導語

　　人工智能技術作為一門科學技術已經研究了近半個世紀，2016年人工智能在圍棋項目中戰勝人類頂尖高手，標志著人工智能技術的初步成熟，也迎來了人工智能技術的快速發展。人工智能技術給各個行業如制造業、運輸業、互聯網行業、金融業甚至醫療、衛生、法律等專業，都注入了新的動力。

　　人工智能技術更是給物流行業帶來了革命性的改變，以智能機器人、智能揀選車、無人機、自動駕駛汽車為代表的智能硬件，極大地改變了現有的倉儲、運輸、配送等物流作業的模式，并將帶來更多的改變；以機器視覺、自然語音處理、大數據挖掘、深度學習為基礎的智能軟件，為物流行業所涉及的信息識別、存儲、管理、利用開辟了更加高效的途徑，讓“數據驅動物流”成為現實。

　　本文將分別從人工智能技術的發展、人工智能在物流領域的應用以及人工智能賦能物流行業的實際案例，來闡述人工智能給物流行業帶來的變革，并展望智慧物流未來的發展趨勢。

　　人工智能（artificial intelligence， AI），是一種研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，簡言之，人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。

　　人工智能技術的發展，將徹底改變人類的生產和生活，對于重復性的工作、簡單的腦力工作（如：數據整理、校對、錄入、車輛自動駕駛、設備無人控制等），將會很快被人工智能技術完全替代，這將對各個行業帶來巨大的變革。物流行業作為工業生產的支柱服務業和社會生活的新興服務業，將會成為人工智能最早和最大的受益者。物流裝備、設備的智能化、無人化，物流信息的智慧化，物流行業的高效率、降成本，都將隨著人工智能技術的大量應用而迅速得以實現。

　　本文將聚焦人工智能技術應用成熟的領域，同時結合典型的物流行業場景，結合頭部企業的實踐，對人工智能技術在物流領域的應用進行分析和總結，最后將結合對人工智能技術未來的發展方向，對智慧物流的發展趨勢進行展望。

　　一、人工智能技術的發展與應用

　　從1945年第一臺計算機ENIAC誕生之日起，人類對于制造出“人工智能”的努力就沒有停止。1956年，約翰·麥卡錫等人發起了“達特矛斯夏季人工智能研究計劃”，旨在召集志同道合的人共同討論“人工智能”（此定義正是在那時提出的）。

　　此次會議催生了現在人所共知的人工智能革命。隨著計算機科學的不斷發展，綜合博弈論、統計學、神經科學、機器人學等學科的發展，人工智能也蓬勃發展，同時，人工智能的核心問題也越發清晰——建構能夠跟人類相似甚至超越的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等。

　　經過幾十年人類的各種嘗試和探索，人工智能已經有了初步的成果，其在很多領域已經超越了人類，2016年AlphaGo擊敗韓國棋王李世石讓世人驚嘆，人工智能在圖像識別、語音識別、數據挖掘與分析、自動控制等工作也展現了不低于人類的智能，這極大的解放人類，并推動了社會效率的提升。人工智能的實現方法和應用場景多種多樣，最基本的人工智能技術的應用可分為四大部分：感知能力，認知能力，創造力和智能。

　　1. 感知能力

　　人類通過感官（皮膚、眼、耳等）收到來自環境的刺激，并產生觸覺、視覺、聽覺、嗅覺、味覺等，然后通過說話或動作來與環境進行互動。人工智能技術幫助智能體學習獲得與人類相似的感知能力，并最終完成相關的工作。感知能力可以歸納為看、聽、說、讀、寫、感覺六種能力。

