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基于人工智能的物流应用
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，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。
人工智能发展史：
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。
02 人工智能在物流行业应用前景
在数据时代大背景下，物流行业以互联网为依托，运用大数据、人工智能等 先进技术，对线上线下的数据进行深度整合，并利用一套完善的系统来进行库存 管理、需求预测等。这样的车货匹配平台将传统运输环节与现代技术融合，对物流行业原有运行形态和市场环境进行了创新改变。
通过物联网技术、大数据分析及人工智能技术三大智能数据底盘技术在物流行业落地，发展成为全链路智能作业技术。主要体现在仓内技术、干线技术、“最后一公里”技术、 末端技术等方面，智能作业技术应用前景如下：
03 基于人工智能的智能物流体系
人工智能是一种前沿的交叉技术，主要目的是模拟人类思维生产出一些智能化的系统，他们像人类一样在社会中发挥着相应的职能作用。下一代物流体系的一个主要特性将会是 AI+物流。
在物流产业链中，人工智能将参与仓储、 运输和配送三个基本环节。此外，人工智能技术也能作为指导物流科技底层技术存在，从而实现技术落地的综合管理平台。人工智能将会是新一代物流行业重要的支撑技术，实现整个物流行业的信息化、标准化、智能化。
新一代物流行业中，物流仓储环节应具有网络协调化、管理系统化、操作信息化、决策智能化、全面自动化等特点。
基于人工智能背景下新一代智能仓库管理系统应实现仓库信息的自动化与精细化管理，指导和规范作业流程，提升仓库货位利用率从而完善仓库管理并提高仓库整体运行质量的特点，这些特点的实现需要人工智能技术的推进。基于人工智能的智能仓储系统分为识别、搬运、存储、分拣和管理系统：
1）自动识别系统使用的技术主要为可穿戴设备、条码自动识别和 RFID 射频自动识别等。
2）搬运系统使用的技术主要包括穿梭车（RGV）、自动导引小车（AGV）、 无人叉车等。
3）存储系统主要以自动化立体库（AS/RS）为主。
4）分拣系统主要应用的自动分拣设备有：滑块式分拣机、交叉带式分拣机等。
5）管理系统主要包括仓库管理系统(WMS)和仓库控制系统(WCS)。结合了人工 智能算法的WMS和WCS能实现自动推荐存储货位、补货库存分布平衡、调度机器人搬运、驱动生产端配货等功能，是整个智能仓储的大脑，能最大程度地优化仓储运营。
核心特点：通过数据感知、算法指导生产和机器人的融入，使用智能化仓储环境保障仓储安全，提高出库和入库的效率，全面地改善了仓储的运行模式。
4、基于人工智能的物流信息可视化
在新一代物流中，许多场景是无法人工操控的，计算机视觉就可代替人类视觉，从而大幅提高物流自动化。基于计算机视觉实现物流信息可视化的典型应用场景有：
1）仓储监控
通过视频识别技术实现对仓库实时智能管理，能自动化地识别仓库内堆积度与通道情况等，减少仓储不规范存储情况。
2）库存管理
使用图像识别技术分辨货架上的货物情况（品牌、标签、物品），目标检测技术可以完成物品的检测和标注，从而实现盘点全自动化，大大减少相关人力投入。
3）形状识别
基于视觉识别的形状识别技术可以快速判断物品形状，使得分拣机器人根据商品的形状能够进行快速、精准的分类，尤其是快递企业分拣。
4）行为识别
通过视频识别技术自动化监测仓库内员工不规范操作从而避免安全事故。
5）表单识别和电子录入
物流行业有许多表单、文档数据，通过计算机视觉结构化识别表单内容，能够快速便捷地完成纸质报表单据的电子化，大幅避免人工输单。
04 基于人工智能的物流展望
人工智能技术将实现物流的智能作业和物流决策跨越式发展。基于人工智能的物流的智能作业将表现为操作无人化、运营智能化和决策智能化的特点。
在未来基于人工智能的新一代物流将实现高效、精准、敏捷的服务以及无人化的操作方式、智能化的运营方式、智能化的决策方式，实现物流的高效运转。
人工智能+物流发展策略
对于企业来说，衡量是否要在原有的生产经营体系中引入某种技术或软硬件产品，唯一标准是该技术与自身业务融合后能够在多大程度上实现“降本增效”，人工智能亦不例外。
物流企业，尤其是引领行业的头部企业们对“人工智能+物流”大多秉持着积极且谨慎的态度，一方面通过自建研发团队以及与AI技术输出方开展合作的形式在自动驾驶、智能机器人、无人机等AI前沿应用领域试图取得实质性突破。
另一方面基于深刻的行业理解，在自身业务体系中寻找适合成熟度较高的AI技术“即插即用”的场景，在小范围试点应用的基础上评估应用成果并根据实际效果选择优化推广或暂时弃用，在不断地尝试中积累数据与经验、逐步建立企业的AI技术应用逻辑与应用体系。
总体而言，策略为立足当下的点状应用与着眼长远的技术储备。目前物流企业较为合理的“人工智能+物流”发展策略首先要立足当下，应用方向以辅助管理、提升效率为主，将计算机视觉、智能语音等AI技术与机器学习、运筹优化等AI算法融入实际业务中形成若干能够为企业带来效益的点状应用。
其次要着眼长远，对落地条件尚不成熟且未来发展前景广阔的无人卡车、无人机等应用适当投入研发力量或采用联合开发、注资收购等方式，做好技术储备，在窗口期真正到来时占据市场先机。
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