2021-2022供应链科技在突发公共事件中的应用及趋势洞察报告.pptx

2021-2022供应链科技在突发公共事 件中的应用及趋势 洞察报告 引言 突发公共事件是指突然发生 ， 造成或者可能造成重大人员伤亡 、 财产损失 、 生态环境破坏和严重社会危害 ， 危及公共安全的紧急事件 近年来 ， 以疫情为代表的突发公共事件的发生频次不断增大 ， 并具有明显的复杂性特征 ， 包括发展的不确定性 、 影响的广泛性和处置的紧迫 性 ， 常规处理方式难以应对 ， 对社会 、 经济的健康发展有着极大的危害性 突发公共事件激发出新的科技需求 ， 集中在远程化 、 透明化 、 无接触 、 智能化 、 无人化 、 柔性化等方面 ， 加速推动了各行业向新业态的升级与 变革 面向突发公共事件的主动预防 、 紧急处置 、 降低损害和快速恢复是保障国家正常运行以及社会良性发展的关键能力 ， 5G、 物联网 、 云计算 、 边缘计算 、 大数据 、 人工智能 、 区块链等技术的应用显著推动了防控工作的进展 ， 是应急管理的核心技术支撑 供应链是应急场景下不可或缺的实体流动 ， 对于应急响应 、 应急保障 、 恢复发展 、 经济稳定都具有关键的作用 ， 应急供应链是应急管理体系中 的核心应用 随着 “ 新基建 ” 的逐步实施 ， 智能供应链将加速推进落地 ， 真正实现 “ 平时服务 ， 灾时应急 ” ， 全面提高社会安全保障能力的同时 ， 有效满足 应对突发公共事件的需要 目录 01 疫情冲击诞生新需求 02 应急需求驱动技术变革 03 应急供应链技术体系及应用 04 京东物流 ： 领先技术 ， 高效应急 疫情冲击诞生新需求 突发疫情是人类生存和发展的严重威胁之一 新型冠状病毒目前波及国家 212个 ， 确诊人数超百万人 随着交通的日益便捷和全球化程度的日益加深 ， 疫情的传播速度更快 ， 影响范围也更大 埃博拉病毒 1976 34,423 17 H5N1禽流感 1997 861 8,096 60,800,000 17 SARS 2002 29 H1N1/09 2009 214 疫情病毒 发现年份 确诊人数 影响国家 (地区 ) 数据来源 ： 来自美国 CDC， 表格其余数据来自 WHO 数据来源 ： WHO， 截止到 2020年 4月 8日北京时间 16:00 每一次疫情的爆发都会严重破坏相关区域的生活与生产节奏 ， 导致经济的停滞 ， 进而影响社会平稳 、 健康的发展 生活 出行 购物 娱乐 办公 生产 教育 旅游 疫情的爆发严重影响生活与生产 疫情的爆发严重影响国民经济 数据来源 ： 根据国家统计局数据整理 疫情爆发的主要阶段对整体经济和三大产业均有严重的影响 ， 服务业 、 零售和货运行业更是受到显著冲击 近 6季度 GDP和三大产业增加值同比增速 （ %） G D P 第一产业增加 值 第二产业增加 值 第三产业增加 值 2018Q4 2019Q1 2020Q1 2019Q2 2019Q3 2019Q4 10 8 6 4 2 0 -2 -4 -6 -8 -10 -12 工业增加值 服务业生产指 数 社会消费品零售总额 货运量 近 18月主要行业同比增速 （ %） 15 10 5 0 -5 -10 -15 -20 -25 -30 疫情催生应用新需求 远程化 远程医疗 远程作业 远程办公 远程教育 柔性化 3D打印 柔性 制造 柔性供 应链 机器人 柔性部署 无接触 无接触支付 无接触购物 无接触配送 无接触签署 无感测温 无接触乘梯 智能化 智能目标识别 智能语音外呼 智能物资调度 AI诊断 基因 测序 蛋白筛 选 无人化 无人配送 无人 车巡检 无人机 巡检 疫情防控 机器人 透明化 应急一张图 疫情地图 迁 徙地图 历史 轨迹 易感人 群监控 人员 密集热力 疫 情舆情监控 不同的突发公共事件 ， 相似的应用需求 新需求 自然灾害 （ 澳大利亚森林火灾 ， 巴基斯 坦蝗虫灾害 ， 汶川地震 ） 事故灾难 （ 安全生产事故 ， 煤矿爆炸 ， 铁矿坍塌 ， 工厂火灾 ， 交通事 故 ， 飞机坠毁 ） 公共卫生事件 （ 冠状病毒 ， SARS） 社会安全事件 （ 911恐怖袭击 ） 远程化 应急管理系统 、 远程医疗 远程控制作业 （ 无人运矿车控 制 、 远程驾驶 ）、 远程医疗 远程医疗 、 远程办公 、 远程教学 远程办公 、 远程教学 透明化 卫星监测云图 、 时空数据信息发布 环境监控时空数据 