編者按：本期内容來(Come)源于(At)《倉儲作(Do)業管理（第三版）》中第七章，刊登時(Hour)有修改。《倉儲作(Do)業管理（第三版）》一(One)書主編薛威，副主編尹軍琪，本書曾獲首屆全國(Country)優秀教材獎。

        要(Want)深刻理解智能倉儲的(Of)含義，首先要(Want)理解智能倉儲系統的(Of)構成。從系統本身而言，智能倉儲由自動化系統和(And)信息系統組成，這(This)是沒有疑義的(Of)。然而，容易被忽視的(Of)一(One)點是：智能倉儲系統的(Of)設計及裝備制造體系也應該被包括在(Exist)其中。運用(Use)人(People)工智能完成倉儲系統的(Of)設計，使其在(Exist)多方案的(Of)選擇中，通過計算機仿真，更容易找到(Arrive)最佳的(Of)解決方案；另一(One)方面，對于(At)倉儲設備而言，也存在(Exist)與智能制造一(One)緻的(Of)概念，即充分運用(Use)計算機人(People)工智能技術，完成物流裝備的(Of)智能制造。關于(At)這(This)一(One)點，有專門的(Of)著作(Do)論述，不(No)在(Exist)本書中單獨讨論

01 自動化作(Do)業技術

        自動化作(Do)業技術是智能倉儲的(Of)基礎和(And)執行部件，智能化首先是體現在(Exist)自動化方面。具體來(Come)說，自動化技術分布在(Exist)物流倉儲作(Do)業的(Of)各個(Indivual)環節之中，如輸送、儲存、揀選、包裝、裝卸、配送等。以(By)下逐一(One)說明。

1.1自動輸送

        自動輸送是物流倉儲作(Do)業的(Of)關鍵環節，其範圍非常廣泛，設備種類也豐富多彩。分布在(Exist)收貨、入庫、揀選、配送等多個(Indivual)環節。典型的(Of)設備包括各種輸送機、提升機、穿梭車。此外，各式各樣的(Of)自動叉車、AGV等也屬于(At)自動輸送範圍。

        在(Exist)各種輸送設備中，自動叉車和(And)AGV當然是未來(Come)最重要(Want)自動化設備之一(One)。自動叉車的(Of)曆史非常短，它的(Of)誕生(Born)完全是受AGV的(Of)影響。事實上，所謂的(Of)自動叉車就是AGV的(Of)一(One)種。

        有關AGV的(Of)應用(Use)，可以(By)追溯到(Arrive)1970年代。在(Exist)德國(Country)和(And)日本的(Of)物流系統中（主要(Want)是制造業）均已經開始應用(Use)AGV。開始的(Of)AGV主要(Want)應用(Use)于(At)托盤的(Of)搬運，到(Arrive)了2010年前後，随着導航技術的(Of)飛速發展，亞馬遜推出(Out)了著名的(Of)KIVA機器人(People)，這(This)是一(One)種非常靈活的(Of)背馱式AGV，并可進行小型化，以(By)适應周轉箱之類的(Of)單元輸送，開啓了AGV應用(Use)的(Of)新的(Of)時(Hour)代。

        AGV的(Of)發展主要(Want)體現在(Exist)導航技術方面，最早的(Of)AGV系統主要(Want)是以(By)磁力線作(Do)爲(For)導引的(Of)，這(This)一(One)技術到(Arrive)現在(Exist)仍然在(Exist)使用(Use)。此後，陀螺導航，圖像導航也相繼被采用(Use)。直到(Arrive)90年代中期，以(By)激光導引爲(For)代表的(Of)新一(One)代導航技術開始應用(Use)。激光導航系統借用(Use)了衛星導航GPS的(Of)基本算法，改變了過去需要(Want)預埋導引線的(Of)剛性做法，使路線設置和(And)調整僅僅需要(Want)在(Exist)軟件上就可以(By)完成，大(Big)大(Big)方面了實際應用(Use)。時(Hour)間進入到(Arrive)21世紀，新一(One)代的(Of)導航技術又有重大(Big)突破，這(This)就是所謂自然導航技術。受汽車自動駕駛技術的(Of)啓發，自然導航依賴的(Of)技術僅僅是攝像機和(And)計算機系統，通過安裝在(Exist)設備的(Of)上的(Of)攝像機，可以(By)獲得周邊道路的(Of)基本情況，從而爲(For)完成自動駕駛提供判斷條件。自然導航系統徹底舍棄了傳統的(Of)導航思想--即通過預設路線來(Come)獲得自動駕駛的(Of)輸入條件，使AGV的(Of)控制已經基本上升到(Arrive)軟件控制階段，接近于(At)人(People)工智能的(Of)水平。

