車聯網企業發力智能物流業藍海

■ 本刊記者 簡明全

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車聯網

車聯網企業發力
智能物流業藍海

■ 本刊記者 簡明全

車聯網企業要與智能物流業合作，只有牢牢把控住應用開發的主導權，創新車聯網系統技術，才能帶動車聯網企業在智能物流領域贏得更多的話語權。

當前，物流發展面臨有效需求不足和供給能力不夠的矛盾，成本高、設施設備少、倉儲設施結構問題較大。這個從每年的“雙十一”之后，快遞公司幾乎爆倉的情況可見一斑。一旦倉儲訂單量大量集中，導致大量貨物無法按時發出的情況就馬上顯現出來。因此，未來物流業的發展一定是走向智能化物流的方向，智能化的倉儲數據問題將是我們必須解決的首要問題，而這也給車聯網企業帶來廣闊的市場空間。

面對如此龐大的市場，對于傳統車聯網企業來說，要與智能物流業合作絕非易事，只有牢牢把控住應用開發的主導權，創新車聯網系統技術，才能帶動車聯網企業在智能物流領域贏得更多的話語權，從而在這片藍海獲得更好的效益。

企業發力智能物流業

隨著物流的快速發展，物流過程越來越復雜，物流資源優化配置和管理的難度也隨之提高，物資在流通過程各個環節的聯合調度和管理更重要，也更復雜。傳統物流運輸中，運輸的種類和風險、物流過程中的運輸環節和動作方式以及物流企業的服務，都影響到物流運輸的成本和質量。智能物流是利用集成智能化技術，使物流系統能模仿人的智能，具有思維、感知、學習、推理判斷和自行解決物流中某些問題的能力。

智能物流除了技術手段還有物流的產業信息化，技術和信息兩方面接軌，這才是智能物流發展的真正方向。從整個物流發展軌跡來看，智能物流的發展，應該是從傳統配送到集中配送、協同配送、共同配送，最后到智能配送。智能物流業最關鍵的技術在于智能獲取技術、智能傳遞技術、智能處理技術等等。智能獲取技術是指把智能物流從被動引向主動，轉換原來被動接收訂單的模式為主動幫助別人解決問題；智能傳遞技術主要用于物流企業內部、外部的數據傳遞；智能處理技術是通過企業內部決策，產生大量數據的分析，了解客戶的需求，解決訂單從生產地大量發貨給快遞公司造成的壓力。

故此，智能物流與車聯網的融合是用互聯網的技術去改進傳統的運作模式。首先要改變中國物流倉儲型企業“苦力”公司的形象，借用車聯網技術做更多更有價值的應用，從而滿足客戶更多需求，也就是從整個供應鏈條的高度解決問題。車聯網幫助物流業進入信息化管理階段，實現物流組織效率和管理方法的提升，提升物流業的服務水平。

車聯網在物流業的技術應用

數據挖掘技術應用

數據庫出現在20 世紀80 年代中期，它是一個面向主題的、集成的、非易失的、時變的數據集合，數據庫的目標是把來源不同的、結構相異的數據經加工后在數據庫中存儲、提取和維護，它支持全面的、大量的復雜數據的分析處理和高層次的決策支持。數據庫使用戶擁有任意提取數據的自由，而不干擾業務數據庫的正常運行。 數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的及隨機的實際應用數據中， 挖掘出隱含的、未知的、對決策有潛在價值的知識和規則的過程。一般分為描述型數據挖掘和預測型數據挖掘兩種。描述型數據挖掘包括數據總結、聚類及關聯分析等，預測型數據挖掘包括分類、回歸及時間序列分析等。其目的是通過對數據的統計、分析、綜合、歸納和推理， 揭示事件間的相互關系，預測未來的發展趨勢，為企業的決策者提供決策依據。

