» 运营效率 ：智能调度、资源优化和系统协调都 是效率提升的关键，包括提高列车运力、降低 运营成本和缩短调度时间。此外，数字化平台 和高级分析技术可助力轨道交通运营商实现铁 路与港口、卡车运输和其他物流节点同步，进 而实现供应链无缝协同和吞吐量提升，运营效 率将进一步提升。 » 乘客便利性 ：打造智慧出行体验是轨道交通数 字化的核心，涉及在线票务、无缝换乘、个性 化行程规划等功能。除了便利性之外，智慧轨 除了吸引更多用户之外，数字化平台还能生成 高价值行为数据，可用于需求预测和服务优化。 » 轨道交通融入国家供应链 趋势 ：数字化轨道交通被定位为货运骨干，并 通过数据驱动的切换和自动化技术，与港口、 机场和卡车运输紧密融合。 业务驱动因素 ：政府和企业都需要降低物流成 本、增强贸易竞争力。可靠的数字化轨道交通 系统能缩短换乘时间、降低物流成本的 GDP 占 比，提升出口市场的竞争力。 » 可持续发展与低碳势在必行 面向未来的智能化轨道交通 • 局部系统上线：部署基础管理系 统，如仓库管理系统（WMS） 和运输管理系统（TMS） • 初步流程标准化：实现运营流程 的初步标准化和可视化 • 手工数据录入：信息依赖手工输 入，准确性较低 • 分散、独立运营：各环节系统相 互隔离，协同效率低 • 全链路数据渗透：连接采购、仓 储、运输、配送等系统。 • 统一平台调度：构建云调度平 台，提升整体运营效率。 •

的区域，这一比例更将突破 80%，重塑货运行 业能源结构。船舶领域，呈现“电动化 + 自动 驾驶”的融合趋势，电动动力系统结合智能航 行技术，既能降低内河与近岸运输的碳排放， 又能通过航线优化、自动避障等功能提升运输 效率与航行安全，预计 2035 年内河运输船舶 的电动化率将超 30%。支撑上述场景突破的核 心，是大功率充电基础设施的快速普及。超快 充网络将实现“无处不在”的覆盖，预计 2035 年，智慧物流将演进为全球供应链 的“智能控制塔”，通过深度融合先进信息技术 与智能装备，重塑现代物流体系。人工智能系统 将确保每件货物在最佳时间，通过最适宜的载 具与运输方式，从最优出发地精准送达指定目 的地，构建高效、绿色、可信的物流新生态。 在运输领域，自动驾驶卡车依托 AI 驱动的 动态路径优化系统，实时分析交通流量、气象 条件和能源消耗等多维数据，自动选择最优行 驶路线。通过智能协同控制技术，车队实现厘 60%。跨境物流中，无人驾驶船舶基于 海事 AI 云平台，整合全球实时航运数据，自主 规划最经济安全的航路，智能规避恶劣海况与 拥堵港口，显著提升跨境运输效率与可靠性。 末端配送环节，无人机与无人车形成天地协同 的智能配送网络，无人机负责高价值货物和紧 急医疗品的空中运输，无人车依托多源传感技 术实现精准地面配送，共同构建高效的“最后 一公里”解决方案。 在仓储领域，智能仓储机器人通过 5G-A

资产的低成本跟踪和传感、降低成本和/或提高效率来解决紧迫的供 应链问题。  短期机会包括零售店或仓库的自动库存检查、易腐货物的状态监 测、实时货物跟踪或利用实时基础设施 （RTI） 的可重复使用的包 装和运输物品——基于云的安全和 API 驱动的资源跟踪系统，并带 有运营仪表板。  从长远来看，我们预计超低成本电子产品将在其整个生命周期内保 留在物品中。接收 Ambient 消息的网关将成为互联供应链中的标 自主的移动机器人，旨在安全地融入亚马逊员工工作的同一物理空间。Proteus 利用先 11 进的安全、感知和导航功能，完全自主地在仓库中移动。Proteus 是一款自主移动机器 人，可以在亚马逊配送中心拾取、运输和放下集装箱。该机器人设计用于在与人类工人 共享的空间内安全运行，并利用光、声音甚至物理运动来帮助附近的人了解其状态和意 图。 图 5：亚马逊全自主的移动机器人 Proteus（来源：【9】）  供应链技术用户愿望和需求调查中，超过一半的参 与者表示，高级分析/仿真/ML 是极具颠覆性的技术，28% 的参与者表 示他们至少有一项技术投入生产。智能仿真是这些技术的融合。 供应链运营，尤其是物流、制造和运输，涉及大量变量，这些变量会显 23 著影响其绩效、运营成本和资本支出 （capex）。智能仿真可以优化更多 的传统仿真和分析，用于规划路线;选择、测试和部署合适的物料搬运设 备;以及规划和重新确定内部物流工作流程的优先级。

