自动自动驾驶冷却链的路线图：用AI，IoT和区块链作为关键技术的冷链数字转换

Konrad Wolfenstein

10 个月前

迈向自主冷链的路线图：以人工智能、物联网和区块链为关键技术的冷链数字化转型——图片来源：Xpert.Digital

冷链物流自动化：人工智能、物联网和区块链如何塑造未来

实现自主冷链物流的路线图：利用人工智能、物联网和区块链进行数字化转型

现代冷链物流正处于转折点。人工智能 (AI)、物联网 (IoT) 和区块链技术的融合，为显著提升效率、透明度和可持续性创造了新的机遇。这些创新不仅正在变革现有流程，更将为“自动驾驶冷链物流”铺平道路，实现自动化仓库、优化运输路线和智能合约结构。

人工智能和机器学习：冷链物流的神经控制

仓库运营中的自动化流程优化

人工智能驱动的仓库管理系统可实时优化各种运营参数，包括：

库存管理：预测算法分析季节性波动并降低存储成本。
员工管理：可穿戴设备数据检测疲劳迹象，优化部署计划。
能源消耗：人工智能模型根据天气和配送数据预测制冷需求。

佛罗里达州的一个例子表明，对拣货订单进行智能聚类，可将运输时间减少 47%，同时高峰时段的能源消耗减少 22%。

预测性维护确保冷链物流不间断运行

现代传感器技术和机器学习能够主动预防运行中断。通过分析振动、功耗和制冷剂压力等传感器数据，维护周期得到了优化，停机时间减少了73%。此外，制冷系统的平均故障间隔时间（MTBF）也从1200小时提高到了2800小时。

路线优化：运输的效率和可持续性

一种混合优化算法结合了遗传编程和模拟退火算法，用于计算最佳运输路线。该算法考虑以下因素：

温度保持：对疫苗等温度敏感型货物的最大偏差为 0.5 °C。
燃油效率：根据地形和交通预测优化路线。
减少二氧化碳排放：将可持续物流纳入ESG准则。
准时性：生鲜产品的配送准确率达到 99.3%。

在一项针对 200 辆卡车的试点研究中，空驶率从 24% 降低到 7%，能源消耗降低了 18%。

物联网和射频识别：冷链物流的感知神经系统

利用物联网传感器进行实时温度监测

高精度物联网传感器可测量和监控整个冷链物流过程中的温度。这些传感器具有以下功能：

测量精度为±0.1℃
自主校准以确保测量值的可靠性，
将振动模式整合用于运输货物的质量评估。

数据会被持续分析，从而能够实时检测和报告潜在的偏差。

RFID技术实现端到端透明化

RFID标签和物联网网关为托盘构建了数字孪生系统。移动轨迹、存储时间和质量指标均被自动记录和管理。这实现了几乎零误差的可追溯性，准确率高达99.4%。

边缘计算：传感器数据的去中心化处理

雾计算节点允许直接在现场处理传感器数据，从而大幅缩短响应时间。因此，诸如温度偏差之类的关键事件可以在几秒钟内被检测到，并启动相应的措施。

区块链：冷链物流的安全性和透明度

基于区块链的可追溯性

去中心化的区块链架构能够实现运输和温度数据的防篡改存储。这提高了食品安全，并将受污染产品的追溯时间从几天缩短到几秒钟。

用于自动化合规的智能合约

自动化合同实时检查是否符合法规，例如 HACCP 和 GDP 指南，并在违反规则的情况下执行自动升级流程。

质量数据的标记化

非同质化代币（NFT）可用于以可验证的方式证明产品质量。例如，这些 NFT 证书可以包含以下信息：

有机肉的基因指纹
药物活性成分的光谱分析
贯穿整个供应链的可持续性认证。

冷链物流自动化：一个完全自动化的未来

冷链物流的未来在于构建完全自主且高度智能化的基础设施。这包括：

配备自学习机器人集群和数字孪生技术的自主冷藏设施，用于优化容量。
具备人工智能控制路线优化和自动货物固定功能的自动驾驶运输车辆。
利用无人机进行精准GPS导航和基于区块链的访问控制进行配送。

