张晖：大家好，非常荣幸跟大家一块分享5G时代面向智慧物流的物联网化趋势。
    从今天这个主题来看，其实智能物流系统，它本质上来说也可以理解成一个非常典型的物联网系统或者说是物联网典型应用，因为我本人做物联网标准化的十几年，同时担任国家物联网基础标准工作组秘书长的角色，所以从物联网发展，十几年前这个概念已经在国内炒得比较热。但是，物联网真正的飞速发展，也就是从2015年以后才正式发展起来，一个非常非常典型飞速于是的指标就是物联网连接终端，从2015年之后，物联网连接终端的发展趋势的统计。当时在2018年又作了预测，2018年预测与联网连接是84亿。到2018年底超过230亿。从2015年之后物联网发展就是日新月异。计划赶不上变化，从这个指标可以看到物联网涉及各行各业，甚至各个大公司有自己物联网发展战略和自己解决方案，在最近两三年事情。
    物联网技术的发展，刚才说连接终端越来越多。终端越来越多，其实代表了从物理世界采集的数据越来越多，数据越来越多，这些所有数据不可能是一股脑全部交易核心网，交给平台处理。一定是要促使在物联网边缘侧要有一些相应计算能力，也就是我们通常说的计算能力要下沉，对于咱们智能物流系统来说也是一样的，刚才郭会长，也提到现在无人车、无人配送，包括无人快递柜各种物联网终端也是越来越多，未来很多数据处理不可能说要传到大平台或者大核心网处理，一定要下沉到边缘侧。未来长期的发展趋势就是要形成一个分布式的AI和计算，这是物联网整个发展趋势来说是这样。
    边缘计算有几个好处，一个是带来安全性更有保障，因为数据不需要在远距离传送到大网。第二个从知识产权以及减少延时，增加系统弹性，降低带宽成本和系统的自主性更高等这方面都有一定的好处。如果说用左下角这个图，大家可以看到未来物联网系统其实是发展趋势类似于章鱼，因为章鱼是比较特殊智能生命体，它很多神处理系统不是集中在大脑，很多时候触角就可以进行简单的计算和处理。未来边缘计算也是类似，而且边缘计算主要聚焦领域是在于以实时性、短周期数据的分析，而咱们很多智能物流，很多的时候应用场景恰恰是符合这种应用的场景。比如说无人驾驶，刚才说无人配送车辆还有智能安防和电梯运维都是属于这种应用场景。
    在数据，往上传送之后，刚才说了要有一个平台对数据进行分析和处理。现在各种各样的物联网平台，或者换一个名词工业互联网平台非常多。因为之前有一个统计，现在世界大概可能有600多个工业互联网平台，而中国工业互联网平台可能占到400-500个。这么多平台真正发挥作用的非常少，咱们就说在工业界非常著名的MINDSPHEREJ西门子的平台，这是一个相当于风向标的作用。这主要根源西门子在工业控制设备方面有非常深厚的积累，基于自己的工业控制设备，他在进行数据的一些汇聚、处理、分析、甚至对设备分析，故障预测非常得心应手，反观国内很多的物联网平台或者工业互联网平台，说句不好听很多是噱头，根源就是你在技术领域没有很深技术积累，没有很多的自己的知识机理、工业机理分析和积累。对于咱们智能物流领域也是一样，在发展物联网平台的时候，一定要根源于你自己本身对于物流领域的一个长期的一个技术和工业基理的发展方向各方面的积累才能真正开发出有意义的互联网应用平台。
    刚才有专家提到大数据，大数据在物联网系统中是非常重要作用，大数据本质上是物联网系统数据流呈现形式，为什么这样说？咱们可以看到，从数据的采集和交换，数据的预处理和存储，数据的分析和处理以及智能决策，从另外一个角度来看也是物联网的信息采集、信息传输、处理和物联网应用。物联网发展的本质是什么？本质上是把万物的属性转化成数据，传上云端以后最后要形成有价值的服务。这是物联网或者说咱们目前各行各业做信息化系统本质的问题，就是要把物理的属性转化成数据，而且通过云端的处理，最后要面向物联网的应用价值的体现，再多的数据，再多的平台，最后就是一定是要提供给用户这个价值的，无论从商业价值，社会价值各方面来说，它的服务一定要有价值。
