編者按：本期内容來(lái)源于《倉儲作業管理(lǐ)（第三版）》中第七章(zhāng)，刊登時(shí)有修改。《倉儲作業管理(lǐ)（第三版）》一書(shū)主編薛威，副主編尹軍琪，本書(shū)曾獲首屆全國優秀教材獎。

        要深刻理(lǐ)解智能倉儲的(de)含義，首先要理(lǐ)解智能倉儲系統的(de)構成。從系統本身而言，智能倉儲由自動化(huà)系統和(hé)信息系統組成，這(zhè)是沒有疑義的(de)。然而，容易被忽視的(de)一點是：智能倉儲系統的(de)設計及裝備制造體系也(yě)應該被包括在其中。運用(yòng)人(rén)工智能完成倉儲系統的(de)設計，使其在多(duō)方案的(de)選擇中，通(tōng)過計算(suàn)機仿真，更容易找到最佳的(de)解決方案；另一方面，對(duì)于倉儲設備而言，也(yě)存在與智能制造一緻的(de)概念，即充分(fēn)運用(yòng)計算(suàn)機人(rén)工智能技術，完成物(wù)流裝備的(de)智能制造。關于這(zhè)一點，有專門的(de)著作論述，不在本書(shū)中單獨討(tǎo)論

01 自動化(huà)作業技術

        自動化(huà)作業技術是智能倉儲的(de)基礎和(hé)執行部件，智能化(huà)首先是體現在自動化(huà)方面。具體來(lái)說，自動化(huà)技術分(fēn)布在物(wù)流倉儲作業的(de)各個(gè)環節之中，如輸送、儲存、揀選、包裝、裝卸、配送等。以下(xià)逐一說明(míng)。

1.1自動輸送

        自動輸送是物(wù)流倉儲作業的(de)關鍵環節，其範圍非常廣泛，設備種類也(yě)豐富多(duō)彩。分(fēn)布在收貨、入庫、揀選、配送等多(duō)個(gè)環節。典型的(de)設備包括各種輸送機、提升機、穿梭車。此外，各式各樣的(de)自動叉車、AGV等也(yě)屬于自動輸送範圍。

        在各種輸送設備中，自動叉車和(hé)AGV當然是未來(lái)最重要自動化(huà)設備之一。自動叉車的(de)曆史非常短，它的(de)誕生完全是受AGV的(de)影(yǐng)響。事實上，所謂的(de)自動叉車就是AGV的(de)一種。

        有關AGV的(de)應用(yòng)，可(kě)以追溯到1970年代。在德國和(hé)日本的(de)物(wù)流系統中（主要是制造業）均已經開始應用(yòng)AGV。開始的(de)AGV主要應用(yòng)于托盤的(de)搬運，到了(le)2010年前後，随著(zhe)導航技術的(de)飛(fēi)速發展，亞馬遜推出了(le)著名的(de)KIVA機器人(rén)，這(zhè)是一種非常靈活的(de)背馱式AGV，并可(kě)進行小型化(huà)，以适應周轉箱之類的(de)單元輸送，開啓了(le)AGV應用(yòng)的(de)新的(de)時(shí)代。

        AGV的(de)發展主要體現在導航技術方面，最早的(de)AGV系統主要是以磁力線作爲導引的(de)，這(zhè)一技術到現在仍然在使用(yòng)。此後，陀螺導航，圖像導航也(yě)相繼被采用(yòng)。直到90年代中期，以激光(guāng)導引爲代表的(de)新一代導航技術開始應用(yòng)。激光(guāng)導航系統借用(yòng)了(le)衛星導航GPS的(de)基本算(suàn)法，改變了(le)過去需要預埋導引線的(de)剛性做(zuò)法，使路線設置和(hé)調整僅僅需要在軟件上就可(kě)以完成，大(dà)大(dà)方面了(le)實際應用(yòng)。時(shí)間進入到21世紀，新一代的(de)導航技術又有重大(dà)突破，這(zhè)就是所謂自然導航技術。受汽車自動駕駛技術的(de)啓發，自然導航依賴的(de)技術僅僅是攝像機和(hé)計算(suàn)機系統，通(tōng)過安裝在設備的(de)上的(de)攝像機，可(kě)以獲得(de)周邊道路的(de)基本情況，從而爲完成自動駕駛提供判斷條件。自然導航系統徹底舍棄了(le)傳統的(de)導航思想--即通(tōng)過預設路線來(lái)獲得(de)自動駕駛的(de)輸入條件，使AGV的(de)控制已經基本上升到軟件控制階段，接近于人(rén)工智能的(de)水(shuǐ)平。