圖1：具備自然導航的(Of)智能叉車系統

1.2 自動存儲

        最典型的(Of)自動存儲設備莫過于(At)自動化立體庫系統（AS/RS），随着物流倉儲技術的(Of)不(No)斷發展，無論是存儲形式，還是存儲技術都發生(Born)了根本性的(Of)改變。從存儲形式分類，可以(By)分爲(For)托盤式存儲和(And)箱式存儲兩大(Big)類。每個(Indivual)大(Big)類下，又有多種技術應用(Use)。

圖2 自動存儲分類

        AS/RS系統的(Of)誕生(Born)被稱爲(For)倉儲技術的(Of)革命性成果，尤其是四向穿梭車的(Of)誕生(Born)，使得AS/RS技術得到(Arrive)了充分的(Of)發揮，在(Exist)德國(Country)，甚至誕生(Born)了可自行穿層的(Of)蜘蛛型穿梭車。四向穿梭車有兩套輪系，可以(By)在(Exist)水平面内沿着X方向和(And)Y方向兩個(Indivual)方向運行，可以(By)适用(Use)于(At)任何形狀的(Of)場地，徹底解決了傳統AS/RS對于(At)規範場地的(Of)要(Want)求。

圖3: 四向穿梭車系統

1.3自動揀選

        倉儲系統的(Of)揀選分爲(For)“貨到(Arrive)人(People)”揀選和(And)“人(People)到(Arrive)貨”揀選兩大(Big)類。所謂“人(People)到(Arrive)貨揀選”即貨不(No)動人(People)動，揀選人(People)員（也可以(By)是機器人(People)）行進到(Arrive)揀選貨位，按照系統要(Want)求進行揀選作(Do)業，這(This)是一(One)種典型的(Of)“人(People)到(Arrive)貨”揀選作(Do)業。另一(One)種揀選是“貨到(Arrive)人(People)”揀選，即人(People)不(No)動貨動，自動化系統将貨物送到(Arrive)揀選人(People)員面前，由人(People)工完成揀選作(Do)業。

        最典型的(Of)自動揀選系統如A字架揀選系統和(And)機器人(People)揀選系統。前者的(Of)應用(Use)已經有數十年的(Of)曆史，後者由于(At)技術的(Of)局限則剛剛開始。機器人(People)揀選的(Of)巨大(Big)困難在(Exist)于(At)對複雜環境的(Of)識别和(And)定位，目前的(Of)應用(Use)還僅僅局限于(At)現場局面非常簡單的(Of)情形，如單一(One)品種且擺放相對整齊的(Of)情形。

圖4：機器人(People)自動揀選系統

        在(Exist)實際應用(Use)中，“貨到(Arrive)人(People)”揀選更加普遍一(One)下，主要(Want)是因爲(For)技術更簡單一(One)些，而效率也更高一(One)些。

        未來(Come)的(Of)揀選更多采用(Use)的(Of)将是半自動化的(Of)揀選，即最後的(Of)揀選動作(Do)由人(People)工完成。這(This)樣可以(By)大(Big)大(Big)降低系統的(Of)複雜性和(And)提升系統的(Of)适應性。目前流行的(Of)“貨到(Arrive)人(People)”揀選絕大(Big)部分采用(Use)半自動方式。

