【君思智慧园区】智慧物流园区解决方案，如何规划与建设智慧物流？_智慧物流园区解决方案建设-程序员宅基地

随着物联网应用场景的不断拓展，行业空间逐步扩大，AI进入发展的下半场，其与IoT结合，将打开人工智能真正落地的重要通道，智慧园区再度成为热议焦点。在此之前，泛滥的“智慧园区”在繁冗的名目和噱头之外，并没有带给产业太多实际的帮助。以物流园区为例，如今国内的物流园仅仅是将线下工作搬到了线上，并增添了一定程度的数据可视化以及园区IT项目。这些所谓的“智慧”，根本无法使智能技术真正保证园区安全，提高物流体系效率。那么，面对物流园区痛点，如何补足“智慧物流园区”的短板。智慧物流园区解决方案，如何规划与建设智慧物流？下面就随**君思智慧园区**小编一起来了解一下！

智慧物流园区解决方案，如何规划与建设智慧物流？
【君思智慧园区】智慧物流园区解决方案，如何规划与建设智慧物流？

1、没有大脑的信息孤岛
目前国内很多智慧物流园区项目，面对园区信息数字化处理后，安装摄像头，然后把监控信息传上云端，确保远程可看，以及能够再次调用。

这样的方案当然很好，但问题是在庞大的物流仓储体系中，大量摄像头会生成海量信息。这些信息在安保过程中会给安保人员带来可怕的工作负担，最终导致大量摄像头处在无人监察的状态里。而且摄像头的效率并不高。仅仅能起到事后作为证据留存的意义。能够在事故以及安全隐患之前，自主判断问题，主动干预，才是物流园区对安全监控的真正需求。

这也就是智慧物流园区项目中经常出现的信息孤岛现象，从摄像头信息到更多环境、物流、车辆、人流信息，都是相互孤立的收集与输出，无法进行主动判断与整体判断，也就谈不上真正的智能。

为此，未来园区可在背后加装ET大脑技术，让整个物流园区有一个汇总所有信息，通过算法和模型主动判断安全隐患，主动干预园区管理的AI中枢。从目前资料来看，未来园区内任何一个摄像头都可以被AI自主监测到，并快速通知相关人员处理。让AI主动出击，让机器去读取海量的信息，这或许是破解物流园区信息孤岛问题的核心方案。

2、“智能”的覆盖率太差
在“智慧园区”到来之际，用监控和传感设备保证园区安全当然就变成了题中之义。但这种所谓的智慧加持有一个核心问题，那就是传感与监控设备监控和覆盖的空间比率很低，难以覆盖整个园区。一旦园区出现火情、水情以及人员设备事故，园区依旧难以第一时间察觉和做出主动干预。

这种情况如今已经开始面临智能迭代中的困境。由于改造成本等限制，大型物流园区往往只是在关键的出入口、仓库中加入智能传感与智能监控设备，且监控力度往往不足。导致园区内的安全隐患不在少数。

想要解决智能感知体系的覆盖率问题，就要从打造园区的原点开始出发。从根本上加入感知设备，并建立完善的数字化连接。依靠大量传感设备与边缘计算能力，将物流园区打造为每一寸空间都被数字化的信息综合体，可以说从根源上化解了传统智慧园区最迫切的问题，并且相对来说更容易进行自动化设备的扩容与智能升级

3、物流园区有了“智慧”，却没有解放人力
事实上，物流园区是一个劳动量巨大，工作人员非常辛苦的产业区块。智能与智慧技术在这个领域的真正价值，在于如何通过人机协作来降低重复劳动，提高从业人员工作效率。

这一点，日本和德国的物联网+物流园区项目中早已成为共识。而依靠AI+IoT技术的成熟，中国科技企业也开始在物流园区中实现大规模人机协同。通过机器人、无人化设备与AI感知、整体智能规划技术的结合，繁重的物流园区工作可以得到高效缓解。
【君思智慧园区】智慧物流园区解决方案，如何规划与建设智慧物流？
物流园区，可以说是产业园区里非常独特的一种，其涉及产业因素复杂，对流通速度要求高，并且与城市经济和民生福祉密切相关。通过AI、IoT、无人化设备等新技术体系的加持，这个重要领域正在发生剧烈的变化。一场以未来技术发动的产业问题的“反击战”，正在我们身边悄然打响。

君思集团是专注于智慧园区、智慧社区、智慧城市整体解决方案的服务商，致力于为客户提供战略咨询、业务规划、项目实施和运维增值等数字化服务，满足园区、社区的大数据、物联网、运营管理、增值服务、投资规划、设计建设等全生命周期的智慧化需求。如需解决园区各种难题，君思软件必定是您的首选！

本文链接：https://blog.csdn.net/junsizhihui/article/details/111512832

原作者删帖不实内容删帖广告或垃圾文章投诉

智能推荐

稀疏编码的数学基础与理论分析-程序员宅基地

文章浏览阅读290次，点赞8次，收藏10次。1.背景介绍稀疏编码是一种用于处理稀疏数据的编码技术，其主要应用于信息传输、存储和处理等领域。稀疏数据是指数据中大部分元素为零或近似于零的数据，例如文本、图像、音频、视频等。稀疏编码的核心思想是将稀疏数据表示为非零元素和它们对应的位置信息，从而减少存储空间和计算复杂度。稀疏编码的研究起源于1990年代，随着大数据时代的到来，稀疏编码技术的应用范围和影响力不断扩大。目前，稀疏编码已经成为计算...

