近日，中国物流与采购联合会与苏宁物流、江苏移动、中兴通讯、极智嘉、未来机器人、真机智能等公司，联合发布《5G智慧物流创新白皮书》。该白皮书基于苏宁物流在南京雨花物流基地投产的首个5G无人仓，旨为通过5G技术升级改造以及对外开放，为物流基础设施智能化发展以及供应链服务提供决策依据。
以下为《白皮书》全文：
目录
第一章 物流行业关于5G应用的初步探索
1.1 智慧零售和智慧物流
1.2 苏宁物流的智能化升级和供应链整合
1.3 5G关键技术
第二章 5G助力仓储智能化发展
2.1 AGV实现5G云化升级
2.2 无人叉车5G创新应用
2.3 5G融合定位提升仓储性能
第三章 5G助力无人配送智慧升级
3.1 无人车行业发展现状
3.2 5G和车联网技术，为自动驾驶发展带来新机遇
3.3 无人车5G升级改造
3.4 5G无人车系统框架介绍
3.5 5G无人车配送场景解决方案
第四章 5G赋能物流园区智能安防
4.1 物流安防概述
4.2 5G时代，视频安防的发展趋势
4.3 5G智能安防方案
第五章 5G引领物流产业变革
5.1 AGV和无人叉车产业的升级转型带动效应
5.2 无人配送商用实践探索示范效应
5.3 基于5G的物流定位探索示范效应
5.4 智慧云仓带动示范效应
正文：
第一章 物流行业关于5G应用的初步探索
1.1智慧零售和智慧物流
随着5G技术到来，5G将与云计算、物联网、计算机视觉、机器学习、自然语言理解等技术深度融合，届时，5G将融入到智慧零售的运营、服务、供应链、产品、制造等各个环节，满足消费者、产品、场景等各要素之间的全链路需求，实现广泛、深度的零售互联。
2019年6月6日，工信部正式发放5G牌照，开启了我国的5G时代。伴随着它对基础信息网络的革新，5G可能随之引发下一个零售时代的革命。
过去十年，中国零售市场经历了数字化增长奇迹。2020年，对苏宁而言多了一层特别的意义，不仅是30周年庆，也是下一个十年的崭新开端。苏宁30年里，先后走过了专业零售十年、连锁零售十年和互联网零售十年。这30年苏宁更换变化的是零售创新的形式，不变的是专注服务的初心，服务一直就是苏宁唯一的产品。苏宁将未来十年定义为“场景零售服务十年”，由“零售商”全面升级为“零售服务商”，零售服务商需要强大的赋能平台做保障，不论是前台的销售还是后台的物流和金融，都需要更具竞争力的产品来提供更好的服务。
智慧零售的打造离不开智慧物流的支撑，伴随着苏宁的成立，1990年即开始进行物流能力的建设。目前，苏宁物流已经发展成为国内领先的供应链服务企业，依托苏宁智慧零售生态发展，以“在身边，有温度”为服务理念，秉持“开放、智慧、共赢”的发展理念，面向中国零售行业，以科技和效率驱动，为全领域合作伙伴，提供高效率、高品质的全场景物流基础设施服务，共同致力于提升社会经济运营效率，降低社会物流成本。
苏宁物流拥有触及全国的网络覆盖，在快速转型发展中，逐渐成长为中国零售业最大的自建物流平台。截至目前，苏宁物流全国仓储及相关配套面积1200 万平方米，业务覆盖供应链、快递、冷链、即时配送、物流地产、售后等六大板块，建立了“区域中心仓群+前行仓群+前置仓群”三级仓网布局，末端网点超过26000个，在全国95%以上的区域可以实现24小时达。
在智慧零售驱动下,苏宁物流在智能化与绿色化发展上进行了大量应用性投入和前瞻性布局。基于5G、大数据、物联网等技术，自主研发的乐高、天眼、天机三大系统平台构建起“智慧大脑”，协同不同层级的智能化基础设施投入场景应用，智慧园区、智能仓储、智能分拨场、智能快递站的四大终端实现了全流程智能化建设，最大程度提升运营效率和开放协同。