圖5：貨到(Arrive)人(People)揀選系統

1.4自動包裝

        自動包裝也是非常重要(Want)的(Of)自動化技術，與此關聯的(Of)設備還包括自動纏膜、自動開箱、自動裝箱、自動貼标、自動封箱等技術。作(Do)爲(For)自動化物流倉儲系統的(Of)重要(Want)一(One)環，自動包裝技術越來(Come)越受到(Arrive)重視，其應用(Use)前景也更加廣泛。

圖6：自動封箱系統

1.5自動分揀

        自動分揀在(Exist)很多物流中心已經廣泛采用(Use)，尤其随着電子商務的(Of)發展，快速分揀已經越來(Come)越受到(Arrive)重視。

        目前主要(Want)的(Of)分揀技術有交叉帶分揀、托盤分揀、滑塊式分揀、模組分揀、AGV分揀等。

        随着AGV技術的(Of)深入應用(Use)，采用(Use)AGV進行分揀已經在(Exist)電商和(And)郵政系統中開始應用(Use)，開創了一(One)個(Indivual)全新的(Of)分揀技術，對于(At)未來(Come)的(Of)自動化分揀作(Do)業有很大(Big)的(Of)示範作(Do)用(Use)。

        傳統的(Of)分揀系統有一(One)個(Indivual)最大(Big)的(Of)局限性是分揀格口和(And)分揀效率受限，以(By)交叉帶分揀系統爲(For)例。一(One)套系統的(Of)小時(Hour)分揀能力最大(Big)僅爲(For)10000件左右，即使通過分區投放和(And)預分揀處理，其能力也不(No)過每小時(Hour)20000~30000件，格口受到(Arrive)場地和(And)分揀機長度的(Of)限制，最大(Big)也不(No)過200~300個(Indivual)，可以(By)突破的(Of)可能性非常小，這(This)對于(At)動辄幾十萬件甚至上百萬件的(Of)分揀要(Want)求來(Come)說，實在(Exist)是難以(By)适應。AGV分揀從理論上完全可以(By)突破這(This)一(One)限制，無論是分揀效率，還是分揀格口，僅僅受到(Arrive)場地的(Of)限制，這(This)是分揀技術的(Of)一(One)大(Big)突破。

圖7：分揀AGV

1.6 自動裝卸

        裝卸一(One)直是物流倉儲系統中的(Of)重要(Want)環節，而自動裝卸，自動碼垛/拆垛更是物流倉儲作(Do)業中最難實現的(Of)節點之一(One)。基于(At)3D視覺技術的(Of)自動裝卸技術，對于(At)提升整個(Indivual)物流倉儲系統的(Of)效率，起到(Arrive)了至關重要(Want)的(Of)作(Do)用(Use)。

1.7自動配送

        配送機器人(People)已經開始研發，随着自動駕駛汽車技術的(Of)日臻完善，自動配送機器人(People)的(Of)商業化隻是時(Hour)間問題。此外，無人(People)機的(Of)應用(Use)也在(Exist)實驗室中進行，據亞馬遜報道，其無人(People)機配送已經克服了技術上的(Of)障礙。未來(Come)自動配送和(And)無人(People)配送将有很大(Big)的(Of)應用(Use)前景。

02互聯網及信息技術

2.1 AI技術

        沒有什麽技術比人(People)工智能（Artificial Intelligence）更令人(People)着迷和(And)期待了。人(People)工智能技術首先是一(One)個(Indivual)系統問題，包括信息的(Of)接收、分析、處理、反饋，形成系統自主作(Do)業的(Of)指令。人(People)工智能應用(Use)于(At)物流倉儲系統，不(No)僅在(Exist)于(At)指導系統規劃和(And)設計，更在(Exist)于(At)規劃和(And)指導倉儲作(Do)業。目前，人(People)工智能在(Exist)深度學習，模式識别等多個(Indivual)方面已經取得重大(Big)突破，其應用(Use)已經在(Exist)某些領域展開，可以(By)期望，其在(Exist)物流系統中的(Of)全面應用(Use)，必将開啓一(One)個(Indivual)全新物流倉儲時(Hour)代。