疫情时空数据 、 轨迹数据 人群聚集热力图 无接触 烟雾传感 、 温度探测 烟雾传感 、 摄像头安全监控 、 化学 物品浓度检测 （ 危险源监测 ） 无感测温 、 无接触购物 、 无接 触乘梯 AR安防 智能化 预测预报 摄像头 AI安全监控 疫情预测 、 AI诊断 、 基因测序 、 智能调度 人脸识别 无人化 无人配送应急物资 、 无人机救灾 无人巡检 、 无人作业车 无人配送 、 无人消毒 、 无人送药 无人机安防 柔性化 应急物资生产 （ 安全服 、 建筑材料等 ） 应急物资生产 （ 口罩 、 护目镜 等 ）、 3D打印模型 、 柔性供应链 应急需求驱动技术变革 面向突发公共事件的应急处理典型过程 人的管理以及物和系统的恢复两 个方面 ； 重建是让生活和社会环 境恢复之前水平 基于信息收集 ， 对应急情况的发 生和走向进行监测 、 预测和预警 应急人员和技术准备 、 应急物资储 备保障 、 风险排查治理 、 应急知识 科普演练 、 应急设施建设等 应急处置 、 应急预案启动 、 实施救 援 ， 降低人员财产损失 监测 预警 预防 准备 恢复 重建 处置 救援 应急需求驱动的技术体系概览 技术应用密集度 监测预警 柔性生产 区块链 5G 机器人 GIS 物联网 人工智能 大数据 云计算 预防准备 处置救援 恢复重建 3D打印 柔性制造 柔性供应链 传染病数据共享和疫情预警 款资追溯 病例追踪和隐私保护 无接触签署 云监工 无人巡检 无人配送 远程医疗 云端医疗大脑 配送机器人 巡检机器人 消毒机器人 医护机器人 仓储机器人 轨迹跟踪 疫情地图 时空动态分析 人群监控 电子围栏无感签到 物资管理 资源调度 无接触乘梯 无接触购物 无接触医疗 智能园区 突发事件智能播报 无感测温 人脸识别 智能外呼 AI诊断 药物筛选 特征识别 恢复生产规划 疫情预测 病毒演变分析 仿真 轨迹透视 热力 决策视图 实时播报 舆情监控 疾病特征 药物筛选 出行规划建议 大数据分析 协同供应链 医疗系统 算力平台 远程办公 远程作业 远程教育 云娱乐 云计算在应急场景中的应用 配套技术 ： 人工智能 核心应用 ： 助力新药 研制 、 疫苗研制 、 计算 机视觉应用 、 仿真 应用等 AI算力 云化 IT基础设施 供应链物流管理 价值和挑战 配套技术 ： 5G 核心应用 ： 医 院 HIS、 PACS部署 配套技术 ： 物联网 核心应用 ： 应急资源信息 发布平台 、 WMS、 TMS、 OMS、 ERP 价值 ： 云计算为疫情防控和诊疗 提供 IT基 础设施资源 ， 为应 急恢 复期间的生活和学习提供在线服 务 ， 为复工复产提供线上支撑 。 云计算技术天然的远程服务属 性 ， 在应急场景下迎来应用大爆 发 。 云计算在不断推进信息化 （ 如教育 、 医疗信息化 ） 和在线 服务 （ 如办公 、 教学 、 娱乐 ） 的 同时 ， 也在深刻影响着整个社会 生产生活的方式 。 挑战 ： 在线 平台流量暴增带来的 卡顿 、 掉 线 、 服务不可用情况 ， 凸显技 术支持不足 ， 在技术层面 和成 本层面都给云服务平台带来 巨 大的挑战 。 远程办公 配套技术 ： 音视频技术 核心应用 ： 协同办公软件 应急处理协同平台 配套技术 ： 大数据应用 核心应用 ： 信息上报 、 信息筛查 、 应急协 同 远程医疗 配套技术 ： 5G 核心应用 ： 专家远程会诊 、 远程 治 疗 、 远程手术 在线教学 /在线娱乐 配套技术 ： 5G、 音视频技术 核 心应用 ： 云课堂 、 直播课堂 、 线上观影 、 在线游戏 大数据在应急场景中的应用 配套技术 ： 定位技术 、 GIS 核心应用 ： 密切接触分析 、 健康码 、 轨迹跟踪 、 迁徙 地 图 、 人员密集度热力 价 值 ： 新 冠 疫情 中 ， 大 数 据 在监 控 干预 、 疫情 发 展 传 播预 测 、 疫情 播 报 和 社会 舆 论 、 医疗 物 资和 民 生 物 资供 应 、 社 会 治 理 、 医 疗 救 治等 多 个 关 键场 景 发挥 了 重 要 作用 。 通过 有效整合大量数 据 ， 与 GIS、 人工智能 、 仿真建模预测 、 可 视 化等 技 术 进 行协 同 ， 有 效提 升 突发 事 件 监 测科 普 、 预 防准备 、 医疗救治的透明化 、 及时化和智能化 。 