随着近年来苏宁线上的快速崛起而面临的快递业务量爆发式增长，其订单海量性、时效高、批量小、频次高等特点对仓储物流更高的包裹处理效率以及更低的配送成本提出了严峻挑战。尤其在818和双11电商促销期间，订单量阶段性暴涨导致物流作业需求大幅增加，需要更灵活和柔性的作业方式。同时随着苏宁“智慧零售”、“C2M”等各种新型商业模式不断涌现，消费者需求也从单一化、标准化，向差异化、个性化转变，这对物流服务提出了多样化的要求。但受制于网络技术瓶颈，限制了物流数字化、信息化和智慧化转型，阻碍了物流成本和效率的深度优化。随着人口红利的消失，如何高效率、低成本、灵活准确的进行订单履约，问题和挑战愈发突出，这也是当下物流行业共同面临的问题。
现代物流供应链具有“业务复杂、规模庞大、数据繁杂”等特点，给物流业带来了前所未有的挑战。作为以科技和效率驱动的物流企业，苏宁物流一直坚信通过科技创新才是解决办法的最好途径。
5G将各物流系统连接在一起，实现超高计算能力的平台，并通过大数据和人工智能对生产制造过程进行实时运算控制。让物流运作相关的信息更迅捷地触达设备端、作业端、管理端，实现端到端无缝连接。
在5G、大数据、人工智能等新技术的助力下苏宁的智慧型物流的整体架构正在形成：智慧化平台(大脑)、数字化运营(中枢)、智能化作业(四肢)和泛在化感知连通(触角)。苏宁根据自身业务特点和资源优势，依托5G网络以物流信息平台，通过科技赋能物流供应链;同时，依托独有的线上、线下零售场景，构建5G+智慧零售、智慧物流技术架构，探索整体解决方案。依托全方位系统能力、运营服务及平台资源，助力智慧物流产业链转型升级。随着物流产业要素集聚平台智慧化深入，高效整合并实现物流、信息流、金融流等资源联动，实现降本增效，体现物流价值。
1.2苏宁物流的智能化升级和供应链整合
苏宁物流结合自身场景需求立足以下几个方面进行探索突破。
1.2.1 基于5G建设的数字化物流
数字化是物流行业发展面临的机遇，也是物流行业发展战略的中心，数字化物流不仅体现在物流产品信息数字化，而是实现物流系统所有要素数字化，包括仓库设备和运作数字化，运输车辆和调度数字化，包装和信息处理数字化等。物流数字化可以显著地提升企业在市场上的竞争力，物流信息经过各环节的流通得以优化，同时，运作效率也将更高、更透明。现代物流的数字化、云化，拥有的海量信息存储和高效信息分析能力主要依赖于大数据和云计算的应用，5G 高速宽带的特征不仅能够进一步提高“云物流”构架的实用性，还能够提供边缘计算的高速通信，从而进一步优化新一代的物流计算方案，并且其海量接入特征也可以使集中式计算和边缘计算实现无缝融合。现代物流的应用场景中大部分节点都是边缘通信节点，5G 接入新一代物流中将实现物流所有移动节点能够将数据的计算、存储、缓存等置于终端的网络边缘，然后边缘服务器再负责和远端数据云计算通信进行数据同步，同时可以降低多余计算和数据传输带来的资源损耗。
1.2.2 推动物流仓储环境全面智能化
5G 通信技术让智能物流仓储信息系统的运作更加高效稳定，基于5G的泛在智能、端-边-云网络架构让载体执行层面中的入库、拣选、分拣机器人等的使用更加高效和柔性，同时可实现执行层数据传输的去中心化，系统运作时执行层末端数据源基于5G的大带宽和低延时直接传递到MEC边缘侧，经计算处理后然后向下发出系统指令和作业指令，推动物流仓储环节从货物入库、拣选、盘点、分拣和发货等操作实现物流仓储环境全面数据化、可视化和智慧化。
1.2.3 最后一公里智能配运
