AI大模型的赋能为物流园区带来了创新的解决方案，从提升物流作业效率到降低配送成本，从智能化管理到安全监测，AI技术的应用正在深刻地影响着物流产业的每一个环节。

  定制化、个性化需求明显；受B2C影响，客户对于购买体验（包括物流体验）变得越来愈苛刻和严格，更快的物流响应速度与更好的物流体验已然成为商品的一部分。

  应对供需两端的变化，流程的优化与运营升级更为迫切，物流在供应链体系中的地位将得到提升；为应对激烈的市场之间的竞争，内外部合作、整合将不可避免。

  新技术的广泛应用，IOT、AI人工智能、大数据、智能设备等新技术获得普遍应用，技术赋能的结果深刻影响整个行业。

  1.0阶段：手工/半手工作业阶段，大量依赖手工作业，没有或具有少量信息系统，业务流转层面使用大量的纸质单据。

  2.0阶段：信息化阶段，拥有较为完善的信息系统，诸如财务系统、ERP、WMS、TMS已得到大面积应用，物流作业开始采用条码、PDA、RFID等做相关操作，物流作业流程化、规范化。

  3.0阶段：全面可视化、数字化阶段，重视互联网，有效实现各业务系统、各业务角色之间的链接；管理思维向用户思维的转变，数据对经营销售的方式、生产的基本工艺等的深刻影响。

  4.0阶段：智能化阶段，物流作业的过程中大量运筹与决策智能化；物流大脑将成为企业作战指挥的司令部；数据变为第一生产力，数据开始驱动物流产品全生命周期；各环节的高度一体化和物流系统的层次化。

  结合区块链、OCR识别技术，强化系统的安全性、便捷性。改变系统注重流程管控，在运输计划阶段严重依赖人为经验的情况中，通过智能调度规划配送方案，并结合实时路网数据，保证计划可落地，真正帮企业提升作业效率，节约配送成本。

  依托商业地图海量数据基础上，采集道路五限信息等物流行业专有数据，为物流行业提供线路规划、货运导航、轨迹服务、私有化图层、园区上图等全方位地图服务。

  以云计算为核心，通过灵活配置约束条件，大规模计算的算法优势，来为不同物流模式下的各种场景提供高效的智能算法解决方案。

  采用基于聚簇优化的Ruin-Recreate启发策略并结合模拟退火的高级混合式启发算法，可以在较短的时间内得到成本更低的多车路径规划方案。

  动态调整：考虑全局资源，科学整合，均衡任务分配，实时跟踪任务执行情况并动态调整做出最优决策。

  路径优化：针对海量任务起终点关联度分析，初始化合理的分区及路径设计并跟踪学习不定期智能优化。

  任务匹配：资源（设备、任务、位置）在不断占用和释放，不断根据当前可用资源和任务时效要求确定（设备、任务、位置）三者最优动态匹配策略。

  车：L4级别无人驾驶，全时段全天候稳定作业，实现深度感知、高精度定位、智能决策、精准控制。

  路：路侧单元检测，实现检测辅助、超视距感知，通过智能定位，实现全场设备物联、全流程自动化、车辆引导与设施交互的自动化。

  云：对接TOS/WMS系统，打通场站、岸桥、道闸、充电等业务系统，基于云端高精地图及5G网络，实时获取生产系统中作业数据、以及无人驾驶车辆、RSU实时动态数据，实现全局车队调度、协同。

  智：对车辆运营、作业运营、运维、安全预警、异常等数据来进行监控及统计分析，使用多维视图进行直观呈现，提供整体效率数据分析、发现瓶颈问题。

  1）智能化、一体化升级，实现安全监测全面智能、生产服务高效便捷、管控态势全面掌握、时空信息实时更新。

  以AI为中枢、以大数据为依托，以云计算为基础的ABC三位一体深度结合的智能物流园区管理系统，能支持不一样的园区业务，实现人、设备、作业动作、环境、能源管控、安防、金融等全面综合管理。

  构建全域感知的管理模式，包括：车辆识别、停车计费、车位引导、分区停放等，助力物流园区高效运行。

  在电子地图上对停车场按照物资类别划分区域，比如采购业务停车等待区、危化品停车区、车辆检查等区域，划设停车场的地理围栏，各个区域司机APP端进行显示。

  车辆进入停车场后，物流平台根据车辆已预约的物流业务类型，语音导航至相应区域；如车辆未停在指定区域，将触发停车异常事件，协调工作人员处理。

  物流管理平台收到车辆进入停车场或虚拟电子围栏的消息后，自动依据业务类型、物资种类等信息按照到场顺序为车辆排队，排队模型5～10分钟进行一次计算，进行停车场调度流控。

  物流园区车辆、铲车及其他作业设备较多，作业安全风险较高，同时由于区域范围大、监管难，传统监管方式很难实现全范围监控管理。通过安全生产监测预警平台实现了对人员着装、人员作业、车辆作业的全方位智能化安全监管，大幅度的提高物流园区安全管理效率。

  以智慧可视化的方式全面掌控园区整体运作情况，实时、高效、智能的指挥调度，以“数据”驱动园区智慧运营，逐步提升园区运营的管理上的水准。