圖1：具備自然導航的(de)智能叉車系統

1.2 自動存儲

        最典型的(de)自動存儲設備莫過于自動化(huà)立體庫系統（AS/RS），随著(zhe)物(wù)流倉儲技術的(de)不斷發展，無論是存儲形式，還(hái)是存儲技術都發生了(le)根本性的(de)改變。從存儲形式分(fēn)類，可(kě)以分(fēn)爲托盤式存儲和(hé)箱式存儲兩大(dà)類。每個(gè)大(dà)類下(xià)，又有多(duō)種技術應用(yòng)。

圖2 自動存儲分(fēn)類

        AS/RS系統的(de)誕生被稱爲倉儲技術的(de)革命性成果，尤其是四向穿梭車的(de)誕生，使得(de)AS/RS技術得(de)到了(le)充分(fēn)的(de)發揮，在德國，甚至誕生了(le)可(kě)自行穿層的(de)蜘蛛型穿梭車。四向穿梭車有兩套輪系，可(kě)以在水(shuǐ)平面内沿著(zhe)X方向和(hé)Y方向兩個(gè)方向運行，可(kě)以适用(yòng)于任何形狀的(de)場(chǎng)地，徹底解決了(le)傳統AS/RS對(duì)于規範場(chǎng)地的(de)要求。

圖3: 四向穿梭車系統

1.3自動揀選

        倉儲系統的(de)揀選分(fēn)爲“貨到人(rén)”揀選和(hé)“人(rén)到貨”揀選兩大(dà)類。所謂“人(rén)到貨揀選”即貨不動人(rén)動，揀選人(rén)員(yuán)（也(yě)可(kě)以是機器人(rén)）行進到揀選貨位，按照(zhào)系統要求進行揀選作業，這(zhè)是一種典型的(de)“人(rén)到貨”揀選作業。另一種揀選是“貨到人(rén)”揀選，即人(rén)不動貨動，自動化(huà)系統将貨物(wù)送到揀選人(rén)員(yuán)面前，由人(rén)工完成揀選作業。

        最典型的(de)自動揀選系統如A字架揀選系統和(hé)機器人(rén)揀選系統。前者的(de)應用(yòng)已經有數十年的(de)曆史，後者由于技術的(de)局限則剛剛開始。機器人(rén)揀選的(de)巨大(dà)困難在于對(duì)複雜(zá)環境的(de)識别和(hé)定位，目前的(de)應用(yòng)還(hái)僅僅局限于現場(chǎng)局面非常簡單的(de)情形，如單一品種且擺放相對(duì)整齊的(de)情形。

圖4：機器人(rén)自動揀選系統

        在實際應用(yòng)中，“貨到人(rén)”揀選更加普遍一下(xià)，主要是因爲技術更簡單一些，而效率也(yě)更高(gāo)一些。

        未來(lái)的(de)揀選更多(duō)采用(yòng)的(de)将是半自動化(huà)的(de)揀選，即最後的(de)揀選動作由人(rén)工完成。這(zhè)樣可(kě)以大(dà)大(dà)降低系統的(de)複雜(zá)性和(hé)提升系統的(de)适應性。目前流行的(de)“貨到人(rén)”揀選絕大(dà)部分(fēn)采用(yòng)半自動方式。

圖5：貨到人(rén)揀選系統

1.4自動包裝

        自動包裝也(yě)是非常重要的(de)自動化(huà)技術，與此關聯的(de)設備還(hái)包括自動纏膜、自動開箱、自動裝箱、自動貼标、自動封箱等技術。作爲自動化(huà)物(wù)流倉儲系統的(de)重要一環，自動包裝技術越來(lái)越受到重視，其應用(yòng)前景也(yě)更加廣泛。

圖6：自動封箱系統

1.5自動分(fēn)揀

        自動分(fēn)揀在很多(duō)物(wù)流中心已經廣泛采用(yòng)，尤其随著(zhe)電子商務的(de)發展，快(kuài)速分(fēn)揀已經越來(lái)越受到重視。