现代物流行业为了提高物流运输配送效率，保障运输配送安全和降低运输配送的人力成本，不断探索物流运配环节自动化和网络化。物流运输配送环节全自动的实现需结合车联网、自动驾驶系统的使用，5G和车联网、自动驾驶是天然的合作伙伴，5G让无人驾驶和车联网的研究和落地提供了链路保障、计算能力等，打通了车载终端设备的互联，实现对车辆所有工作情况和静、动态信息的采集、存储并发送，利用移动网络实现人车交互。5G 能够满足车联网、无人驾驶环境需要的自组织网络构建、数据即时共享海量传输以及低时延高可靠等优质性能，从而可促进由车联网、无人驾驶技术支撑的自动化运输配送和无人驾驶等场景在智慧物流中的应用。5G主要运用于物流运输配送的终端通信，其低延时的特点，可以让物流运输配送环节的作业端的运输车辆的车辆状况和路况场景等相关信息与远程控制的云端的数据交互和通信更迅捷，让端到端实现无缝连接，从而提高远程控制中心进行调度规划的效率。5G 作为新一代高效性能的移动通信技术，可以使得物流运输使用的车辆能够突破感知、数据信息即时共享等技术的智慧化进程瓶颈，助力实现物流运配的智慧化升级。
1.2.4 智慧物流园区建设升级
通过5G、AI、IoT、无人化设备等新技术体系的赋能，构建现代智慧物流园区，构建智慧物流网络，实现产业共享化、产业智慧化、跨界融合化，提高流通效率、降低物流成本，打通物流服务体系与园区管理体系，提高企业协同作业水平，提升园区整体运行效率。
园区管理平台利用5G全方位打通智慧大厅、智慧安防、智慧停车、车辆管理、人员管理等园区智能管理系统，搭建园区一体化网络，全面提高园区运行效率。5G融合定位可以做到亚米级定位，5G大带宽能力可助力异常问题以图片和视频等数据及时上传至系统的数据处理中心进行高效处理，并根据处理结果进行智能决策和远程智能指导，5G 能够保障新一代物流监控系统更加高效智能，保障物品安全，降低成本，从而真正实现即时定位和追踪。同时通过5G+AI仓储安防建设实现视频的实时AI分析。实现人脸识别、违规行为实时识别和虚拟区界的违规侵入实时报警。除了园区内智能管理系统，运输过程中信息全程跟踪和溯源。新一代的物流追踪结合大数据、云计算和人工智能等前沿技术，利用5G 这一稳定、超低延时、高速宽带和海量接入的通信技术，进一步实现对物流产品的温度和湿度等环境进行实时的监控，对运输过程中车辆和人员状况，物品损坏和运输路线等进行立体监控和调度。基于5G 通信技术的超低延时、高速宽带和海量接入三大特点，能护航智慧物流综合服务平台的稳定高效运行，帮助解决智慧物流供应链化面临的数据问题，构建更加健全、高效运作和具备协同处理能力的智慧物流商业模式。5G 让物流供应链数据高度高效共享，打造C2M零售平台的重要组成环节。
此次苏宁物流研究院联合江苏移动、中兴通讯共同搭建5G测试网络环境进行创新应用探索，旨为后续物流行业和苏宁建设发展5G高标物流供应链提供决策依据。
1.3 5G关键技术
5G 为第五代通信技术，具备超低延时(uRLLC)、高速宽带(eMBB)和海量接入(mMTC)三大特征，其理论速度为10Gb/s，能达到4G 速度的百倍，稳定性可达99.999%，并且时延不到10ms。
5G核心特点：
1)高速度
相对于4G，5G要解决的第一个问题就是高速度。网络速度提升，用户体验与感受才会有较大提高，网络才能面对AR/VR/超高清业务时不受限制，对网络速度要求很高的业务才能被广泛推广和使用。
2)泛在网
随着业务的发展，网络业务需要无所不包，广泛存在。只有这样才能支持更加丰富的业务，才能在复杂的场景上使用。一定程度上，泛在网比高速度还重要，只是建一个少数地方覆盖、速度很高的网络，并不能保证5G的服务与体验，而泛在网才是5G体验的一个根本保证。在3GPP的三大场景没有讲泛在网，但是泛在的要求是隐含在所有场景中的。
3)低时延
