交通物流

SLDS 自营物流系统：Pickup 揽收全流程本文档对揽收标准作业流程进行全链路梳理与说明，明确从订单生成、地址映射、任务指派到司机上门揽收、货物交接的完整操作逻辑与系统机制，统一各岗位作业标准，降低沟通成本，提升揽收效率、数据准确性及异常处理能力。

以微前端为核心：SLDSMS 前端架构的演进之路与实践沉淀本文档描述了SLDSMS 前端架构的完整演进历程，系统呈现了从 “单应用耦合、多技术栈混乱、部署低效” 的历史困境，到 “技术栈统一、微前端解耦、云原生部署、业务逻辑与 UI 分离” 的现代化架构的蜕变之路。以SLDSMS 的微前端深度实践为核心案例，串联起全局技术栈演进、多端应用架构、工程化升级与监控体系建设，为大型复杂物流系统的前端架构设计提供了可复用的全景式参考。

前端校验 + 交互优化：驿站自取件入库流程效率跃升实践在驿站自取件入库作业流程中，通过前端校验拦截 + 交互体验优化的组合方案，成功解决了扫描接口错误率偏高的问题，显著减少了操作人员重复操作，大幅提升了入库作业效率，同时增强了系统稳定性，实现了业务效率与用户体验的双重改善，且全程通过前端优化实现，不涉及后端服务改动，具备低成本、高回报的特点。

从单体到分布式：SLDS 2.0 全球物流履约网络架构演进之路SLDS 是覆盖全球多市场的端到端物流履约网络，核心定位为:随着订单量和站点复杂度的提升，SLDS 的物流网络从 “单中心落地配” 逐步演进为 “弱中心网状结构”

性能优化三板斧：并行化、接口解耦与数据直传在电商物流履约的核心环节中，扫描收货 + 打印面单是连接线上订单与线下分拣的关键操作。随着业务量激增，原有流程的性能瓶颈日益凸显，直接影响了 SOC 的吞吐量和一线操作人员的工作效率。

电商供应链履约中台架构与业务全流程解析本文章解析的是一套支持多业务模式（B2C / C2C / 跨境）的电商供应链履约中台，核心定位是承接前端交易（商品、订单）与后端仓储物流，实现 “商品上架 → 订单履约 → 仓储调度 → 物流配送” 的全链路闭环。

电子科技圈

实现无需连接网络的超低功耗Wi-Fi资产追踪作者：Ananya Tungaturthi，芯科科技产品营销经理想象一批货物被装上卡车，踏上跨越大陆甚至跨越海洋的旅程。在运输过程中，它配备了GPS和蜂窝网络来进行追踪，然而一旦进入仓库，这种可视性就消失了。GPS无法穿透墙壁，而蜂窝网络在室内尤其是像仓库或医院这样密集的环境或信号被屏蔽的环境中，定位精准度会下降。我们的货物仍然在那里，但在数字世界中，它已“隐形”。

面单打印服务的监控检查事项本文档介绍面单打印服务的监控检查事项，包括主要观察面板、监控指标说明、问题排查方法以及电商促销活动期间的应急预案。

面单打印业务的介绍本文档主要介绍面单打印业务的基础信息、相关配置、打印流程以及常见问题处理。面单打印功能涉及多个前端系统：主管理系统、驿站系统、订单追踪系统

海雅达手持终端PDA

海雅达Model 10X高通5G三防平板，赋能工业车间生产智能化升级在MES（制造执行系统）、WMS（仓储管理）和数字孪生大行其道的今天，许多制造企业的现场却面临着严重的“软硬不匹配”：

布谷鸟科技cookoo

布谷鸟科技携AI边缘计算产品线亮相韩国ROSCon KOREA 20262026年1月21日至22日，韩国首届ROSCon KOREA 2026展在板桥全球商务中心圆满举办。本次展会汇聚了韩国ROS技术领域的顶尖力量，吸引韩国从入门开发者到行业权威专家的全圈层人士，涵盖一线开发者、高校科研团队及科研院所人员，众人齐聚一堂共探技术革新路径，分享实战落地经验。

从 OCR 到 AI：提单号识别的技术升级与落地步骤在货代日常业务中，提单号识别是贯穿订舱、报关、追踪全流程的核心环节。此前，多数项目依赖传统OCR接口处理这项工作，却深陷成本与效率的双重困境。而一次偶然的AI尝试，竟彻底重构了提单号识别的技术路径，实现了零成本、高效率的落地效果。

海雅达手持终端PDA

基于海雅达 Model 10X 工业平板的车间生产线旁站控制方案在传统的离散制造或混合制造产线中，线旁控制常常面临“信息孤岛”。固定式 HMI 无法移动调试，普通商用平板不仅易损坏且无法连接 RS232 串口设备，导致 SOP 查看、设备调试、良率录入处于割裂状态。

综合交通建模洞察出行，赋能有轨电车规划决策Bentley OpenPaths为客流量预测提供平台，进而优化规划和利益相关方投资构建可持续的公共交通网络

《交通运输数据安全管理办法》征求意见稿发布，首传信安方案精准对标新规1月14日，交通运输部发布了《交通运输数据安全管理办法（征求意见稿）》（以下简称《办法》），向社会公开征求意见。这份重磅文件为交通运输领域的数据安全治理划定了清晰的框架，标志着行业数据安全管理将进入有章可循、有据可依的新阶段。

快速地图匹配（FMM）在轨迹可视化中的核心应用轨迹可视化的痛点之一是：GPS 采集的原始轨迹存在漂移、噪点，直接渲染会出现 “轨迹偏离道路”“穿墙” 等不合理现象。快速地图匹配（FMM）的核心价值就是 “让原始轨迹贴合真实路网”，再基于匹配后的轨迹做可视化，保证轨迹的合理性和美观度。

快速地图匹配（FMM）的开源工具与代码示例G = ox.graph_from_place(“Dongcheng District, Beijing, China”, network_type=“drive”)

海雅达手持终端PDA

海雅达HDT500手持终端PDA：2026新一代物流仓储、零售电商移动wms管理方案推荐在数字化转型加速的2026年，物流仓储、零售电商、医疗及工业制造等行业对数据采集的效率提出了更严苛的要求。传统手持终端往往面临屏占比低、单手握持沉重、扫描远近焦切换慢以及续航不足等痛点，严重限制了生产力。

fmm（快速地图匹配）实践：Unknown toolset: vcunk的解决方案fmm（快速地图匹配）实践报错：根据 bootstrap.log 中的错误信息，问题的根本原因是 Boost 构建系统无法识别 Visual Studio 编译工具集（toolset）。具体错误是：Unknown toolset: vcunk。

fmm（快速地图匹配）实践：Boost header not found解决方案fmm（快速地图匹配）实践报错：这个错误是因为CMake无法找到Boost头文件boost/system.hpp，通常是由于Boost库未正确安装或包含路径不正确导致的。