EasyGBS国标流媒体服务器GB28181国标方案安装使用文档-程序员宅基地

文章浏览阅读217次。EasyGBS - GB28181 国标方案安装使用文档下载安装包下载，正式使用需商业授权, 功能一致在线演示在线API架构图EasySIPCMSSIP 中心信令服务, 单节点, 自带一个 Redis Server, 随 EasySIPCMS 自启动, 不需要手动运行EasySIPSMSSIP 流媒体服务, 根..._easygbs-windows-2.6.0-23042316使用文档

【Web】记录巅峰极客2023 BabyURL题目复现——Jackson原生链_原生jackson 反序列化链子-程序员宅基地

文章浏览阅读1.2k次，点赞27次，收藏7次。2023巅峰极客 BabyURL之前AliyunCTF Bypassit I这题考查了这样一条链子：其实就是Jackson的原生反序列化利用今天复现的这题也是大同小异，一起来整一下。_原生jackson 反序列化链子

一文搞懂SpringCloud，详解干货，做好笔记_spring cloud-程序员宅基地

文章浏览阅读734次，点赞9次，收藏7次。微服务架构简单的说就是将单体应用进一步拆分，拆分成更小的服务，每个服务都是一个可以独立运行的项目。这么多小服务，如何管理他们？(服务治理注册中心[服务注册发现剔除])这么多小服务，他们之间如何通讯？这么多小服务，客户端怎么访问他们？(网关)这么多小服务，一旦出现问题了，应该如何自处理？(容错)这么多小服务，一旦出现问题了，应该如何排错?(链路追踪)对于上面的问题，是任何一个微服务设计者都不能绕过去的，因此大部分的微服务产品都针对每一个问题提供了相应的组件来解决它们。_spring cloud

Js实现图片点击切换与轮播-程序员宅基地

文章浏览阅读5.9k次，点赞6次，收藏20次。Js实现图片点击切换与轮播图片点击切换<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script type="text/ja..._点击图片进行轮播图切换

tensorflow-gpu版本安装教程（过程详细）_tensorflow gpu版本安装-程序员宅基地

文章浏览阅读10w+次，点赞245次，收藏1.5k次。在开始安装前，如果你的电脑装过tensorflow，请先把他们卸载干净，包括依赖的包（tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing），不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cuda的问题。cuda、cudnn。..._tensorflow gpu版本安装

随便推点

物联网时代权限滥用漏洞的攻击及防御-程序员宅基地

文章浏览阅读243次。0x00 简介权限滥用漏洞一般归类于逻辑问题，是指服务端功能开放过多或权限限制不严格，导致攻击者可以通过直接或间接调用的方式达到攻击效果。随着物联网时代的到来，这种漏洞已经屡见不鲜，各种漏洞组合利用也是千奇百怪、五花八门，这里总结漏洞是为了更好地应对和预防，如有不妥之处还请业内人士多多指教。0x01 背景2014年4月，在比特币飞涨的时代某网站曾经..._使用物联网漏洞的使用者

Visual Odometry and Depth Calculation--Epipolar Geometry--Direct Method--PnP_normalized plane coordinates-程序员宅基地

文章浏览阅读786次。A. Epipolar geometry and triangulationThe epipolar geometry mainly adopts the feature point method, such as SIFT, SURF and ORB, etc. to obtain the feature points corresponding to two frames of images. As shown in Figure 1, let the first image be and th_normalized plane coordinates

开放信息抽取(OIE)系统（三）-- 第二代开放信息抽取系统(人工规则, rule-based, 先抽取关系)_语义角色增强的关系抽取-程序员宅基地

文章浏览阅读708次，点赞2次，收藏3次。开放信息抽取(OIE)系统（三）-- 第二代开放信息抽取系统(人工规则, rule-based, 先关系再实体)一.第二代开放信息抽取系统背景第一代开放信息抽取系统(Open Information Extraction， OIE， learning-based, 自学习, 先抽取实体)通常抽取大量冗余信息，为了消除这些冗余信息，诞生了第二代开放信息抽取系统。二.第二代开放信息抽取系统历史第二代开放信息抽取系统着眼于解决第一代系统的三大问题: 大量非信息性提取（即省略关键信息的提取）、_语义角色增强的关系抽取