自动化使用技术来增加人类在无数任务中的工作量。在物流领域，自动化的潜力巨大，收益巨大，尤其是在运营发生巨大变化或需求增加时。扩大业务规模通常需要额外的员工，而这些员工通常无法立即提供，尤其是在其他行业也有需要的情况下。快速响应市场波动需要在整个运营过程中采取快速行动和额外能力。随着需求的变化，物流自动化可以使生产能力快速增长。如果有策略地使用，物流自动化可以提高生产力、减少人为错误并提高工作效率。有了适当的物流自动化软件、硬件和平台资源，在需求低迷时期对运营费用的影响微乎其微，远低于维持大量人力资源的影响。随着需求的增加，产能已经到位并准备启动。虽然这为物流公司提供了快速响应需求变化所需的灵活性，但也有机会做得更多。AI放大了物流自动化的影响将人工智能(AI)引入物流自动化可以放大AI的影响。人工智能减少了常见的半熟练任务中的错误，例如对产品进行分类和分类。例如，自主移动机器人(AMR)可以改进包裹递送，包括最后一英里，这通常是最昂贵的。AI帮助AMR进行路线规划和特征识别，例如人、障碍物、交付门户和门口。将物流自动化集成到任何环境中都会带来挑战。它可以简单到用传动带代替重复的过程，也可以复杂到在工作场所引入协作式自主机器人。当人工智能被添加到这个自动化和集成过程中时，挑战变得更加复杂，但好处也是如此。随着解决方案的连接性越来越强，并且越来越了解流程中的所有其他阶段，各个自动化元素的效率也会提高。将AI靠近生成数据和采取行动的位置称为边缘AI。在边缘采用人工智能重新定义了物流自动化。EdgeAI发展迅速，其用途已经超越了物流自动化。将AI置于网络边缘的好处必须与资源可用性（例如电源、环境操作条件、物理位置和可用空间）相平衡。边缘推理边缘计算将计算和数据更紧密地结合在一起。在传统的IoT应用程序中，大多数数据通过网络发送到（云）服务器，在那里进行处理并将结果发送回网络边缘，例如物理设备。单独的云计算会引入延迟，这在时间关键型系统中是不可接受的。边缘计算发挥作用的一个例子是在分拣过程中捕获和处理本地包裹的图像数据，使物流自动化系统能够在0.2秒内做出响应。系统这部分的网络延迟会减慢分拣过程，但边缘计算正在消除这一潜在瓶颈。虽然边缘计算使计算更接近数据，但在边缘添加人工智能可以使过程更加灵活，甚至更不容易出错。同样，最后一英里的物流在很大程度上依赖于人类，但在边缘使用人工智能的AMR也改善了这一点。人工智能的加入对物流自动化中使用的硬件和软件产生了重大影响，并且有越来越多的潜在解决方案。通常，用于训练AI模型的解决方案不适合在网络边缘部署模型。用于训练的处理资源专为功率和内存等资源几乎不受限制的服务器而设计。在边缘，计算能力和存储是有限的。异构架构趋势在硬件方面，大型多核处理器不太适合边缘AI应用。相反，开发人员正在转向针对边缘AI部署优化的异构硬件解决方案。这当然包括CPU和GPU，但它扩展到专用集成电路(ASIC)、微控制器(MCU)和FPGA。某些架构（例如GPU）擅长并行处理，而其他架构（例如CPU）则更擅长顺序处理。今天，没有任何一种架构可以真正声称为AI应用程序提供最佳解决方案。总的趋势是使用提供最佳解决方案的硬件配置系统，而不是使用同一架构的多个实例。这种趋势指向异构架构，其中有许多不同的硬件处理解决方案配置为协同工作，而不是使用多个设备的同构架构，所有这些都基于同一处理器。能够为任何给定任务引入正确的解决方案，或在特定设备上整合多个任务，提供更大的可扩展性和优化每瓦和/或每美元性能的机会。从同构系统架构转向异构处理需要庞大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。这就是为什么与所有主要的芯片供应商合作非常重要，这些供应商拥有重要的一级关系，为边缘计算提供解决方案，并与他们合作开发可扩展和灵活的系统。此外，这些解决方案使用了Linux等常见的开源技术，以及机器人操作系统ROS2等专门技术。事实上，越来越多的开源资源正在被开发以支持物流和边缘AI。从这个角度来看，没有单一的“正确”软件解决方案，也没有运行软件的硬件平台。自动化边缘计算的模块化方法为了提高灵活性并减少供应商锁定，一种方法是在硬件级别使用模块化，使硬件配置在任何解决方案中都更加灵活。事实上，硬件级别的模块化允许工程师更改系统硬件的任何部分，例如处理器，而不会导致系统范围的中断。在边缘部署AI等新技术时，“升级”底层平台（无论是软件、处理器等）的能力尤为重要。每一代新一代处理器和模块技术通常都会为在网络边缘运行的推理引擎提供更好的功率/性能平衡，因此可以快速利用这些性能和功率增益，同时将对整个物流自动化系统和边缘AI的干扰降到最低硬件系统设计优势明显。通过使用微服务架构和容器技术（例如Docker）将硬件的模块化扩展到软件。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，可以用来代替以前的处理器模块，而无需更改系统的其余部分。软件容器还提供了一种简单而强大的方式来添加新功能，例如在边缘运行AI。容器内的软件也可以模块化。硬件和软件的模块化和容器方法最大限度地减少了供应商锁定，这意味着该解决方案不依赖于任何特定平台。它还增加了平台和应用程序之间的抽象，使最终用户更容易开发自己的独立于平台的应用程序。结论在物流自动化的边缘部署人工智能不需要更换整个系统。首先评估您的工作空间并确定可以真正受益于AI驱动的自动化的阶段。主要目标是在降低运营费用的同时提高效率，特别是为了应对劳动力短缺期间需求的增加。越来越多的科技公司正在研究人工智能解决方案，但这些公司通常瞄准云计算，而不是边缘计算。在边缘，条件非常不同，资源可能有限，甚至可能需要专门的专用通信网络。通过使用人工智能等技术，自动化将在物流业务中继续发展壮大。这些系统解决方案需要针对恶劣环境进行设计，与云或数据中心截然不同。我们使用模块化方法解决这个问题，该方法提供极具竞争力的解决方案、较短的开发周期和灵活的平台。