自動識別技術應用

自動識別技術是以計算機、光、機、電、通信等技術的發展為基礎的一種高度自動化的數據采集技術。它通過應用一定的識別裝置，自動地獲取被識別物體的相關信息，并提供給后臺的處理系統來完成相關后續處理的一種技術。它能夠幫助人們快速而又準確地進行海量數據的自動采集和輸入，在運輸、倉儲、配送等方面已得到廣泛的應用。經過近30年的發展，自動識別技術已經發展成為由條碼識別技術、智能卡識別技術、光字符識別技術、射頻識別技術、生物識別技術等組成的綜合技術，并正在向集成應用的方向發展。 條碼識別技術是目前使用最廣泛的自動識別技術，它是利用光電掃描設備識讀條碼符號，從而實現信息自動錄入。條碼是由一組按特定規則排列的條、空及對應字符組成的表示一定信息的符號。不同的碼制，條碼符號的組成規則不同。較常使用的碼制有：EAN/ UPC 條碼、128 條碼、ITF - 14 條碼、交插二五條碼、三九條碼、庫德巴條碼等。 射頻識別（RFID）技術是近幾年發展起來的現代自動識別技術，它是利用感應、無線電波或微波技術的讀寫器設備對射頻標簽進行非接觸式識讀，達到對數據自動采集的目的。它可以識別高速運動物體，也可以同時識讀多個對象，具有抗惡劣環境、保密性強等特點。 生物識別技術是利用人類自身生理或行為特征進行身份認定的一種技術。生物特征包括手形、指紋、臉形、虹膜、視網膜、脈搏、耳廓等，行為特征包括簽字、聲音等。由于人體特征具有不可復制的特性，這一技術的安全性較傳統意義上的身份驗證機制有很大的提高。人們已經發展了虹膜識別技術、視網膜識別技術、面部識別技術、簽名識別技術、聲音識別技術、指紋識別技術等六種生物識別技術。

人工智能技術應用

人工智能主要探索研究用各種機器模擬人類智能的途徑，使人類智能得以實現。它借鑒仿生學思想，用數學語言抽象描述知識，用以模仿生物體系和人類的智能機制，主要的方法有神經網絡、進化計算和粒度計算三種。 神經網絡：神經網絡是在生物神經網絡研究的基礎上模擬人類的形象直覺思維，根據生物神經元和神經網絡的特點，通過簡化、歸納，提煉總結出來的一類并行處理網絡。

神經網絡的主要功能主要有聯想記憶、分類聚類和優化計算等。雖然神經網絡具有結構復雜、可解釋性差、訓練時間長等缺點，但由于其對噪聲數據的高承受能力和低錯誤率的優點，以及各種網絡訓練算法如網絡剪枝算法和規則提取算法的不斷提出與完善，使得神經網絡在數據挖掘中的應用越來越為廣大使用者所青睞。 進化計算：進化計算是模擬生物進化理論而發展起來的一種通用的問題求解的方法。因為它來源于自然界的生物進化，所以它具有自然界生物所共有的極強的適應性特點，這使得它能夠解決那些難以用傳統方法來解決的復雜問題。它采用了多點并行搜索的方式，通過選擇、交叉和變異等進化操作，反復疊代，在個體的適應度值的指導下，使得每代進化的結果都優于上一代，如此逐代進化，直至產生全局最優解或全局近優解。其中最具代表性的就是遺傳算法，它是基于自然界的生物遺傳進化機理而演化出來的一種自適應優化算法。

GIS技術應用

GIS是打造智能物流的關鍵技術與工具，使用GIS可以構建物流一張圖，將訂單信息、網點信息、送貨信息、車輛信息、客戶信息等數據都在一張圖中進行管理，實現快速智能分單、網點合理布局、送貨路線合理規劃、包裹監控與管理。

GIS技術可以幫助物流企業實現基于地圖的服務。1、網點標注：將物流企業的網點及網點信息（如地址、電話、提送貨等信息）標注到地圖上，便于用戶和企業管理者快速查詢。2、片區劃分：從“地理空間”的角度管理大數據，為物流業務系統提供業務區劃管理基礎服務，如劃分物流分單責任區等，并與網點進行關聯。3、快速分單：使用GIS地址匹配技術，搜索定位區劃單元，將地址快速分派到區域及網點。并根據該物流區劃單元的屬性找到責任人以實現“最后一公里”配送。4、車輛監控管理系統，從貨物出庫到到達客戶手中全程監控，減少貨物丟失；合理調度車輛，提高車輛利用率；各種報警設置，保證貨物司機車輛安全，節省企業資源。5、物流配送路線規劃輔助系統用于輔助物流配送規劃。合理規劃路線，保證貨物快速到達，節省企業資源，提高用戶滿意度。6、數據統計與服務，將物流企業的數據信息在地圖上可視化直觀顯示，通過科學的業務模型、GIS專業算法和空間挖掘分析，洞察通過其他方式無法了解的趨勢和內在關系，從而為企業的各種商業行為，如制定市場營銷策略、規劃物流路線、合理選址分析、分析預測發展趨勢等構建良好的基礎，使商業決策系統更加智能和精準，從而幫助物流企業獲取更大的市場契機。

