5g智能物流（5G智慧物流场景与关键技术）

探讨智慧物流几个典型场景5G结合的方案和关键技术。物流是物品从供应地向接收地的实体流动过程中，根据实际需要，将运输、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的过程。物流业是国民经济体系中极为重要的基础性战略性产业，涉及领域广，吸纳就业人数多，在促进产业结构调整、转变经济发展方式和增强国民经济竞争力等方面有着举足轻重的作用。近年来，中国物流业在互联网经济的推动下发展较快，景气指数基本保持在50%以上，业务总量、新订单和从业人员都处于持续扩张的状态。

物流的发展经过了PD产品配送阶段、综合物流阶段和供应链阶段，物流服务当前的主要转型方向包括：从单纯物流服务向供应链服务转型、数字化和智慧化转型。

5G作为新一代的移动通信技术，提供低时延、大带宽、大容量的通信服务， 以及无线蜂窝网络特有的电信级高可靠、高安全、广覆盖能力，可以在物流运输、港口、工厂车间、物流园区、仓储配送等物流环节，将人 - 机 - 料、点 - 线 - 场进行数字化、无线化改造。结合大数据、IoT、AR、AI 等新兴技术的应用，在信息化、自动化基础上，打造数字化、智能化方案。提高物流系统分析决策和执行效率，整合物流资源，实现物流运输的提速降本、生产的无人化、配送的精准高效。从智慧物流的几个典型场景入手，探讨与5G结合的方案和关键技术。

1、智慧物流运输

运输作为物流的重要环节，也是物流成本中占比最大的部分，据统计，我国运输占物流成本的比例在51%左右。而公路运输是其中的最主要部分，按照2020年的统计数据，全国公路货运规模占比为73.93%，铁路货运规模占比9.62%，水路货运规模占比16.43%。

也正是因为如此，公路运输需求广泛，在降低物流成本GDP占比，支持经济发展的背景下，公路运输的公益属性更加突出，而公路运输企业自身存在“散、小、乱、差”的特点，在面临铁路、水运、航空等运输方式竞争下，企业效益下降，安全事故管控难，在面临疫情管控的情况下，司机短缺问题也极大影响着物流运输效率，更是加剧了公路运输的困境。

通过数字化的手段，优化运输路线、协调运力资源、提升管理水平，被认为是提升公路运输能力和效益的有效手段，同时随着5G车联网和无人驾驶技术的发展，为物流运输的智慧化提供了关键基础设施和关键技术，有助于大幅降低交通事故和交通事故伤亡率，显著提升交通效率和物流企业效益，并能有效降低交通能耗和排放，助力双碳目标的实现。

来自《罗戈研究：2021中国物流科技发展报告》

基于自动驾驶的物流干线运输具有广阔的市场。首先从市场空间来说，预计干线运输达到7000亿元左右。其次，中国有近3000万卡车司机，由于市场分散、价格不透明，层层转包的现象很多，服务难以保障。尽管随着货运平台的兴起，市场得到规范，但司机以个体为主，疲劳驾驶等安全问题仍很突出。最后，干线货运的成本结构可理解为“3322”，30%燃油费，30%是路桥费，20%是司机，20%是车辆的折旧和维修。可以看到，司机和燃油的成本占比达到50%。基于以上因素，通过自动驾驶技术实现公路货运干线运输，能够有效达成降本、增效、安全的目标。

4G/5G V2X技术成为支持无人驾驶公路货运的关键技术，在网络架构、通信协议、SLA保障等方面均专门设计，以满足车联网的通信和部署要求。

2、智慧港口

港口是货物的重要集散地，据交通运输部统计数据，2021年全国完成货运量521亿吨，其中港口货运量为155.5亿吨，同比增长6.8%，外贸货物吞吐量为47亿吨，同比增长4.5%。可以说，港口在保证物流通畅和供应链安全方面起到了至关重要的作用。美国在新冠疫情期间多次出现的港口货船排队无法卸货、集卡无法疏散货物现象，大大扰乱物资供应，随之而来的超市无商品可销售、工厂无物资可生产，极大影响了社会生产和生活。

最近几年，5G在港口智慧化中发挥了重要的作用，大量应用通过5G承载，通过5G在处理多路高清视频、低时延控制、高上行带宽、高可靠通信、立体覆盖等关键技术上的逐渐成熟，在以下场景得到应用。

5G港机远控：通过使用5G改造原有的电缆，可实现基于高清视频处理的远程控制，5G通信时延可低于10ms，上行带宽达1.1Gbps，可靠性达到99.999%，满足港机远程操控的要求。

5G无人驾驶：通过5G车路协同、高精度定位、无线立体覆盖，可实现无人集卡、无人AGV集群的自动驾驶，减少人力成本投入、提高作业效率，同时降低突发情况如疫情等的影响。

5G智能理货：通过在岸桥安装高清摄像机，利用5G高清视频回传 AI视觉分析技术，实时对集装箱箱号、残损、拖车号等信息进行自动采集、识别。降低人工成本，提高理货作业效率和理货数据完整度。

5G智能解/锁站：通过5G传输三维激光视觉扫描定位系统和六轴自动机器人的拆解锁状态信息，全程流程监管装拆锁作业，保障作业安全，打通无人自动化码头的关键堵点。

5G智能安防：港区部署360度高清摄像机将场景传回后台，安保人员通过VR眼镜实时监测港区异常情况，同时结合AI技术，自主监测并反馈港区异常动态。大幅度提高了安全性和安防监管效率。

