人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，一種研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
馬云稱，“人工智能是技術，但不是具體的一項或幾項技術，而是認識外部世界、認識人類自身、重新定義我們自己的思維方式”，其還認為把“AI”翻譯成“人工智能”不太準確，應該翻譯成“機器智能”。這樣的定義也不無道理，人工智能領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，歸根到底還是計算機科學的一個分支，是數據“喂養”出來的決策機器。
人工智能有4個要素：算法、算力、數據、應用場景。隨著以上四要素的進步與豐富，人工智能應用領域也不斷擴大，比如機器視覺、自動規劃、智能控制、語言和圖像理解等等。與此同時，人工智能取代人類工作的聲音也屢見不鮮。
李開復就曾表示：未來重復性的工作都將被機器取代。他認為取代的工作主要集中于：相對簡單的數據分類，或思考不到一分鐘就可以完成識別的工作，（如文件歸檔）；在某公司一個非常狹小的領域工作（如銀行理財產品的電話推銷員、某部門的會計）；不需與人進行大量面對面交流的工作（如分揀、裝配）。斯坦福大學此前的一篇論文也稱，在人工智能技術發展將會面臨改變的六大行業中，交通運輸行業作為非常重要的部分出現，其也被廣泛認為將最先引爆AI技術的巨大變革。
資料圖
從行業作業性質看，人工智能在物流行業應用前景可觀，首先有豐富的場景，其次有大量重復的勞動，再次物流作業的高效離不開數據規劃與決策，而這些因素正是和人工智能應用相匹配的。而今，我們也不斷看到領先企業在人工智能方面的研發與應用。隨著國家發力推進新基建，人工智能的爆發前景可期。那么，具體到物流領域，人工智能究竟有哪些落地場景？本文從倉（園區管理、倉儲管理）-干（無人駕駛、車輛管理）-配（分單、調度、配送），以及其中涉及的裝卸、搬運、盤點、客服等環節梳理如下：
01 表單處理
物流行業有許多表單、文檔數據，人工智能技術中的計算機視覺和深度學習就可以在這一場景中應用。
比如騰訊云的OCR技術：通過計算機視覺結構化識別表單內容，能夠快速便捷地完成紙質報表單據的電子化，大幅避免人工輸單；對文檔掃描件或者圖片中的印章進行位置檢測，內容提取，實現自動化一致性比對；獨有的手寫文字識別技術可以精準識別出手寫文字、數字、證件號碼、日期等，實現帶有手寫文字的掃描件或圖片數字化處理。
目前，中外運、順豐等均有與騰訊云合作應用該技術。以中外運的北京奔馳進口報關業務為例。因為零部件的單據非常復雜，一個零部件涉及的單據可能100多頁，以往一頁一頁的錄，四個人要花一周時間，如今應用了人工智能技術，一個人40分鐘就可以解決，且準確率極高。
02 園區管理
表單處理完，貨物進入園區。隨著IOT、5G等技術的應用，人工智能在園區管理上同樣可以發揮重要作用，比如監測、采集場院內車輛信息，提供車輛裝載率、車輛調度、運力監測和場地人員能效等基礎數據，優化運力成本；再比如對人員工作情況進行管理，規避員工不規范甚至危險的操作。
2018年，菜鳥網絡曾宣布全面啟動物流IoT（物聯網）戰略，并向全行業發布了全球首個基于物流IoT的“未來園區”。這是IoT、邊緣計算和人工智能等前沿技術第一次在物流領域的大規模應用，“未來園區”可以識別每一個煙頭、監控每一個井蓋，實時保障園區安全、高效運轉。
2019年，京東物流披露，其已建成的5G智能園區，通過5G+高清攝像頭，不僅可以實現人員的定位管理，還可以實時感知倉內生產區擁擠程度，及時進行資源優化調度；5G與IIoT的結合，幫助對園區內的人員、資源、設備進行管理與協同；5G還幫助園區智能識別車輛，并智能導引貨車前往系統推薦的月臺進行作業，讓園區內的車輛更加高效有序。這中間同樣是以人工智能技術為底層依托。
03 搬運
