人工智能在物流领域中的应用
什么是智慧物流？
智慧物流是利用集成智能化技术，使物流系统能够模仿人的智能、思维、感知和学习，从而能进行推理判断，并解决物流中的一些问题。
人工智能在物流领域的应用
1.供应商管理
供应商是生产加工型企业的供货来源，科学采购、高效收货与质检、智慧财务管理系统等，都能够提高供应环节的效率，从而有效降低运行成本。
2.智慧仓储管理
人工智能技术在智慧仓储环节的具体应用包括入库、存储和出库等重要环节，这涉及到规模庞大的物流机器人、自动仓储设备、运输设备和运输人员，这需要企业大量资金支持。将仓储管理智能化，必将为物流行业带来便利。
（1）智慧存储设备：人工智能技术的出现使得无人仓的构想得以实现。得益于机器视觉等人工智能技术，自动化仓库中的搬运机器人、分拣机器人、无人叉车等一系列物流机器人均可对仓库内的物流作业实现自我感知、自我学习、自我决策、自我执行，实现更高效的自动一体化。此外，人工智能技术基于历史消费数据，通过深度学习、宽度学习等算法，可建立库存需求量预测模型，用于对以往的数据的检测并预测未来的数据，形成一个智能仓储需求预测系统，以实现系统根据实际数据自主生成最佳的订货方案，实现对库存水平的实时调整。同时，随着订单数据的不断增多，预测结果的灵敏性与准确性也能够得到进一步提高，使企业在保持高物流服务水平的同时，还能降低企业的库存成本。
（2）智能分拣系统：智能分拣系统包括分拣过程中需要使用的运输设备，如智能分拣车、传送带等，以及分拣过程中的信息流。机器视觉、路径规划等技术，赋予了运输设备很多智能，使得无人运输变得更加安全和高效。
3.运输管理
使用人工智能技术进行预测性运输网络管理可提高物流业务的运营能力。运输环节主要包括运输设备和运输过程的信息管理。人工智能技术对于信息的处理比人类更加精准高效，可直接通过大数据分析为车辆的调度机制提供更加实时、可靠的方案，设备寿命管理能够根据监测车辆的状态，进行及时警报提醒，从而降低车辆发生故障的概率。大数据分析还能够实时监测冷链运输过程中的货物状况和司机行为，为保质保量的冷链运输提供更加智能的监管。
4.配送管理
随着无人驾驶等技术的不断成熟，未来的运输也将变得更加快捷和高效。通过实时跟踪交通信息，及时调整运输路径，可使配送的时间变得更精准。
（1）配送机器人：配送机器人可自动生成合理的配送路线，并在途中避让车辆、过减速带、绕开障碍物等，到达配送机器人停靠点后，会及时向用户发送短信以通知收货，用户可直接通过验证或人脸识别进行取货。
（2）无人机快递：利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置，操纵无人驾驶的低空飞行器运载包裹到达目的地。无人机快递可以解决偏远地区的配送问题，在提高配送效率的同时可有效减少人力成本。但无人机快递也受限于恶劣天气下、人为破坏等影响，目前尚未大范围使用。
5.客户管理
对客户的信息进行管理和维护、为客户提供更个性化的服务，这都能直接影响客户的使用体验和企业的服务质量。智慧订单系统运用图像识别技术和大数据分析，能够更加高效地处理客户的订单。智慧导购系统可以为客户提供精确的信息，很好的服务于客户，以提升客户的购物质量。智能客服系统基于语音识别等技术，可为客户提供售前咨询、售中管理、售后维护等服务，能够做到24小时实时在线，既减少了企业客服人员数量，又提高了客服服务的质量。
智慧物流发展趋势
近年来，科学技术的进步和人类社会的发展正以良好的趋势发展。智慧物流具有智能化、一体化、层次化和社会化这四个特点。未来，随着物流行业的快速发展，新技术、新模式、新业态不断涌现，物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术和设备在物流领域得到广泛应用，物联网和物流业的深度通过融合，实现物流产业的智能化，提高物流运营效率和服务水平，最终实现。供应链的全球化正在扩大。
数据标注的重要性
近年来，作为人工智能的三大决定性影响因素：算法、算力和数据，在过去的几年中也取得了很大的突破。数据标注是训练机器学习算法的最初步骤，也是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。数据标注是把需要机器识别和分辨的数据贴上标签,然后让计算机不断地学习这些数据的特征,最终实现计算机能够自主识别。
景联文科技为物流管理提供数据支持
景联文深刻了解客户痛点，提出智慧物流数据解决方案，多样化的数据不断提升AI智力。让智慧物流产品更理解当代人的需求，人机沟通更加智能化。
景联文采集了《700人驾驶人驾驶行为数据集》、《500人人脸视频及图像数据集》等数据集，可直接用于算法研究。此外，景联文科技作为一家专业的数据采集标准公司，提供的产品为全链条AI数据服务，从数据采集、清洗、标注、到驻场的全流程、一站式AI数据服务，协助人工智能企业解决整个人工智能链条中数据标注环节的相对应问题。
未来，景联文科技将持续致力于为智慧物流领域的公司和企业提供更多、更高质量的训练数据，助力人工智能企业为智慧物流提供更核心的技术、产品和服务，
浅谈工业机器人在物流行业的应用
3.国内物流行业发展现状
近年来，随着我国经济的持续快速增长，物流业也随之迅速发展，物流服务水平不断提高，同时也面临着诸多挑战[3-4]。
3.1物流行业的发展特点。
(1)物流业受消费拉动，规模快速增长。早在2008年时，全社会物流总额就接近90万亿元，物流业增加值占GDP的比重为6.6%。近些年随着电商的迅速发展，个体消费需求旺盛，同时也进一步推动了物流业的发展。
(2)物流业发展水平提升明显。部分制造企业、商贸企业根据自身实际，引入现代物流管理理念以及技术，将物流服务进行外包;传统的物流企业也适时进行了功能整合和服务延伸，从而更好地满足客户需求，提升服务水平，加速向现代物流企业转型。