    咱们再看一下，大数据通用架构并不适和处理物联网的数据。很多时候大数据有自己一套通用的处理架构工具，而这一套数据照搬智能物流和互联网当中很多不适用或者面临水土不服的问题，因为本身这一套工具开发效率比较低，运营效率比较低，运维成本比较高。而且很多物联网应用场景，这一套显得臃肿。所以说在物联网或者智能物流场景当中可以说是工业应用场景，这个时候它的数据的处理特点大概可以用这十个处理特点简单的归纳。
    第一个数据是有时序的，有时间戳的，采集的时候一定要跟时间密切相关。包括物流的时候要注重时效性的处理。除此之外第二个，数据往往是结构化的，尤其是工业领域，非结构化的视频、音频数据毕竟还是少数。所以，数据往往是结构化比较多。另外数据源是唯一，另外数据更新操作比较少，另外数据是关注一时间的趋势，从这十个特点来看我们就是要注重工业互联网这个环境当中，大数据跟咱们通常的互联网大数据的特点还是有很大的差异性。在物联网未来的发展一定是向着智能物联系统方向发展，就是在物联网开始提出的时候，咱们很多时候多关注的是数据怎么采集或者通过传感器，通过RFID，通过二维码怎么把数据采集上来，但是像咱们人类一样，通过手，通过眼睛观察这个世界这只是第一步，最关键的是你要通过你大脑要分析、判断、理解这个世界，从这个概念商来说，物联网未来一定是要和人工智能有一个非常密切的结合。对照于咱们人体这么一个智能生命体来说，感知器件就是智能传感器，可以为是神经末梢，肌肉是执行机构，血液可以认为是数据流在流动，包括网络是作为传输神经，最关键的核心就是人的大脑，在大脑整个处理当中，咱们可以进一步把它分解，比如涉及到达那皮层处理，包括像机随件脑和小脑处理，类比于刚才前面提到的这种信息化的智能化系统来说，可以理解为在云端进行这种AI算法的深度 学习，包括大数据分析挖掘，这是属于大脑皮层的处理，对于机器感知和机器行为，就是针对咱们前面提到很多的时候，边缘计算，边缘智能目前在从物联网核心端在往下端下沉，下沉到一定阶段以后，整个物联系统当中所扮演的角色其实就是边缘智能，机器感知和机器行为的决策，这是未来物联网智能系统的发展趋势。
    再回到咱们主题，5G跟智能物流的融合。
    5G的发展大家都知道，5G的发展面临有三大应用场景。三大应用场景其中一个就是增强型移动宽带，带宽越来越大从2G到3G到4G到5G，另外两个方向就是高可靠低时延通信，还有一个就是实时通讯，这个跟物联网事实相关，这个发展方向直接瞄准物联网发展方向，5G还有一个非常重要的技术趋势就是5G切片，大家可能听说过，所谓切片就是从核心网到无限网到边缘侧，整个面向不的业务，我可以调动不同的资源，形成不同QS服务质量，可以为我们智能物流，智能停车提供差异化服务。刚才说了5G是面向物联网的应用，三大应用场景有两大面向物联网。5G还有一个非常重要的就是边缘计算，前面刚刚跟大家提到了，边缘计算把核心王的功能向无线端，再向终端下沉，5G发展场景当中主要诉求就是无论是安防领域，包括视频直播领域，可以避免大数据量传送到核心网。很方便的通过边缘侧可以给用户提供低延时，高质量的数据流信息服务。这就是边缘计算在5G当中的位置。5G对于智慧城市建设的支撑，尤其是对于咱们智能物流这个领域的支撑，很多时候用得最多的其实就是NBLT，NBLT也是在5G标准当中纳入系列标准的一个组成部分，它的主要作用就是解决了传统物联网感知侧怎么让数据，就是远距离，十几公里传输到云端，以前通过短距离的，以前通过蓝牙等等搜集，有了NBLT之后可以减少中间容易发生故障的环节。对于智慧物流的供应链，就是从技术体系来看，可以分成智能运输，智能仓储，智能配送，这每一个环节当中，都有很多物联网的终端，包括物联网出席手段，最后通过物流综合信息平台，把这些数据融合起来，同时，从接入层面来看要屏蔽各种接入手段的差异化，能够很方便的调度、管理下面的各种资源。这就是信息管理平台发挥重要作用。
