物流配送无人化的关键技术分析

刘钦　袁茵

摘 要：在市场需求、技术创新和企业降本增效的共同推动下，物流配送无人化作为智慧物流体系的一个发展趋势，得到了一致的认同和重视。物流配送无人化是指在物流配送过程中利用无人机、无人车等智能化工具，实现无人参与的、高效满足客户需求的配送服务。物流配送无人化这一目标的实现需要多种现代科学技术的支撑，其中，自动识别技术、存储技术、网络传输技术、自动跟踪技术和线路规划技术等是支撑物流配送无人化的关键技术。基于此，本文論述了这些技术的要点，以推进物流配送的无人化。

关键词：物流;配送无人化;关键技术

中图分类号：F253.9;F259.2 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2021）06-0014-04

Analysis on the Key Technology of Unmanned Logistics Distribution

LIU Qin YUAN Yin

（Zhengzhou Vocational College of Finance and Taxation，Zhengzhou Henan 450048）

Abstract： Driven by market demand， technological innovation， and cost reduction and efficiency enhancement of enterprises， unmanned logistics distribution as a development trend of smart logistics systems has been unanimously recognized and valued. Unmanned logistics distribution refers to the use of unmanned aerial vehicles， unmanned vehicles and other intelligent tools in the logistics distribution process to realize unattended and efficient distribution services that meet customer needs. The realization of the goal of unmanned logistics and distribution requires the support of a variety of modern science and technology， among them， automatic identification technology， storage technology， network transmission technology， automatic tracking technology and route planning technology are the key technologies that support unmanned logistics distribution. Based on this， this paper discussed the key points of these technologies in order to promote the unmanned logistics and distribution.

Keywords： logistics;unmanned distribution; key technology

近年来，在计算机网络技术、通信技术、大数据和云计算技术等方面的推动下，电子商务迅速发展，带动了快递量呈现爆发式增长。数据显示，2020年“双11”期间，快递业务量达到39.65亿件，全年全国快递量达到833.6亿件，同比增长31.2%，在快递数量激增的同时，客户对于物流速度和服务质量的要求越来越高，而快递效率的快速提升为物流技术创新发展和应用提供了强大的动力与巨大的市场空间。另外，随着物联网、云计算、人工智能、5G技术的不断发展和应用，物流企业信息化水平不断提高，促使更加高效智能的物流设备与物流技术投入实际应用[1-3]，为实现物流配送无人化奠定了坚实的基础。

在智慧物流信息平台所收集的海量数据支撑下，人们可以应用快速自动识别技术、互联网技术、大数据和云计算技术、全球定位系统（GPS）、人工智能（AI）技术等来实现智慧物流的识别感知、定位追溯、运营决策等功能[4-5]。在智慧物流运作过程中，配送作为重要的一个环节，具有非常重要的地位，提升配送“最后一公里”的效率和服务质量就可以更多地赢得客户和市场。最近几年，电商、快递行业巨头企业纷纷投身到物流配送无人化领域，积极探索物流配送无人化技术的研发和应用，本文就物流配送无人化的关键技术进行简单介绍，如图1所示。

1 物流配送无人化信息平台相关技术

1.1 物流信息数据采集与自动识别技术

快速进行物流数据采集与自动识别是物流作业的最基础要求，同时物流数据采集与自动识别技术也是发展智慧物流、实现物流配送无人化的基础。现代物流业在运营过程中会产生数量庞大、来源多样、动态化的物流信息数据，快速、准确地采集和识别各种物流运作数据是发展物流配送无人化技术的基础。目前，物流企业主要运用条形码识别技术、射频识别技术、图像识别技术等来提升物流信息自动识别的准确性和高效性。

条形码是一种数据载体形式，它在信息传输过程中起着重要作用。条形码识别技术是出现的一种最早用于多种场合的数据识别收集技术，它是通过使用具有光电识别功能的扫描设备，扫描一组由宽条、窄条和空白排列而成的、包含有一定的数字和字母代码的序列，从而读取该序列所包含的信息的技术。条形码技术是一种接触式数据识别收集技术，具有输入快、准确度高、成本低、可靠性强等优点。但是，条形码技术存在容纳数据量小、纸质标签容易污损或者撕毁、保密性不高和需要使用扫描设备近距离识别信息等突出的缺点。

