实体经济是一国经济的立身之本、强国之基、财富之源，是构筑未来发展战略优势的重要支撑。显然，在未来一段时期，各行各业都会围绕这一主线展开行动，而ICT企业作为先进科技企业的典型代表，将成为助力中国实体经济转型升级的“排头兵”。在此背景下，高通公司联合智次方·物联网智库通过对产业领军企业进行深度访谈，撰写一系列案例文章，并制作案例集《2023高通赋能企业数字化转型案例集》，这是其中的第九篇——智慧物流—运输篇。
“您的快递到了，请及时签收”——电商经济的爆发，让网上购物和收发包裹成为了人们生活中的日常。每一个随着物流网络翻山越岭的包裹里，可能都藏着一份不一样的惊喜，因此收件人总是希望包裹的送达速度更快、包装更完好。末端需求的暴增为物流业的快速发展提供了强劲动力，中国物流与采购联合会发布的数据显示，2022年，中国社会物流总额达347.6万亿元，同比增长3.4%。中国物流市场规模连续7年位居全球第一。如今，在物流供应链日益繁杂之际，如何有效提升运输效率、如何实时保障货品安全、如何快速响应突发事件等，成为行业进一步高质量发展的关键。而在物联网、大数据、AI等技术的加持下，物流业也已经开始了新业态的智能升级。广翼智联：为包裹“量体裁衣”
纵观整个物流产业链，每一个大大小小的包裹在送达签收之前都要经历打包、装箱、运输、中转存储、配送等诸多环节。其中，打包与装箱看似是物流场景中最简单的两项工序，实则却是决定运输效率的关键所在。一方面，如果货品打包不牢固、材料选择不合理，则可能导致其随运输颠簸而破损，造成不必要的损耗；另一方面，无论是采用何种交通工具运输，货箱承载量终归有限，积少成多，每一个货品包裹的体积是否是“最优解”都可能影响整个货箱所能容纳的货品数量。目前，打包这项工作往往还是需要人力来完成，而在传统物流企业中，受限于技术装备，一般都是依靠人工测量货品数据并进行体积计算，进而录入系统中得出包裹的相关费用。此举不仅费时、易出错，还无法记录测量过程，一旦遇到客户投诉并质疑测量结果的情况，则需要再次人工操作复验。对于企业而言，包裹体积计算不准确还可能导致运输过程中的空间浪费和不必要的成本增加。同时，物流过程中的较大损耗，不仅对环境造成不利影响，还增加了企业的成本负担。而包裹“不合身”还会影响收发货的便利程度，物流服务的安全性和及时性受到了很大的影响，很难快速响应客户的需求。针对于此，上海广翼智联科技有限公司（以下简称“广翼智联”）推出了Qboid 3D体积测量设备，该行业手持扫码终端搭载高通SDM660平台，配合第三方AI算法，一键即可获取物品的长、宽、高等信息，方便选择最合适的包装型号。基于机器视觉判断物体信息、前置测量场景以及根据收集的数据提供合理化的包装建议。在实际使用中，Qboid 3D体积测量设备整机结构设计紧凑，尽可能将尺寸做到最小，更加符合物流从业人员的工作环境与便携的实际使用需求。与此同时，广翼智联还在人机交互体验上下足了工夫，帮助用户快速上手使用，从而降低企业的培训成本。这些功能和设计上的优势对产品的复杂性与智能化提出了更高的要求。对此，Qboid产品从软件层面着手，团队中有数十年算法经验的工程师专注于物流场景，进行了大量的神经网络训练和人工智能算法的开发，最终使得Qboid产品能够扫描各种形状的物体、处理复杂的背景干扰，并实时输出计算结果。具体到产品层面，Qboid融合了多种3D传感器，包括结构光、立体视觉技术和TOF（ Time-of-Flight ）摄像头。其中，立体视觉技术可以基于多视点光线进行分析，从而像人眼一样去感知物体的实时情况。而TOF技术则能够使“眼睛”看到的内容以图像的形式呈现出来。二者的配合可以实现快速获得物体的长宽高数据并上传，便于工作人员根据体积信息来匹配合适的包材大小并进行价格计算。在不同的实际应用场景中，其能够先进行场景理解，然后智能地选择合适的3D摄像头，一旦3D传感器采集到立体原始数据，就会使用算法进行3D模型的重建，并根据形状的分析选择相应的策略，最终提取出物体的虚拟轮廓。虚拟轮廓中的长、宽、高数据可用于计算物体所占空间的费用，同时，正确的包裹体积也能够更好地利用车辆的储存空间。此外，3D模型还可以支持更多智能化的应用，比如优化组合打包方式、推荐最佳摆放方向和顺序等。尤其是在遇到异形物体时，智能算法能够更好、更合理地利用空间，从而提高效率和服务质量。