经济和环境影响

据预测，到2030年，自主冷链可带来以下优势：

运营成本降低40-50%
区块链解决方案可将交易成本降低 85%。
配送准确率接近100%。
通过可持续交通规划，最大限度地遵守ESG（环境、社会和治理）法规。

冷链物流的进一步发展

人工智能、物联网和区块链的结合将带来完全自主且高效的冷链物流。虽然现有技术已经能够显著提高生产力，但下一阶段的发展将依赖于量子计算和神经形态芯片的应用。早期投资这些创新技术的公司将占据行业领先地位，成为自主物流领域的先驱。

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自主冷链：通往未来全自动化供应链之路——背景分析

物联网与区块链：提升冷链效率和可持续性的关键

冷链物流是全球食品和制药行业的支柱，正处于深刻变革的边缘。传统的、往往依赖人工且分散的流程正逐渐被向完全数字化、智能化和自主化的价值链转变所取代。这场变革的核心是三大关键技术：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)、物联网 (IoT) 及其无处不在的传感器，以及确保透明度和不可篡改的数据安全性的区块链技术。

这一发展的活力得益于众多令人瞩目的案例和预测。RealCold 与 Blue Yonder 的合作便是人工智能驱动的仓库管理系统 (WMS) 的典范，它不仅能够实现仓库流程自动化，还能通过预测分析和智能资源分配，显著降低运营成本，最高可达 35%。这些效率的提升不仅惠及企业，更通过节约资源和减少食物浪费，为全球可持续发展做出贡献。

欧洲冷链市场是全球发展的重要指标，据Technavio预测，到2028年，该市场规模将达到768亿美元。推动这一增长的主要动力是物联网解决方案，它能够实现整个供应链的实时温度监控。这种无缝控制至关重要，因为温度波动会导致严重的商品损失。通过及早检测和纠正温度偏差，物联网系统预计可减少20%至30%的商品损失，这具有巨大的经济和环境意义。

区块链技术最初因比特币等加密货币而普及，如今正逐渐在冷链领域展现其潜力，尤其是在可追溯性和透明度方面。IBM Food Trust 等项目令人印象深刻地展示了区块链如何大幅缩短受污染食品的追踪时间。传统方法通常需要数天才能确定受污染产品的来源和分销渠道，而区块链则能在几分之一秒内实现近乎瞬时的追踪。以 IBM Food Trust 为例，追踪时间从平均七天缩短至惊人的 2.2 秒。这种速度对于最大限度地降低健康风险、避免大规模召回以及增强消费者对食品安全的信心至关重要。

人工智能、物联网和区块链这三项技术并非孤立的创新，而是汇聚于一个共同的愿景：“自动驾驶冷链”。这一愿景描绘了一个未来：自主仓库机器人、自动优化的运输路线和自动执行的智能合约，在几乎无需人工干预的情况下管理整个供应链。自动驾驶冷链不仅仅是效率的提升，更是对冷链物流的根本性重塑，其核心在于韧性、可持续性和前所未有的透明度。

人工智能和机器学习：智能冷链的大脑

人工智能和机器学习构成了驱动自主冷链的神经网络。它们使系统能够从数据中学习、识别模式、进行预测并实时优化决策。在冷链物流中，这体现在各种应用中，从仓库运营中的动态流程优化到预测性维护和智能路线规划。

仓库运营中的动态流程优化：通过适应性提高效率

在现代冷库这种通常复杂多变的环境中，人工智能驱动的仓库管理系统（WMS）发挥着核心作用。这些系统利用强化学习——一种机器学习方法，其中智能体（在本例中为WMS）通过与环境交互来学习做出最优决策。该系统持续分析各种实时数据，以自适应地调整任务优先级和资源分配。关键数据点包括：