射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术属于非接触式数据快速识别技术，是一种利用无线电技术（超高频RFID系统雷达反射原理）的快速自动识别系统。RFID技术的原理是读写器通过天线向电子标签发出信号，电子标签接收读写器天线发射的信号后，把带有数据信息的标签信号发射给读写器天线，然后读写器将读取的数据存储到相应的数据库中。射频识别技术可以对靜止的或移动的物体进行快速、准确识别，确定物品的身份、提取物品的特征信息（或标识信息），能够对物品进行实时跟踪，以便掌握商品的动态信息，实现可视化管理，使物流配送过程中的信息传递更加准确和迅速。射频识别技术具有数据识别距离远、数据交换速度快、伪造难度高、对外界的抗干扰能力强、体积小巧且制造成本低的优点，其工作原理如图2所示。

图像识别技术是在现代科学技术不断创新迭代下产生的，是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，它利用计算机对图像进行识别、处理、分析和理解，是人工智能技术的重要组成部分，在各个领域广泛应用。例如，无人零售领域，图像识别技术主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等;交通领域，图像识别技术主要用于车辆识别、车牌号识别和交通标志识别。在快递无人化配送的过程中，系统利用图像（人脸）识别技术进行快递签收，需要提前进行面部信息采样，而且快递必须由本人领取。但是，面部识别目前存在一个严重的问题，即本身容易被破解，实施起来仍然存在不少的技术漏洞。

1.2 数据库管理技术

在高效采集和识别技术的支持下，现代物流业需要解决以下问题，即如何保存、管理和使用所收集的海量的物流信息数据。数据库管理技术就是解决此问题的基础技术。

数据库管理技术是计算机信息管理系统的核心技术之一，通过使用计算机辅助管理数据。数据库管理技术通过对自动识别技术收集的物流运营数据进行分类、编码、存储、检索和维护等统一组织和管理，建立业务运作数据库和数据仓库，数据库管理系统（DBS）能够实现数据添加、数据修改、数据删除、数据处理、报表输出和打印等多种功能。面对快递企业配送过程中海量的用户数据、商品信息数据、财务数据以及交通路况数据，数据的安全管理和迅速处理显得尤其重要。

1.3 信息传输技术

信息传输技术是计算机技术、通信技术和网络技术的有机结合。在互联网（Internet）和局域网（Intranet）提供的支持下，信息传输技术遵循一定的网络传输协议（如TCP/IP协议、IPX/SPX协议、NetBEUI协议等），要求所有设备（计算机、交换机、路由器和网络服务器等）通过应用程序实现远距离终端计算机之间信息或数据的准确、快速传输。物流信息传输系统是物流神经网络，基于互联网这一信息传输基础网络，将客户、物流企业、海关（检验检疫）、税务、市场管理部门等紧密连接在一起，保证了整个社会和物流企业的有序、高效运行。基于互联网的信息传输技术简图如图3所示。

2 智慧运输技术

智慧运输技术综合运用运输管理系统及GPS、北斗等定位系统，能够实现车辆实时定位、车辆行为监控及自动提醒、车辆运输轨迹回放、车辆精准调度、在途期间信息及时沟通、异常情况分析及处理。该技术可以有效地优化车辆调度及运输路线，提高按时送货率，降低运输成本，提升车辆利用率，实现科学管理。

2.1 智能导航系统

物流配送无人化离不开精准的地图数据和高效智能的导航系统。高精度的地图数据是物流配送无人化运行的数据基础，地图数据必须实时更新且详细全面，这样才能有效地指导无人车、无人机正确地从出发点沿着预定的路线，安全、准确、经济地到达目的地。

我国的北斗卫星导航技术在运输过程中发挥了重要的作用，北斗导航系统为车辆提供了全天候、全天时、高精度的定位和导航，便于了解地形、路况，实时追踪监测车辆的位置。人们可以利用北斗导航技术，对运输车辆进行跟踪与调度管理，规划最佳运输路线，有效提高道路和车辆资源的运行效率，降低能源消耗，保证安全。“北斗+物流配送”这一技术模式支持物流配送无人化作为一种物流新业态并得以快速发展，可以解决无人物流设备在运行过程中的导航和线路规划问题。

但是，无人运输的业务场景比较多，商品信息多，楼栋与楼层比较复杂，其对导航系统的要求比较高。运行期间，服务端向无人配送车下发导航关键地点的信息，并通过高精度传感器来判断车辆当前位置是否偏离预定航向，对无人配送车、无人配送机的行动进行实时引导。

2.2 可视化的车辆跟踪追溯技术

在运输的过程中，人们可以结合物联网和移动互联网技术，在实现车辆定位管理的同时，搭建一个实时高效、智能感知、全程监管和透明管控的车辆运行管控平台。可视化的车辆跟踪追溯技术可以实现人、车、货的实时监控，包括地点、轨迹、速度、温度、湿度、质量、RFID和电子锁等信息。在促进车辆科学管理的同时，其可以提供异常情况和信息的预警告警、短消息通知、历史轨迹存储及查看、运行信息统计报表等智能化的服务。在这个过程中，要开发和应用摄像头、车载显示器、GPS/北斗定位模块、烟感报警系统、发动机采集仪等车载智能终端设备，完善车辆运行管控系统，对无人化运输的全程进行实时监控和指挥调度。