2.2雲計算Cloud computing

        雲計算是基于(At)互聯網的(Of)相關服務的(Of)增加、使用(Use)和(And)交付模式，通常涉及通過互聯網來(Come)提供動态易擴展且經常是虛拟化的(Of)資源。雲是網絡、互聯網的(Of)一(One)種形象說法。過去在(Exist)示意圖中往往用(Use)雲來(Come)表示電信網，後來(Come)也用(Use)來(Come)表示互聯網和(And)底層基礎設施的(Of)抽象。雲計算通過分布式的(Of)并行計算來(Come)實現複雜的(Of)運算請求，從而獲得快速的(Of)反應。雲計算甚至可以(By)讓你體驗每秒10萬億次的(Of)運算能力。擁有這(This)麽強大(Big)的(Of)計算能力可以(By)模拟核爆炸、預測氣候變化和(And)市場發展趨勢。用(Use)戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的(Of)需求進行運算。

        對雲計算的(Of)定義有多種說法。現階段廣爲(For)接受的(Of)是美國(Country)國(Country)家标準與技術研究院（NIST）定義：雲計算是一(One)種按使用(Use)量付費的(Of)模式，這(This)種模式提供可用(Use)的(Of)、便捷的(Of)、按需的(Of)網絡訪問， 進入可配置的(Of)計算資源共享池（資源包括網絡、服務器、存儲、應用(Use)軟件、服務），這(This)些資源能夠被快速提供，隻需投入很少的(Of)管理工作(Do)，或與服務供應商進行很少的(Of)交互。

        随着電子商務的(Of)快速發展，海量訂單和(And)數據的(Of)處理已經成爲(For)家常便飯，可以(By)預見，雲計算将會在(Exist)物流倉儲信息處理方面和(And)庫存決策方面發揮巨大(Big)作(Do)用(Use)。

2.3大(Big)數據（Big data）

        麥肯錫全球研究所給出(Out)的(Of)定義是：一(One)種規模大(Big)到(Arrive)在(Exist)獲取、存儲、管理、分析方面大(Big)大(Big)超出(Out)了傳統數據庫軟件工具能力範圍的(Of)數據集合，具有海量的(Of)數據規模，快速的(Of)數據流轉，多樣的(Of)數據類型和(And)價值密度低等4大(Big)特征。

        大(Big)數據技術的(Of)意義不(No)在(Exist)于(At)掌握龐大(Big)的(Of)數據信息，而在(Exist)于(At)對這(This)些含有意義的(Of)數據進行專業化處理。換而言之，如果把大(Big)數據比作(Do)一(One)種産業，那麽這(This)種産業實現盈利的(Of)關鍵，在(Exist)于(At)提高對數據的(Of)“加工能力”，通過“加工”實現數據的(Of)“增值”。而事實上也是如此，數據已經越來(Come)越重要(Want)，甚至可以(By)說已經成爲(For)一(One)種關鍵的(Of)商業資源。

        從技術上看，大(Big)數據與雲計算的(Of)關系就像一(One)枚硬币的(Of)正反面一(One)樣密不(No)可分。大(Big)數據必然無法用(Use)單台的(Of)計算機進行處理，必須采用(Use)分布式架構。它的(Of)特色在(Exist)于(At)對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托雲計算的(Of)分布式處理，分布式數據庫和(And)雲存儲、虛拟化技術。

        随着雲時(Hour)代的(Of)來(Come)臨，大(Big)數據也吸引了越來(Come)越多的(Of)關注。有學者認爲(For)，大(Big)數據通常用(Use)來(Come)形容一(One)個(Indivual)公司創造的(Of)大(Big)量非結構化數據和(And)半結構化數據，這(This)些數據在(Exist)下載到(Arrive)關系型數據庫用(Use)于(At)分析時(Hour)會花費過多時(Hour)間和(And)金錢。大(Big)數據分析常和(And)雲計算聯系到(Arrive)一(One)起，因爲(For)實時(Hour)的(Of)大(Big)型數據集分析需要(Want)向數十、數百或甚至數千台的(Of)計算機分配工作(Do)。