库存波动

冷链物流通常具有显著的季节性波动，尤其是冷冻产品，波动幅度达到20-30%甚至更高并不罕见。人工智能系统通过分析历史销售数据、天气预报和当前市场趋势，准确预测未来的库存波动。这种预测能力有助于优化仓库容量和人员配置，避免出现瓶颈或库存积压。此外，人工智能系统还能动态分配存储位置，最大限度地缩短拣货距离，提高吞吐量。

员工能力和状况

仓库流程的效率很大程度上取决于员工的表现。现代人工智能系统整合可穿戴设备数据，实时监测员工状态和疲劳程度。可穿戴设备中的传感器可以测量心率、体温和活动水平等数据。通过分析这些数据，可以检测过度劳累情况并动态调整工作安排。通过预防疲劳和优化工作流程，可以提高生产效率并降低工伤事故风险。此外，人工智能系统还可以智能地分配任务，例如，将更复杂的任务分配给经验丰富的员工，而让经验较少的员工或自动化系统处理更简单的任务。

能源消耗模式及预测

冷库设施是高耗能设施，能源成本占运营支出的很大一部分。人工智能系统结合天气数据、配送计划和库存数据，分析历史能耗模式，从而准确预测未来的制冷需求。基于这些预测，可以根据需求控制制冷量，避免不必要的制冷和能源浪费。在需求低谷期，可以降低制冷量；而在预计的高峰负荷到来时，则可及时提升制冷量。此外，人工智能系统还能识别不同制冷单元之间交互的优化潜力，并选择最高效的运行模式。

佛罗里达州的一个具体案例研究证明了这种动态流程优化的有效性。通过人工智能辅助的拣货订单聚类，冷库的货物运输时间显著缩短了47%。同时，通过智能化的、负载相关的压缩机控制，峰值制冷成本降低了22%。这些结果凸显了人工智能在提高冷库效率和降低运营成本方面的巨大潜力。

预测性维护：最大限度减少停机时间，降低成本

预测性维护是人工智能和机器学习的另一项应用，旨在预测冷链中制冷设备和其他关键部件的故障，并在发生代价高昂的故障之前启动预防性维护措施。现代制冷设备配备了各种传感器，持续收集振动、功耗、制冷剂压力、温度和其他相关参数的数据。这些传感器数据被传输到中央云平台，并与大量的历史故障模式进行比对。例如，Blue Yonder 的云平台可以访问包含超过 50 万个历史故障模式的数据库，从而及早发现异常和潜在故障。

在德克萨斯州的一个 RealCold 应用中，通过采用预测性维护，取得了显著的改进：

平均故障间隔时间 (MTBF) 增加

制冷系统的平均故障间隔时间（MTBF）从1200小时增加到2800小时，翻了一番还多。可靠性的显著提高不仅减少了停机时间，而且延长了系统的使用寿命，从长远来看降低了维护成本。

减少计划外停机时间

非计划停机时间（通常会导致生产中断和产品损失）减少了73%。及早发现潜在故障，可以在实际故障发生之前规划并执行维护工作。这最大限度地减少了生产停机时间，并确保冷链的顺畅运行。

优化备件订单

人工智能驱动的需求预测能够更精准地规划备件订单。通过分析维护历史记录、故障模式和预测的故障概率，人工智能系统可以预测备件需求并自动触发订单。这优化了备件库存，降低了存储成本，并确保所需零件及时到位，从而实现高效维护。在 RealCold 应用中，备件订单效率提高了 35%。

多约束条件下的路径优化：温度敏感货物的智能导航

冷链运输物流面临着独特的挑战，因为除了配送时间和成本等标准物流参数外，严格遵守温度要求至关重要。人工智能驱动的路线优化系统会考虑多种约束条件，规划出既能确保货物温度完整性又能最大限度提高效率的最佳运输路线。一种结合遗传编程和模拟退火算法的混合算法已被证明在解决这些复杂的优化问题方面尤为有效。该算法可同时优化以下参数：

温度维持

对于温度敏感型产品，尤其是医药产品，维持极其严格的温度范围至关重要。医药运输通常要求最大温差 (ΔT) 小于 0.5 °C。路线优化系统会考虑天气状况、路况以及运输车辆的热特性，从而选择能够最大限度提高温度稳定性的路线。例如，避开阳光照射强烈的路段，或选择气候条件更为有利的路线。