挑战 ： 数据采集 ： 为了支持数据的广泛采集 ， 需要提供便捷 的 数 据入 口 ， 包 括面 向 物 的 设施 ， 以及 面 向 人 提供 数 据输 入入口 ； 数据打通 ： 不同来源的数据在数据收集 、 数据格式 、 数 据 征用 、 数 据 交易 缺 乏 统 一或 者 成熟 的 标 准 ， 导 致 数据 源 打 通和 数 据 整 合存 在 困 难 ， 需 要 强化 设 施 数 字化 、 标准 化建设 ； 数据隐私 ： 基于大数据的透明化 、 数据的共享 ， 可能 涉 及 隐私 、 安 全 和法 律 纠 纷 问题 ， 需要 加 强 数 据交 易 、 共 享规范 ； 数据成本 ： 大数据成本较高 ， 不考虑数据源本身的成 本 ， 大量数据的存储 、 计算仍需要耗费大量的存储和算 力 ， 需要加强数据压缩 、 数据计算技术研究 ， 提升数据 存储和计算效率 ， 降低技术成本 。 监控干预 配套技术 ： 仿真建模 、 可视化 核心应用 ： 疫情传播分析 、 病 毒演变分析 疫情预测 配套技术 ： GIS、 数据挖 掘 、 自然语言处理 核心应 用 ： 实时播报 、 舆 情监 控 社会舆情 配套技术 ： 人脸识别 、 场景 捕捉 、 信息推荐 核心应用 ： 出行建议 社会治理 配 套 技 术 ： 个 性 画 像 、 GIS、 运筹 核心应用 ： 供需匹配 、 路径 优化 物资供应 配套技术 ： 人工智能 核心 应用 ： 病毒特征提取 、 药 物筛选 医疗救治 价值和挑战 人工智能在应急场景中的应用 监控防控 配套技术 ： 机器人 、 物 联网 核心应用 ： 无感 测温 、 人群画像 、 智 能外呼寻 访 、 消毒机器 人 社会舆情 配套技术 ： 大数据 核心 应用 ： 智能突发事件 播 报 、 智能对话查询 、 舆 情监控等 物资供应 配套技术 ： 云计算 、 大数 据 、 运筹 、 GIS 核心应 用 ： 智能路由 、 路 径规 划 、 智能配送机 器 人 、 配送无人机 医疗救治 配套技术 ： 大数据 、 云计 算 、 机器人 核心应用 ： CT诊断 、 基 因测序 、 蛋白筛选 、 新药 研发 、 医护机器人 价值 ： 人工智能是智能化 、 无人化应用的核心支撑技术 ， 在监控防控 、 社会舆情 、 物资供应 、 医疗救治方面 ， 担当 重要角色 。 具体地 ， 人工智能技术分别基于机器学习 、 图 像识别 、 自然语言处理 、 专家系统能力 ， 应用于无接触防 控 、 物资效率 、 医学技术等不同场景 ， 极大提升应急处置 能力 。 挑战 ： 感知 ： 人工智能对数据具有强依赖 ， 数据的质量和丰 富程度影响人工智能的稳定性 ， 大数据的挑战也是人工智 能的挑战 ； 决策 ： 人工智能通过复杂的机器逻辑来模拟人的思考 ， 需要耗费大量的存储和算力 ， 需要很好去平衡计算的结果和 成本 ； 控制 ： 人工智能代替人类决策引发的决策失误或者偏 差 ， 可能涉及新类型的责任追溯和法律制定 ； 设施和人才 ： 人工智能价值的充分释放依赖于设施和 人才的建设 ， 一方面 ， 设施建设的不充分 ， 限制人工智能 技术的充分应用 ； 另一方面 ， 人工智能需要渗透到各个 行业 ， 与具体行业痛点结合 ， 才能发挥其价值 。 人工智能 人才缺乏 ， 制约其快速广泛推广到各个行业和场景 。 价值和挑战 物联网技术在应急场景中的应用 无接触医疗 配套技术 ： RFID、 视觉定位 、 影像处理 核心 应用 ： 远程护理 、 远程诊疗 、 医疗物资管理 无接触配送 无接触乘梯 无接触购物 配套技术 ： 无人车 、 无人机 、 人工智能 核心应用 ： 无人配送 、 自助签收 价值 ： “ 无接触 ” 在当前社会环境下被普遍提及 ， 各类 无接触场景的实现 ， 可借助物联网技术的智能产品和解 决方案 ， 在应急期间监控货物集散转运和货物运输 。 虽 然是新冠防疫期间的临时市场 ， 但它将为物联网产业和 物联网应用的进一步普及打下基础 ， 也激发出非常多的 物联网解决方案 ， 从开发到实际应用落地多种优秀实 践 。 非接触经济崛起的力量 ， 给物联网在未来社会中的 广泛应用增加了信心 。 挑战 ： 在智能化水平 、 任务执 行效率 、 系统可靠性 、 场 景需求挖掘度方面 ， 物联网 技术仍然有很大的提升空 间 。 技术层面需要在机器学 习 、 系统架构 、 性能优化和 数据安全上投入更多的精 力 。 业务层面上也需要更深度 的挖掘特定场景下的关 键需求痛点 ， 才能使物联网在无 接触场景中发挥最大 的性价比 。 