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物流技术是一个实用性很强的技术，现代物流所涉及的应用技术非常广泛，如信息技术、网络技术、设施装备技术、作业技术等等，而在诸多工程技术方面，自动识别技术，即物流信息采集技术，是物流过程中不可缺少的应用技术之一，被普遍认为是现代物流的基础保障，本文就此谈几点看法，个人意见，仅供参考。

一、标识与识别，从简单到复杂演进

物品流通的过程控制中，信息是需要标准化和公开化的，比如物品的编号、商品编码、体积、重量等，这样货物在不同公司之间交接就省去了各种繁重的重复性信息输入和录入的体力劳动，有助于提升整个物流行业的劳动生产效率。

1、标识

物流信息的管理和应用首先涉及信息的标识与载体。过去多采用单据、凭证、传票为载体，以手工记录、人工计算、邮寄或传真等方法，对物流信息进行采集、记录、处理、传递和反馈，极易出现差错，难以统筹协调，无法实时监控。

标识，就是把在供应链中运转的物品进行标志，形成一条纽带，把产品的生命周期各阶段发生的信息连接在一起，可跟踪产品从生产到销售的全过程。是物流管理现代化的必要前提，为实现物流和信息流的同步提供了技术手段，有效地提高了供应链管理的效率。

为物流中的物品提供一套完整的代码标识体系，为供应链管理的各个环节提供了一种通用的语言符号成为必要，这是实现物流信息收集的数据库化和代码化的重要步骤，也是建立整个供应链的最基本条件，是实现仓储物流自动化的第一步。

货物标识或编码，其方式有条码、 　　

数据条码标识表达一定的信息，这些信息包括静态的品名、规格、数量、生产厂商等信息；还可能有批号、流水线、生产日期、保质期、发运地点、到达地点、收货单位、运单号等动态信息。

条码标识，具有信息量大、准确度高、成本低、可靠性强等优点，应用最简洁方便。条码标识作为一种传统、经济的自动标识，具有强大的生命力。低成本、使用便捷的特点决定了其能够适用于我国物流行业信息化的基本要求，目前具有最广泛的市场空间。

RFID标识，俗称电子标签，在没有任何物体覆盖的情况下，可以进行穿透性通信和无屏障阅读，数据的记忆容量大，对水、油和化学制品等物质具有很强抵抗性。

RFID标签是将数据储存在芯片中，因此能有效的避免损坏而造成数据流失。

具有重复新增、修改、删除RFID卷标内储存数据的功能，方便信息的替换和更新。可以重复使用，且不受形状或尺寸大小的限制，数据内容是经由密码保护，安全性强。

未来物体所需要携带的资料信息量会不断增多，RFID标签具有此特点，因此目前处于稳居向上的趋势。且正在往小型化和多样化的发展，以适用于更多不同的产品，前景是很可观的。在当今比较先进的一些物流公司或仓储配送中心，RFID标签已经得到了很好和相当普及的应用。

2、识别

高效、精准识别一直是物流自动化领域研究的热点和难点。自动识别技术是以计算机、光、机、电、通信等技术的发展为基础的一种高度自动化的数据采集技术。它通过应用一定的识别装置，自动地获取被识别物体的相关信息，并提供给后台的处理系统来完成相关后续处理的一种技术。

自动识别技术在20世纪70年代初步形成规模，经过近30年的发展，已经发展成为多种形式组成的综合技术。评价一种自动识别技术，通常有两项重要指标：一是首读率，二是误码率，首读率是指对一组数据进行一次性识别时，其中—次性识别成功的统计概率。误码率则是对一组数据进行识别时，其中可能出现一个错识数据的统计概率。

在物流领域，主要应用条码识别技术与射频识别技术进行数据识别。

条码识别将条码表示的数据转变为计算机可以自动采集的数据。条码识别技术是目前使用最广泛的自动识别技术，它是利用光电扫描设备识读条码符号，从而实现信息自动录入。由于条码自动识别系统的成本较低，被世界各国普遍接受并推广应用。

条码识别的误码率仅为十万分之一，首读率可达98％，输入速度快，适应性强，应用领域广，推广普及方便。并有全球通用的标准，是迄今为止最经济、实用的一种自动识别技术。

射频识别技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。特点是准确无误，识别距离具有灵活性，可识别高速运动物体，也可以同时识读多个对象，具有抗恶劣环境、保密性强等特点。

在运输管理方面采用射频识别技术，只需要在货物的外包装上安装电子标签，在运输检查站或中转站设置阅读器，就可以实现物流运输的可视化管理。

总之，条码及射频自动识别技术的成功推广和应用代表着现代物流的发展程度，是物流智慧化整个环节中不可替代的物质保障。

自动识别装置，是为实现对信息的自动扫描而设计的，是快速、准确、而可靠的采集数据的有效手段。随着深度学习与计算机视觉的不断发展，识别技术将上一个台阶，同时将推出不同的装置，如激光测距装置、激光导航装置、光学镜头、光电开关、照相机、RFID系统、3D相机等一系列产品，在未来的识别中将有更多的选择。