燃油效率

燃油成本是运输物流中一项重要的成本因素。路线优化系统会考虑地形、交通预测和限速等因素，规划出节能路线。系统会避开坡道，选择最佳速度，并绕开拥堵路段，从而在确保按时交付的同时，最大限度地降低燃油消耗。

二氧化碳平衡和可持续性（ESG报告）

在物流领域，可持续性正变得日益重要。路线优化系统整合了多目标优化方法，兼顾经济和环境目标。最大限度地减少碳足迹是关键目标之一。该系统选择能够最大限度降低燃料消耗和二氧化碳排放的路线。此外，系统还可以将替代燃料方案和更环保的运输方式纳入优化考量。对二氧化碳排放量的详细记录和分析有助于企业进行全面的ESG（环境、社会和治理）报告，并支持企业实现其可持续发展目标。

交货时间范围和准时性

在冷链物流中，尤其是在运输生鲜货物时，遵守约定的交货时间窗口至关重要。例如，鲜肉运输通常需要99.3%的交货准确率。路线优化系统会综合考虑交通预测、施工现场信息和历史交货数据，计算出实际可行的交货时间窗口，并规划出确保准时交货的路线。如果遇到交通拥堵或事故等不可预见的情况，系统可以动态计算替代路线，并实时调整交货时间。

一项在德克萨斯州开展的、涉及200辆卡车的试点研究证明了这套人工智能驱动的路线优化系统的有效性。该系统将空驶次数从24%减少到7%，同时降低了18%的能耗。这些结果凸显了人工智能在优化冷链运输物流、降低成本和提升可持续性方面的巨大潜力。

物联网和射频识别：冷链的感知神经系统

物联网 (IoT) 和射频识别 (RFID) 技术构成了冷链的感知神经系统。物联网传感器持续采集整个供应链中的温度、湿度、振动、位置和其他相关参数数据。射频识别技术则实现了产品和托盘的自动识别和追踪。这些技术的结合，为冷链提供了无缝透明的实时监控，这对于确保产品质量和食品安全至关重要。

采用自校准传感器的实时温度监测：精准可靠

现代物联网传感器，例如 Digi 公司的 SmartSense T7，是高度精密的设备，能够对冷链进行精确可靠的温度监测。这些传感器融合了多种先进技术：

高精度PT1000温度传感器

PT1000传感器是铂电阻温度计，以其高精度和稳定性而著称。SmartSense T7的温度精度可达±0.1 °C，这对于监测药品和高档食品等温度敏感产品至关重要。

MEMS湿度传感器：除了温度之外，湿度在整个冷链中对产品质量也起着至关重要的作用。MEMS（微机电系统）湿度传感器能够精确测量0-100% RH范围内的相对湿度，精度可达±1.5%。控制湿度对于水果、蔬菜和其他新鲜产品的储存和运输尤为重要，可以防止冷凝和霉菌滋生。

用于冲击检测的三轴加速度传感器

运输过程中的冲击和碰撞可能会损坏敏感产品。三轴加速度计可以检测三个空间方向上的加速度，从而能够检测冲击和振动。这些数据可用于识别不当操作、记录损坏情况，并优化运输流程以最大限度地减少产品损坏。

LoRaWAN 连接具有远距离和高能效等优点。

LoRaWAN（远距离广域网）是一种无线技术，其特点是传输距离远（可达10公里）且能耗低。这使得冷链中各个环节的传感器都能可靠地传输数据，即使在偏远地区或无线电环境恶劣的情况下也能如此。LoRaWAN的能源效率可延长传感器的电池寿命，从而减少维护需求。

