在2018全球智慧物流峰會上，菜鳥宣佈全面啟動物流IoT（物聯網）戰略，並向全行業發佈了全球首個基於物流IoT的“未來園區”。
據菜鳥CTO谷雪梅介紹，這是一個應用IoT（物聯網）、邊緣計算和人工智能等前沿技術的物流園區，有望徹底解決傳統園區存在的管理困境。“未來園區”可以識別每一個菸頭、監控每一個井蓋，實時保障園區安全、高效運轉。
菜鳥播放視頻顯示，從進入園區開始，每一個人員的識別、每一輛車輛的導引，都由數字化方式完成。園區裡的每一塊井蓋都變得智能，監控探頭會自主計算識別異常狀況，連水電錶都會自己抄表讀數。
那麼，這個具有“智慧大腦”的未來園區，是如何實現的呢？
首先是“一切設備均有傳感器”。谷雪梅介紹，通過傳感器，整個園區內的各種設備、設施將連接在一起，從而實現對園區溫度、溼度，甚至井蓋下的水位等環境進行實時感知，一旦出現異常，可立即報警。
其次是“一切攝像頭自主運算”。未來園區裡分佈的攝像頭，和普通物流園區看似相似，但卻有著本質不同，每個攝像頭都能通過捕捉的影像，實時計算分析，可以實現車輛的智能調度、備貨的科學管理以及員工異常行為預警，這意味著，不再需要人工在監視器前24小時值守。
無人倉也是未來園區的標配。自動化流水線、AGV機器人、機械臂的投用，讓分揀效率大幅提升。
為推進未來園區的落地建設，峰會當天（5月31日），菜鳥聯手安博中國、嘉民集團、上海豐樹管理有限公司、樂歌供應鏈管理（上海）有限公司、上海科箭物業服務有限公司、浙江南都房地產服務有限公司，和阿里巴巴IoT事業部共同發起倡議：加大技術投入，加快未來園區在全行業的建設，儘快改變目前的舊園區管理方式，讓物流園區更加智能、有序，安全也更有保障。
以下為谷雪梅在2018全球智慧物流峰會上對“未來園區”的解讀：
我們先來看一下目前的一些業界核心的痛點，首先的痛點是工業園區物業的成本相對比較低，尤其是和商業地產相比，可能在十分之一左右。
在這樣低成本的前提之下，就會有非常低端的員工，很難構建長期可持續發展的標準流程，導致人員流失比較快，安全風險比較大等等各種各樣的問題 ，那這些問題最終會帶來越來越低下的客戶的體驗和客戶的滿意度。
我們看兩個案例：
- 河北省某個電商倉裡面，有一個火災，因為巡檢人員沒有發現，四點的時間火勢起來，這場大火到上午11點才撲滅，最終損失17億元人民幣以上。
- 上海保稅倉的員工通過屋頂的漏洞，用登山繩盜竊了9箱手機，價值54萬元。在前面的火災案例和偷盜案例裡面其實監控有看到，但是因為攝像頭的監控和巡檢人員沒有很好的匹配，最終還是釀成兩個事故。
這些案例大家也許覺得是偶然發生的，但其實是必然的反應。同時，這個行業還在高速的發展過程中。也就是說，當下我們在管理可能五千萬平方米的園區，未來幾年隨著發展也許會管幾億平方米。如果我們考慮到全球化，這個量級還會再成長。我們如何用很低的成本來管理萬億的資產，同時達到較高的客戶滿意度，以及很高的效率，很高的安全水準，這是一個非常大的課題。
剛才我們講到了勞動力成本的問題，講到了更大的規模，在一種更大規模下管理難題的問題，國際化瓶頸我想再強調一下，因為菜鳥在對外擴展中，也發現時差、語言，當地的法律法規習俗都是不一樣，即使我們在國內有相對比較好的管理化的流程，也難以在世界上的其他地方進行統一化的推廣。使得我們剛才講到的痛點，隨著空間的維度、時間的維度加上消費數量的維度的增加而變得進一步的放大。
我們如何去解決這個問題？菜鳥提出了一個全新的解決方案，就是未來園區在這個裡面我們即將使用IoT的技術和邊緣計算、人工智能等技術，使得園區內進行全面的數據化，並在此基礎上實現智能化。
我們分別看一下這三個關鍵詞，第一個詞叫IoT技術。在IoT技術裡面，我們希望一切設備有傳感器，剛才萬霖講到，無論是溫度、溼度、堆高，可以通過紅外或者車位等很多設備放上傳感器來進行識別。這樣我們可以大幅減少人工的巡檢，因為傳感器的數據可以通過低功耗傳到中控室，人只要判別異常事件就好了。而且因為我們使用低功耗、長距離的物聯網數據傳輸，成本也是比較低的，在菜鳥的有些園區，我們也是在中國第一次使用了它。
第二個詞叫邊緣計算。傳統的攝像頭是不聯網的，而且在自己的攝像頭內部也沒有任何計算能力的。唯一能做的就是拍下一個視頻並且進行本地的存儲，以便於事後的追查。
在雲計算的領域我們可以放上很多的模型，也有大數據進行運算，做出很多和人工智能比較相關的識別和分類，但是在園區裡面，因為它也比較偏僻，成本也嚴控，我們很難把園區內幾百個攝像頭數據全部送到雲端，不僅對於帶寬是壓力，對數據計算能力也是壓力。它能夠實時達到毫秒級的識別，並且傳回到中控，再由人進行行動。所以我們用到邊緣計算技術。
第三個詞是人工智能。剛才談到攝像頭裡面我們布上模型，這個攝像頭做很多工作。重要意義在於，首先，不管園區內還是倉內，可能是多種模型同時判別，比如在倉內我們可能是不是有人在暴力分揀，是不是有人偷東西或者抽菸等等。
另外，我們需要做到物體的跟蹤，比如一個車子從一個攝像頭移動到另外一個攝像頭，需要一個協同。需要我們的算法把物體跟蹤做比較，只有模型和多攝像頭的聯動和算法進行有機的合作以後，我們的機器才變的越來越聰明和強大，使得園區的異常事件的檢驗越來越準確。
最後我給大家介紹一下後面的技術框架，剛才我們介紹了下層的設備連接，在此設備上我們要抽象成邏輯層，以便於上面的算法進行協同。我們除了連接物理設備以外，希望未來人也能參與到協同網絡裡面去。
我們還需要操作系統，連接下面的智能體和上面的算法，識別的算法比如人臉的識別，分類的算法比如異常事件和平常事件的區分 。比如車子和園區進行協同，人和機器進行協同，這個過程中我們特別希望的是減少園區內工作人員簡單重複低效的勞動，他們可以把自己的創造力和智慧用在更高級的工作上面，比如對於異常事件的處理，也是希望通過這種方式為我們園區的工作人員提供溫暖和關懷。
最後我們不僅想到菜鳥自己，我們也想到這樣的技術應用到其他領域，無論是物流領域，還是商業裡面的商場、學校、醫院等等，這些技術都是能夠用的上。因為我們會產生一個閉環，用數據識別一個算法，更高級別的算法允許我們對數據進行更好的分類，在閉環裡面技術壁壘持續的提升，能力會持續的提升。
我們希望把這些技術做成標準化的、平臺化的服務，讓大家一起共建一個更高標準化的市場，謝謝大家。
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