跨越智能物流的廣闊藍海

車聯網能夠在行駛中的車輛之間建立無線通信，也能夠在過路車輛和路邊基站之間建立無線通信，從而將車輛連接到計算機網絡，大幅提高物流業的效率，將成為未來智能交通系統的重要組成部分。

假如車聯網的每一輛汽車都視為一個超級傳感器節點，那么一個巨大的無線傳感器網絡就覆蓋在我國的道路上。車載網絡的短距離通信能力將會改變這種傳統的智能交通系統的通信模式，以更直接的方式幫助信息的產生、傳播和消費。無線傳感器網絡擴展了計算機系統對整個世界的感知與控制能力，汽車裝備有內部和外部溫度計、亮度傳感器、一個或多個攝像頭、麥克風、超聲波雷達，配備一個車載計算機、GPS定位儀和無線收發裝置以及許多其他裝備，這使得汽車之間，以及汽車和路邊基站之間能夠無線通信，讓信息在本地產生和共享，不必涉及龐大的基礎設施。

（1）安全應用。安全應用包括碰撞預警、電子路牌、紅綠燈警告、網上車輛診斷、道路濕滑檢測等。通常這類應用利用短距離通信實時性的特點來為司機提供即時警告。

（2）效率應用。效率應用包括城市交通管理、交通擁塞檢測、路徑規劃、公路收費、公共交通管理等。這類應用致力于改善公眾和個人的出行效率。

（3）商業應用。商業應用包括基于位置的服務，將帶給人們巨大的商機。這些商業應用的種類繁多，如，最近的餐館、最便宜的加油站、商場促銷信息等。這些可能的商業應用將為服務業帶來新的競爭手段

（4）信息娛樂應用。信息娛樂應用包括視頻和音樂共享、基于位置的餐廳評論、拼車、社交網絡等。實際上，信息娛樂的一些應用，如福特SYNC和起亞UVO，已成為當前汽車市場的一個引人注目的亮點。信息娛樂系統的網絡化將是必然趨勢。

車聯網的機遇與挑戰

物流業的發展，使得智能物流成為行業發展的新方向。物流業借用車聯網技術做更多更有價值的應用，從而滿足客戶更多需求，形成智能物流業的基礎。車聯網幫助物流業進入信息化管理階段，實現物流組織效率和管理方法的提升，提升物流業的服務水平。

然而車聯網與智能物流業的融合當中也面臨著不少的挑戰。首先是連接環境的挑戰。車聯網面臨的主要挑戰之一是如何使車輛適應不同的運行環境，使車輛連接獲得最佳性能。車聯網需要能夠對信道條件和車輛的移動性快速響應，同時協議的可靠性和可擴展性對與安全相關的應用也起著重要的作用；其次是信息傳播的挑戰。車聯網還面臨著如何促進車載網絡的信息傳播的挑戰。車聯網通過GPS定位技術、數字地圖技術，在車載網絡環境中提高車輛信息的轉發性能。然而，人們需要一個新的路由模式，能夠為以信息為中心的數據傳輸提供支持，這個模式將能夠有助于信息的產生，融合，傳播和刪除。

對于車聯網企業而言，智能物流業是一個具有巨大發展潛力的新興市場。它能夠使物流業更緊密地與計算機技術和互聯網技術相結合，增強交通安全，提高城市交通效率，以及提供各種與位置相關的信息服務，保證物流業的快速發展。

結束語

如今，物流行業發展面臨不少的問題。在車聯網技術的推動下，未來物流業的發展一定是走向智能化物流的方向，智能物流業能車聯網企業帶來豐厚的市場收益。

在未來，車聯網企業面對龐大的物流業市場，企業或會有不同的市場策略以及不同的創新技術手段。無論形式如何，車聯網所跨越的那片海洋，將是一片藍色的大海。