在实际应用中，这些现代物联网传感器具有诸多优势：

为应对断电情况，测量数据将进行 256 小时的缓冲保存

如果网络中断，传感器可以将测量数据存储在本地长达 256 小时。连接恢复后，缓存的数据会自动传输到云平台。这确保即使在短暂的通信中断期间，数据记录也能不间断。

使用参考铂电阻进行自主校准

为确保传感器的长期精度，定期校准必不可少。现代传感器配备了自主校准机制，利用铂电阻作为参考电极，自动检测并根据需要调整传感器精度。这不仅减少了维护工作，还能确保传感器在其整个使用寿命期间提供精确的测量结果。

通过振动模式与产品质量的相关性进行预测性质量分析

记录的振动数据不仅可用于冲击检测，还可用于预测质量分析。通过分析振动模式，可以得出有关产品质量的结论。例如，某些振动模式可以指示敏感产品开始出现损坏。及早发现此类模式有助于采取预防措施，避免造成更大的损失。

RFID集成实现无缝透明化：托盘和产品的数字孪生

将射频识别 (RFID) 技术集成到冷链中，可实现产品和托盘的端到端透明化和可追溯性。RAIN RFID 标签（UHF Gen2v2）和物联网网关通过数字孪生系统连接物理世界和数字世界。冷链中使用的 RFID 标签主要有两种类型，它们的区别如下：

无源RFID标签的有效范围为8至12米，更新间隔固定，且无需额外能源。每个标签的成本在0.10欧元至0.50欧元之间。
另一方面，主动式蓝牙低功耗传感器的有效范围为50至100米，更新间隔为15秒至10分钟，电池寿命长达五年。这些传感器的价格要贵得多，每个售价在15至30欧元之间。

被动式射频识别标签

被动式RFID标签价格低廉，无需独立电源。它们通过读写器提供的能量激活，然后传输其唯一的识别码。被动式RFID标签非常适合需要经济高效的批量识别的应用，例如标记托盘或单个产品。然而，它们的传输距离仅限于8-12米，并且无法采集温度或位置等实时数据。

主动式蓝牙低功耗传感器

主动式低功耗蓝牙 (BLE) 传感器拥有独立的电源（电池），可以持续采集和传输数据。与被动式 RFID 标签相比，它们的传输距离更远（50-100 米），能够测量温度、湿度、位置和振动等实时数据。主动式 BLE 传感器适用于需要详细实时监控和远距离传输的应用，例如运输过程中对温度敏感货物的跟踪或冷藏集装箱的监控。

RealCold 的一个典型应用场景说明了 RFID 集成的优势：

每个托盘上的RFID标签记录存储时间和来源。

托盘存放于冷库时，会被贴上RFID标签。该标签存储的信息包括存储时间、产品产地、产品类型以及批次信息（如有）。这些数据会被自动记录并传输至仓库管理系统。

冷却区过渡处的网关节点跟踪运动流

仓库内不同温度区域的过渡地带安装了物联网网关。这些网关会自动扫描通过这些区域的托盘的RFID标签。这样就可以实时追踪仓库内货物的移动。系统始终掌握每个托盘的位置以及它在每个温度区域停留的时间。

机器学习模型可以检测货物流动中的异常情况。

系统利用机器学习模型分析收集到的货物移动数据，以检测货物流动中的异常情况。例如，意外延误、绕行或离开指定存储区域等都可被视为异常。系统可在检测到异常时自动发出警报，使仓库人员能够及时介入并解决潜在问题。实践证明，机器学习模型的异常检测准确率高达 99.4%。

面向实时决策的边缘计算架构：网络边缘的智能

边缘计算，也称为雾计算，将计算能力和数据处理能力更靠近数据生成点，即网络的“边缘”。在冷链中，这意味着物联网网关和传感器不仅收集数据，还能直接在现场处理部分数据。雾计算节点，例如 Dusun DSGW-380，是配备多核处理器、集成数据库和规则引擎的强大设备。

边缘计算在冷链中的优势：

降低延迟，加快响应速度

在本地直接预处理传感器数据可以降低延迟并缩短响应时间。无需将所有数据传输到云端进行处理，关键决策可以直接在边缘端做出。这对于温度报警尤为重要。当传感器检测到温度偏差时，雾计算节点可以立即触发警报，无需等待云端处理。这使得温度报警的响应时间从平均 4.2 分钟缩短至仅 11 秒。