        大(Big)數據需要(Want)特殊的(Of)技術，以(By)有效地處理大(Big)量的(Of)互不(No)關聯和(And)離散的(Of)數據。适用(Use)于(At)大(Big)數據的(Of)技術，包括大(Big)規模并行處理數據庫，數據挖掘，分布式文件系統，分布式數據庫，雲計算平台，互聯網和(And)可擴展的(Of)存儲系統。

        大(Big)數據的(Of)基本特征：

        容量（Volume）：數據的(Of)大(Big)小決定所考慮的(Of)數據的(Of)價值和(And)潛在(Exist)的(Of)信息；

        種類（Variety）：數據類型的(Of)多樣性和(And)非結構性；

        速度（Velocity）：數據增長的(Of)速度非常快；

        可變性（Variability）：妨礙了處理和(And)有效地管理數據的(Of)過程。

        真實性（Veracity）：如何甄别數據的(Of)真僞是一(One)個(Indivual)難題，比如一(One)個(Indivual)調查的(Of)結果；

        複雜性（Complexity）：數據量巨大(Big)，來(Come)源多渠道；

        價值（Value）：合理運用(Use)大(Big)數據，以(By)低成本創造高價值。

        大(Big)數據的(Of)價值體現在(Exist)以(By)下幾個(Indivual)方面：

        對大(Big)量消費者提供産品或服務的(Of)企業可以(By)利用(Use)大(Big)數據進行精準營銷；

        做小而美模式的(Of)中小微企業可以(By)利用(Use)大(Big)數據做服務轉型；

        面臨互聯網壓力之下必須轉型的(Of)傳統企業需要(Want)與時(Hour)俱進充分利用(Use)大(Big)數據的(Of)價值。

        當然，“大(Big)數據”在(Exist)經濟發展中的(Of)巨大(Big)意義并不(No)代表其能取代一(One)切對于(At)社會問題的(Of)理性思考，科學發展的(Of)邏輯不(No)能被湮沒在(Exist)海量數據中。

        大(Big)數據對物流倉儲而言是一(One)個(Indivual)适逢其時(Hour)的(Of)技術。其應用(Use)将非常廣泛，如通過大(Big)數據分析，可以(By)完成貨物的(Of)有效采購（包括品種，采購時(Hour)機，采購數量等），并根據銷售預測，完成貨物的(Of)前置布局，這(This)是新零售的(Of)一(One)個(Indivual)重要(Want)特點。

2.4區塊鏈BLOCK CHAIN

         随着比特币的(Of)火爆，區塊鏈技術變得炙手可熱。

        從定義上看，區塊鏈是分布式數據存儲，點對點傳輸，共識機制，加密算法等計算機技術的(Of)新型應用(Use)模式。所謂共識機制是區塊鏈系統中實現不(No)同節點之間建立信任、獲取權益的(Of)數學算法。

        區塊鏈的(Of)基本原理理解起來(Come)并不(No)難。基本概念包括：

        交易（Transaction）：一(One)次操作(Do)，導緻賬本狀态的(Of)一(One)次改變，如添加一(One)條記錄；

        區塊（Block）：記錄一(One)段時(Hour)間内發生(Born)的(Of)交易和(And)狀态結果，是對當前賬本狀态的(Of)一(One)次共識；

        鏈（Chain）：由一(One)個(Indivual)個(Indivual)區塊按照發生(Born)順序串聯而成，是整個(Indivual)狀态變化的(Of)日志記錄。

        如果把區塊鏈作(Do)爲(For)一(One)個(Indivual)狀态管理機制，則每次交易就是試圖改變一(One)次狀态，而每次共識生(Born)成的(Of)區塊，就是參與者對于(At)區塊中所有交易内容導緻狀态改變的(Of)結果進行确認。

        區塊鏈的(Of)主要(Want)特征表現在(Exist)以(By)下幾個(Indivual)方面：

        去中心化

        由于(At)使用(Use)分布式核算和(And)存儲，不(No)存在(Exist)中心化的(Of)硬件或管理機構，任意節點的(Of)權利和(And)義務都是均等的(Of)，系統中的(Of)數據塊由整個(Indivual)系統中具有維護功能的(Of)節點來(Come)共同維護。