(3)物流基础设施条件逐步完善。基础的交通设施不断完善，为物流业的快速发展奠定了基础。截止2016年底，全国高速公路通车总里程超过13万公里，位居世界第一，高速公路已覆盖全国约98%的城镇人口超过20万以上的城市。物流园区、仓储、配送设施加快建设，一批区域性物流中心正在形成;另一方面，物流相关的技术设备更新换代，物流信息化建设进展迅速。
3.2物流行业面临的问题。在我国物流业高速发展的同时也面临着许多问题:一是物流成本较高，企业盈利能力较弱。根据测算，我国的物流成本占据产品本身价值的40%左右，而在经济较发达的国家，其物流成本一般只占产品的约四分之一;二是物流配送效率不高，特别是在双十一等购物节期间，“物流围城”和“最后一公里”问题十分突出，加之城市对货运车辆的管控，经常出现“路难行、车难停、货难卸、证难求”的问题。
4.工业机器人在物流行业中应用的可行性
在劳动年龄人口减少，廉价劳动力逐渐消失的今天，物流行业仍以传统的人工配送为主，从而导致物流行业成本较高，效率较低。配送质量高，速度快，个性化，多样化的物流体验是电子商务条件下消费者的核心诉求，工业机器人的应用将对这些问题的解决起到关键性作用[5]。工业机器人的优势有:
(1)节约成本。物流机器人可以24小时进行工作，不知疲倦。一个机器人就可以替代数个普通工人加上若干机械的组合;与此同时，一个物流仓库只需一人看管或一人同时看两台甚至更多台机器，大大降低了人力成本;采用工业机器人操作的模式，物流自动流水线更能节省用地，使仓储规划更小更紧凑精致，降低了企业的用地成本。
(2)生产效率高。机器人对笨重产品的处理更加游刃有余。工业机器人配送一件货物耗时是固定的，同样的周期内，机器人配送数量稳定，不会忽高忽低，这样物流系统内各个环节的协作就十分方便，产品的成品率也高。
(3)安全系数高。机器人由于不会疲倦，不像工人可能出现生理性疲劳，即便配送过程中出了问题也只是机器人损坏，能够有效降低人身伤害发生的概率。
(4)便于管理。如果说物流企业要及时调整配送模式，可以迅速以计算机为终端对物流机器人发出指令，进行统一控制，这就比人员之间信息的传达要更加有效。
5.工业机器人在物流行业应用存在的问题
5.1初期建设成本过高。一台AGV(AutomatedGuidedVehicle)物流机器人价格尚且从十万到一百万人民币不等，何况大规模装备工业机器人的智能物流的预算?这意味着构建一个智能化的物流中心需要相当大的前期投资，而物流业又是一个长期盈利的模式，中小物流企业很难承担这样的风险与成本，只能望洋兴叹。
5.3行业标准缺失。目前物流领域的工业机器人还没有通用的国家标准。在实施层面，各地区、企业都在探索各自的规范。由于缺少统一标准，机器人公司，电商平台，物流公司，消费者之间的对接很难，而在产业协作日益增加的今天，这将严重阻碍机器人物流行业的发展。因此，制定一套通用的物流机器人发展标准迫在眉睫。
6.讨论
当前工业机器人在物流行业中面临的问题，都是行业发展初期的正常现象。对于物流企业和机器人企业来说，还需加大科技创新，提升物流机器人的智能化水平。物流企业特别是大型物流企业，理应担当起行业发展的重任，积极扩大智能物流的惠及范围，给予中小企业以技术上的援助，努力构建良好的物流生态。对于国家来说，制定机器人物流行业的相关标准十分必要，同时，鼓励在物流业中应用工业机器人，给予中小企业以资金和政策上的援助也十分重要。中国智造2025给各行各业带来了新的发展机遇，物流行业的智能化成为新的趋势，中国制造的繁荣，离不开一个强大的智能的物流生态。在这个过程中，工业机器人的深度应用无疑是关键的一环，物流的智能化必将带给物流行业长足的发展。
文章来源：综合网络，如有侵权，联系删除。
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干货：人工智能客服如何在快递物流业应用
中国快递业务量走势图，数据来源：国家邮政局
从历史数据来看，客户电话咨询率为业务量的0.2%，而其中投诉在咨询比率中平均占比4%左右。平均一通投诉电话的沟通时间在4分钟，快递业高速增长的同时人口红利却在退却。
作为劳动密集型的科技行业，快递业的人力资源成本不断攀升，招聘速度还跟不上业务增长。快递物流企业多为加盟制，加盟网点数量庞大，故企业所需的客服人员众多，而目前每年客服的平均流失率在30%左右，流动性强，因此产生了招聘成本高、培训成本高以及办公场地要求高、管理难度高的4高成本挑战。
其次，客服人员的工作重复性高。例如，客户的查询快递的进度需求，客服人员只需通过查询对应的信息系统，并提供最新的快递运输信息即可，但该部分的工作量相当之大，占用客服人员半数以上的工作量。
再者，人工服务的时间无法满足客户需求及习惯，目前快递物流企业的服务时间范围多为是8:00至21:00（包含周六、周日），但客户的咨询时间逐步趋向于7*24小时，服务时间已越发不能满足客户的需求，这将使得企业的客户服务质量遭遇考验、影响企业品牌形象建设。
因此，通过科技赋能客服人员需求，成为快递企业实现降本增效和提升服务质量的重要途径。通过调研与研究最终决定通过人工智能技术来解决该问题，通过人工智能技术，不但能将客服较为单一的问题交由机器人解决，使得人工客服有更多的时间去做更有挑战的工作，而且在满足7*24小时服务的同时，还能更有效的促进和保持客服工作的标准化，进而进一步保证服务质量。
市场上有机器人技术的企业较多，尤其在金融行业已有较成熟的应用方案，但在物流领域的应用尚处于起步阶段。物流行业的用户层次不一、场景较为复杂、服务质量要求高，这些都是人工智能在该行业应用的挑战。
科技是第一生产力，物流业的发展离不开技术的支持，科技创新对产业升级具有重要作用。物流技术水平的高低决定了物流业发展的速度和质量。而目前人工智能技术的研究与发展已经取得了阶段性的成果，随着人工智能技术的不断落地商用，物流行业也必将借助人工智能实现产业升级，进入智慧物流新时代。