降低带宽使用量和云成本

在边缘端进行数据预处理可以减少需要传输到云端的数据量。只有相关数据或聚合信息才会被发送到云端。这可以降低网络带宽使用量，并减少云存储和处理成本。

增强了稳健性和可靠性

即使云连接中断，边缘计算系统也能继续运行。例如，雾计算节点即使在离线模式下也能维持温度监控和警报等关键功能。这提高了冷链的稳健性和可靠性。

提升数据安全和隐私保护

直接在边缘处理敏感数据可最大限度地降低数据隐私风险。数据无需通过网络传输到云端，从而降低了数据被拦截或未经授权访问的风险。雾计算节点还可以实施本地数据加密和访问控制机制，进一步增强数据安全性。

像 Dusun DSGW-380 这样的雾计算节点配备了强大的资源，可以高效地执行这些边缘处理任务：

4 个 Cortex-A53 核心，主频 1.5 GHz

这款四核处理器拥有足够的计算能力，能够实时处理传感器数据、执行机器学习算法以及实现复杂的规则引擎。

用于趋势分析的集成 SQL 数据库

集成的 SQL 数据库支持本地数据存储和分析。雾计算节点可以直接在现场执行趋势分析，以识别模式和异常情况，并提供本地仪表板以进行实时监控。

规则引擎包含 500 多个预定义的 If-Then 规则

集成规则引擎支持在边缘直接实现复杂的决策逻辑。预定义的 if-then 规则可用于自动响应特定事件或条件。例如，可以定义一条规则，当温度超过某个阈值时触发警报。

AES-256 硬件加密

基于硬件的 AES-256 加密可确保高水平的数据安全性。雾计算节点上的数据传输和数据存储均受到强大的加密机制保护。

区块链：供应链的去中心化记忆

区块链技术常被称为“去中心化内存”，它为提升冷链的透明度、安全性和信任度提供了一种革命性的方法。区块链是一个分布式数据库，它将交易存储在通过加密技术链接在一起的区块中。一旦数据被记录到区块链上，它就不可更改且无法篡改。这使得区块链成为产品追踪、证书验证以及冷链合规流程自动化的理想技术。

冷链区块链的架构模型：通过去中心化实现信任

基于 Hyperledger Fabric 的典型冷链区块链实现方案包含以下关键组件：

用于自动合规性检查的智能合约

智能合约是可自动执行的合约，其条款以代码形式编写并存储在区块链上。在冷链中，智能合约可用于自动执行合规性检查。例如，智能合约可以通过验证物联网传感器在区块链上收集的数据来验证产品的温度历史记录。如果温度历史记录符合设定的限制，则自动确认合规性。智能合约还可用于验证证书链（例如HACCP、GDP）。证书的真实性和有效性存储在区块链上，供应链中的所有参与方都可以透明地进行验证。

用于机密数据的私人数据收集

冷链包含敏感数据，例如供应商价格或详细的质量审核信息，这些数据不应对所有区块链参与者可见。Hyperledger Fabric 中的私有数据集合允许选择性地与授权方共享机密数据。这些数据存储在独立的私有数据库中，只有授权参与者才能访问。同时，区块链技术保证了数据的完整性和不可篡改性。

用于集成物理传感器数据的 Oracle 服务

要将现实世界的物理传感器数据集成到区块链中，需要使用预言机服务。预言机是可信的第三方提供商，负责将来自外部来源的数据输入区块链。在冷链中，预言机服务可用于将物联网设备签名和 GPS 时间戳写入区块链。物联网设备签名确保传感器采集的数据真实可靠，未被篡改。GPS 时间戳则能够精确追踪供应链中产品的位置和移动轨迹。

案例研究：基于区块链的医药供应链——PharmaLedger

PharmaLedger项目是欧洲制药行业的一项倡议，它令人瞩目地展示了区块链在药品供应链中的优势。PharmaLedger旨在提高药品的可追溯性和安全性，并打击假药的传播。该项目已在以下关键绩效指标方面取得显著改进：