        開放性

        系統是開放的(Of)，除了交易各方的(Of)私有信息被加密外，區塊鏈的(Of)數據對所有人(People)公開，任何人(People)都可以(By)通過公開的(Of)接口查詢區塊鏈數據和(And)開發相關應用(Use)，因此整個(Indivual)系統信息高度透明。

        自治性

        區塊鏈采用(Use)基于(At)協商一(One)緻的(Of)規範和(And)協議（比如一(One)套公開透明的(Of)算法）使得整個(Indivual)系統中的(Of)所有節點能夠在(Exist)去信任的(Of)環境自由安全的(Of)交換數據，使得對“人(People)”的(Of)信任改成了對機器的(Of)信任，任何人(People)爲(For)的(Of)幹預不(No)起作(Do)用(Use)。

        信息不(No)可篡改

        一(One)旦信息經過驗證并添加至區塊鏈，就會永久的(Of)存儲起來(Come)，除非能夠同時(Hour)控制住系統中超過51%的(Of)節點，否則單個(Indivual)節點上對數據庫的(Of)修改是無效的(Of)，因此區塊鏈的(Of)數據穩定性和(And)可靠性極高。

        匿名性

        由于(At)節點之間的(Of)交換遵循固定的(Of)算法，其數據交互是無需信任的(Of)（區塊鏈中的(Of)程序規則會自行判斷活動是否有效），因此交易對手無須通過公開身份的(Of)方式讓對方自己産生(Born)信任，對信用(Use)的(Of)累積非常有幫助。

        區塊鏈技術在(Exist)物流領域的(Of)應用(Use)

        目前形成公認的(Of)意見中，認爲(For)區塊鏈對新零售産生(Born)三個(Indivual)相對确定的(Of)技術應用(Use)：優化供應鏈管理，商品溯源，消費者身份确認。

        沃爾瑪公司發明了一(One)個(Indivual)名叫“智能包裹（smart package）”的(Of)區塊鏈技術，利用(Use)區塊鏈技術完善更智能的(Of)包裹交付追蹤系統。這(This)個(Indivual)專利技術，還有一(One)個(Indivual)記錄包裹信息（比如包裹内容、環境條件、位置信息等）的(Of)設備。沃爾瑪的(Of)這(This)個(Indivual)技術，甚至還有一(One)個(Indivual)基于(At)區塊鏈技術的(Of)無人(People)機包裹寄送追蹤系統。能實現包括賣家私人(People)密鑰地址，快遞員私人(People)密鑰地址和(And)買家私人(People)密鑰地址等，一(One)系列用(Use)于(At)監管配送地址的(Of)加密技術。

        在(Exist)跨境供應鏈管理上，利用(Use)區塊鏈技術，商品的(Of)全球鏈路可追蹤技術，會更加精準無誤。分布式紀錄讓商品的(Of)全鏈路過程，從彙集生(Born)産、運輸、通關、報檢、第三方檢驗等信息，全部得到(Arrive)加密确證，不(No)僅不(No)可更改，每個(Indivual)流程還能清晰可追蹤、可監控。

        因爲(For)是去中心化分布式數據庫，區塊鏈的(Of)點對點交易和(And)私密性，可能對現有零售業的(Of)整個(Indivual)業務體系，存在(Exist)颠覆性沖擊。如S2b2C交易模式。既然區塊鏈能查詢到(Arrive)商品從源頭、制作(Do)、出(Out)廠、上架銷售所經曆的(Of)所有曆程。那麽品牌商也能看到(Arrive)每件商品的(Of)流向，以(By)及終端消費者的(Of)分布情況。從這(This)個(Indivual)技術角度來(Come)說，品牌商完全可以(By)直接觸達每一(One)個(Indivual)精準又私密的(Of)終端消費者。

        注：S2b2C交易模式：一(One)種新型的(Of)電子商務交易模式，其中S一(One)般理解爲(For)供貨商或廠家；b則是指直接服務于(At)消費者的(Of)商戶或者企業，小寫的(Of)b表示與傳統的(Of)分銷商不(No)同，是社區級别的(Of)小商戶；C的(Of)話就是我(I)們熟悉的(Of)消費者，也可能會是采購商。

