快速的數(shù)字化正迫使企業(yè)精細化經(jīng)營，公司正在尋求變得更加靈活和高效。這一趨勢在物流行業(yè)更具有現(xiàn)實代表性，其背后是快速發(fā)展的眾多高科技的落地。這樣的發(fā)展勁頭，對于服務于物流行業(yè)的嵌入式計算機硬件上，也具有戰(zhàn)略層面上的意義。

物流行業(yè)伴隨著電商的發(fā)展，在資本和政策的雙重支持下，在短時間內(nèi)取得了迅速的發(fā)展，不管是京東、菜鳥、四通一達等快遞企業(yè)，還是貨運、貨代企業(yè)，物流市場呈現(xiàn)出全新的局面。在華北工控看來，社會物流系統(tǒng)的升級同時也意味著物流、貨流、資金流速度的全面提升，不管是在倉儲、運輸，還是分揀等環(huán)節(jié)，軟件、硬件系統(tǒng)的全面升級是保障其效率提升的第一步。

數(shù)據(jù)合成

在物流運輸行業(yè)中，數(shù)據(jù)優(yōu)化是順利運行的關鍵環(huán)節(jié)。優(yōu)化通常需要大量的數(shù)據(jù)分析和綜合。機器學習使管理者能夠收集大量的相關數(shù)據(jù)，從而進一步幫助他們制定物流規(guī)劃策略。

同時，先進的供應鏈也是建立在大量數(shù)據(jù)的基礎上，在大量技術的支持下，將先進技術與流程相結合，可以快速便捷。人工智能和機器學習也使系統(tǒng)能夠產(chǎn)生解決復雜問題的方案，數(shù)據(jù)得以記錄、保存和分析。

解決方案即時性

AI具有為復雜問題提供實時解決方案的獨特能力，能夠迅速和有效地解決嚴格的技術和后勤之間的沖突，為交通行業(yè)每天面臨的復雜問題提供了即時、實時的解決方案。這是因為AI能夠審查大量數(shù)據(jù)，并提出一個精簡和實時的解決方案。

在這樣的解決方案下，物流系統(tǒng)能夠對出現(xiàn)的問題進行即時的反饋，避免誤差的持續(xù)無效運行，給系統(tǒng)的精準度和效率帶來影響。

識別模式

除了實時處理和應對，物流領域也需要高度的預測分析來保障其成本和速度。機器學習技術的能力使機器能夠根據(jù)多年的數(shù)據(jù)以及提供給它的其他相關信息預測到更優(yōu)越的數(shù)據(jù)。

在基于大數(shù)據(jù)的運行環(huán)境下，給建立更高效的優(yōu)化模型提供了新的可能性，物流系統(tǒng)對于任務的識別不再是單向和具有延遲性的，而是具備先備性的。如在今年的雙十一中，菜鳥根據(jù)以往數(shù)據(jù)庫預測訂單處理量，并能夠將任務成功提前分解到各個物流環(huán)節(jié)，確保其未來的處理能力。

在這樣的發(fā)展趨勢下，基于大數(shù)據(jù)和人工智能的物流體系的構建，是確保社會物流成本保持低水平的關鍵之處。作為為物流行業(yè)提供眾多子模塊嵌入式計算機硬件產(chǎn)品方案支持的工控機行業(yè)而言，在AI和大數(shù)據(jù)場景下完成自我革新和升級，是必不可少的。

在智能物流嵌入式工控機領域，華北工控已積累了一定的行業(yè)經(jīng)驗。多個自主研發(fā)的多物流模塊產(chǎn)品方案，對于智能化體系的海量數(shù)據(jù)實時處理反饋需求，以及在智能化性能方面的要求，通過處理器以及芯片組配置、工業(yè)結構設計、性能開發(fā)等來使其得到全面的提升。

華北工控物流中心嵌入式產(chǎn)品方案

此外，在機器視覺，智能監(jiān)控領域，華北工控多個產(chǎn)品方案也具有多重的優(yōu)勢。例如在機器視覺領域，華北工控自主研發(fā)的機器視覺產(chǎn)品方案，通過集合優(yōu)質性能，實現(xiàn)產(chǎn)品方案在性能和成本上的雙重優(yōu)化。在研發(fā)初期，就高度關注產(chǎn)品方案在不同的應用場景下的實際效能，具有良好的市場兼容性。

除了在特定場景的產(chǎn)品方案上面下功夫，在技術層面，華北工控也積極引入新技術，如人臉識別、邊緣計算、深度學習等。采用雙核NNIE神經(jīng)網(wǎng)絡計算引擎等，來支持深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡加速，提高產(chǎn)品方案的計算力，采用邊緣計算等技術來拓展產(chǎn)品方案的數(shù)據(jù)處理能力。目前，在芯片組、處理器方案，版型結構設計，新技術加持等方面，公司都在積極研發(fā)中，一直和市場保持緊密的聯(lián)系和持續(xù)的溝通，力求為市場和客戶提供在新物流場景下的可靠高效方案。