快递行业的海量业务中，蕴藏着丰富的结构性数据和非结构性数据。而人工智能作为引领未来的战略性技术，在其丰富的应用场景和少量的数据支撑下，可望引领新一代物流技术的发展方向。
智能客服机器人定义：通过技术手段，打造虚拟机器人，该机器人可对接多渠道客户服务系统，使用语音或者文本形式与客户交流并解决实际客户问题的一种设备或系统。
02
智能客服系统在快递物流中的应用场景与实施
1、应用场景
在物流快递行业，通过智能客服系统提升效率的应用场景很多，如：
语音呼入机器人接待来电客户。
语音机器人主要通过电话来搭建的沟通媒介，主要应用于官方服务电话的处理，有咨询、下单、投诉等场景的受理与登记。
文本机器人接待在线客户。
文本机器人主要通过页面来做为沟通媒介，通常能支持线上相关渠道，如网页、微信、QQ、支付宝、小程序等。
语音外呼机器人客户回访
对于咨询或投诉等第一时间未得到结果的，在得到解决措施或方案后，第一时间与客户回访沟通，完善服务闭环。
语音外呼机器人派前电联
派件前与客户沟通，确认收货方式，如放驿站或送货上门。
语音外呼机器人驿站超时取件通知
包裹在驿站或收货点长时间未取货，通过机器人外呼提醒客户上门取件。
客服智能质检
对人工客服或机器人客服的服务质量质检，并在整体质检过程中，对客服或客户进行画像，并不断完善服务水平的过程。
除了以上6个典型应用场景之外，智能客服在物流快递行业仍然还有很多潜在的应用，如用于销售和催收等业务，未来的应用场景有巨大的挖掘空间。
上述的一系列场景都要有数据支撑，才能为现有的业务排兵布阵，前期的数据基础可以是改造前的通话录音、沟通文本，还可以是管理类数据，如考核数据、成本数据等一系统能构成系统维度的数据。
2、实施过程
对于智能客服的实施而言，企业根据自身的需要决定最优部署方案，若侧重业务应用，则优先选择云部署或者直接购买使用次数都可以，若企业具备研发升级能力、对信息安全有较高要求且符合其信息科技战略方向，则可倾向于私有化部署，如计划打造具备自然语言处理（NLP）能力的AI能力平等。一般情况下，智能客服系统建设实施主要分四个阶段：
准备阶段
该阶段主要用于业务知识素材整理及确认。具体来说，就是对目前涉及的业务强相关知识素材整理并确认；对部分通用聊天知识素材进行归纳整理并确认。
建设阶段
该阶段包括三个步骤，即知识库维护培训、软硬件及网络环境配置和系统对接及联调。其中知识库维护培训主要用于明确知识库整理所需的模板、注意事项、相关操作经验等；知识库维护的操作步骤、维护的技巧等进行培训。
软硬件及网络环境配置用于项目启动后需要项目要求准备测试环境所需的软硬件、网络等，如虚拟机测试服务器等。系统对接及联调，主要是智能问答接口的对接、与人工坐席系统即云客服系统的对接，包括接口文档的准备、联调测试等。
上线阶段
该阶段包含三个步骤，即系统切割、上线生产环境配备、上线后应急准备。其中，系统切割用于相关知识库由测试环境切割至生产环境；上线生产环境主要是用于构建智能客服生产实际应用环境；而上线后应急准备主要是系统出现特殊情况下的紧急处理。
后期运维准备
系统上线后，需要保证软硬件及网络环境正常运行；对每天数据进行分析，为知识库不断优化提供数据支撑。
总体上，系统建设想在短时间内建设完成该系统并非易事，日常打磨、持续优化多为常态。而在此之前，需要对系统和各方位职责清晰定位。单一技术方案往往只可解决部分问题，而业务场景、业务数据、相关技术的融合才有可能打造最优解决方案。
场景+数据+技术融合
场景和数据是系统建设前期最重要的工作，是系统的根基，应用过程中，需要明确自身应用场景并提供相关场景的应用数据，用于机器人的训练。
03
智能客服系统的技术流程与指标
智能客服系统的涉及很多关键性技术，系统能否成功应用也需要在一些关键性指标上达标，本节将重点探讨智能客服实现的关键性技术流程与核心指标的定义。
1、业务系统与客服机器人的交互流程
在对自有系统有充分认识基础上，明确业务中涉及到的流程和节点，才能清晰定义原有业务系统与机器人的交互流程，下图分别展示，某快递物流公司的智能在线客服和智能语音客服交互流程：
在线机器人客服处理流程
智能呼入机器人下单交互流程
考虑物流行业的实际应用情况，由于对于智能语音呼入，涉及业务管理系统、CCC呼叫中心以及机器人，三者协作，共同完成人机交互任务，并全程记录音频、文本等关键信息。下图为智能语音客服系统交互关系图：
系统交互关系
2、场景定义业务流程
以物流快递企业的下单为例，有明确的下单流程，并能在该流程中清晰的知道地址识别的要求、对新老客户的要求、转人工要求、字词句的转写要求以及部分方言或者非标准普通的识别要求。
根据实际的业务系统需求，可对流程进行梳理归类，如图所示：
下单业务流程图
3、客服机器人的重要指标
对于智能客服机器人而言，上线之前必须保证一些关键性指标项达到规定要求，以确保智能机器人通过解决问题能力的考核，在实际中发挥应有的作用。
在实施过程中，除机器配置质检外，业务方还需要储备一批具有专业质检能力的人员定期质检抽检。根据项目经验，质检人员可选择参与项目的相关工作人员，如系统运维人员、业务专家等，此类人员可作为AI训机师储备人员，为机器人训练师的培养种子选手，可在项目移交后，持续做机器人的训练工作。
04
智能客服系统应用中需注意的问题
在物流的客户服务领域应用人工智能机器人技术，目前已相对较为成熟，快递物流的头部企业应用实践后，大部分人工智能技术方已具备一定的实施经验及业务经验，但在此基础还依旧需要注意以下几个问题：
1、搭建知识库
不管机器人的技术如何成熟，业务方若不能在项目中提供良好的管理支撑，具体表现为知识库建立决心及完成程度、对项目资源的支持度，有些业务方不能建立完善严谨的管理制度和流程，在具体的工作执行中，想当然的进行项目建设，是不能达到目标效果的。