5G的一个新场景是无人驾驶、工业自动化的高可靠连接。人与人之间进行信息交流，140毫秒的时延是可以接受的，但是如果这个时延用于无人驾驶、工业自动化就无法接受。最低1毫秒，甚至更低的延时要求。这就对网络提出严酷的要求。
4)网络切片
就是把运营商的物理网络切分成多个虚拟网络，每个网络适应不同的服务需求，这可以通过时延、带宽、安全性、可靠性来划分不同的网络，以适应不同的场景。通过网络切片技术在一个独立的物理网络上切分出多个逻辑网络，从而避免了为每一个服务建设一个专用的物理网络，这样可以大大节省部署的成本。
5)边缘计算
在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。5G要实现低时延，如果数据都是要到云端和服务器中进行计算机和存储，再把指令发给终端，就无法实现低时延。边缘计算是要在靠近无线基站边缘或无线基站内部就可提供计算和存储能力，在最短时间完成计算，发出指令。
第二章 5G助力仓储智能化发展
苏宁着力推动5G+物流产业落地探索实践并进行了创新示范项目实施，2019年至2020年，苏宁在南京雨花区物流云仓完成了5G终端模组—园区物流MEC—核心网—业务全链路打通，完成物流仓储AGV、无人叉车、智能安防方案在5G网络环境中的部署实施，旨在降低物流产业中机器人设备成本，释放物流作业端、设备端、管理端的自动化、智能化能力，实现物流产业的降本增效实际示范。
南京苏宁超级云仓
苏宁超级云仓位于南京雨花物流基地，是亚洲第一、世界前三的智慧物流基地，部署有包含AS/RS、miniload、SCS、无人叉车和AGV等自动化系统，建筑面积达 20万平方米，可存储 2000万件商品，日处理包裹 181万件。
2.1 AGV实现5G云化升级
2.1.1 AGV的发展现状
我国国家标准《物流术语》中,对AGV( Automated Guided Vehicle )小车的定义为:有自动导引装置,能够沿规定的路径行驶,在车体上具有编程和停车选择装置、安全保护装置以及各种物料移载功能的搬运车辆。
从1913年美国福特汽车公司开始使用有轨道的导引车辆算起，到目前为止AGV已经经历了3代：
第一代AGV：1913年到60年代
AGV刚刚诞生，技术不成熟，车载智能性极低，仅能服从简单的编程指令，功能较为单一，主要以固定路线为主，比如磁导航、陀螺仪导航等。
第二代AGV：60年代——2015年
伴随着科技的不断进步，尤其是计算机技术的发展，AGV也得到了飞速发展，AGV上部署了计算单元，智能化有所提升，同时也能够完成激光、视觉、二维码等导航方式，提高了AGV的灵活性和准确性，使得AGV应用范围越来越广。
第三代AGV(AMR)：2016年——至今
现在的AGV导航需借助磁条、导轨、二维码等外部基础设施，但都是在特定场景下按照预先设定好的地图场景进行导航工作。随着业务场景越来越复杂，需要更灵活和聪明的导航机器人---AMR(Autonomous Mobile Robot)应运而生，其拥有多种传感器融合技术，更强大的运算大脑，能够更自主地获取环境地图，并通过实时计算获取全地图定位，自主规划路径，能够自主而聪明地避开障碍物，像人一样聪明地走到目标地点，是目前技术最先进的移动机器人。
2.1.2 5G将加速AMR的迭代和创新
目前的AMR主要基于WIFI网络方案，实现AMR、附属设备(拣货站、扫描枪、电子标签等)与服务器之间的相互通信。主要有以下几个棘手的问题：
WIFI网络自身问题
由于WIFI使用的是非授权频段，非常容易受干扰，再加上仓库和工厂中有大量的金属货架，导致信号衰减严重，会加剧现场无线网络的可靠性，造成延时大，丢包率高甚至AMR掉线。
