导语

　　人工智能技术作为一门科学技术已经研究了近半个世纪，2016年人工智能在围棋项目中战胜人类顶尖高手，标志着人工智能技术的初步成熟，也迎来了人工智能技术的快速发展。人工智能技术给各个行业如制造业、运输业、互联网行业、金融业甚至医疗、卫生、法律等专业，都注入了新的动力。

　　人工智能技术更是给物流行业带来了革命性的改变，以智能机器人、智能拣选车、无人机、自动驾驶汽车为代表的智能硬件，极大地改变了现有的仓储、运输、配送等物流作业的模式，并将带来更多的改变；以机器视觉、自然语音处理、大数据挖掘、深度学习为基础的智能软件，为物流行业所涉及的信息识别、存储、管理、利用开辟了更加高效的途径，让“数据驱动物流”成为现实。

　　本文将分别从人工智能技术的发展、人工智能在物流领域的应用以及人工智能赋能物流行业的实际案例，来阐述人工智能给物流行业带来的变革，并展望智慧物流未来的发展趋势。

　　人工智能（artificial intelligence， AI），是一种研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，简言之，人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。

　　人工智能技术的发展，将彻底改变人类的生产和生活，对于重复性的工作、简单的脑力工作（如：数据整理、校对、录入、车辆自动驾驶、设备无人控制等），将会很快被人工智能技术完全替代，这将对各个行业带来巨大的变革。物流行业作为工业生产的支柱服务业和社会生活的新兴服务业，将会成为人工智能最早和最大的受益者。物流装备、设备的智能化、无人化，物流信息的智慧化，物流行业的高效率、降成本，都将随着人工智能技术的大量应用而迅速得以实现。

　　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。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。

　　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，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。

　　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（Automatic Mobile Robot）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Kiva systems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Prime Air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Prime Air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Prime Air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，Prime Air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（Optical Character Recognition，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

　　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。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。