1）RFID技术在智能追溯方面的应用不断加深，特别是在医疗卫生、食品安全、动物疾病预防方面发展迅速。通过RFID技术建立智能追溯体系，实时监控药物、食品的信息以及动物的状态，以便控制其质量或健康状态。
2）在供应链管理方面，通过RFID技术，可将信息锁定到具体的货物、托盘以及周转箱等，减缓供应链上下游之间的信息获取时间的滞后程度。但是，RFID技术在供应链管理上的推广需要整个供应链的共同支持，需要循循渐进。
3）在仓库管理方面，利用RFID可以提高货物出入库以及盘点的效率和准确性，加快信息化的步伐。同样，可以将RFID的应用延伸到企业的设备或者重要的工装夹具的管理，通过RFID系统的追踪和定位，减少企业资产的损失。
4）在零售业方面，将RFID技术与电子银行等技术相结合，便可省去在收银台排队扫描商品和现金付账找零的环节，既方便了广大顾客，也为超市节约了相关的人力和管理成本。
总之，随着智能物流信息化趋势的加剧，作为物联网基础技术的RFID技术在智能物流领域的应用仍具有巨大的发展空间。
（2）智能物流中的物联网通信技术
智能物流领域常采用的网络技术是局域网技术、无线局域网技术、现场总线技术、互联网技术和无线通信技术等，以实现“物”的互联互通。
同样的，根据不同的应用范围，必须针对性地采取不同的技术，具体分类如表4-2所示。
表4-2 通信与网络技术的应用分类
序号 应用范围 通信与网络技术 1 区域范围内的智能物流管理 局域网技术 2 不方便布线的地方 无线局域网技术 互联网技术、GPS技术、GIS地理信息系统技术相结合，组建货运车联网 现场总线技术、无线局域网技术、局域网技术等 无线移动通信技术、3G技术、M2M技术、直接连接网络通信技术等 3 大范围的智能物流运输管理与调度 以仓储为核心的智能物流中心信息系统 网络通信方面 4 5
下面以WSN技术为例，简单阐述其在智能物流领域的应用。
无线传感器网络（WSN，Wireless Sensor Networks）是由大量部署在作用区域内的、具有无线通信与计算能力的微小传感器节点通过自组织方式构成的分布式网络。它能够协同地实时感知、采集和处理网络覆盖区域中监测对象的信息，并以多跳的网络方式传送给观察者。
WSN技术在智能物流领域中有很多应用，主要涉及生产线环境监测、危险品智能物流管理、企业设备监测、仓库环境监测、运输车辆的跟踪与监测、冷链智能物流管理等方面。
虽然WSN技术在智能物流领域中的应用潜力巨大，但是目前大部分WSN技术的应用还是停留在理论研究或者实验开发阶段，在智能物流中真正的应用仍然十分有限。因此，必须加大对关键技术的攻关力度，如传感器节点的定位、能量的管理、拓扑控制等技术急需解决，为其在智能物流中的应用开辟道路[17]。
（3）智能物流中的物联网智能技术
智能物流领域中常采用的智能技术主要包括云计算技术、智能计算技术、智能调度技术、数据挖掘技术、专家系统技术和ERP技术等。
同样的，根据不同的应用范围，必须针对性地采取不同的技术，具体分类如表4-3所示。
表4-3 智能技术的应用分类
序号 应用范围 企业厂区的生产智能物流物联网系统 大范围的社会智能物流运输系统 智能技术 ERP技术、自动控制技术、专家系统技术等 数据挖掘技术、智能调度技术、优化运筹技术等 自动控制技术、智能机器人技术、智能信3 以仓储为核心的智能物流中心 息管理系统技术、移动计算技术、数据挖掘技术等 以智能物流为核心的智能供应链综4 合系统、智能物流公共信息平台等领域 智能计算技术、云计算技术、数据挖掘技术、专家系统技术等 1 2
下面以智能机器人为例，简单阐述其在智能物流领域的应用。
在我国现代智能物流中，智能机器人主要有两种：一种是从事码垛作业的码垛机器人，包括直角坐标式机器人和极坐标式机器人等，主要从事码垛、成品拆码、拣选等作业；另一种是从事无人搬运的自动搬运小车（AGV），它们一般由计算机控制，通过系统软件发出搬运指令来控制AGV的路线和操作。
智能机器人在智能物流中的应用最早出现在我国烟草行业。卷烟厂主要采用码垛机器人对烟草成品进行码垛和拣选作业，采用自动搬运小车对烟草进行搬运作业。目前，智能机器人作为物联网智能终端的一个典型，在我国烟草、电子产品、医药、汽车等行业的智能物流系统中得到了比较广泛的应用，在提高智能物流效率、减少智能物流成本和提高智能物流自动化水平方面起到重要的推动作用。随着智能物流信息化的加剧，智能机器人已经逐渐成为现代智能物流系统的重要组成部分。
七、应用中存在的问题及其解决方案
将物联网应用到智能物流领域当中确实对企业带来了很多的积极效应，但是，不得不承认物联网的应用毕竟还处于初级阶段。因此，物联网在智能物流领域的应用当中不免出现一些问题，针对这些问题，本文提出一些探索性的解决方案。
1）商业模式方面
问题：智能物流现代化要求实行供应链管理，致使物联网的应用也将涉及整个供应链上各个企业。由于各企业自身的资金能力以及对物联网的认知程度参差不齐，致使商业模式不合理，难以实现规模产业。