算力制约AMR进一步智能化
在视觉和激光导航场景下，为了提高安全性，需要360°激光雷达以及多个摄像头，这对AMR本体的算力提出很大挑战，尤其是AMR智能化和小型化是后继发展的趋势，在有限空间内提升算力已经比较困难，已经成为制约AMR智能化的瓶颈。
2.1.3 设计思路及建设目标
(1) 设计思路
相比较于WIFI的各种棘手问题，5G的高速率、大带宽和低时延特性，能够带来更宽广的网络覆盖、更稳定的网络连接和更高效的数据传送。再结合MEC边缘计算、云计算、大数据和人工智能等技术，会进一步提高AMR的智能，使其能够胜任更多的应用场景。
AMR通过 5G 和 Cloud互联，结合物联网、大数据、人工智能等关键技术，实现了从订单--生产--物流--运输--配送--门店/个人的智慧物流全流程贯通。
云化 AMR 设计思路
苏宁联合江苏移动、中兴通讯、Geek+在苏 宁云仓完成了 5G 赋能苏宁云仓柔性化生产创新示范方案。
(2) 建设目标
通过该创新示范项目，主要达到以下目标：
AMR、拣货站、电子标签等终端设备能够通过5G稳定地连接到网络;
MEC实现AMR小车与RMS服务器之间网络数据转发;
订单信息能够通过公网传递到RMS服务器，RMS服务器根据订单信息生成调度指令，下发给AMR
RMS的app能够部署到MEC容器内，降低硬件成本;
2.1.3 实施方案
(1) 激光导航与视觉导航
AMR采用最新的P系列机器人，标配支持二维码导航，最大负载800kg。
得益于5G的大带宽传输性能，AMR可以搭配激光导航和视觉导航模块，并通过5G将大量数据上传到MEC，实现云化AMR。
激光导航方案在AMR前端会增加一个激光雷达，点云数据通过5G上传到MEC完成加速计算，并完成地图绘制、更新、导航算法以及路径规划等功能;
视觉导航会在 AMR前端增加一个或多个摄像头，通过5G上传到 MEC，利用 MEC的视频加速处理模块以及神经网络加速模块， 完成目标识别、导航、路径规划等功能。
(2) 功能设计
整体框图如图所示，根据功能需求主要分为3部分功能：
硬件:实现激光/视觉数据的采集与上传
软件：根据激光/视觉数据完成SLAM、导航与控制。
网络：实现5G网络可靠连接。
功能设计
(3) 总控平台改造
AMR部分：
AMR主控盒进行改造，通过USB连接ZM9000模组，实现5G网络传输;
充电站、拣货站、电子标签采用5G CPE(MC801)，实现以太网转5G，连接5G网络;
网络部分：
RMS服务器采用HPE DL388 Gen10，第一期目标调度系统还是在RMS上实现，MEC只做网络数据透传;第二期目标，期望把RMS的APP部署到MEC上，利用MEC实现AMR的调度与管理。
2.2无人叉车5G创新应用
2.2.1 工业无人车辆现状分析
无人驾驶工业车辆是工业车辆的一个全新细分领域，包括无人货车、无人拖车、无人仓储车等品类。无人驾驶工业车辆近年发展迅速，根据高工产业研究院(GGII)发布的数据，2012年国内无人工业车辆制造企业约80家，2018年则超过250家;2017年国内运行的无人工业车辆只有2000台左右，2018年增长至近4000台，每年增速达200%。
无人驾驶工业车辆步入发展快车道，得益于以下几点因素：
内生需求。随着我国人口红利的消失以及人口结构的改变，拥有千亿级市场规模的工业车辆及物流应用正面临着人力资源短缺和劳务成本上升的严峻考验。
根据国家统计局的数据，2012年中国劳动年龄人口规模减少345万人，此后7年，数字持续下降，到2018年已跌破9亿。数据显示，2008-2017，我国制造业就业人员平均工资翻了近3倍。人口红利的消失意味着中国企业不仅面临产业结构调整和产能升级的压力，还将面临“招工难”、人力成本居高不下的现状，因此，“机器换人”势在必行。