减少假药

通过应用区块链技术，供应链中假药的比例已从4.7%降至0.2%。区块链实现了从生产到患者的药品全程可追溯。供应链中的每个环节都会在区块链上记录药品的流转情况。这使得造假者极难将假药混入合法供应链。

缩短审计时间

医药供应链审计所需时间已从120小时缩短至45分钟。区块链技术能够为所有相关数据和文件提供透明且不可篡改的证据。由于所有信息都以数字化形式集中存储，审计效率得以显著提升。人工数据录入和验证工作也因此大幅减少。

自动批量放行

通过使用智能合约，实现了92%药品批次的自动放行。智能合约会自动检查每个批次的合规性标准，例如温度历史记录、质量控制报告和证书。如果所有标准都满足，则该批次自动放行。这显著加快了放行流程，并减少了人为错误。

高质量数据的代币化：利用 NFT 实现透明度和增值

非同质化代币（NFT）最初在数字艺术和收藏品领域流行起来，如今在冷链领域也展现出创新应用。NFT是存储在区块链上的独特数字资产。它们可以用于代币化，并以透明且不可篡改的方式呈现冷链中产品的质量数据和可持续性特征。代币化质量数据的示例包括：

有机肉的基因指纹图谱

对于高品质有机肉类，NFT技术可用于记录动物的基因指纹和肉类的来源。这为重视品质和可持续性的消费者创造了透明度和信任。

药物活性成分的光谱分析

对于药物活性成分，NFT 可用于记录光谱分析和其他质量检测结果。这使得活性成分的质量和纯度能够进行详细的可追溯性。

每托盘碳足迹

托盘或产品的碳足迹可以代币化为NFT（国家金融代币）。这提高了供应链环境影响的透明度，使消费者能够做出明智的购买决策。

一个基于NFT（纳米薄膜技术）的优质数据和可持续性属性市场，使供应商能够通过透明度和可持续性脱颖而出，并为具有显著可持续性的产品获得8-15%的价格溢价。消费者可以获取经过验证的产品质量和产地信息，从而做出更明智的购买决策。

自动驾驶冷链：颠覆性技术的协同作用

“自动驾驶冷链”的愿景描绘了人工智能、物联网和区块链在自组织和自主生态系统中的完全整合与协同作用。在这种愿景下，自主系统和智能算法无缝交互，以极少甚至无需人工干预的方式管理整个冷链。

自主生态系统的架构：智能组件的相互作用

自动驾驶冷链的架构基于人工智能、物联网、区块链和自主系统的融合（参见原文图1）。这些技术构成了一个集成生态系统，其中数据、信息和决策可以实时交换。

关键要素及其相互作用：各层级的自主性

自动驾驶冷链由几个关键部件组成，这些部件可以自主运行并相互交互：

自主冷库：无需人工干预的智能仓储

欧姆龙LD-60机器人具备-25°C工作能力：像欧姆龙LD-60这样的自主移动机器人（AMR）专为冷库环境设计，可在低至-25°C的温度下运行。这些机器人能够自主高效地执行存储、检索、拣货和托盘运输等任务。
利用数字孪生技术模拟容量变化：冷库的数字孪生模型（即物理仓库的虚拟模型）能够模拟容量变化和流程优化。通过模拟，可以在实际变更实施之前测试不同的方案，并确定最佳的仓库配置。
利用群体智能进行动态布局调整：多个自主机器人可以组成集群协同工作，协调彼此的移动和任务。群体智能能够实现仓库的动态布局调整，灵活适应不断变化的需求。例如，机器人可以自主开辟新的通道或拓宽现有通道，从而优化货物流转。