        目前主要的(de)分(fēn)揀技術有交叉帶分(fēn)揀、托盤分(fēn)揀、滑塊式分(fēn)揀、模組分(fēn)揀、AGV分(fēn)揀等。

        随著(zhe)AGV技術的(de)深入應用(yòng)，采用(yòng)AGV進行分(fēn)揀已經在電商和(hé)郵政系統中開始應用(yòng)，開創了(le)一個(gè)全新的(de)分(fēn)揀技術，對(duì)于未來(lái)的(de)自動化(huà)分(fēn)揀作業有很大(dà)的(de)示範作用(yòng)。

        傳統的(de)分(fēn)揀系統有一個(gè)最大(dà)的(de)局限性是分(fēn)揀格口和(hé)分(fēn)揀效率受限，以交叉帶分(fēn)揀系統爲例。一套系統的(de)小時(shí)分(fēn)揀能力最大(dà)僅爲10000件左右，即使通(tōng)過分(fēn)區(qū)投放和(hé)預分(fēn)揀處理(lǐ)，其能力也(yě)不過每小時(shí)20000~30000件，格口受到場(chǎng)地和(hé)分(fēn)揀機長(cháng)度的(de)限制，最大(dà)也(yě)不過200~300個(gè)，可(kě)以突破的(de)可(kě)能性非常小，這(zhè)對(duì)于動辄幾十萬件甚至上百萬件的(de)分(fēn)揀要求來(lái)說，實在是難以适應。AGV分(fēn)揀從理(lǐ)論上完全可(kě)以突破這(zhè)一限制，無論是分(fēn)揀效率，還(hái)是分(fēn)揀格口，僅僅受到場(chǎng)地的(de)限制，這(zhè)是分(fēn)揀技術的(de)一大(dà)突破。

圖7：分(fēn)揀AGV

1.6 自動裝卸

        裝卸一直是物(wù)流倉儲系統中的(de)重要環節，而自動裝卸，自動碼垛/拆垛更是物(wù)流倉儲作業中最難實現的(de)節點之一。基于3D視覺技術的(de)自動裝卸技術，對(duì)于提升整個(gè)物(wù)流倉儲系統的(de)效率，起到了(le)至關重要的(de)作用(yòng)。

1.7自動配送

        配送機器人(rén)已經開始研發，随著(zhe)自動駕駛汽車技術的(de)日臻完善，自動配送機器人(rén)的(de)商業化(huà)隻是時(shí)間問題。此外，無人(rén)機的(de)應用(yòng)也(yě)在實驗室中進行，據亞馬遜報道，其無人(rén)機配送已經克服了(le)技術上的(de)障礙。未來(lái)自動配送和(hé)無人(rén)配送将有很大(dà)的(de)應用(yòng)前景。

02互聯網及信息技術

2.1 AI技術

        沒有什(shén)麽技術比人(rén)工智能（Artificial Intelligence）更令人(rén)著(zhe)迷和(hé)期待了(le)。人(rén)工智能技術首先是一個(gè)系統問題，包括信息的(de)接收、分(fēn)析、處理(lǐ)、反饋，形成系統自主作業的(de)指令。人(rén)工智能應用(yòng)于物(wù)流倉儲系統，不僅在于指導系統規劃和(hé)設計，更在于規劃和(hé)指導倉儲作業。目前，人(rén)工智能在深度學習(xí)，模式識别等多(duō)個(gè)方面已經取得(de)重大(dà)突破，其應用(yòng)已經在某些領域展開，可(kě)以期望，其在物(wù)流系統中的(de)全面應用(yòng)，必将開啓一個(gè)全新物(wù)流倉儲時(shí)代。

2.2雲計算(suàn)Cloud computing

        雲計算(suàn)是基于互聯網的(de)相關服務的(de)增加、使用(yòng)和(hé)交付模式，通(tōng)常涉及通(tōng)過互聯網來(lái)提供動态易擴展且經常是虛拟化(huà)的(de)資源。雲是網絡、互聯網的(de)一種形象說法。過去在示意圖中往往用(yòng)雲來(lái)表示電信網，後來(lái)也(yě)用(yòng)來(lái)表示互聯網和(hé)底層基礎設施的(de)抽象。雲計算(suàn)通(tōng)過分(fēn)布式的(de)并行計算(suàn)來(lái)實現複雜(zá)的(de)運算(suàn)請求，從而獲得(de)快(kuài)速的(de)反應。雲計算(suàn)甚至可(kě)以讓你體驗每秒10萬億次的(de)運算(suàn)能力。擁有這(zhè)麽強大(dà)的(de)計算(suàn)能力可(kě)以模拟核爆炸、預測氣候變化(huà)和(hé)市場(chǎng)發展趨勢。用(yòng)戶通(tōng)過電腦(nǎo)、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的(de)需求進行運算(suàn)。

