟竟在做同一件事?

時間:2024-04-09 點擊:123次
在剛剛召開的全球物流技術大會上,可謂各路大牌云集,看點滿滿。而會上有哪些行業風向,蘇寧、京東、百度、微軟等未來有什么打算呢?小編就帶你來看看:
“2018第三屆全球物流技術大會”召開于3月20日-21日,來自中國、日本、澳大利亞、德國等國的物流技術裝備、物流、供應鏈、制造等企業,以及政府、科研、高效、協會等近1500名代表就區塊鏈、綠色智能運輸技術、倉儲機器人、綠色包裝等話題進行了深度的交流和探討。會上,北斗衛星導航定位協會、蘇寧、京東、百度、微軟大咖全面聚焦智慧物流、人工智能,小編據此做了梳理。
自有定位系統及企業信息流的安全問題
1、“一帶一路”里面國家規劃北斗走出去,我們今年服務“一帶一路”,2020年之前要服務全球。目前,中俄跨境運輸的應用、粵港澳的通關應用都用到了北斗衛星導航。北斗三號系統今年發射18顆中國衛星,這樣就今年能夠滿足“一帶一路”的應用,未來三年就2020年全部系統建完。
2、高精度現在是北斗重點去做的一件事情,高精度的地圖和面向未來無人駕駛的高精度的導航,這個市場是巨大的,物流領域非常需要。物流是定位系統領域最大的應用板塊,歐洲研究發現,車輛和船舶等移動與運輸占了市場應用的96%,所以目前歐洲將物流領域的多模式聯運作為下一個推動點,對我們來講跨境運輸會是重點,因為有“一帶一路”戰略。
智慧新零售下科技為物流賦能
1、蘇寧物流正專注于做一件事叫三網一平臺建設,即倉網、配網、終端服務網,以及大數據運用平臺。倉網上,到目前為止蘇寧的總建筑面積總管理面積686萬平方,自建規模500多萬平方,全球干線運輸3708條,全國覆蓋2810個區縣。其中全國性的物流中心(規模達到30萬到50萬平方米)蘇寧建了13個。配網:區縣覆蓋2810個區縣能送貨到家、22500個末端站點。末端網絡:收購天天,不斷向下布點,開設縣鎮店、鄉鎮店。
一個集成平臺:(1)信息系統樂高平臺--柔性系統,綜合服務,更加敏捷響應服務;(2)數據運營系統天眼平臺--管理數據;(3)模型系統神諭平臺--通過對全局和各環節作業數據進行雜音消除和結構化的處理,建立模型以智能數據模型替代作業環節的人工經驗判斷;(4)集成系統指南針--最終實現庫內及整個物流運作網絡的職能設備的靈活集成。
2、目前,無人機問題發展面臨一些瓶頸,比如說低空開放的問題解決不了;第二,惡劣天氣解決不了;起飛重量解決不了……這些都是核心問題。
人工智能科技推動未來產業發展
無人機有很大的應用場景。京東無人機不僅僅研發出產品,實際的一個運營當中已經實現了一些常態化的運營。目前京東已經拿到了整個陜西省全省的空域,意味著陜西省全省我們可以開始正常包裹的配送。
無人車:終端1到5公里進行配送的小車,行駛速度與人的行走速度差不多,行駛路線主要非機動車道的行駛路線,每個小車大概可以配送8到20個包裹不等。其他產品還包含倉儲巡檢機器人、輕型無人駕駛的貨車輔助型駕駛的貨車。
無人倉:全國目前13個亞洲一號的倉庫,這些倉庫代表了京東物流智能技術的升級,從入庫到揀選到最后的分揀包裝出庫,所有涉及到關鍵核心裝備目前都是研究范圍之內,例如機械臂、agv。
無人超市:其中包含的科技有人臉識別、攝像頭記錄行走軌跡、行為數據采集、重力傳感與圖像結合等。京東自己定位無人超市實際上是我們覺得所有做無人超市領域里面做的最像超市的超市。
新一代人工智能城市的智慧物流
希望把百度的技術與物流行業合作伙伴一起構建新型的智慧物流:
借助百度自動駕駛技術構建智能物流車,針對傳統的大貨車物流運輸車輛構建輔助的駕駛系統,去提升安全性。
借助于apollo自動駕駛平臺去實現封閉園區內的自動物流配送;
在半封閉環境下面,五公里范圍之內實現無人駕駛物流;
封閉高速環境下,實現無人駕駛物流貨車,真正的實現一個效率提升包括降低安全風險。
物流調度上,希望構建物流的大數據中心,物流相關的數據包括天氣、地圖導航的數據、社交媒體的數據、企業數據,進行統一分析,借助于ai智慧化的算法進行智能決策,實現精準的一個調度。
百度希望借助于人工智能包括大數據的一個技術能力去構建安全風控包括運輸行為自動評價。
推動物流行業的數字智能化進程
1、物流企業說,現在賺錢但公司不值錢,怎么做到既賺錢又值錢,怎么做到傳統投資驅動,一個勞動密集型企業,成為技術驅動?這里面其實重要的是數字化平臺。
2、人工智能、物聯網、虛擬現實、量子技術進行疊加,能夠帶來很大的變化,不僅僅可以改善物流的倉儲、運輸、配送,實際上是把物流倉儲、廠房改造,貨架布置與客戶體驗真正的結合起來。例如海爾,對內做的是互聯工廠,對外做的是智慧家居,產控銷一體化通過物聯網平臺,可以變成一個虛擬現實化的一個客戶體驗的無人店。
3、新型平臺需要通過標簽和算法進行配合才能夠產生適合的人工智能,這種人工智能更加準確的預測物流的規劃,使倉儲整體的布局能夠更快地落實。
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