    从智能物流来看，就是RFIT，这个提出在海湾战争，美军首次用了RFIT管理，就是联合全资产可见性，包括在储可视化，在运可视化，再处理的可视化。这个虽然过去30年时间，对于咱们目前智能物流发展还是有非常重要的指导作用。
    刚刚提了NBIOT在智能物流当中可以发挥非常重要的作用。
    另外5G对仓储物流机器人。关键是5G，刚才提到三大应用场景其中有一个高可靠低时延要求，对于车联网和工业控制网络当中它的端到端时延可以减少1毫米，而且可靠性可以达到5个9以上的可靠性，所以对仓储物流机器人，工业应用场景才有非常好的用武之地。
    全自动驾驶配送刚才也提到了，这里不再多说了。
    对于5G，刚才也有提到自动配送无人机，包括经等等都有自动配送的无人机。因为在2G到5G发展过程当中，大家都知道这个频段，它的载波频率在越来越高。因为载波频率越来越高，就带来了一个问题，虽然说咱们的带宽越来越大，传输速率越来越快，但是覆盖的单机站，覆盖距离越来越短的，对于覆盖距离越来越短情况下，像自动配送无人机，在大的空域飞行，如果带来频繁的信号的终端切换，其实是对业务运用非常不利，5G除了超低时延和厘米级定位精度以外，还有一个非常关键技术，就是海量的MIMO和大规模天线阵列（音）以及波束赋形技术。这个如果用非常通俗的例子来讲，就是在无人机飞行过程当中，5G基站可以根据无人机的位置进行实时的追踪，探测。追踪无人机相应信号的传输，所以这才为5G自动配送无人机应用带来可能。还有智能快递柜，现在也是越来越多的，有一些摄象头等等，也是非常典型的一个物联网应用系统，通过数据的一些采集，包括二维码的扫码等等，最后通过云端数据处理。
    最后简单一下物联网目前国家标准的制订情况。
    在国外ISO和IEC，联合成立的JTC1，就是第一信息技术的联合委员会，下面有一个物联网与数字卵生技术分委会，就是IJ41，国内对口分委会秘书处也是在我们院。物联网标准也是按照总体共性、感知层及网络层和服务层和应用层支撑的。
    我给各位领导汇报一下目前已经物联网技术标准，比如说像物联网有框架和参考模型，这种非常宏观的标准，参照体系架构，系统接口要求和物联网系统主要体系，还有物联网标识体系，这些都是要基础攻关的标准。另外，对于一些行业应用的标准。另外，对于一些行业应用标准，比如我们跟公安部之前也是一块联合发布了有公安互联网相应标准。另外还有一些物联网智慧酒店和面向景区旅游服务管理的物联网系统，这是跟国家旅游局一块联合制订和发布的。我想未来我们可能也会咱们邮政局，像协会一块去做智能物流物联网方面的标准。这里面大家可以看到，还有一些矿山产线标准，还有物联网网关感知设备等等基础通用的标准，本质上做这些基础标准，最后一定是为产业服务，否则的话工信部做的标准光是自说自话不行的，一定跟各个行业部委，各个应用主体方紧密配合，把国家标准为行业服务，这样我们负责制订国家基础性通用标准，像咱们智慧物流等行业就可以针对于采纳这些基础性标准针对性开展自己行业应用标准的制订，这样的话，大家各自分工，而且减少了很多的不必要的交叉和重复。
    以上就是简要跟大家汇报了一下物联网技术标准的进展情况，因为时间非常有限，所以介绍非常粗糙，仅供参考。谢谢。