2.5 3D視覺技術

        3D視覺技術又稱爲(For)3D機器視覺技術，可以(By)簡單地定義爲(For)對三維對象（或表面）進行測量或檢查的(Of)技術。其基本原理是通過雙目相機進行圖像信息采集，将采集的(Of)信息進行壓縮處理，利用(Use)幾何算法，确定對象的(Of)三維坐标。有幾種不(No)同的(Of)方式可以(By)實現：

        1）激光輪廓分析：激光輪廓分析是最受歡迎的(Of)3D成像技術之一(One)。被測物體通過激光束移動，利用(Use)激光反射原理測量出(Out)物體的(Of)輪廓。

        2）立體成像：另一(One)種流行的(Of)3D成像技術是立體成像，其中兩個(Indivual)相機用(Use)于(At)記錄物體的(Of)2D圖像，然後可以(By)将其三角化并制成3D圖像。

        3）條紋投影：在(Exist)條紋投影中，條紋圖案投影到(Arrive)待測量的(Of)整個(Indivual)表面區域上。然後通過垂直于(At)被測物體定位的(Of)攝像機記錄圖像。

        4）飛行時(Hour)間：飛行時(Hour)間法測量光脈沖到(Arrive)達被測物體然後返回的(Of)時(Hour)間。測量每個(Indivual)圖像點所花費的(Of)時(Hour)間将根據對象的(Of)大(Big)小和(And)深度而變化，因此每個(Indivual)點将在(Exist)測量時(Hour)提供該信息。

        3D視覺技術在(Exist)物流系統中有廣泛的(Of)應用(Use)前景，如自動碼垛/拆垛，自動裝車/卸車等，此外，3D視覺還可以(By)用(Use)于(At)障礙物探測，污損條碼分析，工件檢查等多種場合。是智能倉儲不(No)可或缺的(Of)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(Exist)未知的(Of)環境中，移動設備（如AGV機器人(People)）通過自身所攜帶的(Of)傳感器（激光傳感器或者3D視覺傳感器等）來(Come)對自身進行定位，并利用(Use)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(Of)目的(Of)。SLAM自然導航是AGV系統采用(Use)的(Of)最新的(Of)導航方式之一(One)，也是未來(Come)智能倉儲采用(Use)的(Of)最主要(Want)的(Of)導航方式。其根本原因是自然導航突破了傳統導航技術（如磁線導航、磁釘導航、二維碼圖像導航、激光導航等）需要(Want)預設場景的(Of)限制，可以(By)實現非預設路徑的(Of)導航。SLAM自然導航技術還可以(By)用(Use)于(At)無人(People)駕駛汽車，其原理與AGV是一(One)緻的(Of)，由于(At)路況的(Of)原因，無人(People)駕駛汽車面對的(Of)情況要(Want)更加複雜。

2.7 物流可視化技術

        按照狹義的(Of)定義，可視化（Visualization）是利用(Use)計算機圖形學和(And)圖像處理技術，将數據轉換成圖形或圖像在(Exist)屏幕上顯示出(Out)來(Come)，再進行交互處理的(Of)理論、方法和(And)技術。而可視化在(Exist)物流系統中的(Of)應用(Use)範圍要(Want)更加寬廣，總體來(Come)說，物流可視化技術就是利用(Use)計算機網絡技術、物聯網技術、圖像處理技術等，使物流過程和(And)物流數據實現可跟蹤和(And)可監控。物流過程包括收貨、檢驗、存儲、揀選、補貨、輸送、包裝、集貨、發貨、運輸等，物流數據則包括物流過程中所産生(Born)的(Of)和(And)攜帶的(Of)所有數據，包括但不(No)限于(At)訂單數據、庫存數據、作(Do)業數據、設備數據、管理數據、财務數據、故障數據等。