当然，在这里有些业务方认为现有知识库水平不足，但这并不影响后续的工作，只要下定决心与技术配合，知识库可以由浅到深跟着系统的建设情况逐步完善。
2、强管理监督力度和人工智能专业能力
在项目执行过程中，充分发挥项目管理的监督力，同时，也要注重人工智能的专业能力，真正理解人工智能是需要时间的，初次接触人工智能可能流于表面，能力决定项目深浅，凡事要量力而行。
05
实际应用案例
以圆通速递有限公司的智能客服应用为例。
适用客服项目2017年试点至今，通过对技术指标和业务指标的实施监控，其中技术部分指标定义有：语音句转写、语音交互、意向结果，业务相关指标有：一次性解决率、下单准确率、流程节点准确率等。
在实际执行过程中，运用该套实施模式。在项目执行初期，通过对实际数据的测算，实际每位人工客服平均接听电话为230通，在线客服平均每日处理线上问题为500条。
项目上线后第一个双十一，智能客服机器人表现良好，各项指标均达标，结合语音客服和文本客服换算，相当于3000名人工客服的实际操作效率，所花费成本不及人工客服一半，均每年节省近千万的服务成本。
经初步测算在线客服单票处理成本由原来人工的0.28元下降到0.0209，相差13倍，且随着单量上升，成本将进一步下降。且因为智能客服机器人能快速响应高并发，即使在业务高峰期也不会出现用户排队等待现象，后续随着场景的不断完善服务质量也会有更多改善。
从项目实施初期到现有较为成熟的应用，语音机器人单票成本下降3倍以上，且服务能力和智能化能力在不断提升。在实际执行过程中，要根据实施业务表现对指标进行不断调整，对不足之处查漏补缺，才能对各方资源不断调优。
假设通达百加盟商每个网点配一位客服，那么通达百在客服上的单件人工支出约为0.19元。在此基础上，对人工智能和人工成本进行综合测算。又因市面上智能机器人价格参差不齐，取多家现有在为快递公司服务的价格进行综合折算后，电话和在线机器人均价为0.4元/通。人工客服、人工客服+机器人客服的成本核算如下：
经过上述数据对比，人机结合模式下的服务成本为纯人工成本的五分之一，在此基础上，可以解放更多的人工去优化服务质量及客户体验。
06
智能客服在快递物流行业的应用展望
智能客服在快递物流行业的应用，源于人工智能+服务意识深化。
在行业的发展过程中，无论是思考方式还是企业规划，都不能再局限于普通的信息化模式，也不能只专注于技术的讨论，需要真正理解整个快递物流行业客服的要求以及客户对快递行业的诉求。这个过程需要大量的积累与沉淀，只有经过时间的打磨才能创造出真正贴合实际的智能化实践。
通过智能客服的应用，加速行业的服务标准化和规范化，人和机器的合作越发默契，通过机器与人在工作中的相辅相成，使得人员工作效率更高。
未来通过与区块链、5G等新技术的结合，在快递物流包裹的全运行生命周期和最末端的服务将会有更进一步的应用，如代替快递员、驿站工作人员回复客户问题、人员培训、招聘等一系列的应用。涉及的领域将围绕企业全方位进行，从内外部服务延升到内外部管理，人机的无缝融合将创造无限可能。
来源/物流信息互通共享（ID：NELLIT_）
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【物流】推荐阅读：人工智能在物流行业的应用综述与发展趋势
本文将聚焦人工智能技术应用成熟的领域，同时结合典型的物流行业场景，结合头部企业的实践，对人工智能技术在物流领域的应用进行分析和总结，最后将结合对人工智能技术未来的发展方向，对智慧物流的发展趋势进行展望。
一、人工智能技术的发展与应用
从1945年第一台计算机ENIAC诞生之日起，人类对于制造出“人工智能”的努力就没有停止。1956年，约翰·麦卡锡等人发起了“达特矛斯夏季人工智能研究计划”，旨在召集志同道合的人共同讨论“人工智能”（此定义正是在那时提出的）。此次会议催生了现在人所共知的人工智能革命[1]。随着计算机科学的不断发展，综合博弈论、统计学、神经科学、机器人学等学科的发展，人工智能也蓬勃发展，同时，人工智能的核心问题也越发清晰——建构能够跟人类相似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等[2][3][4]。经过几十年人类的各种尝试和探索，人工智能已经有了初步的成果，其在很多领域已经超越了人类，2016年AlphaGo击败韩国棋王李世石让世人惊叹[5]，人工智能在图像识别、语音识别、数据挖掘与分析、自动控制等工作也展现了不低于人类的智能，这极大的解放人类，并推动了社会效率的提升。人工智能的实现方法和应用场景多种多样，最基本的人工智能技术的应用可分为四大部分：感知能力，认知能力，创造力和智能[6]。
1.感知能力
人类通过感官（皮肤、眼、耳等）收到来自环境的刺激，并产生触觉、视觉、听觉、嗅觉、味觉等，然后通过说话或动作来与环境进行互动。人工智能技术帮助智能体学习获得与人类相似的感知能力，并最终完成相关的工作。感知能力可以归纳为看、听、说、读、写、感觉六种能力。
“看”：机器视觉，图像识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别等。
“听”：语音识别，自然语言理解等。
“读”：自然语言处理，语音转换文本等。
“写”：机器翻译，自然语言生成等。
“说”：语音生成，文本转换语音等。
“感觉”：数字嗅觉，数字味觉[7]，微表情识别（情绪感知）等。
在感知能力方面，人工智能与人类的差距已经很小，甚至在如机器翻译、人脸识别、图像识别等领域，人工智能丝毫不逊色与人类，甚至比人做的更好。
2.认知能力
认知能力指的是人类通过学习、判断、分析等心理活动来了解消息、获取知识的过程与能力，对人类认知的模仿与学习也是目前人工智能研究的焦点领域，主要包括：
