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使用自动化技术，增加人类在无数任务上的工作量。 在物流中，自动化潜力巨大，而且优势明显，特别是在运营经验发生巨大变化或需求增加的情况下。 扩大运营规模通常需要额外的员工。 这些员工不能立即使用，特别是在其他行业也有需求的情况下。 快速应对市场波动需要运营中的快速行动和额外的能力。
随着需求的变化，物流自动化可以迅速增加生产能力。 战略使用的话，物流自动化可以提高生产效率，减少人为错误，提高生产效率。 如果有合适的物流自动化软件、硬件和平台资源，在低需求时期对运营成本的影响最小，远低于留住大量人才。 随着需求的增加，生产能力已经具备，随时可以启动。 这给了物流公司迅速应对需求变化所需的灵活性，但也有机会做更多的事。
人工智能扩大物流自动化的影响
将人工智能(AI )引入物流自动化后，人工智能的影响将扩大。 AI可减少常见的半技能任务错误，如产品分类和分类。 例如，自主移动机器人(AMR )可以改善包裹的递送，包括通常最贵的最终公里的递送。 AMR协助AMR进行人员、障碍物、运输门户、入口等的路线规划和特征识别。
将物流自动化整合到什么样的环境中会带来课题。 就像用动力传动带代替重复的过程一样简单，也像共同作业、将自主机器人导入职场一样复杂。 如果将人工智能添加到这个自动化和集成过程中，挑战会更加复杂，但好处也会增加。
当解决方案相互连接并更好地了解流程的所有其他阶段时，每个自动化元素的效率也会提高。 将AI靠近进行数据生成和行动的位置称为边缘AI。 边缘人工智能的采用重新定义了物流的自动化。
Edge AI发展迅速，其用途不限于物流自动化。 将人工智能置于网络边缘的好处必须与资源的可用性(如电力、环境操作条件、物理位置和可用空间)相平衡。
边缘推理
通过边缘计算，计算和数据更加紧密地结合在一起。 在传统的互联网APP中，大部分数据通过网络发送到(云)服务器，在那里处理数据，然后将结果返回到网络边缘，如物理设备。 仅云计算会产生延迟，这在时间关键的系统中是不可接受的。 边缘计算功能的一个例子是，在分拣过程中捕获并处理当地包裹的图像数据，使物流自动化系统在0.2秒内做出响应。 系统这部分的网络延迟会延迟排序过程，但边缘计算解决了这一潜在的瓶颈。边缘计算可以使计算接近数据，但向边缘添加人工智能可以使过程更灵活，更不容易出错。 同样，最后1公里的物流很大程度上依赖人类，但使用边缘AI的AMR也改善了这一点。
人工智能的增长对物流自动化使用的软硬件产生了重大影响，有越来越多的潜在解决方案。 训练人工智能模型的解决方案通常不适合在网络边缘部署模型。 用于训练的处理资源是为服务器设计的，其中电源和内存等资源几乎是无限的。 在边缘，计算力和存储都很有限。
异构体系结构的发展趋势
在硬件方面，大型多核处理器不太适合边缘ai APP。 相反，开发人员正在转向针对边缘AI部署进行优化的异构硬件解决方案。 这当然包括CPU和GPU，但已扩展到专用集成电路(ASIC )、微控制器、FPGA。 一些架构(如GPU )擅长并行处理，其他架构(如CPU )擅长顺序处理。 目前，没有体系结构声称可以为ai APP提供最佳的解决方案。 总体趋势是，系统不是使用同一体系结构的多个实例，而是使用提供最佳解决方案的硬件进行配置。
这种趋势指向异构体系结构，并不是使用多个设备的同类体系结构，而是所有设备都配置为基于相同处理器的各种硬件处理解决方案协同工作。 可以为特定任务部署适当的解决方案，或将多个任务集成到特定设备上，从而提高了可扩展性，并提供了优化每瓦或美元性能的机会。
从同类系统体系结构迁移到异构处理需要大规模的解决方案生态系统，以及在硬件和软件级别配置这些解决方案的成熟能力。 因此，与所有主要芯片供应商建立重要的一级合作关系的供应商合作是非常重要的，这些供应商为边缘计算提供了解决方案，并共同开发了可扩展、灵活的系统。
另外，这些解决方案使用了Linux等通用开源技术和机器人ROS 2等专业技术。 事实上，为了支持物流和边缘人工智能，越来越多的开源资源正在开发中。 从这个角度看，没有单一的“正确”软件解决方案，运行软件的硬件平台也是如此。
自动边缘计算的模块化方法
提高灵活性和减少供应商锁定的一种方法是在硬件级别使用模块化，从而使任何解决方案的硬件配置更加灵活。 事实上，硬件级的模块化允许工程师在不中断整个系统的情况下更改系统硬件的任何部分，如处理器。在部署边缘AI等新技术时，“升级”软件、处理器等基础平台的能力尤为重要。 各代新的处理器和模块技术为通常在网络边缘操作的推理引擎提供了良好的功率/性能平衡，因此可以快速利用这些性能和功率增益，将对整个物流自动化系统的中断降到最小，边缘AI硬件系统设计可观
通过使用Docker等微服务体系结构和容器技术，将硬件中的模块化扩展到软件中。 如果有更优化的处理器解决方案可用，即使它来自不同的制造商，使用该处理器的软件也是模块化的，可以代替以前的处理器模块，而无需更改系统的其余部分软件容器还提供了添加新功能的简单、强大的方法，例如在边缘运行AI时。
文/上海蓝盟 IT外包专家
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