快速的数字化正迫使企业精细化经营，公司正在寻求变得更加灵活和高效。这一趋势在物流行业更具有现实代表性，这样的发展劲头，对于服务于物流行业的嵌入式计算机硬件上，也具有战略层面上的意义。

　　物流行业伴随着电商的发展，在资本和政策的双重支持下，在短时间内取得了迅速的发展，不管是京东、菜鸟、四通一达等快递企业，还是货运、货代企业，物流市场呈现出全新的局面。
　　在华北工控看来，社会物流系统的升级同时也意味着物流、货流、资金流速度的全面提升，不管是在仓储、运输，还是分拣等环节，软件、硬件系统的全面升级是保障其效率提升的第一步。

数据合成

　　在物流运输行业中，数据优化是顺利运行的关键环节。优化通常需要大量的数据分析和综合。
　　同时，先进的供应链也是建立在大量数据的基础上，在大量技术的支持下，将先进技术与流程相结合，可以快速便捷。人工智能和机器学习也使系统能够产生解决复杂问题的方案，数据得以记录、保存和分析。

解决方案即时性

　　AI具有为复杂问题提供实时解决方案的独特能力，能够迅速和有效地解决严格的技术和后勤之间的冲突，为交通行业每天面临的复杂问题提供了即时、实时的解决方案。
　　在这样的解决方案下，物流系统能够对出现的问题进行即时的反馈，避免误差的持续无效运行，给系统的精准度和效率带来影响。

识别模式

　　除了实时处理和应对，物流领域也需要高度的预测分析来保障其成本和速度。机器学习技术的能力使机器能够提供更优越的数据。
　　如在今年的双十一中，菜鸟根据以往数据库预测订单处理量，并能够将任务成功提前分解到各个物流环节，确保其未来的处理能力。
　　在这样的发展趋势下，基于大数据和人工智能的物流体系的构建，是确保社会物流成本保持低水平的关键之处。
　　在智能物流嵌入式工控机领域，华北工控已积累了一定的行业经验。多个自主研发的多物流模块产品方案，对于智能化体系的海量数据实时处理反馈需求。

华北工控物流中心嵌入式产品方案

　　在机器视觉，智能监控领域，华北工控多个产品方案也具有多重优势。例如在机器视觉领域，华北工控自主研发的机器视觉产品方案，通过集合优质性能，实现产品方案在性能和成本上的双重优化。

华北工控机器视觉嵌入式计算机硬件系统框架图

　　除了在特定场景的产品方案上面下功夫，在技术层面，华北工控也积极引入新技术，如人脸识别、边缘计算、深度学习等。支持深度学习神经网络加速，提高产品方案的计算力，采用边缘计算等技术来拓展产品方案的数据处理能力。
　　目前，在芯片组、处理器方案，版型结构设计，新技术加持等方面，公司都在积极研发中，一直和市场保持紧密的联系和持续的沟通，力求为市场和客户提供在新物流场景下的可靠高效方案。