分析识别能力：例如语言和图像识别（卷积神经网络识别图像如图1所示）、产品推荐、垃圾邮件识别、信用风险分析、消费行为分析等。
图1卷积神经网络识别图像示意图
预测能力：例如基于人工智能的设备寿命预测、智能天然灾害预测与防治。
判断能力：例如AI下围棋、自动驾驶车、智能搜索、智能控制、博弈等。
学习能力：例如机器学习、深度学习、强化学习等各种学习方法。
在认知能力方面，人工智能在很多领域与人类还存在差距，但在部分细分领域内，已经可以达到人类的智能，例如下围棋、自动驾驶等领域。
3.创造力
创造力指的是人类产生新思想、新发现、新方法、新理论、新设计，创造新事物的能力，它是结合知识、智力、能力、个性及潜意识等各种因素优化而成，这个领域目前人类仍遥遥领先人工智能，但人工智能也在不断发展，例如人工智能作曲、作诗、小说创作、绘画、设计等技术，均有大量的团队在不断探索。
4.智能
智能指的是人类深刻了解人、事、物的真相，能探求真实真理、明辨是非，指导人类可以过着有意义生活的一种能力，这个领域牵涉人类自我意识、自我认知与价值观，是目前人工智能尚未触及的一部分，也是人类最难以被模仿的一个领域。
二、人工智能在物流领域的应用
不同的典型物流行业场景有不同的特点，所需要的技术也不尽相同，应当根据实际的需求确定技术的应用。下面针对一些典型的物流场景，阐述可能应用的相关人工智能技术（参见图2）。
图2典型物流场景下的人工智能技术的应用
1.供应商管理
供应商是生产加工型企业或电商企业的供货者，科学采购、高效收货与质检、智慧财务管理系统等，都能够提高供应环节的效率，降低运行成本。
（1）智慧采购系统：结合图像识别技术、大数据分析与深度学习技术，分析历史的采购信息并挖掘其中的深层逻辑，形成科学的采购决策，做到适量采购、适时采购，减少过多库存对资金成本的占用，避免过少库存面临的机会损失。
（2）智慧质检系统：图像识别技术的应用，可以迅速清点货物的种类和数量，配合上无人机的应用，能够更加快速；专家系统的使用可以高效的判断货物质量。人工智能技术的应用可以减少质检人员的数量，降低成本，而且可以采用对货物质量的全面检查，避免抽查模式潜在的问题。
（3）智慧财务系统：图像识别与深度学习的结合，可以显著提升报表的处理效率，减少出错率；大数据分析能够进行风险评估，避免一些潜在的财务风险。
2.仓储管理
仓储管理包括入库、存储和出库（拣货）等重要环节，涉及到数量庞大的物流机器人、自动仓储设备、运输设备和人员，占用了企业的大量资金。将仓储管理智能化，将为物流行业带来颠覆性的改变。
（1）智慧存储设备：目前，在仓储环节应用的物流设备种类丰富，功能各异。历史发展悠久的堆垛机货架，更加高效的多层穿梭车系统，针对小料箱的高效存储设备MiniLoad等。针对仓储设备的智能化运行，计算机视觉、深度神经网络、机器学习、自动控制等技术的应用，将极大的提升存储设备的周转效率，尽可能的提高设备的利用率；针对仓储设备的科学规划和实施，大数据分析和专家系统等技术，能够提升系统规划的效果；针对仓储设备的维护和保养，采用基于设备数据的寿命预测技术，能够准确、预先的对设备的状态进行掌握，便于提前采取措施。冷库存储是存储行业的一个特殊领域，生鲜、药品等特殊商品需求较大。人工智能技术打造的新型自动化冷库，利用大数据分析可将采购预测与仓储现状结合，自动控制技术可以针对冷库低温的特点，更好地控制仓储货架所用的穿梭车和堆垛机、搬运使用的叉车、码垛使用的码垛机器人等设备。
（2）智能分拣系统：智能分拣系统包括分拣过程中使用的运输设备如AGV、智能分拣车、传送带等，以及分拣过程中的信息流。路径规划、机器视觉等技术，将赋予运输设备更多的智能，使得无人运输更加安全、高效。数据挖掘、大数据分析等技术，能够将拣选订单进行更合理的拆分与合并，并与仓储设备、运输设备和人员形成联动，实现更高效的订单拣选。
（3）智慧盘库系统：库存盘点是一项耗费人力和物力的工作，但不能直接产生经济效益，因此，降低盘库的成本、提升效率很有必要。计算机视觉、图像识别、无人机等技术，能够迅速的对货物种类和数量进行盘点，相比于人工盘点，效率更高，准确率更高。
3.运输管理
运输环节实现货物的运输，主要包括运输设备和运输过程的信息管理。国内的运输方式有航空运输、铁路运输、公路运输和海路运输。公路运输灵活性高，货运量大，人工智能能够发挥更大的作用。日趋成熟的自动驾驶技术将彻底颠覆现有公路运输体系，更加高效、安全的行驶，更少的人力依赖，将极大地提升公路运输的效率。运输信息的管理内容繁杂，包括发车前的任务下达和路线规划，行驶中的信息跟踪和应急调度，以及到达目的地后的盘点、卸货和车辆状况检查等。人工智能技术对于信息的处理比人类更加高效，通过大数据分析能够为车辆的调度机制提供更加实时、可靠的方案，设备寿命管理能够系统性的监测车辆的状态，及时警报提醒，降低车辆故障发生率。大数据分析能够更好地监测冷链运输过程中的货物状态和司机行为，为保质保量的冷链运输提供更智能的监管。
4.配送管理
配送作为快递行业的“最后一公里”，面对的情景非常复杂。农村地区和城市地区的配送场景不同，不同大小城市的配送场景也不同，学校、商业区、住宅区的配送场景不同，采用智能配送设备和方案，能够提高快递服务业“最后一公里”的服务质量和服务效率。智慧快递驿站面对人群密集的场景能够发挥显著的效果。基于图像识别、数据分析的人工智能机器人能够辅助客户自助完成大部分的寄件和取件工作。同时，驿站设置的智能广告系统能为社会提供一定的公益服务和商业服务。基于自动驾驶的配送设备（车辆、其他辅助工具）适用于住宅区或农村地区等需要配送人员大量变换位置的配送场景，可以减轻配送人员的工作强度，提高配送效率。
5.客户管理