從園區進入倉內，其中必然要發生的一個動作就是搬運。貨物識別+機器人與自動化分揀則可大大降低人類的勞動量。舉例來說，AMR（Automatic Mobile Robot）即自主移動機器人，是目前發展和應用較快的技術。與傳統AGV不同的是，AMR的運行不需要地面二維碼、磁條等預設裝置，SLAM系統定位導航為其裝上了“一雙眼睛”，讓其可以實現高效的搬運和揀貨作業。
以AMR商業化項目落地領先的靈動科技為例，其率先將計算機視覺技術與多傳感器輸入相結合，讓其機器人實現了真正的視覺自主導航。據介紹，靈動視覺AMR能夠幫助企業實現人效提升2倍以上、揀貨成本下降超過30%的“降本增效”成果。
04 裝卸
2019年，順豐對外發布的“慧眼神瞳”一度備受關注，這也是順豐科技人工智能計算機視覺成果在業務場景的落地突破。其實簡單地說，“慧眼神瞳”就是利用各種視頻和圖像進行自動化分析的人工智能系統。比如中轉場的裝卸口環節，將攝像機部署在裝卸口，通過分析車輛到離卡行為、車牌識別、車輛裝載率、人員工作能效等基礎數據，就可以刻畫出裝卸口作業場景的完整生產要素，將所有作業數據線上化，持續優化各項運營成本，優化運轉效率。
同樣，與華為云合作的德邦快遞，也有類似技術應用。比如，可以通過AI來監控快遞分揀的場地、場景，抓取對貨物搬運不規范的情況，從而讓業務員或者理貨員操作的規范程度大大提高。
如果說上述場景的應用是在“助人”，無人叉車的應用則是在“替人”。2018年，物流指聞曾見證：德邦快遞與智久共同宣布，作為德邦快遞無人智慧物流的發展探索，首款無人叉車將應用于德邦快遞浦東分撥中心。當時，智久機器人相關負責人介紹說，改進后的無人叉車采用“無人叉車+智能托盤+多層貨架+JDS（調度系統）+LMS（庫位管理系統）”的形式進行實地操作、多機調度、多車協同，同時通過RFID及傳感器等進行智能路徑規劃。經測試新解決方案可使倉內成本下降30%，total毛利潤增加7%。
05 盤點
庫存盤點也是倉儲管理的重要一環。如何保證盤點的準確高效？人工智能同樣可以提供助力。
一汽物流就與百度云合作，運用無人機航拍取代人工盤點。簡單來說，所謂無人機取代人工，就是無人機通過獲取圖像數據，基于視覺識別技術模型進行自動分析，并快速識別子庫區，及庫內汽車數量、車輛所在的車位號、與庫存系統進行實時比對，如果實際數量與庫存數量不吻合，將對異常數據進行警示，實現庫存自動盤點。經過多次的數據訓練，可將無人機準確識別率提升至100%。
此外，無人機還有報警、提示等功能，當實拍圖與從LVCS獲取車輛位置信息形成的圖示有差異時，將會第一時間提示工作人員，查漏補缺，避免產生重大損失。
06 倉儲系統
在倉內投入大量的機器人等設備，就需要一個系統進行管理，就像身體需要大腦。
曠視科技就曾發布AIoT操作系統——河圖（HETU）。據介紹，河圖是曠視科技推出的首個智能機器人網絡協同大腦是一套致力于機器人與物流、制造業務快速集成，一站式解決規劃、仿真、實施、運營全流程的操作系統。曠視河圖與機器人硬件設備相結合，不僅體現了河圖對整個作業節奏的控制、連接運維等能力，實現了人、設備、訂單、空間、貨的高效協同。
2019年，極智嘉(Geek+)也曾宣布，推出實體智慧物流版的aPaaS (Application platform as a service) 系統——“極智云腦”。極智云腦能夠讓客戶輕松重構其解決方案，并在云端高效部署，自由調度機器人和各種設備，實現高度靈活的智能化系統，極大降低了智慧物流的部署門檻，讓AI觸手可得。
而針對無人倉內容物流機器人數量多、設備模型、接口、技術特點駁雜繁多，設備巡檢和及時維護工作量大，京東物流也推出了X倉儲大腦。據介紹，X倉儲大腦自2018年8月投入應用，在人工智能等技術的助力下，提升規劃、運營監控及維保效率高達80%，降低人力成本高達50%。
07 無人駕駛
運輸是物流的重要一環，人工智能在該環節的應用也表現在多個方面，比如無人駕駛、車隊管理、智能副駕等等。以最熟知的無人駕駛為例，要實現無人駕駛，要依靠三個環節感知、處理以及執行，這均離不開人工智能。
此前不久，自動駕駛貨運初創企業圖森未來（TuSimple）宣布，獲得美國卡車制造商Navistar（納威斯達）投資，雙方將共同研發L4級無人駕駛卡車。圖森未來表示，爭取在2024年前量產無人駕駛卡車。目前，圖森未來擁有一支超過50臺卡車的無人駕駛車隊，并服務于包括UPS（美國聯合包裹）、McLane（麥克萊恩）在內的18位客戶。2017年6月，圖森未來獲準在加州展開自動駕駛汽車路測。