- 两全其美，高通SDM660平台助力产品小尺寸、低功耗
然而，在产品设计过程中，既要实现传感器的融合应用，又要保障小尺寸，还要综合考虑智能算法的部署并非易事。据广翼智联营销VP吴海涛介绍，在结构设计中，结构光模组对热敏感度比较高，环境温度25摄氏度的情况下，温升要低于20度以内。在解热过程中主要考虑了发热器件的分开分布，主板热源要远离结构光模组，在具体的设计中主板只能放置在整机的底部，摆件面积很小。而采用高通SDM660平台则成功实现了在很较小的面积完成摆件，并实现了热源分置。同时，该平台的低功耗优势还降低了发热量，减轻了散热设计成本。吴海涛还表示，高通芯片拥有较好的生命周期，且SDM660平台已经在物联网AIDC行业广泛使用，其拥有卓越的CPU处理能力、支持SNPE（骁龙神经处理引擎）功能，使得该平台更加适合进行深度学习及图像识别工作，可以完美地适配并充分发挥客户算法的优势。目前，Qboid 3D体积测量设备Qboid Perceptor M2已在日本某快递公司的自营门店中实现了规模化应用。该公司共有26000家自营门店，每天递送的包裹中有20%是不规则包裹，基于Qboid体积测量耗时实现了从20秒到1秒的跃迁，还有40%的规则包裹，基于Qboid实现了从10到1秒的加速，以此推算，在Qboid 3D体积测量设备的帮助下，该快递公司每年可以节省成本约1.2亿人民币。完成打包、装箱的前期准备工作后，货品的旅程才算刚刚开始，而这一路也挑战重重。长途运输可能需要转换交通工具或在某个中转站停留，而短途运输则多为城市道路，可能遇到复杂路况。但传统的物流运输往往缺乏实时可视性和透明度，难以追踪物流运输和货物流动，甚至可能会发生货品丢失或被擅自拆箱等违规操作，而信息的不对称、延误便可能导致上述问题难以溯源。同时，由于缺乏实时运输数据，也很难通过智能化手段来优化运输路线，而这无疑是提高物流效率和降低成本的关键。传统物流行业的数据通常分散在多个系统和组织之间，缺乏有效的数据集成和共享机制，这也极大地限制了信息流畅性和业务决策的准确性。尤其是在遇到供应链风险时，数据的阻隔也导致企业很难快速响应诸如质量问题、破损问题等影响最终交付的风险，甚至可能会导致业务中断——而这一风险在制造业供应链中尤为突出。以汽车制造的零部件运输为例，目前大多数汽车制造企业仍采用飞翼门厢车进行多地点集货运输，即承运企业按计划到各零部件供应商处去集货，在集货过程中目前采用物理铅封的方式对飞翼门启动开关的机箱进行施封与解封操作。也就是说，承运商到达每一个集货点取货后，都需要给飞翼车的箱门安装一次性的铅封，到下一个集货点解封，完成集货后，再换一个封条，直至到工厂后最后解封卸货，整个流程无疑会耗费大量的人力物力。此外，管理者对配送时效及集货节点无法动态掌控，如果出现零部件配送异常，无法提前预警或事后追责，无法有效获取对承运企业的运输效率及成本优化的参考依据，容易造成企业管理脱节。针对于此，深圳市久通物联科技股份有限公司（以下简称“久通物联”）以一枚智能电子锁便实现了汽车零部件物流运输全过程监管及各交接节点数据采集，可以在平台端对车辆异常、滞留、交期延迟等风险进行主动预警，并通过大数据对各运输节点效率进行分析，为提升配送效率提供科学数据分析依据。具体来看，久通物联推出的智能电子锁搭载了内置高通9x07调制解调器的芯讯通模组SIM7600G，能够自动采集动态节点数据和运输过程的空间地理位置信息。