        對(duì)雲計算(suàn)的(de)定義有多(duō)種說法。現階段廣爲接受的(de)是美(měi)國國家标準與技術研究院（NIST）定義：雲計算(suàn)是一種按使用(yòng)量付費的(de)模式，這(zhè)種模式提供可(kě)用(yòng)的(de)、便捷的(de)、按需的(de)網絡訪問， 進入可(kě)配置的(de)計算(suàn)資源共享池（資源包括網絡、服務器、存儲、應用(yòng)軟件、服務），這(zhè)些資源能夠被快(kuài)速提供，隻需投入很少的(de)管理(lǐ)工作，或與服務供應商進行很少的(de)交互。

        随著(zhe)電子商務的(de)快(kuài)速發展，海量訂單和(hé)數據的(de)處理(lǐ)已經成爲家常便飯，可(kě)以預見，雲計算(suàn)将會在物(wù)流倉儲信息處理(lǐ)方面和(hé)庫存決策方面發揮巨大(dà)作用(yòng)。

2.3大(dà)數據（Big data）

        麥肯錫全球研究所給出的(de)定義是：一種規模大(dà)到在獲取、存儲、管理(lǐ)、分(fēn)析方面大(dà)大(dà)超出了(le)傳統數據庫軟件工具能力範圍的(de)數據集合，具有海量的(de)數據規模，快(kuài)速的(de)數據流轉，多(duō)樣的(de)數據類型和(hé)價值密度低等4大(dà)特征。

        大(dà)數據技術的(de)意義不在于掌握龐大(dà)的(de)數據信息，而在于對(duì)這(zhè)些含有意義的(de)數據進行專業化(huà)處理(lǐ)。換而言之，如果把大(dà)數據比作一種産業，那麽這(zhè)種産業實現盈利的(de)關鍵，在于提高(gāo)對(duì)數據的(de)“加工能力”，通(tōng)過“加工”實現數據的(de)“增值”。而事實上也(yě)是如此，數據已經越來(lái)越重要，甚至可(kě)以說已經成爲一種關鍵的(de)商業資源。

        從技術上看，大(dà)數據與雲計算(suàn)的(de)關系就像一枚硬币的(de)正反面一樣密不可(kě)分(fēn)。大(dà)數據必然無法用(yòng)單台的(de)計算(suàn)機進行處理(lǐ)，必須采用(yòng)分(fēn)布式架構。它的(de)特色在于對(duì)海量數據進行分(fēn)布式數據挖掘。但它必須依托雲計算(suàn)的(de)分(fēn)布式處理(lǐ)，分(fēn)布式數據庫和(hé)雲存儲、虛拟化(huà)技術。

        随著(zhe)雲時(shí)代的(de)來(lái)臨，大(dà)數據也(yě)吸引了(le)越來(lái)越多(duō)的(de)關注。有學者認爲，大(dà)數據通(tōng)常用(yòng)來(lái)形容一個(gè)公司創造的(de)大(dà)量非結構化(huà)數據和(hé)半結構化(huà)數據，這(zhè)些數據在下(xià)載到關系型數據庫用(yòng)于分(fēn)析時(shí)會花費過多(duō)時(shí)間和(hé)金錢。大(dà)數據分(fēn)析常和(hé)雲計算(suàn)聯系到一起，因爲實時(shí)的(de)大(dà)型數據集分(fēn)析需要向數十、數百或甚至數千台的(de)計算(suàn)機分(fēn)配工作。

        大(dà)數據需要特殊的(de)技術，以有效地處理(lǐ)大(dà)量的(de)互不關聯和(hé)離散的(de)數據。适用(yòng)于大(dà)數據的(de)技術，包括大(dà)規模并行處理(lǐ)數據庫，數據挖掘，分(fēn)布式文件系統，分(fēn)布式數據庫，雲計算(suàn)平台，互聯網和(hé)可(kě)擴展的(de)存儲系統。