而除了圖森未來，贏徹、智加、馭勢等均在研發相關技術，包括亞馬遜、京東等多家企業也嘗試提出了各種解決方案，并已經有一些商用測試。
當然，相比于公路運輸，封閉的港口園區落地或更快速。2018年4月3日，圖森未來就對外發布全球首個無人集卡車隊港區內測試視頻，宣布進入港內集裝箱卡車無人駕駛運輸市場。
08 智能副駕
看完“無人”，再說“有人”。駕駛從來不是一份安全的工作，對于長時間駕駛的司機尤甚，而計算機視覺則給了車輛發現危險的“眼睛”。
物流指聞曾見證過中寰衛星導航通信有限公司發布智能副駕產品。其智能副駕依托車載智能硬件T-Box、ADAS和DMS設備，通過傳感器數據融合和智能算法，結合ADAS地圖等位置服務，從“人、車、路”三方面建立協同的安全管理機制，及時感知道路運輸過程中的不安全因素，并通過監控管理平臺實時呈現、預警，以安全共管云平臺方案為商用車安全管理提供工具、手段和依據，降低風險、減少隱患，以實時在線的虛擬“副駕駛”。當司機有風險系數不大的行為時，設備將啟動報警，并上報平臺，形成日報月報，提供給車主甚至保險公司。如果出現重大風險，立即啟動本地報警，如果本地報警沒有引起司機重視，則引入管理者介入；如果管理者依然還沒有解決，則會啟動親情電話，讓司機的妻子或者兒子在線提醒。
09 裝載
除了安全，運輸另外一個關注點在于裝載率，如何能裝更多的貨？基于大數據積累和AI深度學習算法，G7數字貨艙就可以實時感知貨物量方，自動記錄量方變化曲線，時刻知曉裝載率。通過AI攝像頭和高精度傳感器對廂內貨物進行圖像三維建模，保證貨物運輸狀態全程可視化，并智能管控裝車過程和裝車進度。
其發布智能掛車“數字貨艙”V9版， 還搭載了業界首創的“量方”功能。“量方”功能，采用了傳感器+AI算法，對艙內貨物進行高精度掃描+三維圖像建模，最終自動計算出貨艙容積占用百分比，實現精準裝載。不僅如此，貨艙在裝載過程中“哪里空”、“哪里滿”，都將以全3D方式呈現。通過對貨艙空間更合理地利用，時刻保證車輛的真正滿載。
除上述應用外，資料顯示，在貨車、輪船和飛機上安裝與AI程序相連的傳感器，也可以大大改善車隊管理。這些程序可以監控油耗，針對減少石油和天然氣的使用提供方法建議，以及在昂貴且耗時的重大故障發生之前主動提供維修意見。
10 無人機配送
配送是貨物流動過程的最后環節，也是物流鏈條上人力資源投入最重的環節。目前，在這一環節，常見的科技創新是無人機與無人車配送。
亞馬遜于2013年提出的Prime Air業務，將無人機引入物流領域。國內順豐、京東、中通等企業也紛紛跟進。2019年5月，中外運敦豪與億航智能簽署戰略合作協議，并發布了國內首個全自動智能無人機物流解決方案。當時，物流指聞在現場也見識了無人機+智能包裹柜的創新應用。
當時應用的是億航天鷹（Falcon）物流無人機進行派送。該機型采用4軸8槳多旋翼結構、全備份多冗余設計、智能安全飛控算法，可實現垂直起降、視覺識別精準定位、智能規劃航線、全自動飛行、實時聯網調度，最大載重5公斤的快遞包裹，可將單程派送時間從40分鐘大幅縮短至8分鐘。作為此次發布的全自動智能無人機物流解決方案的一部分，專門開發的DHL智能柜能夠與無人機高度自動協作、無縫接駁，并可以實現無人機的自動起飛、降落，掛倉的自動裝卸載，快件的自動分類和基于身份比對以及實名認證的快件存取等一系列智能功能。
11 無人車配送
無人配送車是應用在快遞快運配送與即時物流配送中低速自動駕駛無人車，其核心技術架構與汽車自動駕駛系統基本一致。在新聞當中，我們也時常聽說京東、菜鳥、美團、蘇寧等無人配送車在小區校園等封閉區域配送、快遞員接駁等多種場景中應用和測試。
比如，2016年就有一款名為菜鳥小G的自動送包裹的機器人在阿里西溪園區亮相。2019年8月，蘇寧物流對外公開5G無人配送車的路測實況，這也是5G技術應用從實驗階段走向商業化應用。