        與可視化相關的(Of)另一(One)個(Indivual)概念是數字孿生(Born)（Digital Twin）。數字孿生(Born)最早是用(Use)于(At)航空航天飛行器的(Of)健康維護與保障。首先在(Exist)數字空間建立真實飛機的(Of)模型，并通過傳感器實現與飛機真實狀态完全同步，這(This)樣每次飛行後，根據結構現有情況和(And)過往載荷，及時(Hour)分析評估是否需要(Want)維修，能否承受下次的(Of)任務載荷等。數字孿生(Born)在(Exist)物流倉儲系統的(Of)應用(Use)有兩方面，其一(One)是在(Exist)設計階段就完成數字化模型，從而在(Exist)虛拟的(Of)空間中對倉庫進行仿真和(And)模拟，并将真實參數返回以(By)指導設計修正；其二則是在(Exist)建成後，在(Exist)日常的(Of)運維中實際系統和(And)仿真系統二者繼續進行實時(Hour)的(Of)信息交互，從而實現系統全生(Born)命周期的(Of)數字化監控。

        物流可視化技術爲(For)訂單跟蹤、故障處理、系統評估提供了依據，其意義不(No)僅在(Exist)于(At)提高客戶服務的(Of)質量，其更大(Big)的(Of)價值在(Exist)于(At)數據可同時(Hour)呈現于(At)管理的(Of)各個(Indivual)平台，從而爲(For)同步決策和(And)管理提供了可能。

2.8 RFID自動識别技術

        RFID（Radio Frequency Identification）技術，又稱無線射頻識别技術，被稱爲(For)智能物流倉儲與倉儲的(Of)關鍵技術。其實，RFID是一(One)種通信技術，它可通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學接觸。

從概念上來(Come)講，RFID類似于(At)條碼掃描，對于(At)條碼技術而言，它是将已編碼的(Of)條形碼附着于(At)目标物并使用(Use)專用(Use)的(Of)掃描讀寫器利用(Use)光信号将信息由條形磁傳送到(Arrive)掃描讀寫器；而RFID則使用(Use)專用(Use)的(Of)RFID讀寫器及專門的(Of)可附着于(At)目标物的(Of)RFID标簽，利用(Use)頻率信号将信息由RFID标簽傳送至RFID讀寫器。

        從結構上講RFID是一(One)種簡單的(Of)無線系統，隻有兩個(Indivual)基本器件，該系統用(Use)于(At)控制、檢測和(And)跟蹤物體。系統由一(One)個(Indivual)詢問器和(And)很多應答器組成。當然，就其技術構成而言，RFID有很多分類，如有源RFID和(And)無源RFID等。

        RFID最重要(Want)的(Of)優點是非接觸識别，它能穿透雪、霧、冰、塗料、塵垢和(And)條形碼無法使用(Use)的(Of)惡劣環境閱讀标簽，并且閱讀速度極快，大(Big)多數情況下不(No)到(Arrive)100毫秒。有源式射頻識别系統的(Of)速寫能力也是重要(Want)的(Of)優點。可用(Use)于(At)流程跟蹤和(And)維修跟蹤等交互式業務。

        制約射頻識别系統發展的(Of)主要(Want)問題是不(No)兼容的(Of)标準。射頻識别系統的(Of)主要(Want)廠商提供的(Of)都是專用(Use)系統，導緻不(No)同的(Of)應用(Use)和(And)不(No)同的(Of)行業采用(Use)不(No)同廠商的(Of)頻率和(And)協議标準，這(This)種混亂和(And)割據的(Of)狀況已經制約了整個(Indivual)射頻識别行業的(Of)增長。許多組織正在(Exist)着手解決這(This)個(Indivual)問題，并已經取得了一(One)些成績。标準化必将刺激射頻識别技術的(Of)大(Big)幅度發展和(And)廣泛應用(Use)。

        在(Exist)物流倉儲應用(Use)方面，RFID可應用(Use)于(At)貨物識别。在(Exist)貨物或單元中植入RFID芯片，可以(By)使系統能夠自動識别貨物，尤其是有源RFID，可以(By)自發的(Of)發射信号，爲(For)智能物流倉儲的(Of)實現打下了基礎。

        此外，RFID還有很多應用(Use)，如盤點，貨物跟蹤與溯源管理等。