客户的信息管理和维护、从客户信息中描绘出客户画像、为客户提供更个性化的服务，都直接影响着客户的使用体验和企业的服务质量。智慧订单系统立足于图像识别技术和大数据分析，能够更加高效地处理客户的订单从下单至完成的全部流程，信息更加实时准确。基于大数据分析、知识积累和深度学习的智慧导购系统将为客户提供更精确的信息，提升客户的购物质量。智能客服系统是基于语音识别、逻辑推理、语音生成的新技术，将为客户提供售前咨询、售中管理、售后维护等服务，能够做到24小时不间断为客户提供个性化咨询方案，并减少企业客服人员数量，提高客服服务的质量。
三、人工智能赋能物流行业的实际案例
人工智能在物流行业已经有了丰富的应用，人工智能赋能物流行业带来了更多的效率提升和更好的经济性，物流行业也为人工智能提供了真实的应用场景，可以促进人工智能技术更好的发展。亚马逊作为一个覆盖全球的电商行业，人工智能技术已经渗透到其业务的方方面面，从采购到存储，从运输到配送，从信息世界到现实设备，同时也反向促进人工智能在机器人领域、信息处理领域、智能控制领域的飞速发展。国内的众多电商相关企业，如京东、淘宝、四通一达、顺丰等，都在不断探索人工智能技术的落地应用，大量设备制造厂商如极智嘉、旷视、快仓等企业，更是将人工智能与物流设备包括机器人、货架、搬运车辆等结合，从智能设备入手，为整个行业带来改变。
1.人工智能在仓储领域的应用
智能机器人在仓储作业中目前已经应用非常普遍，自动化立体仓库、无人叉车、AMR（AutomaticMobileRobot）即自主移动机器人等设备的应用，显著提高了仓库分拣、搬运的效率。亚马逊在2012年耗资7.75亿美元收购Kivasystems公司（专注于如何利用机器人在仓库里完成网上大量的订单派发工作）后[8]，在其仓库中大规模应用Kiva机器人（如图3所示），将货架从仓库搬运至员工处理区，实现货到人的拣选，Kiva机器人的应用使得拣选效率增加了三倍，准确率更是达到了99.99%[9]。
图3亚马逊Kiva机器人
图4极智嘉智能拣选机器人
极智嘉（Geek+）作为新兴智能物流装备企业，研制开发的智能拣选机器人（如图4所示）也得到广泛应用，其成功为某医药企业物流中心搭建了使用AMR的月台集货场景，实现了出库集货和装车搬运的无人化；使用上百台智能拣选机器人（货架到人机器人）搭建货到人拣选平台，打造出跨楼层、跨区域的综合性解决方案[10]。京东拥有极其庞大的智能仓群，“智能大脑”作为京东亚洲一号的“司令官”，精细控制使得仓库中自动化立体货架、无人叉车、无人分拣机、打包机等智能单元能够协调作业，“智能大脑”通过每分钟上亿次的计算，对比传统仓库，能够将智能仓库效率提高至少3倍以上[11]。
2.人工智能在配送领域的应用
无人机配送作为一种不受地形、交通、人员限制的配送方式，成为未来快递配送的主要趋势。早在2013年12月，亚马逊就发布PrimeAir无人快递，顾客在网上下单，如果重量在5磅以下，可以选择无人机配送，在30分钟内把快递送到家。整个过程无人化，无人机在物流中心流水线末端自动取件，直接飞向顾客[12]。2020年4月，亚马逊获得了美国联邦航空管理局（FAA）的批准，可以在美国地区运营PrimeAir快递无人机，亚马逊的配送体系正式进入“海陆空”时代[13]。亚马逊最新版本的PrimeAir快递无人机（如图5所示），是一种混合动力飞机，能够垂直起飞和着陆。
图5亚马逊无人机
机器采用了热成像、深度摄像头等设备来探测危险，在AI模型的帮助下，PrimeAir可以自动识别飞鸟等障碍物，实现安全飞行。在国内，顺丰自主研发的用于派送快件的无人机完成了内部测试，在局部地区试运行，这种无人机采用八旋翼，下设载物区，飞行高度约100米，内置导航系统，工作人员预先设置目的地和路线，无人机将自动到达目的地，误差在2米以内[14]。淘宝联合圆通速递，在北京、上海、广州部分区域开展的无人机快递实验[15]。目前，鉴于无人机市场的逐渐繁荣和其具备的强大潜力，我国相关部门正在加快法律法规的制定，确保无人机能够在安全、可靠的前提下被大规模使用，改变人们的生产生活方式。
3.人工智能在数据分析领域的应用
大数据应用是贯穿电商行业的关键技术，更高效、更有价值地利用数据，就能更多地节省成本、更大地提升效益。亚马逊依靠其强大的技术能力，将大数据分析推向电商行业的各个环节[16]：亚马逊有一套基于大数据分析的技术来帮助精准分析客户的需求，提升客户购物体验；大数据驱动的仓储订单运营非常高效，在中国亚马逊运营中心最快可以在30分钟之内完成整个订单处理；数据驱动的亚马逊客户服务在中国提供的是7×24小时不间断的客户服务，首次创建了技术系统识别和预测客户需求，根据用户的浏览记录、订单信息、来电问题，定制化地向用户推送不同的自助服务工具，大数据可以保证客户可以随时随地电话联系对应的客户服务团队。亚马逊利用大数据分析技术对整个物流链条进行了全面提升，实现了更高效的仓库入库、商品测量、货物拣选、智能分仓和调拨、可视化订单作业、包裹追踪等功能。在国内，各大科技企业在大数据应用相关的技术研发和应用方面也日渐成熟。腾讯优图实验室使用深度学习技术研发的文字识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）系统[17]，通过计算机视觉识别表单内容，能够快速便捷地完成纸质报表单据的电子化，可以有效地代替人工录入信息。阿里的智慧客服系统（如图6所示）集合了包括语音识别、自然语言理解、自然语言生成、文本转换语音等多种人工智能技术，能够提供多场景的智能咨询服务，为客户提供不间断的高质量服务，减少客服的人工成本[18]。
图6智慧客服系统技术路线图示意
四、智慧物流发展趋势
科学技术的进步和人类社会的发展，让身处时代洪流的每一个人，都对未来的变化充满期待。“人工智能”作为“复制并超越人类智能”的技术，将彻底改变人类世界。物流行业将会更早受到人工智能等新技术的淬炼，将这个涉及到人类生产生活方方面面的“大服务业”推向新的层面，在人工智能技术不断发展和物流行业不断前进的进程中，以下几个方面的内容都值得大家关注：
