AI促进软硬件系统齐升级 进一步推进物流行业发展

快速的数字化正迫使企业精细化经营，公司正在寻求变得更加灵活和高效。这一趋势在物流行业更具有现实代表性，其背后是快速发展的众多高科技的落地。这样的发展劲头，对于服务于物流行业的嵌入式计算机硬件上，也具有战略层面上的意义。

物流行业伴随着电商的发展，在资本和政策的双重支持下，在短时间内取得了迅速的发展，不管是京东、菜鸟、四通一达等快递企业，还是货运、货代企业，物流市场呈现出全新的局面。在华北工控看来，社会物流系统的升级同时也意味着物流、货流、资金流速度的全面提升，不管是在仓储、运输，还是分拣等环节，软件、硬件系统的全面升级是保障其效率提升的第一步。

数据合成

在物流运输行业中，数据优化是顺利运行的关键环节。优化通常需要大量的数据分析和综合。机器学习使管理者能够收集大量的相关数据，从而进一步帮助他们制定物流规划策略。

同时，先进的供应链也是建立在大量数据的基础上，在大量技术的支持下，将先进技术与流程相结合，可以快速便捷。人工智能和机器学习也使系统能够产生解决复杂问题的方案，数据得以记录、保存和分析。

解决方案即时性

AI具有为复杂问题提供实时解决方案的独特能力，能够迅速和有效地解决严格的技术和后勤之间的冲突，为交通行业每天面临的复杂问题提供了即时、实时的解决方案。这是因为AI能够审查大量数据，并提出一个精简和实时的解决方案。

在这样的解决方案下，物流系统能够对出现的问题进行即时的反馈，避免误差的持续无效运行，给系统的精准度和效率带来影响。

识别模式

除了实时处理和应对，物流领域也需要高度的预测分析来保障其成本和速度。机器学习技术的能力使机器能够根据多年的数据以及提供给它的其他相关信息预测到更优越的数据。

在基于大数据的运行环境下，给建立更高效的优化模型提供了新的可能性，物流系统对于任务的识别不再是单向和具有延迟性的，而是具备先备性的。如在今年的双十一中，菜鸟根据以往数据库预测订单处理量，并能够将任务成功提前分解到各个物流环节，确保其未来的处理能力。

在这样的发展趋势下，基于大数据和人工智能的物流体系的构建，是确保社会物流成本保持低水平的关键之处。作为为物流行业提供众多子模块嵌入式计算机硬件产品方案支持的工控机行业而言，在AI和大数据场景下完成自我革新和升级，是必不可少的。

在智能物流嵌入式工控机领域，华北工控已积累了一定的行业经验。多个自主研发的多物流模块产品方案，对于智能化体系的海量数据实时处理反馈需求，以及在智能化性能方面的要求，通过处理器以及芯片组配置、工业结构设计、性能开发等来使其得到全面的提升。

华北工控物流中心嵌入式产品方案

此外，在机器视觉，智能监控领域，华北工控多个产品方案也具有多重的优势。例如在机器视觉领域，华北工控自主研发的机器视觉产品方案，通过集合优质性能，实现产品方案在性能和成本上的双重优化。在研发初期，就高度关注产品方案在不同的应用场景下的实际效能，具有良好的市场兼容性。

除了在特定场景的产品方案上面下功夫，在技术层面，华北工控也积极引入新技术，如人脸识别、边缘计算、深度学习等。采用双核NNIE神经网络计算引擎等，来支持深度学习神经网络加速，提高产品方案的计算力，采用边缘计算等技术来拓展产品方案的数据处理能力。目前，在芯片组、处理器方案，版型结构设计，新技术加持等方面，公司都在积极研发中，一直和市场保持紧密的联系和持续的沟通，力求为市场和客户提供在新物流场景下的可靠高效方案。