人工智慧可以應用於物流嗎？ Can Artificial Intelligence Be Applied to Logistics?
來源：摩方智享
亞馬遜超級倉隨著大數據、雲端運算、物聯網等技術在快遞行業內不斷應用，物流變得越來越高效與便捷，同時也在悄然改變著人們的生活方式。
一、AI 在物流領域的應用
（一）視覺辨識技術。 這一技術可用作確定辨識到的特徵，是否能夠代表系統已知的一類物體，基於此可對物流快遞包裹進行分揀。還可幫助分揀人員從大量的快遞郵件中進行檢索和分類，更為便捷、有效地幫助在非受限環境裡操作。
（二）語音辨識技術。 這一技術可以自動且準確的轉錄人類的語音。語音辨識的主要應用包括語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。在物流行業語音辨識可以自助下單，語音下單。
（三）機器人、無人機技術。 目前大型物流快遞企業已經批量採用機器人，無人機，智慧收發設備等。例如可口可樂等企業借助機器人技術，實現包裝碼垛作業的自動化；亞馬遜使用智慧搬運機器人的全流程無人倉和無人機配送站等。
人工智慧技術的應用深入地改變了業態，「網路融合」快遞成為快遞行業發展的新方向。在快遞業中推進行動互聯、物聯網、大數據、雲端運算等技術服務，引導企業加強數據分析與應用，做掌上物流、智慧物流、雲端物流、虛擬倉儲等，增強快遞業的資訊化水準。快遞業從起初的勞動密集型已經轉變為技術密集型。
二、「AI + 物流」的典型企業
亞馬遜物流。 亞馬遜在業界率先使用了大數據、人工智慧和雲端技術，進行倉儲物流的管理，推出預測性調撥、跨區域配送、跨國境配送等服務。例如在亞馬遜營運中心，最快可以在 30 分鐘之內完成出庫，快速揀選、快速包裝、分揀整個訂單處理。此外，亞馬遜還有一套基於大數據分析的技術，來幫助精準分析客戶的需求，當消費者瀏覽頁面時，智慧系統也可以在幾個毫秒內從數百個交付方案中，計算出在承諾時間送達商品的情況下，哪一種發貨方式最快捷、客戶體驗最好，從而實現動態調配不同倉庫的庫存，實現高效的配送。
三、考驗與瓶頸
雖然人工智慧已被認為是物流業的下一個風口，然而，要確保行業人工智慧化穩步推進，仍然面臨一系列的考驗與瓶頸。
（一）AI 物流數據基礎設施建設滯後
數據顯示，數據基礎設施仍處於起步階段，指數值僅為 18.8。以該大國新興市場物流企業資訊化建設為例，企業物流資訊化程度較低，全面實施物流資訊化的企業僅佔10%，大多數物流企業運用物流資訊技術如 RFID、EIS 等較少，出現了多方資訊不對稱，資訊交換率低、不即時傳遞等現象。由於該新興市場物流企業缺乏高效的物流資訊技術作為支撐，數據基礎建設滯後，直接導致企業物流成本較高，嚴重影響了企業物流的服務品質。
（二）末端物流智能服務有待提升
2016 年智慧協同指數顯示，智慧路由分單指數均值為 74.2，電子面單普及指數為 72.9，但是末端協同指數僅為 4.7，末端協同仍處在起步階段。雖然，智慧快遞櫃已成為大城市末端配送的主流形勢，但是仍然存在利用不均的問題，有的智慧快遞櫃被大量閒置，有的則無櫃可用，末端智慧服務能力急需提高。
（三）AI 物流專業人才緊缺
該新興大國市場，物流從業人員正以年均 6.2% 的速度成長，現有物流人才的培養數量完全不能滿足社會需求，物流人才短缺的問題極為嚴重。另外，未來人工智慧技術如無人機、機器人等的廣泛應用，又將在很多物流操作方面取代人工作業。現在企業真正需要的是既懂物流業務，又熟悉物聯網、雲端運算等先進技術的綜合型物流高端人才。但是目前高校培養出來的物流人才，在層次結構上與社會需求不符，人工智慧物流高端人才的培養，仍處在探索階段。
四、AI+ 物流發展的應對策略
（一）加快資訊標準建設，實現資訊互融互通
一方面加快制定條形碼、RFID 等物流資訊採集標準，不同資訊系統之間的對接、資訊交換的規範等，使不同的物流技術在倉儲、運輸、配送等物流業務中的應用標準得到統一。另一方面加快智慧物流標準化體系建設，形成物流作業在跨部門、跨行業、跨企業之間的標準運作，推動物流業務流程標準化管理和營運。
（二）建構智慧末端體系，提升末端智慧服務能力
首先要積極鼓勵電子商務、物流配送等企業共同合作，利用物聯網、雲端運算、大數據等先進物流資訊手段有效整合物流資源，借助智慧物流資訊化平台，透過共同配送、無人機配送等 AI 物流模式，達到末端物流配送集約化目的，解決最後一公里難題。其次透過自動化倉庫、自動化分揀機、電子標籤揀選系統、揀選機器人等自動化設備，實現快速存取、分揀、搬運等物流作業，提高末端物流配送效率。最後支持物流配送企業、快遞企業與連鎖便利店、社區服務站、學校等單位共同合作，發展共享型的智慧快遞櫃、智慧快遞站等 AI 物流末端配送設施，提高末端自動化、智慧化的服務水準，使末端物流作業變得高效且低成本。
（三）多方協同培養人才，共築 AI 物流力量
高校、政府、企業、物流協會、社會培訓機構共同協作，研究制訂出適合 AI 物流發展的高端物流人才培養模式，盡快培養出社會所需的真正物流人才。政府相關部門要盡快出台政策文件，鼓勵大學院校、物流協會、企業等多方在高端智慧型物流管理人才培養上的深度融合和經費支持。透過多方的共同協作，為 AI 物流的發展提供源源不斷的人才力量。
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