5G作业行为分析：通过5G对港区内集卡、港机等设备的司机行为进行智能分析和预警，在后台管理系统可分析和存储驾驶员行为习惯，建立安全档案，提高操作人员安全行为管理水平。

3、智慧工厂和物流园区

园区是社会生产的重要形式，包括工业园区、物流园区等，据官方调查，2018年全国物流园区1638家，处于运营状态的1113家，占67.9%；处于在建状态的325家，占19.8%；处于规划状态的200家，占12.2%。工业园区更是多达8万多个。园区也正在向无人化、智慧化发展，而这离不开物流的无人化。大量的工厂和园区借助各类物流机器人实现了无人化。以罗戈研究的报告，有以下一些主要场景。

多场景集群机器人仓储无人化：以马路创新的方案为例，通过举升式AGV/AMR、箱式仓储机器人、穿梭车、叉车/地牛等搬运机器人，进行整托/料车/料箱的搬运，实现货架到人、货箱到人、发货分拣等。

智能工厂柔性自动化生产线和智慧内物流系统：以海康桐庐智能工厂为例，通过移动机器人系统、及其视觉系统、DWS系统，实现工厂从原材料到货、入库、仓储、线边仓配送、成品入库、成品出库的自动搬运、自动打包，实现自动化、无人化。

电商物流服务场景：以海康机器人的方案为例，通过各类叉车、分拣机、自动分拣系统等的协同，实现货物的自动供包、单件分离、自动装车等，全过程实现自动化，大幅提高了效率，节省了成本，为电商的发展提供了坚实的基础。

汽车工厂总装车间全程自动化：以安吉智能的案例为例，覆盖MEB总装车间的物流运作业务，扫描，货物出入库，库存盘点实现作业全自动化。实现自动化实施率100%，节约场地2000平方米，提升作业效率40%，出库时效300秒。

5G园区智慧物流指基于 5G 通信低时延、大带宽、大容量的技术优势，以及无线蜂窝网络特有的电信级高可靠、高安全、广覆盖能力，将工厂车间、物流园区的人 - 机 - 料、点 - 线 - 场进行数字化、无线化改造。以便利用大数据、IoT、AR、AI 等新兴技术，在信息化、自动化基础上，打造数字化、智能化方案。提高物流系统分析决策和执行效率，整合物流资源，融入工艺与流程，确保生产节拍。同时，5G 无线通信方式实现工厂网络扁平化，进一步使能柔性制造。

5G提供的高带宽、低时延通信能够有效支撑智慧工厂和物流园区的各类应用，包括AGV云化控制、智能选拣、无人配送、机器视觉、AGV协同控制、RGV C2C控制、AGV集群调度、批量盘点、融合定位、数字货架、移动作业、在途监控等（参考《5G智慧物流应用场景与解决方案白皮书》）。

智慧物流应用场景对网络需求的分类示意图

4、智慧物流配送

配送是物流的最后一公里，随着大量电商服务、外卖服务的兴起，极大地方便了人们的生活，但也带来了大量的物流配送需求，以2021年数据我，我国快递业务量达1083亿件，同比增长29.9%，包裹数量占全球一半以上。同时，仅以美团为例，2021年外卖交易数达143.68亿笔，同比增长41.6%；交易金额达7020.57亿元，同比增长43.6%。这些物流配送主要依靠人来进行，据2021年统计，全国快递员450万，美团注册骑手527万。

无人化的物流配送技术同步也在发展，尤其随着快递单量的增长、人工成本的增长、疫情等的影响，如果实现安全、快捷、无接触的最后一公里配送，已经成为电商物流、快递公司的研究方向。

无人驾驶配送车：通过引入自动驾驶技术，应用在配送车上，实现快递、零售、消防、公安等各种场景的无人物料配送。如智行者蜗必达无人配送车、京东物流的L4级自动驾驶无人配送车、阿里巴巴/菜鸟的无人配送车和配送平台。

末端即时配送机器人：通过引入SLAM技术，以及环境感知技术，机器人可以实现动态避障和路径轨迹规划，自动转向等功能，满足不同场景，如酒店的即时配送。

无人机配送：无人机在各个行业都得到了应用，无人机用于末端配送可以解决多式联运、物流运输最后一公里的衔接问题，可以降低运输成本、提升物流效率。实际上，在一些特殊场景，如灾害发生、疫情防控、地形限制等，无人机配送具有更明显的优势。有专业机构预测，在2022~2026年，无人机将在全球范围内配送超过20%的包裹，收入达到1150亿美元。

通过5G实现网联无人机，是实现安全无人机的创新方向之一。5G能为无人机的联网提供通信基础和定位能力，同时实现无人机的协同控制和安全监管。

以上仅仅是智慧物流场景的一小部分，随着5G技术、车联网技术、机器人技术、自动驾驶技术、人工智能技术、机器视觉技术、无人机技术等等关键技术的发展，智慧物流作为社会生产和生活的连接手段，将进一步的向提高效率、降低成本、提升安全、低碳节能的方向发展，成为走向智能世界的重要组成部分。