　　“看”：機器視覺，圖像識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別等。

　　“聽”：語音識別，自然語言理解等。

　　“讀”：自然語言處理，語音轉換文本等。

　　“寫”：機器翻譯，自然語言生成等。

　　“說”：語音生成，文本轉換語音等。

　　“感覺”：數字嗅覺，數字味覺[7]，微表情識別（情緒感知）等。

　　在感知能力方面，人工智能與人類的差距已經很小，甚至在如機器翻譯、人臉識別、圖像識別等領域，人工智能絲毫不遜色與人類，甚至比人做的更好。

　　2.認知能力

　　認知能力指的是人類通過學習、判斷、分析等心理活動來了解消息、獲取知識的過程與能力，對人類認知的模仿與學習也是目前人工智能研究的焦點領域，主要包括：

　　分析識別能力：例如語言和圖像識別（卷積神經網絡識別圖像如圖1所示）、產品推薦、垃圾郵件識別、信用風險分析、消費行為分析等。

圖1 卷積神經網絡識別圖像示意圖

　　預測能力：例如基于人工智能的設備壽命預測、智能天然災害預測與防治。

　　判斷能力：例如AI下圍棋、自動駕駛車、智能搜索、智能控制、博弈等。

　　學習能力：例如機器學習、深度學習、強化學習等各種學習方法。

　　在認知能力方面，人工智能在很多領域與人類還存在差距，但在部分細分領域內，已經可以達到人類的智能，例如下圍棋、自動駕駛等領域。

　　3.創造力

　　創造力指的是人類產生新思想、新發現、新方法、新理論、新設計，創造新事物的能力，它是結合知識、智力、能力、個性及潛意識等各種因素優化而成，這個領域目前人類仍遙遙領先人工智能，但人工智能也在不斷發展，例如人工智能作曲、作詩、小說創作、繪畫、設計等技術，均有大量的團隊在不斷探索。

　　4.智能

　　智能指的是人類深刻了解人、事、物的真相，能探求真實真理、明辨是非，指導人類可以過著有意義生活的一種能力，這個領域牽涉人類自我意識、自我認知與價值觀，是目前人工智能尚未觸及的一部分，也是人類最難以被模仿的一個領域。

　　二、人工智能在物流領域的應用

　　不同的典型物流行業場景有不同的特點，所需要的技術也不盡相同，應當根據實際的需求確定技術的應用。下面針對一些典型的物流場景，闡述可能應用的相關人工智能技術（參見圖2）。

圖2 典型物流場景下的人工智能技術的應用

　　1.供應商管理

　　供應商是生產加工型企業或電商企業的供貨者，科學采購、高效收貨與質檢、智慧財務管理系統等，都能夠提高供應環節的效率，降低運行成本。

　　（1）智慧采購系統：結合圖像識別技術、大數據分析與深度學習技術，分析歷史的采購信息并挖掘其中的深層邏輯，形成科學的采購決策，做到適量采購、適時采購，減少過多庫存對資金成本的占用，避免過少庫存面臨的機會損失。

　　（2）智慧質檢系統：圖像識別技術的應用，可以迅速清點貨物的種類和數量，配合上無人機的應用，能夠更加快速；專家系統的使用可以高效的判斷貨物質量。人工智能技術的應用可以減少質檢人員的數量，降低成本，而且可以采用對貨物質量的全面檢查，避免抽查模式潛在的問題。

　　（3）智慧財務系統：圖像識別與深度學習的結合，可以顯著提升報表的處理效率，減少出錯率；大數據分析能夠進行風險評估，避免一些潛在的財務風險。

　　2.倉儲管理

　　倉儲管理包括入庫、存儲和出庫（揀貨）等重要環節，涉及到數量龐大的物流機器人、自動倉儲設備、運輸設備和人員，占用了企業的大量資金。將倉儲管理智能化，將為物流行業帶來顛覆性的改變。

　　（1）智慧存儲設備：目前，在倉儲環節應用的物流設備種類豐富，功能各異。歷史發展悠久的堆垛機貨架，更加高效的多層穿梭車系統，針對小料箱的高效存儲設備MiniLoad等。