        大(dà)數據的(de)基本特征：

        容量（Volume）：數據的(de)大(dà)小決定所考慮的(de)數據的(de)價值和(hé)潛在的(de)信息；

        種類（Variety）：數據類型的(de)多(duō)樣性和(hé)非結構性；

        速度（Velocity）：數據增長(cháng)的(de)速度非常快(kuài)；

        可(kě)變性（Variability）：妨礙了(le)處理(lǐ)和(hé)有效地管理(lǐ)數據的(de)過程。

        真實性（Veracity）：如何甄别數據的(de)真僞是一個(gè)難題，比如一個(gè)調查的(de)結果；

        複雜(zá)性（Complexity）：數據量巨大(dà)，來(lái)源多(duō)渠道；

        價值（Value）：合理(lǐ)運用(yòng)大(dà)數據，以低成本創造高(gāo)價值。

        大(dà)數據的(de)價值體現在以下(xià)幾個(gè)方面：

        對(duì)大(dà)量消費者提供産品或服務的(de)企業可(kě)以利用(yòng)大(dà)數據進行精準營銷；

        做(zuò)小而美(měi)模式的(de)中小微企業可(kě)以利用(yòng)大(dà)數據做(zuò)服務轉型；

        面臨互聯網壓力之下(xià)必須轉型的(de)傳統企業需要與時(shí)俱進充分(fēn)利用(yòng)大(dà)數據的(de)價值。

        當然，“大(dà)數據”在經濟發展中的(de)巨大(dà)意義并不代表其能取代一切對(duì)于社會問題的(de)理(lǐ)性思考，科學發展的(de)邏輯不能被湮沒在海量數據中。

        大(dà)數據對(duì)物(wù)流倉儲而言是一個(gè)适逢其時(shí)的(de)技術。其應用(yòng)将非常廣泛，如通(tōng)過大(dà)數據分(fēn)析，可(kě)以完成貨物(wù)的(de)有效采購(gòu)（包括品種，采購(gòu)時(shí)機，采購(gòu)數量等），并根據銷售預測，完成貨物(wù)的(de)前置布局，這(zhè)是新零售的(de)一個(gè)重要特點。

2.4區(qū)塊鏈BLOCK CHAIN

         随著(zhe)比特币的(de)火爆，區(qū)塊鏈技術變得(de)炙手可(kě)熱(rè)。

        從定義上看，區(qū)塊鏈是分(fēn)布式數據存儲，點對(duì)點傳輸，共識機制，加密算(suàn)法等計算(suàn)機技術的(de)新型應用(yòng)模式。所謂共識機制是區(qū)塊鏈系統中實現不同節點之間建立信任、獲取權益的(de)數學算(suàn)法。

        區(qū)塊鏈的(de)基本原理(lǐ)理(lǐ)解起來(lái)并不難。基本概念包括：

        交易（Transaction）：一次操作，導緻賬本狀态的(de)一次改變，如添加一條記錄；

        區(qū)塊（Block）：記錄一段時(shí)間内發生的(de)交易和(hé)狀态結果，是對(duì)當前賬本狀态的(de)一次共識；

        鏈（Chain）：由一個(gè)個(gè)區(qū)塊按照(zhào)發生順序串聯而成，是整個(gè)狀态變化(huà)的(de)日志記錄。

        如果把區(qū)塊鏈作爲一個(gè)狀态管理(lǐ)機制，則每次交易就是試圖改變一次狀态，而每次共識生成的(de)區(qū)塊，就是參與者對(duì)于區(qū)塊中所有交易内容導緻狀态改變的(de)結果進行确認。

        區(qū)塊鏈的(de)主要特征表現在以下(xià)幾個(gè)方面：

        去中心化(huà)

        由于使用(yòng)分(fēn)布式核算(suàn)和(hé)存儲，不存在中心化(huà)的(de)硬件或管理(lǐ)機構，任意節點的(de)權利和(hé)義務都是均等的(de)，系統中的(de)數據塊由整個(gè)系統中具有維護功能的(de)節點來(lái)共同維護。

        開放性

        系統是開放的(de)，除了(le)交易各方的(de)私有信息被加密外，區(qū)塊鏈的(de)數據對(duì)所有人(rén)公開，任何人(rén)都可(kě)以通(tōng)過公開的(de)接口查詢區(qū)塊鏈數據和(hé)開發相關應用(yòng)，因此整個(gè)系統信息高(gāo)度透明(míng)。