终端市场的需求。传统物流的运作模式难以满足当前新零售经济多元化、差异化的需求，自动化、数据化、智慧化成为越来越多的仓储、物流，甚至传统制造企业开始采用工业机器人的关键着眼点。工业移动机器人是综合应用较多的一类工业机器人，由于对安全控制、智能化程度、系统柔性要求较高，备受国内外企业以及研究机构关注。从数据看，2018年我国全社会物流总额占GDP总额比例为14.8%，依然处于较高水平。促使物流产业降本增效有赖于新科技，尤其是机器人技术的支撑，其中作为仓储和工厂物流刚需的工业车辆产业是重要的一环。随着未来3-5年制造业和物流业的需求不断释放，追求更加模块化、柔性化和适用于工厂复杂场景的工业无人驾驶车辆将迎来爆发式增长。
政策引导。在“工业 4.0”和“中国制造 2025”的背景下，国家宏观层面对企业引入无人化技术实现降本增效和可持续发展给予了高度重视及大力扶持。自2013年以来，为了促进产业转型、激励工业机器人发展，国家陆续发布了一系列政策，包括：
2013年12月，工业和信息化部关于《推进工业机器人产业发展的指导意见》(工信部装[2013]511号)计划到2020年，机器人密度(每万名员工使用机器人台数)达到100以上，基本满足国防建设、国民经济和社会发展需要;
2015年5月，国务院印发《中国智造2025》，明确指出要加快发展智能制造装备和产品，“加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用”;
2016年12月8日，工业和信息化部、财政部《智能制造发展规划(2016-2020年)》(工信部联规〔2016〕349号)，重点创新产学研用合作模式，研发高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备五类关键技术装备;
2016年3月21日，工业和信息化部、发展改革委、财政部关于印发《机器人产业发展规划(2016-2020年)》的通知(工信部联规〔2016〕109号)，指出机器人产业发展要推进重大标志性产品率先突破，在工业机器人领域，聚焦智能生产、智能物流，攻克工业机器人关键技术,提升可操作性和可维护性。
2.2.2 5G助力无人叉车云化升级
随着 5G 技术的逐渐成熟，5G 在工业领域出现了各式各样的应用，无人工业车辆也不例外。早在 2019 年 4 月，“5G 无人叉车”的概念就已经被提出，但仅限于使用5G网络实现无人叉车与中央控制系统的网络互联;同年 10 月，基于 5G 的远程控制叉车陆续出现，该类系统利用 5G 网络将车载行车记录仪的视频数据传回，为远端的工作人员提供控制辅助，实现了叉车的“远程控制”。然而截至目前，无人工业车辆与 5G 的结合仍然处于功能性验证阶段，并没有深度结合。
5G 与无人驾驶工业车辆的结合应该突出以下几个方面：
视觉技术具有信息量大、成本低等优点，但也面临大量数据计算的需求。在无人驾驶工业车辆的应用中，5G与边缘计算与视觉技术形成互补：视觉相机采集的信息通过5G网络传送至云端，利用边缘计算提取和处理图像信息，辅助工业车辆的无人驾驶。视觉与5G的结合降低了无人工业车辆的实施成本，在保证技术稳定性的同时，提升了车辆的智能化程度。
云化无人工业车辆
5G技术具备大连接、低时延的特性，实现了异地设备间的通讯。通过将车载设备的信息、运算单元移动至远端，极大地降低了单车成本、最小化改造模块，使“云车辆”成为可能。
远程人机协同达成人员配置优化