价值和挑战 配套技术 ： LPWAN、 人脸识别 、 语音识别 核心应用 ： 远程呼叫 、 楼层识别 配套技术 ： RFID、 人脸识别 、 大数据 核 心应用 ： 自助结账 、 自动盘货 、 货架管理 价值和挑战 价值 ： GIS技术为应急管理提供基础设施支撑 ， 其价值 主要包括 ： 精准的全维度时空大数据采集云平台通过整合基础 地理信息数据 、 人员车辆轨迹 、 交通网络数据 、 个人活 跃信息等 ， 应用区块链技术确保数据安全 ， 为应急管理 提供数据基础 ； 应急管理需要多源时空大数据的采集分析和可视化 为管理机构提供决策支持 ； 智能人群仿真模拟 ， 在数据平台的基础上 ， 引入人 员疏散模型 、 路径规划模型 、 行人交通仿真模型等 ， 模 拟人群疏散 、 人流大数据预测与预警 ， 为应急管理时的 预测预警提供趋势研判支持 ； 为公众提供历史轨迹查询服务 ， 在数据安全的前提 下公开透明 ， 减少恐慌 。 挑战 ： 海量多源时空数据的 管理和分析 ， 需要打破行业 壁垒服务于应急管理场景 ， 对数据成果的有效性 、 安全 性提出更高要求 。 人流大数据分析 时空动态变化分析 时空大数据平台 AI算法 多源轨迹 个人活跃信息 区块链技术 为管理机构提供决策支持 为公众提供服务 传播模拟和预测 相关人群监控 历史轨迹查询 安全的位置数据管理 时空大数据综合分析引擎 GIS技术在应急场景中的应用 机器人技术在应急场景中的应用 医护助理 防控助理 价值 ： 应急期间 ， 为了减少不必要的人员接触 ， 有效降 低人员接触带来的风险 ， 机器人替代人与人接触成为应 急场景下的 “ 刚性需求 ” ， 强制隔离的要求推动了无人 化相关行业的快速发展 ， 机器人技术应用场景的认识和 接受程度也大大提高 。 挑战 ： 以 “ 无人 ” 代替 “ 有人 ” 将是一个长期的过程 ， 机器人技术的应用在疫情过 后能否持续稳定向好 ， 仍未 可知 ， 相关机器人厂商应 该加紧找到更多 、 更大规模的 落地场景 ， 才能可持续 发展 。 价值和挑战 配套技术 ： 红外测温 、 热成像技术 、 GIS 核心应用 ： 导诊机 器人 、 巡逻测温机器人 、 医护助理机器人 （ 远程看护 、 测体温 等 ） 配套技术 ： 自然语言处理 、 大数据 核心应用 ： 智能问询机 器人 、 呼叫排查 、 医疗筛查 、 同行追 踪 、 防护措施监控 物资配送 配套技术 ： 计算机视觉 、 GIS 核心 应用 ： 无人车配送 、 医用配送机 器人 智能零售 配套技术 ： RFID、 人脸识别 、 大数据 核心应用 ： 无人超市 、 无人餐厅 配套技术 ： 定位 、 GIS 核心 应用 ： 无人机 /无人车消毒 消毒清洁 5G技术在应急场景中的应用 价值和挑战 价值 ： 5G为远程化 、 无接触 、 无人化 、 云化的应用提供有力的基础通信支撑 。 5G技术支持三大类型应用 ： 增强移动宽带 eMBB、 超低时延超高可 靠性 URLLC和海量物联网连接 mMTC。 其中 ， eMBB是当前 5G最为成熟的应用 。 新冠疫情期间 ， 5G以其移动性和大流量优势 ， 灵活地支持了远程医疗应用 、 医院建设 云监工 、 无人配送车 、 无人机视频监控 、 巡逻 测温机器人 ， 以及一系列云端控制的医护机器人 ， 通过赋能远程 、 无接触 、 云化 、 无人化 ， 提升了应急防控资源的覆盖范围 、 可得性 、 可用性 。 2019年是 5G元年 ， 截至目前 ， 5G网络 和 C端应用尚未规模普及 ， 但 5G在疫情期间的应用充分论证了其在 B端的应用价值 。 进一步地 ， 随着 5G URLLC和 mMTC技术的成熟 ， 其在 B端的应用场景和价值将进一步提升 。 挑战 ： 5G的成本和覆盖持续博弈 ， 短时间难以实现理想覆盖 ； 5G短期终端和资费成本较高 ； 5G服务垂直行业的部分技术还在发展 ， 应用和 5G之间的需求和技术对接还需要跨行业联合 探 索 ， 5G的价值还不能充分释放 ； 5G服务行业的商业模式不够成熟 。 