三、物流智能化的演進
為了實現上述的智能物流系統，學術界和產業界都做了大量的工作，下面以搬運系統的演變來展現物流設備走向智能化的發展路徑。
1.機械化時期
叉車是搬運系統機械化時期的典型代表，它實現了作業的機械化，大大提高了搬運和裝卸效率，減輕了工人的工作強度。但是它的行駛依靠人的實時操作，工人在長期工作中很容易出錯，而且存在一定的安全隱患。尤其是隨著人工成本不斷升高，叉車已經難以滿足企業大量生產的需要。
2. 自動化時期
AGV(Automated Guided Vehicle，自動導引車)的出現使搬運系統開始向著自動化方向發展，極大地提高了物流系統的自動化程度。AGV早期的導引技術是靠感應埋在地下的導線產生的電磁頻率，通過一個叫做“地面控制器”的設備打開或關閉導線中的頻率，從而指引AGV沿著預定路徑行駛。這種導引方式雖然可以實現AGV的自動行走，但是路徑是固定的，AGV小車之間不具有自動避障能力，其控制系統也很單一，重新設定路徑的成本很高，并不能滿足高柔性生產。
3. 高柔性自動化時期
隨著電信技術的發展，出現了像激光導航、GPS導航這樣新的導航技術，AGV的路徑變得多樣化，其路徑的重新規劃可以通過在系統中設定參數或編程來解決，并且不再局限在某條特定的行進帶上。AGV的控制系統也能做出簡單的路徑優化和避障，大大提高了物流系統的效率和柔性。以AGV為主的搬運系統開始向著高柔性自動化的方向發展。
為了進一步提高其柔性，AGV開始從二維平面運動拓展到三維空間。也就是說，AGV將可以直接把貨物從生產線送到貨架上，并在貨架中穿行;應用于多層貨架時，高層貨架可以橫跨巷道布置，這樣就使得倉庫的空間利用率比現有的倉庫系統進一步提升。這種兩棲多功能的搬運系統顯然在柔性和自動化方面更上一層樓。
4. 智能化時期
在大規模的運輸任務中，現有的方法通常是對搬運系統進行集中控制與集中管理，但是這不適用于智能物流中的單元化運輸系統。在智能化時期，搬運系統不再對多車之間的相互配合“車群”進行集中控制，而是采用基于窄帶物聯網技術的分散控制的方式，使用專門的AGV管理軟件來優化運輸系統的整體運行能力。AGV可以不依賴導引線完全自由行駛，對周圍環境的動態障礙做出反應，比如避讓車輛前方的障礙物或另一輛AGV，而且AGV可以實時尋找到達目標的最短路逕，車與車之間通過無線網絡實現信息交互、協調任務分配和路徑尋找。
四、面向智能物流的前沿應用
盡管目前物流裝備行業的發展離上述的智能物流還有較遠的路程要走，但是隨著相關研發的投入，市場上已經逐漸開始出現支撐智能物流的產品。
·箱(盒)式超高速自動倉庫
該立庫的單巷道中同時設置多臺堆垛機，運用先進的同步協調控制技術使其在各自獨立的作業中互不干涉。巷道內的堆垛機為上下兩層結構，同時作業，其入出庫處理能力可達2200箱(盒)/小時。同時它也是集存儲、輸送、分揀于一體的新型配送系統，完全實現了分揀、集貨等環節的自動化。其中，分揀系統采用了立體化的三維布局，與以往的平面布局相比，既節省空間又節約了人力。
·第三代物流機器人
第三代物流機器人實現了從自動化到智能化的轉變，它們由移動車體、機械臂和機械手組成，具有高度自主性，能夠完成多種功能如物體識別、抓取分揀及運輸，在效率和功能上遠超第二代，可滿足智能物流對于設備高柔性自動化的需求。
·全方位傳送帶分揀系統
以往的傳送帶只能按固定的路線傳送物品，并且對物品的形狀規格也有要求，這顯然無法滿足柔性、智能化的生產物流要求。市場上推出的全方位傳送帶，以互鎖方式相互交錯，由全長銷桿組裝在一起，可以實現物品在傳送面上全方位的移動，彼此之間可以互不干擾，同時通過箱子上的RFID可以替代人工揀選，大大提高了物流作業效率。
·AR智慧物流系統
在這個系統中，分揀工作人員戴上AR眼鏡，可以直觀看到商品的質量、體積等各種信息，進行快速分揀。系統會指導工作人員按照最優路線行走，迅速找到貨架上的商品，并進行掃描。之后，AR眼鏡還能幫助工作人員迅速地完成質量檢測、包裝等工作。這樣的系統對于多零件、個性化的產品定制化生產有很大幫助，可以實現智能化。
·手持式智能讀碼器
各種條碼已經廣泛地用于工廠，快速并且準確地識別條碼信息有助于加快物流智能化。行業中推出的基于圖像的ID讀碼器，可對具有不同大小、質量、打標或印刷方法的直接部件標識、二維碼以及一維碼進行解碼。通過配備高級液態鏡頭成像系統和柔性照明技術，它能夠解碼各種各樣表面上最難以辨別的直接部件標識。配備以太網通信和工業協議，可輕松集成工業自動化設備，能夠快速、高效地執行安裝和維護。同時，配備現場可交換通信模塊，通過一個讀碼器可以滿足客戶特定的以及不斷變化的通信需求。
五、智能物流落地的幾點建議
智能物流有著很好的發展前景，將配合智能制造徹底改變生產方式。但是在落地的過程中，特別是在中國，除了技術層面的壁壘，仍然有諸多挑戰和難點需要克服。對此提幾點落地的建議以供參考。
1.重流程
在智能物流的落地過程中，流程再造和優化是重中之重。國內企業常常不重視流程方面的分析，而更愿意投資昂貴的設備，但是投資硬件并不能讓企業直接找到流程上的不足，只有持續不斷進行流程優化，才能把企業內部不合理的東西深挖出來，通過兩化融合實現智能制造。
2.重規劃
在智能物流落地方法上，企業需要制定相應的智能物流戰略，根據愿景制定相應的行動計劃，由此確定整體發展路徑。以寶馬萊比錫工廠為例，其外觀猶如一把梳子，這樣的造型是為了物流便利性。通過運送不同零組件的貨車直接開至離裝配線最近區域，這樣部件進廠后可直接送至相應工位，實現生產和供應JIT。反觀國內的工廠往往方方正正，卻并不有利于物流。
3.重標準
目前，我國政府對于兩化融合、《中國制造2025》非常支持，許多企業大力度地投入研發，希望立起行業標桿，在下一個工業時代中成為弄潮兒。但在把項目做大做強前，企業需要關注相應標準的制定，強調國家級標準的重要性。當前的工業4.0標準尚未完全清晰，行業不僅要重視國際方面的進展，也要加強國內物流標準化建設，比如集裝單元標準化、通訊協議標準化。這些看似小的問題如果得不到解決，不僅降低了物流效率，也極大阻礙智能物流發展。
4. 重數據產權與安全
未來的經濟是數字經濟，未來的社會是數字社會。在推動智能物流落地的過程中，企業應當數字化所有流程，只有這樣才能更好地去控制和優化流程。而這將使數據變得至關重要，數據成為新一代的“石油”，誰擁有數據，誰就占據了主動權和話語權。當如此多的數據被產生，并且成為一種稀缺資源時，大數據產權和數據安全是不可避免的問題，這需要有完善的法律和技術手段去保護。