1.无人机仓储系统
图7无人机仓储系统示意图
新型通讯技术的飞速发展与无人机技术的日渐成熟，必将催生出更高效、更灵活的无人机仓储系统（如图7所示）。目前，使用无人机配合图像识别技术，进行仓库的盘库作业已经成为现实，未来，使用无人机进行所有的仓储作业，也将成为可能。现在的仓储作业，无论是搬运作业或是拣选作业，都是在二维平面上的作业，无论运输设备如何变化、拣选策略如何优化，都难以摆脱场地因素的限制。无人机相比与传统设备，实现了由地面二维到空间三维的巨大转变，必将彻底颠覆现有的仓储行业。在将来的仓库中，只需少量的维护人员就能运营庞大的仓库，无人机群如同蜜蜂群采蜜一般劳动，与高层货架无缝衔接，在智能机器人和智能打包机的配合下，独立完成仓储环节所涉及的收货、入库、存储、出库、拣选、打包等所有工作。
2.“陆空一体”的无人配送体系
自动驾驶技术将促成彻底的物流配送无人化。设置在城市社区中的无人快递站，将由智能机器人单独运营，完成自动化收货与暂存。收货完成之后，运行速度快、搬运能力强的无人快递车将会为人员稠密的区域提供配送服务，灵活性强、无视地形影响的无人机将会为人员分散、地形条件差的区域提供配送服务，打造出“陆空一体”的高效配送体系。无人快递车与无人机同时具备收货功能，能够满足客户的寄件需求。
3.智能信息系统
“数据驱动物流”的理念将被更广泛的实践，物流企业所涉及的所有信息都将由“智能信息系统”进行智慧管理。相较于传统的信息管理系统，大量依赖人的记录、整理、上传、分析、决策，智能信息系统将从数据的采集、分析、利用和存储等多反面，替代人力，实现信息管理的无人化，信息利用的高效化。以电商为例，客户的订单将成为驱动整个网购流程的信息原动力，智能信息系统会将其转化为采购的依据、仓储的作业准则、运输的调度前提、配送的指导方针，让电商企业以最小的代价提供最高质量的服务。
4.物流行业将变为知识密集型产业
随着人工智能等新技术的不断成熟和大规模的工业应用，物流行业将从一个劳动力密集型的产业转变为一个知识型密集的产业，企业将更加注重专业人才、技术、专利等的积累。研发人员将为企业的智能化提供源源不断的动力，高级工程师将成为仓储、运输、配送等环节的保障力量，大量工人忙碌的场景将不复存在，少量专业人员就可以维护庞大的物流链条。
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认识人工智能的九个方面
3、本次人工智能浪潮的驱动因素
驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值;另一方面，大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。
4、人工智能产业发展技术方向
人工智能方向的企业目前主要分为两类:专注于技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind、FacebookAIResearch、GoogleBrain与BaiduAI等，以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没有明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。
5、人工智能产业发展的地域分布
纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现，全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。
6、人工智能未来发展的预测
短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGoZero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前景目前尚处于无法预测的状态。
在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看，正如国际人工智能领域著名学者MichaelI.Jordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。
7、本次人工智能可以带来的商业价值分析
随着人工智能在各个行业的应用场景逐渐明朗，应用的行业与业务范围逐渐增加，在自动驾驶、医疗辅助诊断、金融交易风险防控等领域已有众多企业进行了布局。
从定量的角度，至2030年，人工智能将在中国产生10万亿元的产业带动效益。根据我们的估算，人工智能带来最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗。在金融行业，通过人工智能技术在风险控制、资产配置、智能投顾等方向的应用，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶上的技术突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，通过人工智能技术在药物研发领域提高成功率、在医疗服务机构内提供疾病诊断辅助、疾病监护辅助等提高服务效率的应用，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，人工智能在推荐系统上的运用将提高在线销售的销量表现，同时更加精准的市场预测将降低库存成本，预计人工智能技术将带来约4200亿元人民币的降本与增益价值。
8、目前人工智能在各行业的发展基础分析
根据不同行业的企业在组织机构方面、数据与技术基础方面以及人工智能应用情况上的现状，我们设计了不同行业人工智能发展基础的评估体系，对各个行业应用人工智能的准备程度进行了评估。