远程化 配套技术 ： 云计算 核心应用 ： 远程会诊 、 远程看护 、 云监工 无接触 /无人化 配套技术 ： GIS、 计算机视觉 、 机器人 、 物联网 核心应用 ： 无人配送车 、 无人机视频监控 、 空中消毒 、 热成像 人体测温 、 巡逻测温机器人 云化 配套技术 ： 云计算 、 机器人 核心应用 ： 云端医护助理机器人 、 云端消毒清洁机器人 、 云端 送药机器人 、 云端测温巡查机器 人 区块链在应急场景中的应用 价值 ： 区块链是密码学 、 分布式账本 、 对等网络 、 C A 等技术紧密融合的技术框架体系 ， 具有去中心 /弱中心 、 共识机制 、 不可篡改 、 可追溯的特征 ； 在应急管理领域中 ， 将区块链应用 于 疫情监测及预警 、 疫情信息公开及协同 、 疫区物资调度等场景 ， 可有效增加疫情数据的多来源整合共享 ， 实现疫情应急管理工作的多部门统筹协同 ， 提升疫情应急物资的多渠道调拨效 率 ， 为疫情应急管理的信息公开 、 决策制定及责任追溯提供真实可信的科学依据 ， 在增加流程透明度及政府公信力的同时 ， 有效提升应急管理效率 。 挑战 ： 区块链技术改变了传统的信 用体系和存储方式 ， 提倡去中心化 、 公开透明的思想 ， 区块链应用需要去挑战传统行业已经固有的商业逻辑和发展轨迹 ， 所以区块链如何与现有应用结 合 ， 如何匹配对应的商业场景变 得尤为重要 ， 也是发展必须要面临的挑战 。 隐私计算 配套技术 ： 安全多方计算 、 零知识证明 核心应用 ： 病例行程追踪与共享 价值和挑战 防伪追溯 配套技术 ： GIS、 物联网 核 心应用 ： 应急物资防伪追溯 智能合约 配套技术 ： 密码学 、 大数据 核心应用 ： 医 院传染病数据共享 、 疫情预警 时间 A 地点 A 地点 B 地点 C 地点 D 地点 . 时间 B 时间 C 时间 . A类人行驶轨迹 B 类人行驶轨迹 捐赠过程 采购过程 质检过程 仓储过程 收货过程 转运派送 运输过程 国家级网络 国家级预警 省级预警 市级预警 市级网络 省级网络 省级网络 市级网络 市医院 疾控中心 区医院 诊所 区级网络 区级网络 疾控中心 区医院 诊所 查验过程 柔性生产在应急场景中的应用 3D打印各类应急物资 医疗诊疗培训 价值 ： 新冠疫情中 ， 多家来自汽车制造 、 纺织服装和石 化行业的跨界企业 ， 凭借自身强大的柔性化生产能力 ， 改建生产线 ， 转产口罩 、 消毒液 、 防护服等防疫急需用 品 ， 在极短的时间内形成产能 ， 对口罩等防疫物资紧缺 的局面 ， 起到了很好的缓解作用 。 柔性化生产本身是企 业进行数字化转型的成果 ， 在应急情况下 ， 能第一时间 调整产线 ， 体现了以生产数字化 、 智能化为基础的柔性 生产技术 ， 在应对短期 、 大量 、 多样化产品需求时所发 挥的重要作用 。 3D打印是典型的柔性生产方向 ， 与传 统生产方式不同 ， 3D打印无需模具 ， 3D模型通过电脑 即可复制 ， 可快速共享数据模型 ， 实现网络协同生产 ， 提高并行生产效率 ， 具有快速应急生产的优势 。 挑战 ： 面对突如其来的变化 ， 加快企业的数字化转型 ， 尽 快具备柔性生产能力是企业应对之道 。 但是如何打通企 业内部数据链条 ， 真正做到数字化 、 线上化和产业链上 下游全面协同 ， 还有许多工作要做 。 3D打印已在某些品类实现了小规模产业化 ， 但面临 机械设备 、 打印材料 、 成本方面的考验 ， 在许多领域 价值和挑战 配套技术 ： 材料技术 核心应用 ： 护目镜 、 隔离屋 、 红外线测 温仪外壳 、 口罩架 、 口 罩佩戴器 、 面屏等应急物资的生产 配套技术 ： 3D打印 核心应用 ： 新冠病毒模 型 、 肺部感染病例模型 柔性制造 配套技术 ： 物联网 、 计算机辅助设计 、 人工智能 核心应用 ： 企业紧 急转产口罩 、 护目镜 、 消毒液 、 防护服等应急物资 滚 滚滚 滚长 长江 江东 东逝 逝水 水 应急供应链技术体系及应用 战疫前线 ： 供应链是应急场景下的核心关键应用 供应链是疫情中全局隔离场景下不可或缺的实体流动 ， 是应急保障 、 企业发展 、 经济稳定的关键环节 ， 在应急场景中具有核心地位 。 应急物资储备和保障 、 企业 生产供应和协调 ， 是应急场景的必需环节 。 以新冠疫情为例 ， 应急供应链在医疗防护 、 居家民生 、 企业复产等环节 ， 通过有效连接需 求和供给 ， 有力保障了应急工作的展开 。 应急窗口期 ， 供给侧商品供给和物流服务的稳定 ， 是通胀管控和舆情稳定的重要支撑 ， 也是企业稳定经营和经济稳定的基础 。 商品供给和物流流通的不顺畅 ， 可 能引发企业成本升高 ， 陷入亏损 ， 导致经济衰退 。 