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          中國電子技術標準化研究院技術總監、教授級高工張暉分享:5G時代面向智慧物流的物聯網技術發展趨勢


          日期:2021-10-22
          來源:中交協物流技術裝備委
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          張暉:大家好,非常榮幸跟大家一塊分享5G時代面向智慧物流的物聯網化趨勢。
              從今天這個主題來看,其實智能物流系統,它本質上來說也可以理解成一個非常典型的物聯網系統或者說是物聯網典型應用,因為我本人做物聯網標準化的十幾年,同時擔任國家物聯網基礎標準工作組秘書長的角色,所以從物聯網發展,十幾年前這個概念已經在國內炒得比較熱。但是,物聯網真正的飛速發展,也就是從2015年以后才正式發展起來,一個非常非常典型飛速于是的指標就是物聯網連接終端,從2015年之后,物聯網連接終端的發展趨勢的統計。當時在2018年又作了預測,2018年預測與聯網連接是84億。到2018年底超過230億。從2015年之后物聯網發展就是日新月異。計劃趕不上變化,從這個指標可以看到物聯網涉及各行各業,甚至各個大公司有自己物聯網發展戰略和自己解決方案,在最近兩三年事情。
              物聯網技術的發展,剛才說連接終端越來越多。終端越來越多,其實代表了從物理世界采集的數據越來越多,數據越來越多,這些所有數據不可能是一股腦全部交易核心網,交給平臺處理。一定是要促使在物聯網邊緣側要有一些相應計算能力,也就是我們通常說的計算能力要下沉,對于咱們智能物流系統來說也是一樣的,剛才郭會長,也提到現在無人車、無人配送,包括無人快遞柜各種物聯網終端也是越來越多,未來很多數據處理不可能說要傳到大平臺或者大核心網處理,一定要下沉到邊緣側。未來長期的發展趨勢就是要形成一個分布式的AI和計算,這是物聯網整個發展趨勢來說是這樣。
              邊緣計算有幾個好處,一個是帶來安全性更有保障,因為數據不需要在遠距離傳送到大網。第二個從知識產權以及減少延時,增加系統彈性,降低帶寬成本和系統的自主性更高等這方面都有一定的好處。如果說用左下角這個圖,大家可以看到未來物聯網系統其實是發展趨勢類似于章魚,因為章魚是比較特殊智能生命體,它很多神處理系統不是集中在大腦,很多時候觸角就可以進行簡單的計算和處理。未來邊緣計算也是類似,而且邊緣計算主要聚焦領域是在于以實時性、短周期數據的分析,而咱們很多智能物流,很多的時候應用場景恰恰是符合這種應用的場景。比如說無人駕駛,剛才說無人配送車輛還有智能安防和電梯運維都是屬于這種應用場景。
              在數據,往上傳送之后,剛才說了要有一個平臺對數據進行分析和處理,F在各種各樣的物聯網平臺,或者換一個名詞工業互聯網平臺非常多。因為之前有一個統計,現在世界大概可能有600多個工業互聯網平臺,而中國工業互聯網平臺可能占到400-500個。這么多平臺真正發揮作用的非常少,咱們就說在工業界非常著名的MINDSPHEREJ西門子的平臺,這是一個相當于風向標的作用。這主要根源西門子在工業控制設備方面有非常深厚的積累,基于自己的工業控制設備,他在進行數據的一些匯聚、處理、分析、甚至對設備分析,故障預測非常得心應手,反觀國內很多的物聯網平臺或者工業互聯網平臺,說句不好聽很多是噱頭,根源就是你在技術領域沒有很深技術積累,沒有很多的自己的知識機理、工業機理分析和積累。對于咱們智能物流領域也是一樣,在發展物聯網平臺的時候,一定要根源于你自己本身對于物流領域的一個長期的一個技術和工業基理的發展方向各方面的積累才能真正開發出有意義的互聯網應用平臺。
