三、物流智能化的演进
为了实现上述的智能物流系统，学术界和产业界都做了大量的工作，下面以搬运系统的演变来展现物流设备走向智能化的发展路径。
1.机械化时期
叉车是搬运系统机械化时期的典型代表，它实现了作业的机械化，大大提高了搬运和装卸效率，减轻了工人的工作强度。但是它的行驶依靠人的实时操作，工人在长期工作中很容易出错，而且存在一定的安全隐患。尤其是随着人工成本不断升高，叉车已经难以满足企业大量生产的需要。
2. 自动化时期
AGV(Automated Guided Vehicle，自动导引车)的出现使搬运系统开始向着自动化方向发展，极大地提高了物流系统的自动化程度。AGV早期的导引技术是靠感应埋在地下的导线产生的电磁频率，通过一个叫做“地面控制器”的设备打开或关闭导线中的频率，从而指引AGV沿着预定路径行驶。这种导引方式虽然可以实现AGV的自动行走，但是路径是固定的，AGV小车之间不具有自动避障能力，其控制系统也很单一，重新设定路径的成本很高，并不能满足高柔性生产。
3. 高柔性自动化时期
随着电信技术的发展，出现了像激光导航、GPS导航这样新的导航技术，AGV的路径变得多样化，其路径的重新规划可以通过在系统中设定参数或编程来解决，并且不再局限在某条特定的行进带上。AGV的控制系统也能做出简单的路径优化和避障，大大提高了物流系统的效率和柔性。以AGV为主的搬运系统开始向着高柔性自动化的方向发展。
为了进一步提高其柔性，AGV开始从二维平面运动拓展到三维空间。也就是说，AGV将可以直接把货物从生产线送到货架上，并在货架中穿行;应用于多层货架时，高层货架可以横跨巷道布置，这样就使得仓库的空间利用率比现有的仓库系统进一步提升。这种两栖多功能的搬运系统显然在柔性和自动化方面更上一层楼。
4. 智能化时期
在大规模的运输任务中，现有的方法通常是对搬运系统进行集中控制与集中管理，但是这不适用于智能物流中的单元化运输系统。在智能化时期，搬运系统不再对多车之间的相互配合“车群”进行集中控制，而是采用基于窄带物联网技术的分散控制的方式，使用专门的AGV管理软件来优化运输系统的整体运行能力。AGV可以不依赖导引线完全自由行驶，对周围环境的动态障碍做出反应，比如避让车辆前方的障碍物或另一辆AGV，而且AGV可以实时寻找到达目标的最短路迳，车与车之间通过无线网络实现信息交互、协调任务分配和路径寻找。
四、面向智能物流的前沿应用
尽管目前物流装备行业的发展离上述的智能物流还有较远的路程要走，但是随着相关研发的投入，市场上已经逐渐开始出现支撑智能物流的产品。
·箱(盒)式超高速自动仓库
该立库的单巷道中同时设置多台堆垛机，运用先进的同步协调控制技术使其在各自独立的作业中互不干涉。巷道内的堆垛机为上下两层结构，同时作业，其入出库处理能力可达2200箱(盒)/小时。同时它也是集存储、输送、分拣于一体的新型配送系统，完全实现了分拣、集货等环节的自动化。其中，分拣系统采用了立体化的三维布局，与以往的平面布局相比，既节省空间又节约了人力。
·第三代物流机器人
第三代物流机器人实现了从自动化到智能化的转变，它们由移动车体、机械臂和机械手组成，具有高度自主性，能够完成多种功能如物体识别、抓取分拣及运输，在效率和功能上远超第二代，可满足智能物流对于设备高柔性自动化的需求。
·全方位传送带分拣系统
以往的传送带只能按固定的路线传送物品，并且对物品的形状规格也有要求，这显然无法满足柔性、智能化的生产物流要求。市场上推出的全方位传送带，以互锁方式相互交错，由全长销杆组装在一起，可以实现物品在传送面上全方位的移动，彼此之间可以互不干扰，同时通过箱子上的RFID可以替代人工拣选，大大提高了物流作业效率。
·AR智慧物流系统
在这个系统中，分拣工作人员戴上AR眼镜，可以直观看到商品的质量、体积等各种信息，进行快速分拣。系统会指导工作人员按照最优路线行走，迅速找到货架上的商品，并进行扫描。之后，AR眼镜还能帮助工作人员迅速地完成质量检测、包装等工作。这样的系统对于多零件、个性化的产品定制化生产有很大帮助，可以实现智能化。
·手持式智能读码器
各种条码已经广泛地用于工厂，快速并且准确地识别条码信息有助于加快物流智能化。行业中推出的基于图像的ID读码器，可对具有不同大小、质量、打标或印刷方法的直接部件标识、二维码以及一维码进行解码。通过配备高级液态镜头成像系统和柔性照明技术，它能够解码各种各样表面上最难以辨别的直接部件标识。配备以太网通信和工业协议，可轻松集成工业自动化设备，能够快速、高效地执行安装和维护。同时，配备现场可交换通信模块，通过一个读码器可以满足客户特定的以及不断变化的通信需求。
五、智能物流落地的几点建议
智能物流有着很好的发展前景，将配合智能制造彻底改变生产方式。但是在落地的过程中，特别是在中国，除了技术层面的壁垒，仍然有诸多挑战和难点需要克服。对此提几点落地的建议以供参考。
1.重流程
在智能物流的落地过程中，流程再造和优化是重中之重。国内企业常常不重视流程方面的分析，而更愿意投资昂贵的设备，但是投资硬件并不能让企业直接找到流程上的不足，只有持续不断进行流程优化，才能把企业内部不合理的东西深挖出来，通过两化融合实现智能制造。
2.重规划
在智能物流落地方法上，企业需要制定相应的智能物流战略，根据愿景制定相应的行动计划，由此确定整体发展路径。以宝马莱比锡工厂为例，其外观犹如一把梳子，这样的造型是为了物流便利性。通过运送不同零组件的货车直接开至离装配线最近区域，这样部件进厂后可直接送至相应工位，实现生产和供应JIT。反观国内的工厂往往方方正正，却并不有利于物流。
3.重标准
目前，我国政府对于两化融合、《中国制造2025》非常支持，许多企业大力度地投入研发，希望立起行业标杆，在下一个工业时代中成为弄潮儿。但在把项目做大做强前，企业需要关注相应标准的制定，强调国家级标准的重要性。当前的工业4.0标准尚未完全清晰，行业不仅要重视国际方面的进展，也要加强国内物流标准化建设，比如集装单元标准化、通讯协议标准化。这些看似小的问题如果得不到解决，不仅降低了物流效率，也极大阻碍智能物流发展。
4. 重数据产权与安全
未来的经济是数字经济，未来的社会是数字社会。在推动智能物流落地的过程中，企业应当数字化所有流程，只有这样才能更好地去控制和优化流程。而这将使数据变得至关重要，数据成为新一代的“石油”，谁拥有数据，谁就占据了主动权和话语权。当如此多的数据被产生，并且成为一种稀缺资源时，大数据产权和数据安全是不可避免的问题，这需要有完善的法律和技术手段去保护。