　　針對倉儲設備的智能化運行，計算機視覺、深度神經網絡、機器學習、自動控制等技術的應用，將極大的提升存儲設備的周轉效率，盡可能的提高設備的利用率；針對倉儲設備的科學規劃和實施，大數據分析和專家系統等技術，能夠提升系統規劃的效果；針對倉儲設備的維護和保養，采用基于設備數據的壽命預測技術，能夠準確、預先的對設備的狀態進行掌握，便于提前采取措施。

　　冷庫存儲是存儲行業的一個特殊領域，生鮮、藥品等特殊商品需求較大。人工智能技術打造的新型自動化冷庫，利用大數據分析可將采購預測與倉儲現狀結合，自動控制技術可以針對冷庫低溫的特點，更好地控制倉儲貨架所用的穿梭車和堆垛機、搬運使用的叉車、碼垛使用的碼垛機器人等設備。

　　（2）智能分揀系統：智能分揀系統包括分揀過程中使用的運輸設備如AGV、智能分揀車、傳送帶等，以及分揀過程中的信息流。路徑規劃、機器視覺等技術，將賦予運輸設備更多的智能，使得無人運輸更加安全、高效。數據挖掘、大數據分析等技術，能夠將揀選訂單進行更合理的拆分與合并，并與倉儲設備、運輸設備和人員形成聯動，實現更高效的訂單揀選。

　　（3）智慧盤庫系統：庫存盤點是一項耗費人力和物力的工作，但不能直接產生經濟效益，因此，降低盤庫的成本、提升效率很有必要。計算機視覺、圖像識別、無人機等技術，能夠迅速的對貨物種類和數量進行盤點，相比于人工盤點，效率更高，準確率更高。

　　3.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。

　　4.配送管理

　　配送作為快遞行業的“最后一公里”，面對的情景非常復雜。農村地區和城市地區的配送場景不同，不同大小城市的配送場景也不同，學校、商業區、住宅區的配送場景不同，采用智能配送設備和方案，能夠提高快遞服務業“最后一公里”的服務質量和服務效率。

　　智慧快遞驛站面對人群密集的場景能夠發揮顯著的效果。基于圖像識別、數據分析的人工智能機器人能夠輔助客戶自助完成大部分的寄件和取件工作。同時，驛站設置的智能廣告系統能為社會提供一定的公益服務和商業服務。

　　基于自動駕駛的配送設備（車輛、其他輔助工具）適用于住宅區或農村地區等需要配送人員大量變換位置的配送場景，可以減輕配送人員的工作強度，提高配送效率。

　　5.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。

　　三、人工智能賦能物流行業的實際案例

　　人工智能在物流行業已經有了豐富的應用，人工智能賦能物流行業帶來了更多的效率提升和更好的經濟性，物流行業也為人工智能提供了真實的應用場景，可以促進人工智能技術更好的發展。

　　亞馬遜作為一個覆蓋全球的電商行業，人工智能技術已經滲透到其業務的方方面面，從采購到存儲，從運輸到配送，從信息世界到現實設備，同時也反向促進人工智能在機器人領域、信息處理領域、智能控制領域的飛速發展。

　　國內的眾多電商相關企業，如京東、淘寶、四通一達、順豐等，都在不斷探索人工智能技術的落地應用，大量設備制造廠商如極智嘉、曠視、快倉等企業，更是將人工智能與物流設備包括機器人、貨架、搬運車輛等結合，從智能設備入手，為整個行業帶來改變。

　　1.人工智能在倉儲領域的應用

　　智能機器人在倉儲作業中目前已經應用非常普遍，自動化立體倉庫、無人叉車、AMR（Automatic Mobile Robot）即自主移動機器人等設備的應用，顯著提高了倉庫分揀、搬運的效率。

　　亞馬遜在2012年耗資7.75億美元收購Kiva systems公司（專注于如何利用機器人在倉庫里完成網上大量的訂單派發工作）后[8]，在其倉庫中大規模應用Kiva機器人（如圖3所示），將貨架從倉庫搬運至員工處理區，實現貨到人的揀選，Kiva機器人的應用使得揀選效率增加了三倍，準確率更是達到了99.99%[9]。

