人工智能在物流业的应用

谈到“智能”二字，人们对智能的认识是一个逐渐深化的过程。早期认为自动化等同于智能。而后随着科技的发展，计算机微芯片的产生，出现了一些新的智能产品，如傻瓜相机、智能洗衣机等，它们能够从现场获取信息，并替代人做出判断和选择，而不仅是流程的自动化，人们认为这类的产品是“智能”的。而现在的“智能”已经进化到泛指融自动化、电子化、网络化于一体的综合系统，简单而言就是“自动化+信息化”。

目前，很多先进的现代物流系统已经具备了信息化、数字化、网络化、集成化、智能化、柔性化、敏捷化、可视化、自动化等先进技术特征。很多物流系统和网络也采用了最新的红外、激光、无线、编码、认址、自动识别、定位、无接触供电、光纤、大数据、传感器、RFID、无线传感网络、卫星定位等高新技术，这种集光、机、电、信息等技术于一体的新技术在物流系统的集成应用，就是智能技术在物流业应用的具体体现。

智能物流与传统物流的区别

尽管智能物流与传统物流运作的目的都是完成物料的搬运，但是运作的特点已经产生明显的区别：

(1)传统物流只提供简单的位移，智能物流则能提供更多的增值服务;

(2)传统物流是被动服务，智能物流是主动服务;

(3)传统物流实行人工控制，智能物流实施信息管理;

(4)传统物流是单一的环节管理，智能物流是整体的系统优化。

人工智能 在物流企业的应用

人工智能的技术在物流行业的应用主要聚焦在：智能搜索、推理规划、模式识别、计算机视觉以及智能机器人等领域。

1,。在仓储环节，对于企业仓库选址的优化问题，人工智能技术能够根据现实环境的种种约束条件，如顾客、供应商和生产商的地理位置、运输经济性、劳动力可获得性、建筑成本、税收制度等，进行充分的优化与学习，从而给出接近最优解决方案的选址模式。人工智能能够减少人为因素的干预，使选址更为精准，降低企业成本，提高企业的利润。

2.在库存管理方面，人工智能在降低消费者等待时间的同时使得物流相关功能分离开来，令物流运作更为有效。人工智能技术最广为人知的一个应用就是通过分析大量历史数据，从中学习总结相应的知识，建立相关模型对以往的数据进行解释并预测未来的数据。库存管理的方法是人工智能技术应用较早的领域之一，通过分析历史消费数据，动态调整库存水平，保持企业存货的有序流通，提升消费者满意度的同时，不增加企业盲目生产的成本浪费，使得企业始终能够提供高质量的生产服务。早在两年前，DHL已经成功在荷兰进行了智能眼镜应用试验，实现业务中视线采集数据，员工通过智能眼镜扫描仓库中的条码图形以加快采集速度和减少错误。统计数据表明，AR为物流提供的增值，在采集数据过程中效率提高了25%。

3.对于运输路径的规划，智能机器人的投递分拣、智能快递柜的广泛使用都大大提高了物流系统的效率，大大降低了行业对人力的依赖。随着无人驾驶等技术的成熟，未来的运输将更加快捷和高效。通过实时跟踪交通信息，以及调整运输路径，物流配送的时间精度将逐步提高。而无人监控的智能投递系统也将大大减少包装物的使用，更加环保。

物流的信息化建设需要加大基础设施投入，智慧物流发展的前提条件是互联网基础设施的广泛投入。传统物流企业信息化往往采用由内而外的发展，信息内部化和“孤岛问题”凸显。而云计算、大数据、物联网、智能终端等互联网基础设施的投入，帮助企业直接接入互联网，可以促进信息的广泛流动，实现更广范围的信息分享和使用，从而降低信息处理成本。

第四方物流发展趋势

从第四方物流层面来看，有两个明显的趋势：

第一，越来越多的企业开始提供SaaS信息化平台服务产品。这些企业倡导通过社区型“SaaS平台+移动APP”模式，将货主、第三方物流公司、运输公司、司机和收货人无缝互联，形成一个基于核心流程、平衡、多赢的现代运输商业网络，给客户创造价值。

第二，越来越多的平台涉及物流金融服务，这在一定程度上也能够降低客户企业的物流运作成本。

不管怎样，制造行业的全新时代已经来临。工业4.0和《中国制造2025》中提到要打造数字化工厂、智能工厂，只有实现了物流体系的信息化、数据化和智能化，才能称得上是数字化工厂和智能工厂。因此，建设高度信息化、数据化和智能化的物流体系成为制造企业升级发展的必然选择。