        自治性

        區(qū)塊鏈采用(yòng)基于協商一緻的(de)規範和(hé)協議(yì)（比如一套公開透明(míng)的(de)算(suàn)法）使得(de)整個(gè)系統中的(de)所有節點能夠在去信任的(de)環境自由安全的(de)交換數據，使得(de)對(duì)“人(rén)”的(de)信任改成了(le)對(duì)機器的(de)信任，任何人(rén)爲的(de)幹預不起作用(yòng)。

        信息不可(kě)篡改

        一旦信息經過驗證并添加至區(qū)塊鏈，就會永久的(de)存儲起來(lái)，除非能夠同時(shí)控制住系統中超過51%的(de)節點，否則單個(gè)節點上對(duì)數據庫的(de)修改是無效的(de)，因此區(qū)塊鏈的(de)數據穩定性和(hé)可(kě)靠性極高(gāo)。

        匿名性

        由于節點之間的(de)交換遵循固定的(de)算(suàn)法，其數據交互是無需信任的(de)（區(qū)塊鏈中的(de)程序規則會自行判斷活動是否有效），因此交易對(duì)手無須通(tōng)過公開身份的(de)方式讓對(duì)方自己産生信任，對(duì)信用(yòng)的(de)累積非常有幫助。

        區(qū)塊鏈技術在物(wù)流領域的(de)應用(yòng)

        目前形成公認的(de)意見中，認爲區(qū)塊鏈對(duì)新零售産生三個(gè)相對(duì)确定的(de)技術應用(yòng)：優化(huà)供應鏈管理(lǐ)，商品溯源，消費者身份确認。

        沃爾瑪公司發明(míng)了(le)一個(gè)名叫“智能包裹（smart package）”的(de)區(qū)塊鏈技術，利用(yòng)區(qū)塊鏈技術完善更智能的(de)包裹交付追蹤系統。這(zhè)個(gè)專利技術，還(hái)有一個(gè)記錄包裹信息（比如包裹内容、環境條件、位置信息等）的(de)設備。沃爾瑪的(de)這(zhè)個(gè)技術，甚至還(hái)有一個(gè)基于區(qū)塊鏈技術的(de)無人(rén)機包裹寄送追蹤系統。能實現包括賣家私人(rén)密鑰地址，快(kuài)遞員(yuán)私人(rén)密鑰地址和(hé)買家私人(rén)密鑰地址等，一系列用(yòng)于監管配送地址的(de)加密技術。

        在跨境供應鏈管理(lǐ)上，利用(yòng)區(qū)塊鏈技術，商品的(de)全球鏈路可(kě)追蹤技術，會更加精準無誤。分(fēn)布式紀錄讓商品的(de)全鏈路過程，從彙集生産、運輸、通(tōng)關、報檢、第三方檢驗等信息，全部得(de)到加密确證，不僅不可(kě)更改，每個(gè)流程還(hái)能清晰可(kě)追蹤、可(kě)監控。

        因爲是去中心化(huà)分(fēn)布式數據庫，區(qū)塊鏈的(de)點對(duì)點交易和(hé)私密性，可(kě)能對(duì)現有零售業的(de)整個(gè)業務體系，存在颠覆性沖擊。如S2b2C交易模式。既然區(qū)塊鏈能查詢到商品從源頭、制作、出廠、上架銷售所經曆的(de)所有曆程。那麽品牌商也(yě)能看到每件商品的(de)流向，以及終端消費者的(de)分(fēn)布情況。從這(zhè)個(gè)技術角度來(lái)說，品牌商完全可(kě)以直接觸達每一個(gè)精準又私密的(de)終端消費者。

        注：S2b2C交易模式：一種新型的(de)電子商務交易模式，其中S一般理(lǐ)解爲供貨商或廠家；b則是指直接服務于消費者的(de)商戶或者企業，小寫的(de)b表示與傳統的(de)分(fēn)銷商不同，是社區(qū)級别的(de)小商戶；C的(de)話(huà)就是我們熟悉的(de)消費者，也(yě)可(kě)能會是采購(gòu)商。

2.5 3D視覺技術

        3D視覺技術又稱爲3D機器視覺技術，可(kě)以簡單地定義爲對(duì)三維對(duì)象（或表面）進行測量或檢查的(de)技術。其基本原理(lǐ)是通(tōng)過雙目相機進行圖像信息采集，将采集的(de)信息進行壓縮處理(lǐ)，利用(yòng)幾何算(suàn)法，确定對(duì)象的(de)三維坐(zuò)标。有幾種不同的(de)方式可(kě)以實現：