研發方面，代表企業如九號機器人。2018年，其與美團進行了合作，并聯合發布了Segway配送機器人S1。這是九號機器人在智能服務機器人領域的“試水”。在一年的時間里，S1代產品已經運行了5000+公里，積累了大量的運營數據。而后，九號機器人又新發布了Segway配送機器人S2與Segway室外配送機器人X1。
12 調度
文章開頭說，數據是提高物流效率的重要工具，一個體現就是以運籌學等為代表的工具進行調度與規劃。而這方面，算力+算法+數據“喂養”的人工智能也能大展身手：借助人工智能技術，實現物流運配環節車輛、人員、設備等作業資源的協調統一，使作業效率最大化。
以外賣為例，資料顯示：美團實時智能配送系統是全球最大規模、高復雜度的多人多點實時智能配送調度系統。能夠基于海量數據和人工智能算法，在消費者、騎手、商家三者中實現最優匹配，同時需要考慮是否順路、天氣如何、路況如何、消費者預計送達時間、商家出餐時間等復雜因素，實現30分鐘左右準時送達。
而，餓了么的智能調度系統方舟，通過使用深層次神經網絡與多場景智能適配分擔，引入“大商圈”概念，為平高峰不同場景建立了不同的適配模型。得益于深度學習與多場景人工智能適配分單，該系統能實時感知供需、天氣等壓力變化，對預計送達時間，商戶出餐時間、商圈未來訂單負載等做出精準預測，用戶的訂單將會在最優決策下被匹配最佳路徑，保證配送效率和體驗。
13 分單
看完外賣的例子，再看一個快遞的例子。分單是快遞的重要一個環節。人工智能的應用，使其實現了從人工分單到人工智能分單的轉變。
以送往北京的包裹為例，過去包裹到達北京的轉運中心之后，需要專門的人工對包裹進行區分，哪些去往海淀區，哪些去往東城區，會被寫上不同的編號。到達網點之后要經過再次分撥，到達配送站之后，快遞員之間需要第三次分撥。這些分單工作人員，要達到熟練至少要經過半年的訓練，一個轉運中心大則100多號人三班倒工作，小的也需要幾十人，還會經常發生錯誤，出現類似去往北京的包裹意外來到了深圳這樣的問題，嚴重影響派送效率和消費者體驗。
菜鳥網絡通過人工智能技術，大規模的機器學習，處理海量數據，實現智能分單。包裹發出時，就會對包裹要去往的網點以及快遞員做出精準的對應，并在面單上標識出編號，無需再由人工手寫分單。包裹到達轉運中心、網點以及配送站之后，工作人員根據編號即可判斷包裹的分配，分單準確率達到99.99%，效率也得到提高。
14 客服
以言語理解為核心的認知智能研究也是人工智能領域的核心研究之一，目標是讓機器具備處理海量語音內容和認 識理解自然口語的能力，并在此基礎上實現自然的人機交互。在日常生活中，小度、小愛等都是代表案例。而在物流快遞業當中，其可以應用的場景之一是客服。客服不容易，人員流失率也高，有報道稱客服崗每年離職率高達50%，為此巨頭都在打造智能客服系統。“三通一達”、順豐和美團、餓了么為主的頭部公司均已上線了語音和文字智能客服，其服務半徑輻射80%以上終端消費者。菜鳥也曾發布語音助手這一產品。
以圓通速遞為例，圓通速遞在2017年開始相繼在官網、微信等渠道上線國內版智能在線機器人客服，代替或協助人工在線客服完成客戶服務工作，一定程度上解決了客服用工成本高、服務時間難以滿足客戶需求的問題。相關資料顯示，圓通速遞高峰期每日電話呼入量超200萬通，需要5000人工坐席處理，在配備智能語音客服機器人后，高峰期90%以上電話呼入可通過語音機器人處理，日均服務量超30萬，每秒可處理并發呼入量超1萬次，在控制成本的前提下，極大程度上釋放了人工效率。
……
除了上述案例，人工智能在路徑規劃、智能選址、智能路由、商品布局等等方面均可以應用，篇幅所限不再詳述。另外值得一提的是，此前科技部公布的最新一批國家人工智能開放創新平臺名單，宣布依托京東集團建設國家新一代智能供應鏈人工智能開放創新平臺，領銜智能供應鏈國家戰略發展。可見國家層面的重視。
當然，技術應用要考慮包括投入與產出等等方方面面的問題。當下，人工智能在物流行業應用也不一定成熟。然而未來的物流一定是科技的物流，下一個時代一定是人工智能的時代，當下我們可以不應用，卻不可以不看到這樣的趨勢。
來源/物流指聞（ID：wuliuzhiwen）
作者/葉帥