术与磁控 微纳游动机器人生物体内靶向给药技术的发展，纳米机器人可以完成细 胞内的靶向治疗工作，实现血栓清除、药物递送、癌症治疗等作业，构 建普惠、精准、有温度的医疗未来。 在物流运输领域，物流机器人具备较强的自主决策和学习能力，能 够适应更复杂、多样化的任务，是有望降低流通成本、辅助构建高效、 快捷、智能化物流体系的关键因素。当前机器人在物流领域的应用主要 包括拣选机器人 显增强，可以更好地 适应可变环境，识别多点目标，自主调整路径并能够及时避障，能够赋 能物流领域分拣、搬运等工作。在无人运输场景，机器人实现从干线运 输到末端配送的全链路无人化。通过24小时不间断作业提高物流配送效率， 降低企业运营成本。 人形机器人在物流运输领域的未来发展趋势正从技术探索走向规模 化落地，其核心价值在于结合人类形态的灵活性与环境适应性，突破传 统自动化设备的

，海量 数据集是驱动创新的关键要素。传统的数据传输方式，如机械化运载 海量硬盘甚至整个存储机柜，在效率、安全性和成本方面面临诸多挑 战。例如，运输过程易受物理环境影响，数据丢失或损坏风险高；运 输时间长，无法满足快速迭代的业务需求；高昂的运输和人力成本也 给企业带来沉重负担。而传统互联网同样难以支撑这些前沿领域对数 据传输的严苛要求。其网络带宽有限，在面对海量数据洪流时，传输 速度缓 ID，明确数据迁移目的，以及迁移数据所需的网络带宽和流 量要求。这一过程如同在物流平台下单，用户清晰告知发货地、收货 地和运输要求，确保调度中心准确理解业务需求，调度中心接收到任 务后，启动协同调度机制，根据指定的目的地和网络需求，生成详细 的数据快递任务操作集，包括流量调度操作集和数据迁移操作集。这 32 一操作集如同详细的运输计划，规划了数据传输的路径、方式和时间 安排，确保数据传输的高效有序。 ① 总分调度架构 急 需合理归档存储。将部分数据转移到公共云端进行归档存储，已然成 为应对这一存储难题的必然选择。 传统的数据归档做法是，大型公有云通过邮寄存储网关到客户本 地数据中心，在完成数据拷贝后，再运输到公有云网络接入点，最后 借助专用网络传输到指定区域。这种方式流程繁琐、耗时漫长，且存 在数据丢失风险。而在西部，一些小型公有云或通算中心由于缺乏自 建专网，使得数据归档传输更是面临重重挑战。

学生的创造力和想象 力。 7）物流运输场景 人形机器人可以在仓储、装卸、分拣、包装、配送等环节提升工 作效率和管理水平。亚马逊正在测试 Agility Robotics 开发的双足机 器人 Digit，提升仓库作业效率，包括卸货、搬运和管理货架等任务。 人形机器人在物流运输行业的运用将助力物流产线的智能化升级，实 现低成本、高效且智能化的物流运输体系。 8）其他场景 人形机器人还 以及实时位置自动调整抓取策略。这一自适应机制确保了零件在抓取 过程中不受到损伤，避免了因操作不当导致的产品瑕疵。H1 能够在不 断变化的生产节奏中灵活应对不同的抓取环境，快速且稳健地完成零 件的抓取与运输。 适应产线节拍：在滑板线的动态运行中，H1 机器人通过自主姿态 调整技术，能够确保在生产线速度变化的过程中始终保持稳定运行。 无论生产线如何加速或减速，H1 都能快速适应并调整其位置，避免因 搭载高精度的激光雷达和视觉识别系统， 能够实时感知周围环境并对零件进行精准识别。通过多维度的环境扫 描和物体识别，机器人能够准确判断零件的位置、形状和状态，从而 在复杂的生产环境中高效完成抓取、运输和安装等精密任务。 力控与触觉反馈系统：通过高精度力传感器、触觉反馈系统、自适 应力控制算法和多传感器数据融合技术，实现精确的力控与触觉反馈。 力传感器和触觉传感器实时监测抓取和安装过程中的力变化，自动调

