快速的數字化正迫使企業精細化經營，公司正在尋求變得更加靈活和高效。這一趨勢在物流行業更具有現實代表性，其背后是快速發展的眾多高科技的落地。這樣的發展勁頭，對于服務于物流行業的嵌入式計算機硬件上，也具有戰略層面上的意義。

物流行業伴隨著電商的發展，在資本和政策的雙重支持下，在短時間內取得了迅速的發展，不管是京東、菜鳥、四通一達等快遞企業，還是貨運、貨代企業，物流市場呈現出全新的局面。在華北工控看來，社會物流系統的升級同時也意味著物流、貨流、資金流速度的全面提升，不管是在倉儲、運輸，還是分揀等環節，軟件、硬件系統的全面升級是保障其效率提升的第一步。

數據合成

在物流運輸行業中，數據優化是順利運行的關鍵環節。優化通常需要大量的數據分析和綜合。機器學習使管理者能夠收集大量的相關數據，從而進一步幫助他們制定物流規劃策略。

同時，先進的供應鏈也是建立在大量數據的基礎上，在大量技術的支持下，將先進技術與流程相結合，可以快速便捷。人工智能和機器學習也使系統能夠產生解決復雜問題的方案，數據得以記錄、保存和分析。

解決方案即時性

AI具有為復雜問題提供實時解決方案的獨特能力，能夠迅速和有效地解決嚴格的技術和后勤之間的沖突，為交通行業每天面臨的復雜問題提供了即時、實時的解決方案。這是因為AI能夠審查大量數據，并提出一個精簡和實時的解決方案。

在這樣的解決方案下，物流系統能夠對出現的問題進行即時的反饋，避免誤差的持續無效運行，給系統的精準度和效率帶來影響。

識別模式

除了實時處理和應對，物流領域也需要高度的預測分析來保障其成本和速度。機器學習技術的能力使機器能夠根據多年的數據以及提供給它的其他相關信息預測到更優越的數據。

在基于大數據的運行環境下，給建立更高效的優化模型提供了新的可能性，物流系統對于任務的識別不再是單向和具有延遲性的，而是具備先備性的。如在今年的雙十一中，菜鳥根據以往數據庫預測訂單處理量，并能夠將任務成功提前分解到各個物流環節，確保其未來的處理能力。

在這樣的發展趨勢下，基于大數據和人工智能的物流體系的構建，是確保社會物流成本保持低水平的關鍵之處。作為為物流行業提供眾多子模塊嵌入式計算機硬件產品方案支持的工控機行業而言，在AI和大數據場景下完成自我革新和升級，是必不可少的。

在智能物流嵌入式工控機領域，華北工控已積累了一定的行業經驗。多個自主研發的多物流模塊產品方案，對于智能化體系的海量數據實時處理反饋需求，以及在智能化性能方面的要求，通過處理器以及芯片組配置、工業結構設計、性能開發等來使其得到全面的提升。

華北工控物流中心嵌入式產品方案

此外，在機器視覺，智能監控領域，華北工控多個產品方案也具有多重的優勢。例如在機器視覺領域，華北工控自主研發的機器視覺產品方案，通過集合優質性能，實現產品方案在性能和成本上的雙重優化。在研發初期，就高度關注產品方案在不同的應用場景下的實際效能，具有良好的市場兼容性。

除了在特定場景的產品方案上面下功夫，在技術層面，華北工控也積極引入新技術，如人臉識別、邊緣計算、深度學習等。采用雙核NNIE神經網絡計算引擎等，來支持深度學習神經網絡加速，提高產品方案的計算力，采用邊緣計算等技術來拓展產品方案的數據處理能力。目前，在芯片組、處理器方案，版型結構設計，新技術加持等方面，公司都在積極研發中，一直和市場保持緊密的聯系和持續的溝通，力求為市場和客戶提供在新物流場景下的可靠高效方案。