通过在各个行业积累的项目经验以及与各个行业的专家访谈，我们对13个行业在组织文化基础、数据与技术基础、人工智能应用基础三大方面的17个子问题进行了定量评估。
从结果上来看，金融、零售、医疗与汽车行业发展基础最为夯实。金融行业拥有良好的数据积累，在自动化的工作流与相关技术的运用上也有不错的成型成效，在组织机构的创新文化与灵活性上处于中等优势地位。医疗行业拥有多年的医疗数据积累与流程化的数据使用过程，因此在数据与技术基础上有着很强的优势。汽车行业已经开始利用人工智能技术布局自动驾驶、辅助驾驶技术，因此在组织基础与人工智能应用基础上有着很好的优势。零售行业在组织结构、数据积累、人工智能应用方面有一定基础，处于一个比较均衡的发展状态。
同时，制造、教育、通信行业值得关注。制造行业、通信行业虽然在组织机构上的基础相对薄弱，但由于拥有大量高质量的数据积累以及自动化的工作流，为人工智能技术的介入提供了良好的技术铺垫。教育行业的数据积累虽然仍处于发展过程中，但组织整体对人工智能持重点关注的态度，同时开始在实际业务中结合或应用人工智能技术。
9、企业如何布局人工智能
如前所述，人工智能技术是继互联网之后最具颠覆性的革命性技术，它将开启一系列新的商业变革。当下人工智能技术所处的发展阶段，就好似处于上世纪九十年代中期的互联网技术。目前，谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、百度等互联网巨头都以收购人工智能初创企业或自建研发实验室等各种方式积极布局人工智能研发，各行业领军企业也在各类人工智能应用场景内进行积极的投资、收购与研发。对于各行业的企业而言，布局人工智能应用，时机就在当下。企业发展人工智能总体思路。
企业在制定人工智能发展计划时：
首先应当明确在目前业务场景下有哪些地方可以运用人工智能技术，有什么机会可以把握，或者换个角度说，如果不开始布局人工智能技术，会失去哪些机会。企业需要通过研究外部市场发展情况,了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技术在自身业务背景下的应用机会，学习观察在价值链各环节上的商业应用案例。
其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供各方面的支持与引导。
最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关配套能力支持计划的执行。
来源：未来智库头条
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智能物流的常见应用场景及系统
导语
大家好，我是智能仓储物流技术研习社的社长，老K。
社区加入|原创12万字书等你领
2020-12-14
^^可上下滑动查看^^
厂内物流四大场景
目前国内厂内物流按照应用场景划分，可以分为四大类：工厂物流，电商物流，快递物流及机场物流。
这次我们先抛开机场物流部分，从工厂物流，电商物流与快递物流三个视角来三观国内物流设备的现状。
四大物流系统
目前国内主流物流系统可以分为四大类：
托盘立体库系统
料箱货到人系统
AGV系统
货物分拣系统
三观厂内物流
一观：工厂物流
工厂物流系统通常都与生产线协同工作，要求物流系统的原料输送，成品，半成品的存储等满足产线工作的需求。因此工厂物流的应用场景有以下特征：
一方面，需要输送和存储的原料，成品，半成品的数量都比较多，产品种类相对单一。通常会选用以托盘为主的存储单元来存放货物。
其次，工厂通常以toB业务为主，出货集中量大，对拣选作业的需求较小。
另一方面，产线通常按照批次或订单批量生产，原料，半成品，成品以批量入出库作业为主。
综上所述，托盘立体库是满足工厂需求的最佳选择，在工厂物流中扮演着重要的角色。同时，在生产车间的不同工序之间，还有忙碌工作的磁导或SLAM导引的AGV。
托盘立体库系统主要包括的机型：堆垛机，托盘输送线，提升机，RGV，码垛机器人等。
二观：电商物流
国内电商自建物流体系最具代表性的当属京东，对于电商物流而言，是一种位于工厂物流和快递物流中间位置的应用场景。
一方面，它不同于工厂物流，需要存储的商品的单个SKU的数量相比于工厂要少很多，但是产品的种类却非常多，比如女士的口红，每一个色号就有是一种商品，等等。
其次，电商的业务通常以toC为主，因此，不同于工厂物流，拣选对于电商物流而言是必须要解决的问题。
另一方面，电商自建物流还要解决拣选完成订单的包装，分拣，配送等问题，因此货物分拣系统对于电商物流也是不可或缺的。
料箱货到人拣选系统和KIVA货到人拣选系统，近几年在电商领域的应用越来越多，这两种系统同时解决了存储和拣选两个问题。相比与其它物流系统，是更适合目前电商物流应用场景的解决方案。
货到人拣选系统包括的机型：Miniload,Shuttle,料箱输送线，人工拣选站，料箱提升机，换层提升机，KIVA等。
三观：快递物流
快递物流不需要考虑太多存储的问题，只需尽快将进港包裹拣选完成后装车出港，因此货物分拣系统在快递物流中被大量使用。
货物分拣系统包括的机型：伸缩皮带机，矩阵，单件分离器，环形交叉带分拣机，直线交叉带分拣机，摆轮，摆臂，模组带，滑块分拣，落带式分拣，等等。
智能仓储物流技术研习社
围绕厂内物流Intralogisitics，分享仓储物流自动化技术、设备、系统等知识，畅谈智能仓储物流的未来和去向。专栏包括智能仓储物流自动化规划设计，自动化立体库、智能机器人，自动化拣选系统，仓储管理软件WMS，AGV应用等等一系列热点内容。
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