              剛才有專家提到大數據,大數據在物聯網系統中是非常重要作用,大數據本質上是物聯網系統數據流呈現形式,為什么這樣說?咱們可以看到,從數據的采集和交換,數據的預處理和存儲,數據的分析和處理以及智能決策,從另外一個角度來看也是物聯網的信息采集、信息傳輸、處理和物聯網應用。物聯網發展的本質是什么?本質上是把萬物的屬性轉化成數據,傳上云端以后最后要形成有價值的服務。這是物聯網或者說咱們目前各行各業做信息化系統本質的問題,就是要把物理的屬性轉化成數據,而且通過云端的處理,最后要面向物聯網的應用價值的體現,再多的數據,再多的平臺,最后就是一定是要提供給用戶這個價值的,無論從商業價值,社會價值各方面來說,它的服務一定要有價值。
              咱們再看一下,大數據通用架構并不適和處理物聯網的數據。很多時候大數據有自己一套通用的處理架構工具,而這一套數據照搬智能物流和互聯網當中很多不適用或者面臨水土不服的問題,因為本身這一套工具開發效率比較低,運營效率比較低,運維成本比較高。而且很多物聯網應用場景,這一套顯得臃腫。所以說在物聯網或者智能物流場景當中可以說是工業應用場景,這個時候它的數據的處理特點大概可以用這十個處理特點簡單的歸納。
              第一個數據是有時序的,有時間戳的,采集的時候一定要跟時間密切相關。包括物流的時候要注重時效性的處理。除此之外第二個,數據往往是結構化的,尤其是工業領域,非結構化的視頻、音頻數據畢竟還是少數。所以,數據往往是結構化比較多。另外數據源是唯一,另外數據更新操作比較少,另外數據是關注一時間的趨勢,從這十個特點來看我們就是要注重工業互聯網這個環境當中,大數據跟咱們通常的互聯網大數據的特點還是有很大的差異性。在物聯網未來的發展一定是向著智能物聯系統方向發展,就是在物聯網開始提出的時候,咱們很多時候多關注的是數據怎么采集或者通過傳感器,通過RFID,通過二維碼怎么把數據采集上來,但是像咱們人類一樣,通過手,通過眼睛觀察這個世界這只是第一步,最關鍵的是你要通過你大腦要分析、判斷、理解這個世界,從這個概念商來說,物聯網未來一定是要和人工智能有一個非常密切的結合。對照于咱們人體這么一個智能生命體來說,感知器件就是智能傳感器,可以為是神經末梢,肌肉是執行機構,血液可以認為是數據流在流動,包括網絡是作為傳輸神經,最關鍵的核心就是人的大腦,在大腦整個處理當中,咱們可以進一步把它分解,比如涉及到達那皮層處理,包括像機隨件腦和小腦處理,類比于剛才前面提到的這種信息化的智能化系統來說,可以理解為在云端進行這種AI算法的深度 學習,包括大數據分析挖掘,這是屬于大腦皮層的處理,對于機器感知和機器行為,就是針對咱們前面提到很多的時候,邊緣計算,邊緣智能目前在從物聯網核心端在往下端下沉,下沉到一定階段以后,整個物聯系統當中所扮演的角色其實就是邊緣智能,機器感知和機器行為的決策,這是未來物聯網智能系統的發展趨勢。
              再回到咱們主題,5G跟智能物流的融合。
              5G的發展大家都知道,5G的發展面臨有三大應用場景。三大應用場景其中一個就是增強型移動寬帶,帶寬越來越大從2G到3G到4G到5G,另外兩個方向就是高可靠低時延通信,還有一個就是實時通訊,這個跟物聯網事實相關,這個發展方向直接瞄準物聯網發展方向,5G還有一個非常重要的技術趨勢就是5G切片,大家可能聽說過,所謂切片就是從核心網到無限網到邊緣側,整個面向不的業務,我可以調動不同的資源,形成不同QS服務質量,可以為我們智能物流,智能停車提供差異化服務。剛才說了5G是面向物聯網的應用,三大應用場景有兩大面向物聯網。5G還有一個非常重要的就是邊緣計算,前面剛剛跟大家提到了,邊緣計算把核心王的功能向無線端,再向終端下沉,5G發展場景當中主要訴求就是無論是安防領域,包括視頻直播領域,可以避免大數據量傳送到核心網。很方便的通過邊緣側可以給用戶提供低延時,高質量的數據流信息服務。這就是邊緣計算在5G當中的位置。5G對于智慧城市建設的支撐,尤其是對于咱們智能物流這個領域的支撐,很多時候用得最多的其實就是NBLT,NBLT也是在5G標準當中納入系列標準的一個組成部分,它的主要作用就是解決了傳統物聯網感知側怎么讓數據,就是遠距離,十幾公里傳輸到云端,以前通過短距離的,以前通過藍牙等等搜集,有了NBLT之后可以減少中間容易發生故障的環節。對于智慧物流的供應鏈,就是從技術體系來看,可以分成智能運輸,智能倉儲,智能配送,這每一個環節當中,都有很多物聯網的終端,包括物聯網出席手段,最后通過物流綜合信息平臺,把這些數據融合起來,同時,從接入層面來看要屏蔽各種接入手段的差異化,能夠很方便的調度、管理下面的各種資源。這就是信息管理平臺發揮重要作用。