3 智慧配送技术

3.1 大数据技术

大数据技术是一项复杂的综合体，物流在运营过程中会产生海量的数据，大数据技术主要包括数据捕捉、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等内容。例如，配送期间利用大数据技术对配送数据进行处理分析，使运输资源得到最优配置，满足客户对运输业务的个性化需求，实现车辆运输过程的信息化、智能化管控。大数据用于路线优化、流程管控，这是物流方面的一项重要改进，也是物流配送无人化的基础。大数据技术在智慧配送中的处理过程如图4所示。

3.2 云计算技术

云计算技术是一种新的数据计算模式，它打破了传统的计算模式，将各种信息资源进行虚拟化，云计算的关键技术主要有数据管理、数据存储和编程模式等。云计算必须有强大的数据存储和管理能力，云计算的出现促进了物流信息平台的建立，它可以应用于物流业，根据客户要求，对物流所产生的庞大数据进行快速计算和处理。在物流无人化配送的过程中，在云计算的支持下，配送数据和相关信息可以随时获取，便于将货物及时有效地送到目的地。云计算将社会物流资源进行最优配置，从而实现高效、低成本和高质量的服务。同时，云计算提供云备份服务，便于数据的安全管理。

3.3 人工智能物流技术

人工智能物流技术是指利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。人工智能物流技术可以实现自动应答，当有客户进行咨询或者投诉时，若无人值守，系统可以自动对客户做出回应，并根据客户要求进行记录和上报。硬件设备可以装配全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）芯片，人们可以在智能终端的应用程序APP上操作或发布命令，或者利用计算机自动规划并设置无人车（或无人机）行驶路线，智能设备按指令进行作业。当前，人工智能物流技术主要用于商品的“最后一公里”场景的短距离配送，从技术角度来看，人们需要不断研究和开发，才能使其最终达到为人类服务的要求。

在物流作业过程中，人工智能物流技术的应用使大量运筹与决策更加智能化，人们可以以物流管理为核心，实现运输、存储、包装、装卸等环节的一体化和智能物流系统的层次化。以无人机物流配送技术为例，无人机数据链技术、无人机飞行控制导航技术、无人机自主控制技术和货物自动分拣技术是实现无人机物流配送最关键的四大技术。其中，无人机自主控制技术包括态势感知技术、规划与协同技术和自主决策技术等，是人工智能物流技术的创新应用，为物流配送无人化提供了强大的技术支持。

3.4 5G技术

5G技术是最新一代的蜂窝移动通信技术，其性能目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。在物流配送无人化中，5G技术可以实时、高速、无延时地传输无人物流设备采集的4K高清视频等数据，其运行到哪里，人们可以看到哪里，使得无人物流设备运行控制时延大大缩短，满足了远程操控无人设备的需求。

3.5 物联网技术

随着人工智能技术的快速发展，在互联网技术的基础上，万物互联成为可能。当前，物联网技术已经成为物流配送无人化的关键技术，它是指通过信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等装置与技术，实时跟踪任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物和位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。当前，在物流运营过程中，它能够解决物流实时数据的快速传递、物流对象的实时控制等问题。

4 結论

新技术的变革、电子商务的迅速发展以及无接触式配送促进了物流配送无人化的发展，而高效智能化的物流设施和设备离不开大数据、物联网、云计算、人工智能、物联网等关键技术的支撑和应用。高精度的地图数据、高智能化的导航系统、可视化追踪等是实现物流配送无人化的关键。目前，物流配送无人化的应用以电商、物流龙头企业为主，核心技术的研发和应用还需要进一步加强。

参考文献：

[1]许子明，田杨锋.云计算的发展历史及其应用[J].信息记录材料，2018（8）：66

[2]于明涛.智慧物流体系中的无人配送技术：“大数据与智慧物流”连载之八[J].物流技术与应用，2017（11）：134-136.

[3]刘帅，李秋伟，承林涛.基于无人驾驶技术的无人配送物流服务体系研究[J].中国新通信，2021（1）：73-74.

[4]陆煜泓.“因疫而兴”的物流无人化末端配送发展分析[J].科技视界，2020（13）：199-200.

[5]孙捷.智慧物流背景下无人机配送发展分析[J].价值工程，2019（29）：218-219.