基于5G技术万物互联技术，人工可远程接管无人工业车辆，使各个物流节点共享同一套人工班底成为可能。随着物流自动化程度的加深，大量重复性的工作和数据传输移交到工业机器人，人工将更加专注于临时性的、非标准的盘点、巡检、查找、核对等复杂工作环节，人员的培训和调度将更加专业化、标准化，实现最优配置。
基于移动网络的大尺度大规模调度
物流节拍的强健性和时效性是衡量物流效率的重要指标，区间内短波运输、主干网络之间物料迁移以及仓到端的配送环节无人化变得至关重要。如何对网络内各核心要素进行有效组织，对运输线路、仓储节点、配送支线上的各类无人设备集中调度，将是大尺度大规模物流网络面临的巨大挑战。搭建一个通讯时延相对较低和运动不确定性相对较少的场景，集群化的工业无人车辆协作将成为可能。移动通讯技术是针对设备大范围移动的专用技术，特别适用于大尺度物流网络下的移动车辆信息上传和调度信息下载，而5G技术将使得网络内信息的实时性和透明度得到较大保证。
2.2.3 实施方案
5G无人叉车提供基于5G技术的智能仓储一体化解决方案，包括无人工业车辆调度、有人/无人车辆监控系统以及仓储系统内其他车载设备，下图展示了该一体化解决方案的网络架构图。
5G 智能仓储一体化解决方案网络架构图
如图所示，车载设备(包括车载工控机、车载高清摄像头、车载三维视觉传感器等)通过5G工业模组接入园区5G网络，其带宽要求适中，对稳定性及延时有较高要求(10ms);5G摄像头(用于仓内环境要素识别与监控)直接接入园区网络，其带宽要求高，延时要求适中;其他设备(包括流水线到位传感器、卷帘门等)通过工业CPE接入5G网络，这些数据接入点多，但带宽、延时要求较低。
园区内一整套智能仓储设备通过5G基站以及园区下沉的UPF及MEP服务器，直接与园区内的相关服务器进行通讯，完成对车载数据及其他数据的智能化分析，并将分析结果、车辆调度信息反馈给无人工业车辆。
针对上述网络架构，苏宁在5G无人叉车方面制定了三个实施步骤：
(1) 基于5G的无人叉车实时调度
电商物流的高流量、严时效的特点对当前的工业无人车辆的系统效率与柔性提出了极高的要求，无人工业车辆处理爆发式的任务流时需要强大的中控调度系统。传统无人车辆通常使用的WIFI无线网络，在处理爆发式任务流时有以下几个问题：
覆盖能力弱
延时不可控
信号干扰强
基于WIFI无线网路的车辆调度信息在传输与确认过程中往往需要几秒的时间，极端情况下(信号不好或者网络负担大的情况)甚至会出现更长的通讯时延。此外，为了确保无人车辆在不稳定网络环境下稳定运行，车与车之间的安全间距必须随网络的最大延时的增加而增加，这使得工业车辆需要不断的减速停车重新启动，极大地限制了整个系统的效率提升。
5G技术具有延时可控、覆盖范围广、延时低、干扰低等特点，利用5G传输调度信息，能有效的将通讯时延控制在毫秒级。如上文所述，5G技术或将是基于移动网络的大尺度大规模调度的唯一解决方案。未来机器人平衡重式无人叉车(VNPD15)内集成了行业5G模块ZM9000，通过5G专网直接与服务器通讯，实现了5G与无人工业车辆调度相结合的应用落地。
(2) 基于5G与边缘计算的云化叉车
与 5G 技术结合的平衡重式无人叉车
本次5G项目落地实施主要聚焦于5G与视觉及边缘计算的结合：在基于视觉技术的无人叉车顶部安装4个高清相机(如上图)，利用5G技术连接至高速虚拟专网，与视觉图像处理服务器相连，实时获取行车记录仪的图像数据。通过对无人车辆异常情况的远程图像反馈与控制，实现部分基于视觉的障碍物识别与测量。本次应用包括以下边缘计算与控制功能：
远程监控，工作人员可以远程排除无人车辆的异常情况;