              從智能物流來看,就是RFIT,這個提出在海灣戰爭,美軍首次用了RFIT管理,就是聯合全資產可見性,包括在儲可視化,在運可視化,再處理的可視化。這個雖然過去30年時間,對于咱們目前智能物流發展還是有非常重要的指導作用。
              剛剛提了NBIOT在智能物流當中可以發揮非常重要的作用。
              另外5G對倉儲物流機器人。關鍵是5G,剛才提到三大應用場景其中有一個高可靠低時延要求,對于車聯網和工業控制網絡當中它的端到端時延可以減少1毫米,而且可靠性可以達到5個9以上的可靠性,所以對倉儲物流機器人,工業應用場景才有非常好的用武之地。
              全自動駕駛配送剛才也提到了,這里不再多說了。
              對于5G,剛才也有提到自動配送無人機,包括經等等都有自動配送的無人機。因為在2G到5G發展過程當中,大家都知道這個頻段,它的載波頻率在越來越高。因為載波頻率越來越高,就帶來了一個問題,雖然說咱們的帶寬越來越大,傳輸速率越來越快,但是覆蓋的單機站,覆蓋距離越來越短的,對于覆蓋距離越來越短情況下,像自動配送無人機,在大的空域飛行,如果帶來頻繁的信號的終端切換,其實是對業務運用非常不利,5G除了超低時延和厘米級定位精度以外,還有一個非常關鍵技術,就是海量的MIMO和大規模天線陣列(音)以及波束賦形技術。這個如果用非常通俗的例子來講,就是在無人機飛行過程當中,5G基站可以根據無人機的位置進行實時的追蹤,探測。追蹤無人機相應信號的傳輸,所以這才為5G自動配送無人機應用帶來可能。還有智能快遞柜,現在也是越來越多的,有一些攝象頭等等,也是非常典型的一個物聯網應用系統,通過數據的一些采集,包括二維碼的掃碼等等,最后通過云端數據處理。
              最后簡單一下物聯網目前國家標準的制訂情況。
              在國外ISO和IEC,聯合成立的JTC1,就是第一信息技術的聯合委員會,下面有一個物聯網與數字卵生技術分委會,就是IJ41,國內對口分委會秘書處也是在我們院。物聯網標準也是按照總體共性、感知層及網絡層和服務層和應用層支撐的。
              我給各位領導匯報一下目前已經物聯網技術標準,比如說像物聯網有框架和參考模型,這種非常宏觀的標準,參照體系架構,系統接口要求和物聯網系統主要體系,還有物聯網標識體系,這些都是要基礎攻關的標準。另外,對于一些行業應用的標準。另外,對于一些行業應用標準,比如我們跟公安部之前也是一塊聯合發布了有公安互聯網相應標準。另外還有一些物聯網智慧酒店和面向景區旅游服務管理的物聯網系統,這是跟國家旅游局一塊聯合制訂和發布的。我想未來我們可能也會咱們郵政局,像協會一塊去做智能物流物聯網方面的標準。這里面大家可以看到,還有一些礦山產線標準,還有物聯網網關感知設備等等基礎通用的標準,本質上做這些基礎標準,最后一定是為產業服務,否則的話工信部做的標準光是自說自話不行的,一定跟各個行業部委,各個應用主體方緊密配合,把國家標準為行業服務,這樣我們負責制訂國家基礎性通用標準,像咱們智慧物流等行業就可以針對于采納這些基礎性標準針對性開展自己行業應用標準的制訂,這樣的話,大家各自分工,而且減少了很多的不必要的交叉和重復。
              以上就是簡要跟大家匯報了一下物聯網技術標準的進展情況,因為時間非常有限,所以介紹非常粗糙,僅供參考。謝謝。



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