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跨境电商旺季不是一个单点Event(活动)，而是一个真实的Season(促销季)，不能用传统的物流项目来审视电商包裹的波动性，这是一种常态化的“非常态”运营挑战。

物联网通过传感器等环境感知设备收集数据并传递到系统端，以“边缘计算、雾计算”进行预处理，实现数据采集、处理、分析、反馈、执行的流程闭环。

AI的核心是人工建立的模拟人的思考的算法模型，比AI深度学习技术已经被证实在求解组合优化问题方面具有很大潜力，基于大量实际业务数据训练学习模型，通过生成假设、评估、辨证和建议进行归纳推理并验证现实效果。

目前连亚马逊都做不到。领先的跨境物流商的运营向产品化和专业化过渡，整合内外部资源，来增加流量;基于市场情报、线路成本和资源利用动态等因素，建立了智能报价系统;重复机械的工作被自动化取代,人们更多的精力被用在改进业务上，通过应用新技术、投入系统和设备来比拼效率。

物流业对完全自动化与智能化的仓储管理的诉求越来越迫切，一流的仓库是由技术驱动的，要尽可能榨取机器效能，向系统要效率。

机器人正成为物流前沿科技应用中的“扛把子”，这方面最早应用于工厂生产。物流机器人属于综合学科，常见的如自动导引运输车、无人叉车、货架穿梭车、分拣机器人等。复杂的物流运作和成本高昂是过去采用工业机器人的主要障碍，随着AI产业的落地，机器人替代人工已经不再是口号。智能仓储系统和机器人可以实现库存、物流及订单处理的无缝集成。

无论哪种自动分拣技术，分拣准确性取决于输入的分拣信息，即分拣码的计算机制按国家、地址及邮编等信息匹配出Routing Code,指令传输至分拣机并驱动机械动作。

自动分拣能节省人力、提高产能，取决于作业均衡、货件规格及分类作业。

“拣选”(Pick)是仓配中心的履单动作，“分拣”(Sort)通常是在包裹处理中心(Hub)，对小件的路线进行分类、集装及装车配载等，是运输效率的重要环节

物流自动数据采集(ADC)，是物流作业中一个重要的技术装备