对策：一方面加强政策引导，推进管理理念的转变；另一方面大力推广示范应用，加快供应链合作，以专业智能物流企业为核心引领各企业进行商业模式的转变。
2）标准化方面
问题：鉴于物联网在智能物流中的应用刚刚起步，不同国家、地区和行业的技术标准缺乏统一性。如果继续各行其是，则感知技术无法采集信息，网络技术无法互联互通，应用技术不能兼容以致无法执行，整个物联网将无法实现其功能。
对策：加强不同国家、地区和行业之间的交流合作，加强相互之间的协调，加深物联网在智能物流中应用标准的统一性，同时确保硬件设备与软件系统的兼容性。
3）技术方面
问题：目前，物联网的一些通用技术，如中间件技术、智能数据处理技术等还处于研发或者试应用阶段。不仅如此，智能物流业的个性化需求显然对物联网技术提出了更高的要求。
对策：加快战略规划，实现物联网与智能物流产业的协调统一。同时加大投资力度，加快相关科研机构对物联网关键核心技术的攻关进度。
4）安全与隐私方面
问题：物联网具备互联互通性，使其面临信息盗取、信息篡改等威胁；同时，物联网信息感知设备具有暴露性，使攻击者可以通过物理手段获取存储在设备中
的信息。这两个方面都将会威胁到信息的安全性，甚至是商业机密和个人隐私。
对策：首先，政府需要出台相应的法律法规来制裁不法分子。其次，提高设备和网络的安全保护技术。最后，在管理层面上做好相应的防护工作。
(1)异构设备和各种网络协议的安全性。 物联网的复杂性在于其整合了丰富多样的异构/智能物体、异构网络及其多种通信协议。其中,智能物体可以是多种传感器、RFID、摄像头、GPS、信息-物理融合系统(CPS)等;异构网络则包括了IntranetPInternet、FTTxPxDSL、传感器网络、无线网(WLANPWiMAX)、移动通讯网(2.5GP3GP4G)等。需要保证智能物体安全性和异构网络通讯安全性,尤其是资源受限条件下的/智能物体隐私保护和访问控制、移动环境下的安全性、分布式环境下的密钥分配机制等。
(2)数据海、云计算的安全和信任机制。 物联网应用将产生前所未有的海量异质数据,可称之为数据海。潘云鹤院士指出,物联网时代,将是一个数据为王的时代。数据海是物联网的数据存储中心,即物联网数据安全的核心部门;云计算平台则为物联网提供各类资源(计算资源、存储资源等),可以有效管理、充分利用数据海并提供相应的服务和决策支持。因此,我们需要充分保证数据海、云计算平台的安全性。
(3)用户为中心的上下文感知隐私管控,以及隐私感知数据处理。 物联网环境下,需要以用户为中心,提供上下文感知的隐私管控机制。用户可以实时觉察当前的隐私管控状况,并根据自己的需要设定和调节安全和隐私Profile,或者系统自衡量和自适应调节安全和隐私Profile。例如,用户驾驶智能汽车出行后,如果不希望别人了解他的出行路线,可以将智能汽车中当前出行位置设置为隐私状态,以避免他人通过物联网对该汽车进行定位。显然,这满足个体掌控自己隐私权的需要。对于提交给公共机构的隐私数据,则可以采用隐私加强技术
(Privacy-enhancingtechnologies,PETs)、加密、ID管理等对数据进行隐私保护处理。
(4)物理信息融合系统(CPS)操作的安全性和隐私性。 CPS是在物物互联基础上,进一步突出计算与物理成份相融合,关注网络环境下对物理操作的实时、并发控制,是物联网中侧重于操纵和控制物理世界的成份。与信息世界不同的是,由于物理世界的操作具有时间和空间属性,且不可恢复,因此,需要重点研究实时、并发操作条件下的CPS可靠性、可预测性、安全、隐私和信任问题。 其他需要重点关注的物联网安全和隐私保护技术可能还有:数据版权的技术保护、物联网用户角色虚拟化和匿名化、自适应安全机制与协议等等。
5）信息化平台方面
问题：智能物流中涉及大量的信息，只有借助于信息化平台将这些信息进行有条理地整合和管理，实现有针对性的信息共享，物联网的应用才算实现，但是这类信息平台的建设相对缓慢。
对策：借助于智能物流园区建设信息平台的经验，实行资源横向整合，将分散的同类资源加以管理和分类，实现企业间的信息和资源共享。
6）成本方面
问题：将物联网引入智能物流领域需要大量的资金投入，特别是对于那些智能物流信息化起步很低的中小企业。这笔投资主要包括硬件、软件以及人员培训等费用。因此，目前物联网的应用主要集中在产品价值高和企业利润大的领域。
对策：将物联网应用推广至整个供应链，甚至产业链。这样不仅能增加成本的共同承担者以降低各企业的相对成本，又能形成规模效益以降低应用中的绝对成本。 八、总结
物联网发展正推动着中国智能物流的变革。随着物联网理念的引入，技术的提升，政策的支持，相信未来物联网将给中国物流业带来革命性的变化，中国智能物流将迎来大发展的时代。
参考文献
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