二、采集与应用，智能化的核心基础

采集技术的应用帮助物流走向智能物流时代，"智能物流"已经从最初的概念逐步走向实际应用，自动采集技术无论是在仓储、运输、包装及配送等物流环节上都能大显身手，帮助中国物流企业实现信息化和智能化。

智能物流依赖于信息技术和网络技术的支持，而这两项技术都需要数据保证，识别采集技术就是数据加工处理最便捷、最可靠的手段之一。数据，通过自动识别技术传输到计算机和网络，形成物流的信息流，以达到监控、跟踪、检索、查询、溯源的目的。

在物流信息化、大数据、智能化形势下、采集技术必将迎来应用的新浪潮。物流信息化的基础是全面的、准确的、实时的数据采集工作，采集的信息种类很多，其中主要的是货物编号、重量、尺寸、位置、状态。

没有物流的信息化，任何先进的技术设备都不可能应用于物流领域，条码技术、射频自动识别采集系统，是自动分拣系统、自动存取系统、自动导向车、货物自动跟踪系统等的基础与前提。

仓储物流系统运行过程包含了搬运、传送、堆垛、拣选、包装等一系列作业，这些作业统统都离不开对信息的采集、预处理、传输、存储、显示，甚至信息深加工，在进行这些作业操作时，常常会用到诸如RFID设备、条码设备等等进行海量数据的自动采集和输入。

利用采集技术和网络，货物在物流中心的运动过程，在仓库中的分布情况以及货物本身的信息，都可以实时、准确地记录进入主机系统，增加了物流过程的可视性，有助于充分利用叉车、搬运车等物流设备。

现代物流中，仓储越来越变得重要，关系到出入库和发货配送，货物分拣任务越来越繁重，在这样的大背景下，自动分拣系统成为仓储中最为耗时的一个环节，其分拣的效率和准确率至关重要。射频识别采集技术在分拣系统中具有优势，越来越多企业将射频技术应用于物流自动化分拣中，提高自动分拣识别的效率和准确率。

提高效率都是一个永恒的课题，采集技术是物流自动化的核心，其在物流管理工作中的合理应用，可以有效提高物流运行的准确性与高效性，以期构建更快速、更准确、更智能的物流体系。

数据采信技术在物流领域得到广泛的重视和应用，在快递、仓储物流、商品追溯等领域都有普遍的应用，它让物流更简单，更快捷。

识别采集技术的应用对物流行业的影响是巨大的，它不仅能有效提高整个物流行业供应链的效率，还加快了促进现代物流信息化发展的脚步，同时为物流行业向更高层次的发展奠定了坚实的基础。

识别采集技术的应用，让行业对物流管理的自动化有了全新的认识，促进物流智能化的发展，扩展了物流行业视野。

现代物流是以满足消费者的需求为目标，把制造、运输、销售等市场情况统一起来考虑的一种战略措施。通过对大量数据的采集、计算及传递连通，以数字指令传送到实体世界，将其与互联网、移动通信等技术相结合，实现全球范围内的物品跟踪与信息共享。

自动采集技术的应用解决了数据输入和数据采集的“瓶颈”问题，使所需的物流信息能够迅速、准确地采集，为供应链管理提供了有利的技术支持。

采集装备的便携性和可扩展性也很重要，手持产品需求会增多，对产品的功能要求也更高，未来自动采集装置要求能耗更低、作用距离更远以及读写速度更快更可靠。

三、5G与物联，助力未来数据采集

顺应现实物理世界下的新技术潮流，采用传感器、物联网、人工智能（AI）及5G等技术，以降低成本、改造运营是大势所趋，物流信息采集也不例外。

5G大势下，RFID与条码技术在物联网上的运用，使物流配送系统进行优化，推动物流管理与服务的智能化。

从某种意义上说，物流采集技术的应用关系到物流智能化的成败。通信技术由4G向5G的飞跃，频谱的利用率大大提高，数据识别采集技术也将得到很大的完善。

5G技术具有数据传输速度高、网络泛在能力强、传输安全性能高、功耗与传输延时低、终端接入量大等特点；具备网络切片化和移动边缘计算功能等优势，这为数据识别采集技术加上了翅膀。

5G网络的海量接入性，代表着物联网络联结实体设备的落实可能，物流业可以将智能物流仓储产业链全面进行物联网络化，意味着智能物流仓储系统当中的每一个终端节点都能够通过物联网络实时监测控制，从而使数据的识别和采集越来越显得重要。

实际的应用中，我们将物联网中所包含的核心技术进行分类，可以得到大概四个类别，而感知与标识技术作为物联网的基础，负责对物流过程中所发生的实际事件和数据进行采集和收集，从而实现对外部世界信息的感知和识别，实现了对每一个物料的管理，甚至做到了对物料的实时追踪。

在物联网下的智能物流仓储管理系统能够对仓储信息和产品信息进行自动精确的获取，例如，在仓库中RFID系统与托盘系统能够进行很好的结合，在整个仓储系统中能够闭环应用，有效的降低了成本。

随着5G与物联网技术在物流业的逐步落地，仓储从当年简单的对货物进行储存演化到现在具有搬运、传送、存放、标识、计量等等作业。在数据采集完成之后，物联网系统就会自动归纳整理有效的配货库存设备监控数据资料，较好地完成物流过程中的每一个环节。