车载高清摄像头的视野范围
障碍物识别，并根据障碍物的属性(人、有人操作的叉车、无人操作的叉车、静态货物)及其位置，采取不同的避障措施，提升系统安全性;
基于5G的视觉障碍物识别示意图
提取行车路径上的人员骨骼，完成运动巡检。如系统可识别和获取非库内人员及其位置信息，及时报送监控人员，辅助仓库内部安保。
(3) 基于5G的Life-Long SLAM
SLAM，全称是Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图，指机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如，墙角，柱子等)定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的，该项技术被广泛应用于物流、服务、军工等领域，可以极大的加速工业移动机器人的部署速度。
然而受限于算力及内存，SLAM技术在物流领域的实际应用并不理想。当前大部分SLAM技术实施，往往先建立离线地图，再根据已建立好的离线地图进行定位。这样实施的缺点在于，当场景改变时，移动机器人往往无法与地图匹配，导致定位丢失。5G技术的引入，让多移动机器人、大场景的Life-Long SLAM得以实现。
Life-Long SLAM技术是指多个移动机器人将采集到的图像数据实时传输至服务器，服务器根据各个移动机器人的运动数据、实时图像数据以及历史地图数据，不断地更新优化现有地图，并把最新的地图分发到场内的所有移动机器人，以保证移动机器人的准确定位。
2.3 5G融合定位提升仓储性能
目前，定位技术室外主要以卫星定位为主，而在室内环境，由于卫星信号受限，需要无线蜂窝、蓝牙、UWB、WIFI等定位技术作为卫星定位的补充，提供室内定位。4G时代多种定位技术间缺乏有机的和深层次的融合，只能解决定位精度或者定位范围等某一方面的问题。
随着5G通信网络建设的推进，5G室内小基站已逐步进入规模化部署阶段，5G室内网络与多种室内定位技术融合，提供面向5G网络的多层次融合定位解决方案，可在定位精度以及覆盖范围上实现定位性能的整体提升，形成一种能够将多种定位技术融合在一起的、全面的、系统的、层次化的融合定位技术框架。
5G融合高精度室内定位方案，将蓝牙AoA、UWB等室内定位基站与5G分布式皮基站结合共同部署;定位基站复用5G皮基站的站址资源、供电资源和传输资源;同时结合边缘计算、大数据等领先技术，让感知层赋能执行层，提供亚米级定位精度，能够满足仓储定位业务需求。
5G融合室内高精度定位系统架构如图所示
5G+蓝牙定位根据业务部署AOA定位基站连接pRRU的POE口，同时也可部署大量信标;pRRU为定位基站供电;蓝牙AOA基站的数据经过pRRU传到Hub及BBU，最终到达MEC, 定位解算服务部署在MEC上。
网络连接层主要功能是为蓝牙网关采集的数据回传至MEC，提供网络链路。以5G融合蓝牙AOA定位组网架构如图所示：
蓝牙网关通过网线连接pRRU的POE口，pRRU为蓝牙网关供电。同时，蓝牙网关有级联网口，可以连接多个，BBU通过光纤将数据回传至MEC。
数据解算层是实现标签位置计算的关键。位置解算引擎将蓝牙网关回传的数据，经过数据清洗，依据不同的定位算法(TOF/TDOA/AOA/AOD等)，解算出标签位置坐标。解算引擎部署在MEC，可以充分利用MEC平台提供的计算资源、存储容量、处理能力，发挥5G网路高速率，低时延，大链接的优势，进而提升网络利用效率和增值价值。
应用层利用5G融合室内定位技术，完成业务层面的呈现，提供人与物的定位，助力企业安全管控和生产效率提升。