自动驾驶运输车辆：道路上的自主运输

统一区块链货运单据账本：自动驾驶卡车和其他自主运输车辆使用统一的区块链账本记录货运单据和运输信息。这消除了纸质单据，加快了行政流程，并提高了运输的透明度和安全性。
利用V2X技术与冷库进行预装载安全防护：V2X（车联网）通信技术实现了自动驾驶车辆与冷库之间的通信。例如，卡车可以在抵达冷库之前交换货物信息和所需的装卸货位信息。这有助于预装载安全防护，并加快装卸流程。
人工智能驱动的路线调整应对天气变化：自动驾驶车辆利用人工智能驱动的路线规划系统，该系统会考虑天气状况、交通预报和其他实时数据。如果遇到意外天气变化或交通拥堵，系统可以自主计算替代路线，并动态调整行程，以避免延误并确保按时交付。

无人机配送的最后一公里：自动送货上门

有效载荷25公斤、航程120公里的四旋翼无人机：无人机，尤其是四旋翼无人机，可用于自主完成最后一公里配送。现代配送无人机可携带高达25公斤的有效载荷，航程可达120公里。这使得对温度敏感的货物能够快速高效地送达，尤其是在城市地区或偏远地区。
利用珀尔帖元件进行热电冷却：为确保无人机飞行过程中的温度稳定性，可使用采用珀尔帖元件的热电冷却系统。珀尔帖元件无需移动部件，即可实现紧凑轻便的冷却效果，是无人机的理想之选。
基于区块链的地理围栏访问控制：基于区块链的地理围栏系统可实现安全可控的无人机配送。地理围栏定义了无人机可以运行的虚拟区域。基于区块链的访问控制确保只有授权的无人机才能进入这些区域并配送包裹。

经济影响：提高效率和降低成本

根据麦肯锡的预测，到2030年，冷链中自动驾驶系统的引入将带来显著的经济影响：

运营成本降低 40-50%。

自主系统能够自动化许多人工流程并优化资源利用，从而显著降低运营成本。通过应用人工智能、物联网和自主系统，可以大幅降低人员成本、能源成本和维护成本。

交易成本降低 85%。

区块链技术和电子货运单据取代了纸质单据，并实现了行政流程的自动化。这大幅降低了与单据处理、清关和支付处理相关的交易成本。

99.99% 的交付准确率

人工智能驱动的路线规划、实时监控和自主系统最大限度地减少了人为错误，并优化了配送流程。这使得配送准确率高达99.99%，这对于温度敏感型和时效性要求高的货物尤为重要。

100% ESG 合规性

自动驾驶冷链能够全面收集和分析有关可持续性方面的数据。通过优化路线、采用节能技术以及减少食物浪费，自主冷链有助于实现环境、社会和治理 (ESG) 目标，并支持全面的 ESG 报告。

迈向自主冷链的路线图：物流领域的范式转变

人工智能、物联网和区块链的融合标志着冷链物流的根本性范式转变。这不再仅仅关乎线性效率的提升，而是要构建适应性强、韧性高、透明度高的自组织供应链网络。虽然像RealCold和Blue Yonder这样的公司已经通过使用人工智能驱动的仓库管理系统（WMS）实现了30-40%的生产力提升，但IBM Food Trust区块链表明，完全透明和可追溯性不再是遥不可及的梦想。

下一阶段的演进将由量子计算和神经形态芯片等新兴技术驱动。量子计算机有望实现计算能力的指数级增长，从而能够实时模拟整个供应链生态系统并处理高度复杂的优化任务。旨在模仿人脑的神经形态芯片有望彻底改变人工智能系统的能源效率，并进一步推动人工智能在边缘计算应用中的使用。

从监管角度来看，自动驾驶冷链需要新的数字责任模型和人工智能伦理框架，以规范自动化决策过程。必须解决自主系统错误决策的问责问题、网络化供应链中的数据保护以及人工智能驱动决策的伦理影响等问题。

现在投资这些颠覆性技术并积极推动冷链自主化转型的企业，正在将自己定位为未来物流时代的缔造者。它们不仅将受益于效率的显著提升和成本的大幅降低，还将在日益数字化和可持续发展的市场中获得竞争优势。通往自主冷链的路线图已经绘制完成——迈向温控物流新时代的征程已经开启。