应急供应链 应 急 场 景 物 资 供 应 快速及时 稳定可用 保障交付 高效协同 医疗防护 居家生活 企业复工 应急物资 生活物资 生产资料 应急供应链技术服务体系及应用 速度 效率 透明 可靠 安全 采购 生产 销售 仓储 运输 配送 商业智能挖掘 应急库存布局 机器人客服 无人配送车 数字化智能园区 物流无人机 无人货运 智能路由优化 全场景高性能路径优化 V2X智能网联汽车 数字化智能园区 供需智能匹配 高精度建模和预测 物资区块链追溯 AR拣货 智能配送 智能运输 智能仓储 智能枢纽 救援物资轨迹跟踪 医药冷链 生鲜冷链 全链条智能排产 面向应急场景的智能供应链 应用价值 基于智能供应链可靠和高效的支撑 ， 实现信息高效 聚合匹配 ， 形成成熟稳健的运作机制 ， 在应急物资供 给调配 、 居民生活物资配送等方面 ， 发挥了十分重要 的作用 。 智能不仅体现在物流过程中使用物联网 、 大数据 、 人工智能等技术上 ， 更体现在整条供应链的协同共 享 、 即时响应 、 实时可视 、 柔性定制等新理念与模式 上 。 基于应急管理平台发布应急资源供给 、 需求信息 ， 帮助政府 、 医疗机构 、 供应商 、 捐助方实现物资供求 信息的精准对接 。 实现物资供应商最大化集成 ， 形成全国范围的应急 物流服务支持 ， 快速联动供应链各环节 ， 提升整体供 应链效率 ， 缓解疫情压力 。 应急物资需求方 医疗机构 社区村镇 救助中心 应急管理平台 物资物流 社会力量 款资捐赠 智能供应链 基础设施 应急调度中心 应急物资供应方 应急储备 供应商资源 社会捐赠 网络布局规划 云计算平台 运输配送 物流中心 大数据平台 人工智能平台 物联网平台 供应链模式设计 供应链控制塔 商品布局 销售预测 智能补调 供应链金融 应急供应链智能规划与运营 云计算 + 业务系统数据源 应用价值 智能规划与运营系统 ， 渗透到应急供应链的全过程多个环节 ， 包括运营管理 ， 系统决策和物流作业 ， 推动应急供应链系统朝着自动化 、 数字化 、 智能化演进 。 该系统以大数据和人工 智能为核心技术 ， 基于云计算架构 ， 结合 5G、 物联网 、 GIS等技术 ， 对应急场景下的多种供应链需求进行满足 ， 包括应急订单追溯 、 应急配送路径优化 、 应急库存准备 、 应急成本上升 风险控制等 ， 并进行数字化跟踪 、 仿真和决策 ， 从而保障应急物资透明化 、 应急配送加速化 、 应急响应敏捷高效化 、 应急成本可控化等多个维度的指标诉求 。 应急供应链过程可视化 应急物资信息透明化 应急供应链问题可追溯 应急供应智能分析决策和响应 应急物资配载预测和优化 应 急运配智能路径优化 管理数字化 决策智能化 应急物流作业流程标准化 应急仓库无人化 应急运 配无人化 作业自动化 智能硬件 5G 物联网 大数据 人工智能 GIS 实时库存 订单跟踪 异常定位 路径规划 路由优化 智能调度 成本挖掘 供需优化 运配优化 商业挖掘 单 量 /库存预测 智能排产 无 人化 速度 及时 、 快速送达 效率 快速响应 、 简化过程 成本 优化结构 ， 提升收入 透明 实时跟踪 、 可追溯 无接触智能化物流管理 应用价值 传统物流体系中 ， 人与人 、 人与物 、 物与物的连接无处不在 。 随着物流网络的发展 ， 在日常运营时 ， 对人员投入 、 人员培训都有越来越高的要求 ； 另一方面 ， 在疫情 、 灾害等突 发 情况 ， 人力资源保障 、 人员安全保障 、 都会面临着很大的挑战 。 因此无接触智能化技术在物流中的应用就有了更大的价值空间 。 5G时代 ， 将迎来万物互联的智能物流世界 ， 大到上百台的机器人群 、 小到一颗监控摄像头 ， 各类设备设施的连接数量和连接质量都将得到极大 的提升 ， 越来越多的自动化 、 数 字化 、 智能化化场景将投入运营 ， 在疫情 、 灾害等突发情况下提供稳定 、 高效 、 安全的应急物流服务 。 智能园区 人车无感入园 、 远程 AI视频 管控 ， 在提升运营及管理效 率的同时 ， 最大程度降低人 与人接触所带来的安全风险 智能仓储 运行在 5G网络环境下的超大 规模机器人群 ， 相互协同 ， 自动化完成作业 。 保障物资 和订单高效 、 稳定地生产 。 智能枢纽 5G+物联网 ， 全程实时热力 监测和控制 ， 精细化业务管 理和调度 。 智能运输 L4级别自动驾驶卡车投入干 线运输 ， 高效完成跨区域物 资调拨 。 