前言

人工智能正在改變所有行業，物流就是其中之一。物流是對不同地點之間產品流動的管理。供應商和客戶的全球網絡使物流運營復雜化，物流公司既包含易于自動化的任務，也包含可以從AI /機器學習算法中受益的復雜流程。

人工智能對物流公司意味著什么？

該技術為物流公司提供了從自主機器到預測分析的廣泛功能。根據麥肯錫的研究，物流行業主要將人工智能用于4個業務功能，即服務運營，產品和服務開發，營銷和銷售以及供應鏈管理。這四個業務部門覆蓋了物流中87%的人工智能采用率。麥肯錫估計，通過將人工智能引入其流程，物流公司每年將產生1.3-2萬億美元的經濟價值。

人工智能在物流中的應用有哪些？

PART01 倉儲管理

“人工智能 +”倉儲是個高度集成化的綜合體系，應用場景主要包括倉儲現場管理、AMR 及設備調度系統，場景細化至快遞快運、電商倉儲、生產物流及自動化大型倉庫。倉儲現場管理基于物聯網、云計算、大數據、人工智能、RFID 等技術，有效調動貨物體積測算、電子面單信息識別、出入庫傳送、物流設備調度、AMR 等功能，對商品貨物的入庫、存取、揀選、分揀、包裝、出庫進行一系列智能化管理。AMR（自動移位機器人）基于 SLAM 系統定位導航，實現環境感知、地圖構建、自主定位、路線規劃、智能避障、智能跟隨等功能，為倉內現場管理發揮人工替代作用。設備調度系統主要基于約束優化、時間序列、大規模聚類等底層算法，實現協同路徑優化、任務最優匹配、計劃補貨、貨架布局調整等功能，為倉儲現場管理提供輔助支撐功能。

PART02 運輸管理

運輸環節實現貨物的運輸，主要包括運輸設備和運輸過程的信息管理。國內的運輸方式有航空運輸、鐵路運輸、公路運輸和海路運輸。公路運輸靈活性高，貨運量大，人工智能能夠發揮更大的作用。日趨成熟的自動駕駛技術將徹底顛覆現有公路運輸體系，更加高效、安全的行駛，更少的人力依賴，將極大地提升公路運輸的效率。運輸信息的管理內容繁雜，包括發車前的任務下達和路線規劃，行駛中的信息跟蹤和應急調度，以及到達目的地后的盤點、卸貨和車輛狀況檢查等。人工智能技術對于信息的處理比人類更加高效，通過大數據分析能夠為車輛的調度機制提供更加實時、可靠的方案，設備壽命管理能夠系統性的監測車輛的狀態，及時警報提醒，降低車輛故障發生率。大數據分析能夠更好地監測冷鏈運輸過程中的貨物狀態和司機行為，為保質保量的冷鏈運輸提供更智能的監管。

PART03 配送管理

利用大數據與人工智能進行全網干支線路由規劃，科學布局分揀中心，實現全鏈條渠道下沉，全網點高效銜接；通過車輛路徑規劃，保障城市配送時效精準，配送路徑最優。使用無人機、配送機器人等無人技術，解決最后一公里的問題，提高末端配送效率，推動物流網絡高效運行。

PART04 倉庫選址

人工智能技術能夠根據現實環境給出接近最優解決方案的選址模式。倉庫選址是一個復雜的過程，需要考慮的因素眾多，既包括地質、水文、地形等自然條件，又包含商品特性、物流費用、服務水平、客戶分布、基礎設施、運輸、政策等社會因素。通過大數據、人工智能、云計算等技術可以更精確、更科學的實現倉庫的選址和優化，減少人為主觀因素帶來的干擾。從而提高選址效率和存儲質量。

PART05 客戶管理

客戶的信息管理和維護、從客戶信息中描繪出客戶畫像、為客戶提供更個性化的服務，都直接影響著客戶的使用體驗和企業的服務質量。智慧訂單系統立足于圖像識別技術和大數據分析，能夠更加高效地處理客戶的訂單從下單至完成的全部流程，信息更加實時準確。基于大數據分析、知識積累和深度學習的智慧導購系統將為客戶提供更精確的信息，提升客戶的購物質量。智能客服系統是基于語音識別、邏輯推理、語音生成的新技術，將為客戶提供售前咨詢、售中管理、售后維護等服務，能夠做到24小時不間斷為客戶提供個性化咨詢方案，并減少企業客服人員數量，提高客服服務的質量。

當前，我國正處于新一輪科技革命和產業變革的關鍵時期。人工智能+物流通過連接升級、數據升級、模式升級、體驗升級、智能升級、綠色升級全面助推供應鏈升級，將深刻影響社會生產和流通方式，促進產業結構調整和動能轉換，推進供給側結構性改革，為物流業發展帶來新機遇。在人工智能的創新驅動下，智能配送機器人、自動貨物分揀系統、智能客服等新技術正引發物流行業新一輪智慧化變革。未來物流行業的競爭將是人工智能技術的競爭，智慧物流2.0時代正全面開啟。