第2章 數智變革：5G+智慧物流的技術架構

5G+ AIoT：物流運輸數字化變革

智能連接融合了5G、AI、IoT等技術。在智能連接的基礎上，AI能夠高效處理來源于IoT的各類數據，提高數據的可用性，充分發揮數據的價值。這既能為用戶決策提供數據支持，也能有效提高服務的個性化程度，優化用戶體驗及人與環境的交互效果。

隨著計算水平的提升、數據訓練強度的加大及機器學習工具可用性的增強， AI需要處理的對象的復雜度越來越高，IoT的應用范圍也越來越廣。而5G的發展和應用能夠助力AI和IoT技術的發展，并驅動智能連接進入新的發展階段。5G具有高速率等優勢，IoT能夠廣泛采集各類數據，AI能夠根據語境實現對數據的準確理解，同時還具備強大的決策能力，能夠根據數據分析結果做出精準決策。因此，5G、AI、IoT等技術的飛速發展必然能夠加快物流行業實現智能連接的速度，為物流服務數字化和智能化水平的提升提供強有力的技術支撐。

在整個物流產業鏈中，運輸環節至關重要，現階段，5G+AIoT技術主要用于公路干線運輸領域，包括基于自動駕駛技術的無人卡車、基于5G+AIoT技術的車隊管理系統等。隨著5G+AIoT技術在物流運輸領域的深入應用，自動駕駛技術在卡車領域的發展逐漸成熟，無人卡車在港口、物流園區等場景中的應用越來越廣泛，未來，基于自動駕駛技術的無人卡車有望完成物流運輸工作；同時，基于5G+AIoT技術的車隊管理系統的功能也將越來越強大，能夠實現對車輛運行狀態和駕駛員駕駛行為等多方面的實時監控。

基于自動駕駛技術的無人卡車

與無人駕駛乘用車相比，無人卡車的受關注度較低，但這兩者使用的技術、系統架構和感知載體都是相同的。具體來說，無人卡車與無人駕駛乘用車都應用了自動駕駛技術，其系統架構均可以分為感知層、決策層和執行層，感知載體均為攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達等傳感器設備。

城市中的道路具有復雜度高、不確定因素多等特點，因此，無人駕駛乘用車的落地應用較為困難。相對而言，港口、物流園區、高速公路等場景封閉性強、線路固定，便于車輛研發人員采集相關數據，因此，相較于無人駕駛乘用車，無人卡車的落地應用更加現實。

基于5G+AIoT技術的車隊管理系統

無人卡車落地運營將會全方位地改變物流運輸流程，但在無人卡車實現大規模應用之前，由物流企業管理的車隊則是我國公路運輸的中堅力量。

5G+AIoT技術在物流運輸領域的應用能夠有效優化車隊管理系統，讓車隊管理系統能夠實時感知車輛運行狀況、駕駛員駕駛行為、貨物裝載情況等信息，從而及時發現行程延誤、線路異常，以及駕駛員的不規范行為等問題，并迅速對這些問題進行預警、干預及取證判責，降低物流運輸安全事故的發生率，達到大幅提高物流運輸的安全性和車隊管理效率的目的。同時，基于5G+AIoT技術的車隊管理系統能夠借助車載終端實現感知功能，利用系統平臺進行決策，并指揮駕駛員控制車輛運行。就目前來看，基于5G+AIoT技術的車隊管理系統具有遠高于無人卡車的適用性和商業化程度。