智能配送 无人机 、 无人车等多种智能 设备将投入常态化运营 ， 深 入应急一线 ， 确保每一批物 资安全 、 准时到达最前线 。 无人化应急物流生产与配运 为了满足特殊时期应急管控和物流配送需要 ， 尽可能 降低人与人接触带来的扩散风险 ， 解决部分区域配送人力 不足问题 ， 优化配送运力 ， 无人车 、 无人机发挥了不可替 代的重要作用 。 以无人仓 、 无人车 、 无人机为代表的物流无人化 技 术 ， 通过无人科技协同 ， 助推物流网络实现前所未有的高 效运作 ， 为消费者和商家带来快速 、 精准的极致服务体 验 ， 并逐步实现物流行业由劳动力密集型向技术密集型的 转变 ， 推动物流行业无人智能化的加速发展 ， 成为智能城 市中的重要力量 。 应用场景 无人仓储 无人分拣 无人运输 无人配送 服务平台 导航服务平台 业务调度平台 监控平台 机器人管理平台 能力平台 物联网平台 云计算平台 大数据平台 人工智能平台 硬件平台 底盘控制单元 传感器套件 计算单元 组合惯导 激光雷达 相机 超声波 入库 存储 拣选 分拣 运输 配送 应用价值 应急物资的智能追踪与溯源 利用区块链联盟链技术打破原有中心化系统的 边 界 。 利用区块链不可篡改的特性 ， 建立以区块链为基础 的应急物资分布式追踪与溯源系统 。 每一个按时间标记 的交易都将被自动复制到区块链上且不能修改 。 区块链 不可篡改的特点 ， 既保证了数据的真实性 ,又确保了数 据传输的安全性 , 同时也可达到降低成本的效果 。 应用价值 公益机构 捐赠人 质检机构 物流企业 监管机构 医院 /疾控 受赠人 /患者 应急供应链 捐赠过程 采购过程 质检过程 仓储过程 运输过程 转运派送 收货过程 查验过程 公益平台 应急物资供应链 系统 仓储管理 系统 运输管理 系统 企业 ISV 系统 企业 ERP 系统 node node node node node node node node 应急场景下的冷链医药供应链 供应链环节 区块链账本 物联网 +区块链实现疫苗和药品的溯源验真 在医药冷链供应链领域中 ， 疫苗和药品需要全程监 控 ， 因此端到端监控是应急医药冷链的基本需求 。 由于 疫情爆发有突然性 、 易传染 、 传播速度快的特点 ， 因此 对冷藏疫苗和药品的需求是突发性的 ， 一方面对厂家有 快速响应的要求 ， 另一方面对物流承运商有快速提供服 务的要求 。 医药冷链采用物联网温湿度传感器实时监测温 、 湿 度数据 ， 主动发送监测数据至物联网基站 ， 再发送到物 联网数据采集引擎 ， 然后在冷链管理系统中进行图形化 展示 。 面向实时温度和湿度监控 、 资产绑定 、 告警事件 管理及历史数据查询等多方面 ， 构建全面而强大的应用 监控平台 。 应用价值 生产商 B 分销商 B 承运商 B 转运 B 药店 B 综合技术 物联网络 设备 传感器 区块链 货主 承运商 车队 车队 司机 收货方 司机 转运 承运商 物联网 大数据 5G 4G LPWAN 保温箱 温度计 清单打印机 温度探头 湿度探头 定位芯片 订单 运输计划 派单车 派单车 运输计划 药品验真 滚滚长江东逝水 应急场景下的冷链民生物流 平台开放 冷链承运商 实时保 障货物质量 保障和 优化运输时效 冷链货主 监控承运商运 输在途情况 冷库仓储监 控 出入库温度监控 匹配 上下游供应链 车货匹配平台 帮助货主和承运商找到最佳 的匹配 三方 TMS 赋能 TMS冷链管理能力 应用价值 平台开放应用 API 供应链管理 冷链 WMS 冷链 TMS 冷链网络规划 冷链监控平台 应 用 和 开 放 平 台 设 备 物联网 PaaS 物流地图 大数据平台 人工智能 网络通信 区块链 基 础 支 撑 TG TG 随着冷链物流 、 生鲜电商企业优势越来越明显 ， 在 满足企业自身的业务基础之上 ， 为第三方平台和整个社 会民生提供服务 ， 同时在社会特殊应急情况下 ， 利用前 沿技术能力保障人们生活质量 。 据统计 ， 每年果 蔬 60%为当季销售 ， 其余 35% 40% 需要冷藏 ， 冷链物 流在果蔬流通中担负着非常重要的角色 ， 是保证应急时 期果蔬品质 、 稳定果蔬市场价格的重要因素 。 从技术层面来看 ， 物联网技术的飞速发展为冷链物 流变革的实现提供了可行性基础 。 冷链物流在物联网技 术支撑下实现全供应链信息共享 ， 降低各环节库存成 本 ， 提升冷链物流效率 ， 一方面保障新鲜度等用户体 验 ， 另一方面降低损耗成本 ， 实现运营升级 。 