        1）激光(guāng)輪廓分(fēn)析：激光(guāng)輪廓分(fēn)析是最受歡迎的(de)3D成像技術之一。被測物(wù)體通(tōng)過激光(guāng)束移動，利用(yòng)激光(guāng)反射原理(lǐ)測量出物(wù)體的(de)輪廓。

        2）立體成像：另一種流行的(de)3D成像技術是立體成像，其中兩個(gè)相機用(yòng)于記錄物(wù)體的(de)2D圖像，然後可(kě)以将其三角化(huà)并制成3D圖像。

        3）條紋投影(yǐng)：在條紋投影(yǐng)中，條紋圖案投影(yǐng)到待測量的(de)整個(gè)表面區(qū)域上。然後通(tōng)過垂直于被測物(wù)體定位的(de)攝像機記錄圖像。

        4）飛(fēi)行時(shí)間：飛(fēi)行時(shí)間法測量光(guāng)脈沖到達被測物(wù)體然後返回的(de)時(shí)間。測量每個(gè)圖像點所花費的(de)時(shí)間将根據對(duì)象的(de)大(dà)小和(hé)深度而變化(huà)，因此每個(gè)點将在測量時(shí)提供該信息。

        3D視覺技術在物(wù)流系統中有廣泛的(de)應用(yòng)前景，如自動碼垛/拆垛，自動裝車/卸車等，此外，3D視覺還(hái)可(kě)以用(yòng)于障礙物(wù)探測，污損條碼分(fēn)析，工件檢查等多(duō)種場(chǎng)合。是智能倉儲不可(kě)或缺的(de)基礎技術。

2.6 SLAM自然導航技術

        SLAM（simultaneous localization and mapping）即同步定位與映射，指在未知的(de)環境中，移動設備（如AGV機器人(rén)）通(tōng)過自身所攜帶的(de)傳感器（激光(guāng)傳感器或者3D視覺傳感器等）來(lái)對(duì)自身進行定位，并利用(yòng)傳感器獲取環境信息，構建增量式地圖，從而完成自動導航的(de)目的(de)。SLAM自然導航是AGV系統采用(yòng)的(de)最新的(de)導航方式之一，也(yě)是未來(lái)智能倉儲采用(yòng)的(de)最主要的(de)導航方式。其根本原因是自然導航突破了(le)傳統導航技術（如磁線導航、磁釘導航、二維碼圖像導航、激光(guāng)導航等）需要預設場(chǎng)景的(de)限制，可(kě)以實現非預設路徑的(de)導航。SLAM自然導航技術還(hái)可(kě)以用(yòng)于無人(rén)駕駛汽車，其原理(lǐ)與AGV是一緻的(de)，由于路況的(de)原因，無人(rén)駕駛汽車面對(duì)的(de)情況要更加複雜(zá)。

2.7 物(wù)流可(kě)視化(huà)技術

        按照(zhào)狹義的(de)定義，可(kě)視化(huà)（Visualization）是利用(yòng)計算(suàn)機圖形學和(hé)圖像處理(lǐ)技術，将數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來(lái)，再進行交互處理(lǐ)的(de)理(lǐ)論、方法和(hé)技術。而可(kě)視化(huà)在物(wù)流系統中的(de)應用(yòng)範圍要更加寬廣，總體來(lái)說，物(wù)流可(kě)視化(huà)技術就是利用(yòng)計算(suàn)機網絡技術、物(wù)聯網技術、圖像處理(lǐ)技術等，使物(wù)流過程和(hé)物(wù)流數據實現可(kě)跟蹤和(hé)可(kě)監控。物(wù)流過程包括收貨、檢驗、存儲、揀選、補貨、輸送、包裝、集貨、發貨、運輸等，物(wù)流數據則包括物(wù)流過程中所産生的(de)和(hé)攜帶的(de)所有數據，包括但不限于訂單數據、庫存數據、作業數據、設備數據、管理(lǐ)數據、财務數據、故障數據等。

