智慧化的基础
利用5G、物联网、人工智能、大数据、云计算等是实现冷链物流智慧化的技术基础，而冷链物流的数字化水平也是确保冷链商品全生命周期安全的重要保障，有助于对冷链商品全生命周期涉及的供应链诸多环节点（生产、加工、包装、装卸、运输、仓储、城配、陈列、到家等）进行智慧化管理。以往传统的冷链食品追溯系统一般只能追溯到生产企业，无法让冷链食品追溯到全链条的各个节点，有了冷链物流的数字化后，有望做到真正的全程可追溯。如何能实现多维度状态采集数据呢，那就是移动化（无线）、标签化、多功能化。首先是移动化。为解决第三方物流温控管理，可配备移动式设备，同时监测设备也要配置 GPS模块，通过GPS和GIS技术，监控中心可以对集装箱车辆进行地理位置定位和调度；另外，在 冷链车车厢或冷库等场景下，各点温度不是完全均匀和统一的；因此，多点监控是一个需求点， 例如，靠出风口的温度低，货物可能没问题，但是靠车门的可能有问题。
其次是标签化。从车间到运输、仓储、销售，在货物中转中要有标签跟随，标签中所含信息要全面，包括产品代码、产地管理、农户编码及流通环节管理等，这样有了标签就可以追溯到 整个周期的安全情况。再次是多功能化。设置预警系统，如果温湿度变化超出一个预先设定的范围，系统将自动给出预警。如果曲线中间有一段记录是明显低于20 ℃，那么可以从系统中时间点查询相应的地点和外在环境，以便于探究相应的温湿度变化原因。除 了采集温湿度控制，通过软硬件还可以实现对环境温度的智能化控制，例如，冷库打冷智能化。可通过一些控制类的标签设备，对制冷系统进行控制，后台实时分析冷库温度情况，在需要打冷时，自动通过设备远程控制冷机打冷，并应用于门店和运输车辆。
通过硬件采集和业务沉淀而来的“大数据”，加工增值后，即可实现数据业务化，指导实际物流运输操作。一是基于算法与数学建模，如路径优化、智能调度、智能配载等；二是基于数理统计与数据挖掘，如用户画像、数据征信、供应链需求预测等；另外，通过这些数据，可开拓大数据应用探索思路，如路径优化、智能调度与配载、企业画像、运力分层、数据征信与物流互联网金融、需求供应链预测以及公路货运与交通的宏观分析等，这将有助于冷链物流更加智慧化。
