人工智能正在改變傳統物流？

如今，人工智能正在逐步改變我們的生產與生活，筆者從人工智能的應用現狀、在物流上的應用前景方面進行簡單的分析，談幾點看法。

應用現狀面面觀

人工智能作為科技創新產物，在促進人類社會進步、經濟建設和提升人們生活水平方面起到越來越重要的作用。中國是世界第一制造大國，產業結構中制造業比重偏高，這也為人工智能的技術應用提供了更多機會。

2021年，中國科技部啟動實施的科技創新2030——“新一代人工智能”重大項目，為中國制造業由中低端向高端轉型提供了技術支撐。

我國各地的人工智能計算中心，通過提供普惠AI算力，牽引區域人工智能產業落地，發展本土人工智能生態。人工智能的基礎軟硬件，包括芯片、算法、軟件硬件協同、開源框架、應用開發接口等等，作為一個橋梁，把人工智能基礎研究成果和場景應用廣泛地結合在一起。

我國人工智能應用正處于密集落地應用階段的前期，未來幾年落地應用將會加速發展，2022年我國人工智能企業應用市場規模保持高增長趨勢，總體市場規模達到1.87萬億元，2021至2025年復合增長率將達到31.5%。

8月15日，科技部等六部委印發《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》，統籌推進人工智能場景創新，著力解決人工智能重大應用和產業化問題，場景創新是以新技術的創造性應用為導向，以供需聯動為路徑。

我國數據和算力資源日益豐富、應用場景不斷拓展，為開展人工智能場景創新奠定了堅實基礎。但仍存在對場景創新認識不到位，重大場景系統設計不足，場景機會開放程度不夠，場景創新生態不完善等問題。

場景創新成為人工智能技術升級、產業增長的新路徑，促進人工智能與實體經濟深度融合為主線，推動場景資源開放、提升場景創新能力。

我國有人工智能成長的深厚土壤，也有其應用的豐富場景；我國有著海量數據，也有著完善的產業鏈，更有著鼓勵創新創造的政策。

深入物流再落地

在筆者看來，物流作為復合型服務產業，將受到人工智能技術的深刻影響。人工智能作為引領未來的戰略性技術，可望引領新一代物流技術的發展方向。

人工智能和物流的融合，潛能巨大，對物流來說，不是升級，而是重構，從內生到外化，深入地改變著物流的業態，重構物流的格局，形成新的增長曲線。

物流作為一個龐大的產業，從物流管控、運輸配送，到整體的運營，都與人工智能存在著天然的結合點，可望在全鏈條中實現落地。

人工智能在物流上的應用，可分為兩大類：一類是以AI技術賦能的智能設備，如無人卡車、AMR、無人配送車、無人機、客服機器人等；另一類是通過智能技術或算法驅動軟件系統來提高人工效率，如車隊管理系統、倉儲現場管理、設備調度系統、訂單分配系統等。

具體到倉儲系統，有貨物體積測算、電子面單識別、物流設備調度、視覺引導、視覺監控等多種類型的點狀應用。智能感知技術、信息傳輸技術，機械臂、機器人、智能計算重構物流倉儲運作流程。人工智能技術具有深度學習與運籌優化算法功能，驅動設備調度系統在準確性、靈活性、自主性方面取得顯著提升。

在物流運輸環節的應用場景，是以自動駕駛技術為核心的“無人卡車”。自動駕駛，作為人工智能技術的關鍵賽道，離不開車的智能，路的智能，更離不開車路協同的智能，人工智能不僅需要無人車輛，還需要車路協同系統發揮作用。

工欲善其事，必先利其器。筆者認為，物流裝備怎樣從制造邁向智造，人工智能將發揮重要作用。

我們正處于設計和制造產品革命的風口浪尖，智能制造、人工智能和機器學習將很快取代試錯法，并為更自動化的產品定制打開大門。將人工智能和機器學習算法分層到設備上，將使裝備企業能夠使用更具動態性、響應性和彈性的智能制造流程。

目前，大眾習以為常的物流場景中的智能化設備，都折射出人工智能技術的影子。京東無人倉、亞馬遜超級倉、阿里菜鳥的自動分揀系統中，基于人工智能的機器采用率較高。

在物流上，人機共生的一個重要難點是溝通，人工智能以語言建模方式使其成為可能，在智能倉庫里，機器人與人親密無間的配合操作作業，大大提高了倉庫的搬運速度和存儲密度以及揀選的精準度。

洞察現實出成果

人工智能已被認為是物流業的下一個風口，但要穩步推進，仍然面臨一系列的考驗。人工智能在物流落地中，也碰到很多問題，例如對數據質量要求高、缺乏相應標準、落地周期長、成本高等問題。

降低人工智能在物流上的應用門檻是首要問題，人工智能行業的一個關鍵矛盾是技術成本和應用化的不匹配。

人工智能要深入物流應用，必須要滿足以下幾個條件：批量化、成本低、易訪問、輕能耗以及最大程度的開源開放，這可能需要技術突破，也是未來5—10年人工智能落地物流的主要方向。

人工智能需要豐富的應用場景和海量的數據支撐。目前，人工智能所需要的物流數據基礎設施建設滯后，相關的物流大數據、物流云等智能基礎數據收集和感知設施與實際需要還有較大差距，物流互聯網的覆蓋度和精確度尚顯不足。

人工智能的落地需要和裝備制造、物流運行等領域深度融合。全球領先的物流服務提供商DHL和IBM評估了人工智能在物流領域的發展潛力，物流企業或電商平臺通過自建研發團隊、成立科技子公司等方式涉足AI技術領域。憑借其自身的科研實力與豐富場景，在人工智能方面推出了一系列成果。

人工智能拓寬物流的創造力還體現在其具有的學習能力和預測能力上。前瞻性和預見性的物流操作，是社會的需求，物流業會將其運營模式從反應性行為轉變為前瞻性和預測性模式，有效地提升物流效率。

物流行業的人工智能應用也將反過來促進人工智能技術的發展，物流行業自身所攜帶的大數據庫和豐富的場景為人工智能的發展提供了豐厚的土壤。

筆者認為，目前人工智能研究離終極目標還有很遠的距離，從世紀的角度看，人工智能的探索，是星辰大海一般的征途，人工智能在物流領域新的突破和發展將繼續拓寬物流的想象邊界，其中國故事必將越來越精彩。