AI是研究、開發(fā)用于模擬、擴展和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)。AI對物流業(yè)的影響主要集中在智能搜索、倉儲規(guī)劃、智能運輸配送、機器人等領(lǐng)域，AI是加速物流業(yè)走向智慧物流時代的新引擎。

第一，智慧倉儲環(huán)節(jié)。

人工智能技術(shù)在智能倉節(jié)的具體應(yīng)用包括：

1.選址決策。人工智能技術(shù)通過收集與選址任務(wù)和目標(biāo)相關(guān)的豐富歷史數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘?qū)}庫選址決策有指導(dǎo)意義的知識，建立基于大數(shù)據(jù)的人工智能選址決策系統(tǒng)，在系統(tǒng)中輸入選址目標(biāo)和相關(guān)參數(shù)，人工智能系統(tǒng)可以直接接近最佳目標(biāo)，不受人的主觀判斷和利益糾紛的影響。

2.無人倉庫。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)實現(xiàn)了無人倉庫的想法。由于機器視覺、進化計算等人工智能技術(shù)，自動化倉庫中的搬運機器人、貨架梭車、分揀機器人、堆垛機器人、六軸機器人、無人叉車等一系列物流機器人可以自我感知、自我學(xué)習(xí)、自我決策、自我執(zhí)行，實現(xiàn)更高程度的自動化。

利用機器視覺技術(shù)，不同的攝像頭和傳感器可以捕捉實時數(shù)據(jù)，然后通過品牌識別、標(biāo)簽和3D形式識別物品，從而可以使篩選機器人對移動傳送帶上的可回收物品進行分類和篩選，從而取代傳統(tǒng)手動倉庫中的傳輸機器、掃描設(shè)備、手動處理設(shè)備和工作人員的分揀操作，大大提高倉庫的運行效率。

3.庫存管理。人工智能技術(shù)基于海量的歷史消費數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)、寬度學(xué)習(xí)等算法建立庫存需求預(yù)測模型，解釋和預(yù)測以前的數(shù)據(jù)，形成智能倉儲需求預(yù)測系統(tǒng)，實現(xiàn)系統(tǒng)基于事實數(shù)據(jù)自主生成最佳訂單方案，實現(xiàn)庫存水平的動態(tài)調(diào)整。同時，隨著訂單數(shù)據(jù)的增加，預(yù)測結(jié)果的靈敏度和準(zhǔn)確性可以進一步提高，使企業(yè)在保持較高物流服務(wù)水平的同時，也可以不斷降低成本庫存。

第二，智慧運輸環(huán)節(jié)。

利用人工智能技術(shù)進行預(yù)測運輸網(wǎng)絡(luò)管理，可以顯著提高物流業(yè)務(wù)的運營能力。就拿航空運輸來說，按時保量運輸是航空運輸業(yè)務(wù)的關(guān)鍵。DHL開發(fā)了一個基于機器學(xué)習(xí)的工具來預(yù)測航空運輸?shù)难舆t情況，從而提前采取緩解措施。通過分析其內(nèi)部數(shù)據(jù)的58個不同參數(shù)，機器學(xué)習(xí)模型可以提前一周預(yù)測特定航線的日平均通行時間。

第三，智慧配送環(huán)節(jié)。

隨著無人駕駛等技術(shù)的成熟，未來的運輸將更加快捷高效。通過實時跟蹤交通信息和調(diào)整運輸路徑，配送時間精度將逐步提高。

(1)配送機器人。配送機器人根據(jù)目的地自動生成合理的配送路線，避開車輛，過減速帶，繞過障礙物。到達配送機器人?？奎c后，向用戶發(fā)送短信提醒收貨，用戶可以通過驗證或人臉識別直接開箱取貨。

(2)無人駕駛飛機快遞。利用無線電遙控設(shè)備和自備程序控制裝置，操作無人駕駛的低空飛機將包裹運送到目的地。無人駕駛飛機快遞可以解決偏遠地區(qū)的配送問題，提高配送效率，降低勞動力成本。同時，無人駕駛飛機快遞也受到惡劣天氣和人為破壞的影響，目前還沒有廣泛使用。

第四，其他環(huán)節(jié)。

(1)智能計算。通過對商品數(shù)量、體積等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的分析，對包裝、運輸車輛等各個環(huán)節(jié)進行智能調(diào)度，如通過計算百萬SKU(庫存單位)商品的體積數(shù)據(jù)和包裝箱尺寸，利用深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)，系統(tǒng)智能計算和推薦消耗品和包裝排序，合理安排箱型和商品配置方案。

(2)圖像識別。電腦視覺技術(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用來手寫識別，與人工識別相比，可以有效地提高準(zhǔn)確率，減少工作量和錯誤率。此外，計算機視覺技術(shù)還可以應(yīng)用于倉庫機器人的定位導(dǎo)航，以及在無人駕駛時識別遠處的車輛位置等。

(3)決策輔助。利用機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，自動識別物流運營場景中的人、物、設(shè)備、汽車狀態(tài):學(xué)習(xí)優(yōu)秀的管理和操作人員的指揮調(diào)度經(jīng)驗和決策，逐步實現(xiàn)輔助決策和自動決策。

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