        與可(kě)視化(huà)相關的(de)另一個(gè)概念是數字孿生（Digital Twin）。數字孿生最早是用(yòng)于航空航天飛(fēi)行器的(de)健康維護與保障。首先在數字空間建立真實飛(fēi)機的(de)模型，并通(tōng)過傳感器實現與飛(fēi)機真實狀态完全同步，這(zhè)樣每次飛(fēi)行後，根據結構現有情況和(hé)過往載荷，及時(shí)分(fēn)析評估是否需要維修，能否承受下(xià)次的(de)任務載荷等。數字孿生在物(wù)流倉儲系統的(de)應用(yòng)有兩方面，其一是在設計階段就完成數字化(huà)模型，從而在虛拟的(de)空間中對(duì)倉庫進行仿真和(hé)模拟，并将真實參數返回以指導設計修正；其二則是在建成後，在日常的(de)運維中實際系統和(hé)仿真系統二者繼續進行實時(shí)的(de)信息交互，從而實現系統全生命周期的(de)數字化(huà)監控。

        物(wù)流可(kě)視化(huà)技術爲訂單跟蹤、故障處理(lǐ)、系統評估提供了(le)依據，其意義不僅在于提高(gāo)客戶服務的(de)質量，其更大(dà)的(de)價值在于數據可(kě)同時(shí)呈現于管理(lǐ)的(de)各個(gè)平台，從而爲同步決策和(hé)管理(lǐ)提供了(le)可(kě)能。

2.8 RFID自動識别技術

        RFID（Radio Frequency Identification）技術，又稱無線射頻(pín)識别技術，被稱爲智能物(wù)流倉儲與倉儲的(de)關鍵技術。其實，RFID是一種通(tōng)信技術，它可(kě)通(tōng)過無線電訊号識别特定目标并讀寫相關數據，而無需識别系統與特定目标之間建立機械或光(guāng)學接觸。

從概念上來(lái)講，RFID類似于條碼掃描，對(duì)于條碼技術而言，它是将已編碼的(de)條形碼附著(zhe)于目标物(wù)并使用(yòng)專用(yòng)的(de)掃描讀寫器利用(yòng)光(guāng)信号将信息由條形磁傳送到掃描讀寫器；而RFID則使用(yòng)專用(yòng)的(de)RFID讀寫器及專門的(de)可(kě)附著(zhe)于目标物(wù)的(de)RFID标簽，利用(yòng)頻(pín)率信号将信息由RFID标簽傳送至RFID讀寫器。

        從結構上講RFID是一種簡單的(de)無線系統，隻有兩個(gè)基本器件，該系統用(yòng)于控制、檢測和(hé)跟蹤物(wù)體。系統由一個(gè)詢問器和(hé)很多(duō)應答(dá)器組成。當然，就其技術構成而言，RFID有很多(duō)分(fēn)類，如有源RFID和(hé)無源RFID等。

        RFID最重要的(de)優點是非接觸識别，它能穿透雪(xuě)、霧、冰、塗料、塵垢和(hé)條形碼無法使用(yòng)的(de)惡劣環境閱讀标簽，并且閱讀速度極快(kuài)，大(dà)多(duō)數情況下(xià)不到100毫秒。有源式射頻(pín)識别系統的(de)速寫能力也(yě)是重要的(de)優點。可(kě)用(yòng)于流程跟蹤和(hé)維修跟蹤等交互式業務。

        制約射頻(pín)識别系統發展的(de)主要問題是不兼容的(de)标準。射頻(pín)識别系統的(de)主要廠商提供的(de)都是專用(yòng)系統，導緻不同的(de)應用(yòng)和(hé)不同的(de)行業采用(yòng)不同廠商的(de)頻(pín)率和(hé)協議(yì)标準，這(zhè)種混亂和(hé)割據的(de)狀況已經制約了(le)整個(gè)射頻(pín)識别行業的(de)增長(cháng)。許多(duō)組織正在著(zhe)手解決這(zhè)個(gè)問題，并已經取得(de)了(le)一些成績。标準化(huà)必将刺激射頻(pín)識别技術的(de)大(dà)幅度發展和(hé)廣泛應用(yòng)。

        在物(wù)流倉儲應用(yòng)方面，RFID可(kě)應用(yòng)于貨物(wù)識别。在貨物(wù)或單元中植入RFID芯片，可(kě)以使系統能夠自動識别貨物(wù)，尤其是有源RFID，可(kě)以自發的(de)發射信号，爲智能物(wù)流倉儲的(de)實現打下(xià)了(le)基礎。

        此外，RFID還(hái)有很多(duō)應用(yòng)，如盤點，貨物(wù)跟蹤與溯源管理(lǐ)等。