基于此，用户可以在系统调度界面实时掌控每个配送任务的全程动态，并对配送进度实时预判，对可能出现的延迟风险进行预警，实现配送过程的全程精细化管理。同时，智能电子锁还具备电子铅封授权解封功能，在配送过程中，可以对箱门状态进行动态管理，对异常情况进行预警，对箱门开启进行授权管理，降低一次性铅封的使用成本，加强配送安全的动态管控。此外，利用后台的大数据，用户还可以分析运输效率和配送准时率，为决策部门提供决策的基础数据。值得注意的是，物流运输过程中的网络信号往往难以保障，为节点数据回传与地理位置信息上报增加了难度。而为了实现全流程实时监管，久通物联选择的芯讯通SIM7600G模组支持全球主要4G/3G/2G网络，可以保证客户产品无论在什么地方都不会失联，同时还支持GNSS和LBS定位，可以上报货物位置，做到实时跟踪；另外SIM7600G支持LTE高速网络，所以在运输途中出现意外状况时也可以及时上传视频录像和快照。据芯讯通副总裁王本西介绍，芯讯通SIM7600G模组内置的高通9x07调制解调器是主流的LTE物联网模组平台，在市场上具有良好的口碑。此外，高通9x07平台还通过了全球主流运营商的IoT测试，具有良好的网络兼容性，正好符合SIM7600G支持全球主要网络并通过主要运营商认证的需求。芯讯通和高通有多年良好的合作关系，在这多年间，高通为芯讯通提供了优异的支持和服务，是芯讯通口碑的保证。据介绍，某合资品牌汽车制造商的零部件运输安全管理便采用了久通物联的智能电子锁管理系统替换了传统铅封的管理模式，以一台车每天解封8次计算，单个铅封成本为0.6元，一台车一个月节省一次性铅封使用成本约为144元，每年约为1728元。智能电子锁按三年使用寿命计算，每台车三年可节省铅封使用成本约5184元。以该制造商每年在中国进行5000车次的零部件运输计算，采用智能电子锁管理系统后每年可节省超800万元。更重要的是，在智能电子锁的加持下，用户实现了运输全过程实时监管，风险及时预警，减低在途资产安全风险；集货点授权解封、责任到人，便于责任追溯；运输大数据分析，优化运输路线、提升运输效率。Qualcomm Aware平台赋能传统物流智升级
毫无疑问，在物流运输全过程的实时管理中，除了要保障信号传输的稳定外，定位信息的准确性也十分重要，这一方面要求芯片的定位能力能够满足复杂环境的长时间运输需求与边缘侧数据回传的低时延要求，另一方面也要求软件平台能够通过流畅的云边协同保障数据有效地记录、展示。
此外，纵观运输全流程，涉及供应链的多个环节，信号采集终端也不尽相同，而为了监管整个物流周期，平台需要兼容更多终端、传感器。
针对于此，高通技术公司推出了Qualcomm Aware平台，整合强大的连接能力，将传感器提示以及关键设备管控功能与定位技术进行优化和融合，可以为冷链配送、公用事业资产监测、货运追踪、仓库和库存管理等场景下的状态感知、定位追踪提供支持。
此外，伴随该平台推出的还有多款开发者终端，主要是不同等级的物流追踪器、传感器、标签产品，支持供应链物流多个场景的感知，Qualcomm Aware平台首批合作伙伴中的最终用户场景也大多面向物流、配送、仓储等需求。
据高通技术公司产品市场资深经理朱元堃介绍，Qualcomm Aware平台还拥有一套业界领先的定位技术，包括基于蜂窝和Wi-Fi的融合技术，配合后端算法和智能处理，即使在艰难的信号环境中，也能以极其省电的方式实现准确和精确的定位。
如今，贯通传统物流全产业链的数智化升级正在如火如荼的进行中。Digital Transformation Spending in Logistics Market报告显示，到2026年，全球物流市场的数字化转型支出预计将达到109.7％的复合年增长率，突破949.7亿美元。可以说，数字化技术正在为物流运输铺就一条全新的道路，更加安全、高效！