：住房和城乡建设部村镇建设司 “溧阳 1 号公路”交旅融合发展助推乡村振兴………………………………………………………………90 推荐单位 ：交通运输部政策研究室 凿通绝壁天路 建成四美下庄…………………………………………………………………………………91 推荐单位 ：交通运输部政策研究室 建移民美丽家园 创宜居宜业新名片…………………………………………………………………………91 推荐单位 ：水利部乡村振兴办 460 万公里，实现了具备条件的约 3 万个乡镇、超过 50 万个建制村全部通硬化路，具备 条件的乡镇和建制村通客车比例均达到 100%，形成了“外通内联、通村畅乡、客车到村、安全便捷” 的农村交通运输网络。 根据水利部 2024 年公布数据，农村自来水普及率 94%，规模化供水工程覆盖 65% 的农村人口。 全国累计建设 33.78 万个“一点多能、一站多用”的村级寄递物流综合服务站，建制村快递服务覆盖 城乡关系话题词大量涌现 词云体现：新型城镇化、农村集体、区域协调发展、城乡一体化、城镇化、城乡发展、都市圈 基础建设类话题词颇具热度 词云体现：农村集体、农村基本经营制度、基础设施建设、基层治理、交通运输、城乡发展 城乡经济发展相关内容关注较高 词云体现：共同富裕、以工补农、一村一品、科技产业、县域经济 县、镇、城市相关个体单位关注度较高 词云体现：城镇、县城、区县、乡镇、乡村、都市、都市圈、新城、主城、城市化

因此本章节，我们进行详细的分析。 IOTE 2026 深圳展 2026 年 8 月份 参展联系：陈先生 18676385933 33 4.1 市场驱动力与需求度分析 驱动力分析 政策驱动力 国际航空运输协会（IATA）第 75 届年会上，与会成员航空公司一致表决通过支持在全球部署射频识别技术（RFID） 进行行李追踪。 中国民航局颁布了《民航旅客行李全流程跟踪系统》，里面规定了 RFID 技术相关的标准。 都实现了在托运行李中 用 RFID 标签，主要的大机场有：上海浦东机场、广州白云机场、北京首 都机场、深圳宝安机场、北京大兴机场、重庆江北机场、杭州萧山机场、 上海虹桥机场等。2024 年，中国境内运输机场的总旅客吞吐量 14.6 亿人 次，预计行李托运的量约 3-4 亿次。 此外香港的机场 1 年的标签潜在需求量大约有 1000-2000 万 PCS。 机场与航空公司机载 物资、零部件、维修 工具的市场 医疗布草：指的是用于医疗领域的布草以及专用服装的管理等。 SPD：目前全国的大医院正在推行 SPD 模式，由专业的 SPD 企业对于医院用的心脏支架、骨架材料等高值耗材进行 管理与运营。 血制品：主要是对血液从采集、运输、存储、使用整个过程进行全流程的管理。 其他医疗资产：包括医疗设备、手术器械、药品、疫苗、试剂等各类医疗资产，目前 RFID 已经在这些场景中有一定 的应用，但还不成规模，如果某个细分场景量大了之后，也可以独立进行分析。

商业清洁机器⼈ ⻝品和杂货配送机器⼈ 餐饮服务机器⼈ © 2024花旗集团 5 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 内容 摘要与分析 6 技术进步 10 清洁与维护 19 交通运输 29 ⼈形机器⼈ 35 ⼯业 42 服务机器⼈ 45 医疗保健 51 安全、安全和军事 56 资本/专利 62 挑战 68 结论 78 相关阅读 79 © 2024 花旗集团 ⻓到2050年的2450万（年复合增⻓率：3%）。整体渗透率将在2023年⾄2035年之间从3%增 加到28%，然后到2050年达到36%。 © 2024 花旗集团 29 花旗GPS：全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 交通运输 ⾃动驾驶汽⻋（AV） 我们可以就⾃动驾驶汽⻋撰写⼀份花旗GPS报告，事实上，花旗在过去⼗年中已经发表了四 份《未来汽⻋》报告，但本报告的篇幅允许我们在解释2050年之前的⼀些重点内容之前列 举⼀些要点。 我们看到并分析了机器⼈的七个主要⽤例。由于经济和环境因素，第⼀个⽤例领域将 是⼯业领域，包括制造业和仓储业。这些领域提供了更加封闭的区域供机器⼈操作， 并且美国存在岗位空缺问题。机器⼈可以在搬运、运输、装载、组装、库存补充或检 查缺陷⽅⾯发挥作⽤。 第⼆个类似的⽤例是在建筑领域，机器⼈可以搬运、铺砖或涂漆。全球建筑劳动 ⼒规模庞⼤，但在⼯地中避开障碍物的挑战限制了我们的初始采⽤估计。 在零售

货物移动产生的物料凭证作为结算的依据； • 通常我们能打印结算清单送给供应商，确认后开发票； • 供应商不能直接跟踪寄销物料的消耗，仅仅能管理他的寄销库存和已 支付款项； • 寄销流程可减少纸张费用和管理工作以及通过批量运输最小化了运输 成本； •MRKO 将定期对从寄销库转移到自有库存或直接消耗的物料做 settlement ； • 用 MIRO 调整寄销结算的差异 ( 价格变更造成的差异 ) ：如果供应商开 发票金额比