物联网 PaaS助力应急供应链 价值一 ： 应急设备统一接入管理 各类应急设备统一适配采集与控制 物 联网数据统一管理 设备全生命周期统 一管理 设备运营统一管理 价值二 ： 应急情况下快速接入设备形成应用 建立标准统一的数据接入体系 对外提供标准的数据 服务 价值三 ： 搭建基于大数据的应急数据平台 提升海量数据的查询和计算能力 提升平台对业务 扩展的支撑能力 提供自定义规则引擎生成特定事 件和通知 价值四 ： 为应急指挥调度提供一站式服务平台 为各业务系统提供统一标准的数据接口 有效管控对外 系统的数据共享 应用价值 负载均衡 ECS Web服务器集群 ECS应用集群 ECS事件集群 接 入 层 核心功能 应用对接 分析配置 数据处理 设备接入 移动端 PC端 大屏监控 定位 温度 司乘屏 核心技术 可视化 规则引擎 流式计算 信息安全 ADB在线分析 RDS业务数据 应 用 层 ECS数据流式处理集群 ECS数据预处理集群 ECS数据采集集群 负 载均衡 TSDB HBase ODPS 大数据处理引 擎 DPC ETL控制 数 据 层 应急救援和应急物资配运中的智能网联车 传统车联网 轨迹监控 行 车安全预警 行车辅助 运 营管理 5G+V2X 5G+V2X是自动驾驶的基础 ， 车辆能够第一时间获取路面信息 ， 并与周边联网的车辆 、 交通灯 、 路侧单 元等产生快速联动 。 单车智能与通信技术实现优势互补 ， 汽车和交通运输相关服务由此前的信息服务 ， 向 安全与效率服务 、 以及车路协同和自动驾驶服务演进 ， 为应急物流运输智能化 、 网联化的能力提供保障 。 车路协同 车车协同 自动编队行驶 应 急 救 援 ： 在 特 殊 情 况下 ， 社 会 车辆 应 能及 时 避 让 应急 车 辆 ， 但 在 复 杂 路 况条 件 下 ， 往往 会 出 现 避让 不 及的 情 况 。 未来 在 智 能交 通环境下 ， 基于 V2X车车协同技术 ， 使普通车辆通过车联网设备 感知到应急车辆靠近 ， 提前避让 ， 使救援车能够安全快速通过 。 应急物资配送 ： 应急车辆也能通过基于 V2X的车路协同技术 ， 提 前通知前方的交通信号灯换成绿灯 ， 在维持正常交通秩序的前提 下 ， 提高救援车辆的通行效率 。 另外 ， 可以结合 GIS路径规划 ， 提前规划合理线路 ， 保障应急的及时性 。 应用价值 高精定位导航助力物流应急响应 在高危险但操作流程化的疫情护理场景 中 ， 提供室内高精地图和定位 ， 指导医 药无人配送机器人的路径规划 。 护理无人化 在疫情 、 灾害等应急场景下 ， 实现社区 消杀的无人化处置需要社区高精度地图 和定位 。 应急处置无人化 应急物资调配和运输环节 ， 提供无人配 送车的导航 ， 以及物资的轨迹追踪 。 物资配送无人化 模拟特殊情况下 ， 如城市封闭 、 高速封 闭等 ， 交通情况的模拟和路况仿真 ， 为 应急物流的干支线城配提供路径规划 。 交通情况模拟 高精地图 高精地图技术是无人配送机器人的 “ 千里眼 ” ， 5G技术的应用支持 海量位置数据快速传输 室外高精度定位 北斗卫星天地一体化差分定位技术 可以实现毫米级室外定位 ， 定位 RTK芯片的量产降低应用成本 室内高精度定位 超宽带 UWB、 蓝牙 5.1+、 WiFi的 技术或者技术组合可用于支持室内 高精定位 三维室内地图 GIS三维建模技术可帮助实现室内 地图可视化 从仓储 、 分拣 、 转运到配送全程无接触 、 无人化 ， 无人设备的 “ 千里眼 ” 、 “ 顺风耳 ” ， 需要高精度定位 、 高精 度地图 、 高精度三维室内地图等 GIS基础设施的支撑 ， 助力应急响应 京东物流 ： 领先技术 ， 高效应急 京东物流 ： 领先技术 ， 高效应急 京东物流依托自己的供应链优势 ， 为政府和中小微企业提供立刻可使用 、 服务可保障的供应链服务和软件系统 ， 同时 ， 凭借无接触 、 无 人化 、 智能化的物流技术储备 ， 稳定保障应急和生活物资供应 ， 受到医疗前线 、 湖北政府 、 中央的认可和肯定 01 应湖北省新冠肺炎防控指挥部的紧急需求 ， 京东与 湖北省政府展开合作 ， 正式承建其应急物资供应链管 理平台 02 响应政府号召 ， 帮助小微企业复工复 产 。 京东物流宣布将旗下的四大供应链 物流管理软件系统全部开放 ， 免费