人工智能在物流方面的自动化应用

自动使用技术来增加人类在无数任务中的工作量。在物流中，自动化潜力巨大，优势明显，尤其是当运营经历巨大变化或需求增加时。扩大经营规模通常需要额外的员工，这些员工通常不能立即投入使用，尤其是当其他行业也有需求时。对市场波动的快速反应需要整个运营过程中的快速行动和额外能力。

随着需求的变化，物流自动化可以使生产能力迅速增加。在战略上，物流自动化能提高生产率，减少人为失误，提高工作效率。在适当的物流自动化软件、硬件和平台资源到位的情况下，低需求时期对运营支出的影响最小，远低于维护大量人力资源。随着需求的增加，生产能力已经到位，可以随时启动。尽管这给了物流公司快速响应需求变化所需的灵活性，但也有机会做得更多。

AI扩大了物流自动化的影响。

将人工智能引入物流自动化将扩大人工智能的影响。人工智能减少了常见的半技能任务(如产品分类和分类)中的错误。举例来说，自主移动机器人(AMR)可以改进包裹的递送，包括最昂贵的最后一公里。AI帮助AMR规划和识别路线特征，如人员、障碍物、交付门户和入口。

将物流自动化整合到任何环境都会带来挑战。它可以像用动力传送带替换重复过程一样简单，也可以像将合作和独立机器人引入工作场所一样复杂。当人工智能被添加到自动化和集成过程中时，挑战变得更加复杂，但好处也会增加。

随着解决方案变得更加互联和理解过程中的所有其他阶段，自动化元素的效率也会提高。接近生成数据并采取行动的AI位置，称为边缘AI。边缘人工智能的应用重新定义了物流自动化。

EdgeAI发展迅速，其用途不仅限于物流自动化。将人工智能放置在网络边缘的好处必须与资源的可用性平衡，如电力、环境操作条件、物理位置和可用空间。

边缘推理。

边缘计算使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，大部分数据通过网络发送到(云)服务器，处理数据，并将结果发送回网络边缘，如物理设备。只有云计算会带来延迟，这在时间关键系统中是不可接受的。边缘计算起作用的一个例子是捕捉和处理分拣过程中本地包裹的图像数据，使物流自动化系统在0.2秒内做出响应。该系统的网络延迟将减缓排序过程，但边缘计算正在消除这一潜在瓶颈。

尽管边缘计算使计算更接近数据，但是在边缘添加人工智能可以使过程更灵活，甚至更不容易出错。类似地，最后一公里的物流在很大程度上依赖于人类，但是使用边缘AI的AMR也有所改善。

增加人工智能对物流自动化中使用的硬件和软件有很大影响，潜在的解决方案也在增加。通常，用于培训人工智能模型的解决方案不适合在网络边缘部署模型。训练用的处理资源是为服务器设计的，其中电源和内存几乎是无限的。在边缘，计算能力和存储是有限的。

异构架构趋势

就硬件而言，大型多核处理器不太适合边缘AI应用。取而代之的是，开发者正转向针对边缘AI部署优化的异构硬件解决方案。这当然包括中央处理器和GPU，但它们扩展到专用集成电路、微控制器和FPGA。有些结构(如GPU)擅长并行处理，而其他结构(如CPU)则擅长顺序处理。如今，没有一个架构能够真正声称为AI应用提供最好的解决方案。总体趋势是使用提供最佳解决方案的硬件来配置系统，而不是使用相同结构的多个例子。

这一趋势指向异构架构，其中有许多不同的硬件处理解决方案配置为协同工作，而非使用多种设备的同构架构，所有设备都是基于同一处理器。它可以为任何给定的任务引入正确的解决方案，或者将多个任务集成到特定的设备中，从而提供更大的可扩展性，优化每瓦特和/或每美元的性能。

由同构系统结构向异构处理需要一个庞大的解决方案生态系统，以及在硬件和软件级别配置这些解决方案的成熟性。因此，与所有主要芯片供应商有重要一级合作关系的供应商合作非常重要，这些供应商为边缘计算提供了解决方案，并与其合作开发了可伸缩、灵活的系统。

此外，这些解决方案采用Linux等通用开源技术和机器人操作系统ROS2等专业技术。事实上，越来越多的开源资源正在开发中支持物流和边缘人工智能。从这个角度来看，没有单一的正确软件解决方案，运行软件的硬件平台也是如此。

自动边缘计算的模块化方法。

为了提高灵活性，减少供应商锁定，一种方法是在硬件级别模块化，使任何解决方案中的硬件配置更加灵活。事实上，硬件级别的模块化允许工程师在不中断系统范围的情况下改变系统硬件的任何部分，例如处理器。

在部署边缘人工智能等新技术时，升级底层平台(无论是软件还是处理器)的能力尤为重要。每一代新的处理器和模块技术通常为在网络边缘运行的推理引擎提供更好的功率/性能平衡，从而快速利用这些性能和功率增益，最大限度地减少整个物流自动化系统的中断，边缘人工智能硬件系统设计是一个明显的优势。

利用Docker等微服务架构和容器技术，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，即使它来自不同的制造商，使用处理器的软件也是模块化的，可以代替以前处理器的模块，而不需要更改系统的其他部分。该软件容器还提供了一个简单而强大的添加新功能的方法，例如，适合在边缘运行AI。

容器中的软件也可以模块化。硬件和软件的模块化和容器方法最大限度地减少了供应商的锁定，这意味着解决方案不依赖于特定的平台。这也增加了平台与应用程序之间的抽象性，使得最终用户更容易开发他们不依赖平台的应用程序。

结论。

在物流自动化中部署边缘人工智能无需更换整个系统。首先，评估工作空间，确定从AI驱动的自动化中真正受益的阶段。主要目标是在降低运营费用的同时提高效率，特别是在劳动力不足时期应对需求增加。

越来越多的科技公司致力于人工智能解决方案，但这些公司通常针对云而不是边缘计算。在边缘，条件非常不同，资源可能有限，甚至可能需要特殊的通信网络。

利用人工智能等技术，自动化将在物流运作中不断增长和扩展。这些系统解决方案需要设计在恶劣的环境中，这与云或数据中心完全不同。本公司采用模块化方法解决此问题，提供了极具竞争力的解决方案，开发周期短，平台灵活。

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