圖3 亞馬遜Kiva機器人

圖4 極智嘉智能揀選機器人

　　極智嘉（Geek+）作為新興智能物流裝備企業，研制開發的智能揀選機器人（如圖4所示）也得到廣泛應用，其成功為某醫藥企業物流中心搭建了使用AMR的月臺集貨場景，實現了出庫集貨和裝車搬運的無人化；使用上百臺智能揀選機器人（貨架到人機器人）搭建貨到人揀選平臺，打造出跨樓層、跨區域的綜合性解決方案[10]。

　　京東擁有極其龐大的智能倉群，“智能大腦”作為京東亞洲一號的“司令官”，精細控制使得倉庫中自動化立體貨架、無人叉車、無人分揀機、打包機等智能單元能夠協調作業，“智能大腦”通過每分鐘上億次的計算，對比傳統倉庫，能夠將智能倉庫效率提高至少3倍以上[11]。

　　2.人工智能在配送領域的應用

　　無人機配送作為一種不受地形、交通、人員限制的配送方式，成為未來快遞配送的主要趨勢。早在2013年12月，亞馬遜就發布Prime Air無人快遞，顧客在網上下單，如果重量在5磅以下，可以選擇無人機配送，在30分鐘內把快遞送到家。整個過程無人化，無人機在物流中心流水線末端自動取件，直接飛向顧客[12]。

　　2020年4月，亞馬遜獲得了美國聯邦航空管理局（FAA）的批準，可以在美國地區運營Prime Air快遞無人機，亞馬遜的配送體系正式進入“海陸空”時代[13]。亞馬遜最新版本的Prime Air快遞無人機（如圖5所示），是一種混合動力飛機，能夠垂直起飛和著陸。

圖5 亞馬遜無人機

　　機器采用了熱成像、深度攝像頭等設備來探測危險，在AI模型的幫助下，Prime Air可以自動識別飛鳥等障礙物，實現安全飛行。

　　在國內，順豐自主研發的用于派送快件的無人機完成了內部測試，在局部地區試運行，這種無人機采用八旋翼，下設載物區，飛行高度約100米，內置導航系統，工作人員預先設置目的地和路線，無人機將自動到達目的地，誤差在2米以內[14]。淘寶聯合圓通速遞，在北京、上海、廣州部分區域開展的無人機快遞實驗[15]。

　　目前，鑒于無人機市場的逐漸繁榮和其具備的強大潛力，我國相關部門正在加快法律法規的制定，確保無人機能夠在安全、可靠的前提下被大規模使用，改變人們的生產生活方式。

　　3.人工智能在數據分析領域的應用

　　大數據應用是貫穿電商行業的關鍵技術，更高效、更有價值地利用數據，就能更多地節省成本、更大地提升效益。

　　亞馬遜依靠其強大的技術能力，將大數據分析推向電商行業的各個環節[16]：亞馬遜有一套基于大數據分析的技術來幫助精準分析客戶的需求，提升客戶購物體驗；大數據驅動的倉儲訂單運營非常高效，在中國亞馬遜運營中心最快可以在30分鐘之內完成整個訂單處理；數據驅動的亞馬遜客戶服務在中國提供的是7×24小時不間斷的客戶服務，首次創建了技術系統識別和預測客戶需求，根據用戶的瀏覽記錄、訂單信息、來電問題，定制化地向用戶推送不同的自助服務工具，大數據可以保證客戶可以隨時隨地電話聯系對應的客戶服務團隊。

　　亞馬遜利用大數據分析技術對整個物流鏈條進行了全面提升，實現了更高效的倉庫入庫、商品測量、貨物揀選、智能分倉和調撥、可視化訂單作業、包裹追蹤等功能。

　　在國內，各大科技企業在大數據應用相關的技術研發和應用方面也日漸成熟。騰訊優圖實驗室使用深度學習技術研發的文字識別（Optical Character Recognition，OCR）系統[17]，通過計算機視覺識別表單內容，能夠快速便捷地完成紙質報表單據的電子化，可以有效地代替人工錄入信息。

　　阿里的智慧客服系統（如圖6所示）集合了包括語音識別、自然語言理解、自然語言生成、文本轉換語音等多種人工智能技術，能夠提供多場景的智能咨詢服務，為客戶提供不間斷的高質量服務，減少客服的人工成本[18]。

圖6 智慧客服系統技術路線圖示意

　　四、智慧物流發展趨勢

　　科學技術的進步和人類社會的發展，讓身處時代洪流的每一個人，都對未來的變化充滿期待。“人工智能”作為“復制并超越人類智能”的技術，將徹底改變人類世界。物流行業將會更早受到人工智能等新技術的淬煉，將這個涉及到人類生產生活方方面面的“大服務業”推向新的層面，在人工智能技術不斷發展和物流行業不斷前進的進程中，以下幾個方面的內容都值得大家關注：

　　1.無人機倉儲系統

　　新型通訊技術的飛速發展與無人機技術的日漸成熟，必將催生出更高效、更靈活的無人機倉儲系統。目前，使用無人機配合圖像識別技術，進行倉庫的盤庫作業已經成為現實，未來，使用無人機進行所有的倉儲作業，也將成為可能。

　　現在的倉儲作業，無論是搬運作業或是揀選作業，都是在二維平面上的作業，無論運輸設備如何變化、揀選策略如何優化，都難以擺脫場地因素的限制。無人機相比與傳統設備，實現了由地面二維到空間三維的巨大轉變，必將徹底顛覆現有的倉儲行業。

　　在將來的倉庫中，只需少量的維護人員就能運營龐大的倉庫，無人機群如同蜜蜂群采蜜一般勞動，與高層貨架無縫銜接，在智能機器人和智能打包機的配合下，獨立完成倉儲環節所涉及的收貨、入庫、存儲、出庫、揀選、打包等所有工作。

　　2.“陸空一體”的無人配送體系

　　自動駕駛技術將促成徹底的物流配送無人化。設置在城市社區中的無人快遞站，將由智能機器人單獨運營，完成自動化收貨與暫存。收貨完成之后，運行速度快、搬運能力強的無人快遞車將會為人員稠密的區域提供配送服務，靈活性強、無視地形影響的無人機將會為人員分散、地形條件差的區域提供配送服務，打造出“陸空一體”的高效配送體系。無人快遞車與無人機同時具備收貨功能，能夠滿足客戶的寄件需求。

　　3.智能信息系統

　　“數據驅動物流”的理念將被更廣泛的實踐，物流企業所涉及的所有信息都將由“智能信息系統”進行智慧管理。相較于傳統的信息管理系統，大量依賴人的記錄、整理、上傳、分析、決策，智能信息系統將從數據的采集、分析、利用和存儲等多反面，替代人力，實現信息管理的無人化，信息利用的高效化。以電商為例，客戶的訂單將成為驅動整個網購流程的信息原動力，智能信息系統會將其轉化為采購的依據、倉儲的作業準則、運輸的調度前提、配送的指導方針，讓電商企業以最小的代價提供最高質量的服務。

　　4.物流行業將變為知識密集型產業

　　隨著人工智能等新技術的不斷成熟和大規模的工業應用，物流行業將從一個勞動力密集型的產業轉變為一個知識型密集的產業，企業將更加注重專業人才、技術、專利等的積累。研發人員將為企業的智能化提供源源不斷的動力，

　　高級工程師將成為倉儲、運輸、配送等環節的保障力量，大量工人忙碌的場景將不復存在，少量專業人員就可以維護龐大的物流鏈條。