AI是研究、開發(fā)用于模擬、擴展和擴展人類智能的理論、方法、技術和應用系統(tǒng)的新技術。AI對物流業(yè)的影響主要集中在智能搜索、倉儲規(guī)劃、智能運輸配送、機器人等領域，AI是加速物流業(yè)走向智慧物流時代的新引擎。

第一，智慧倉儲環(huán)節(jié)。

人工智能技術在智能倉節(jié)的具體應用包括：

1.選址決策。人工智能技術通過收集與選址任務和目標相關的豐富歷史數據，通過大數據技術挖掘對倉庫選址決策有指導意義的知識，建立基于大數據的人工智能選址決策系統(tǒng)，在系統(tǒng)中輸入選址目標和相關參數，人工智能系統(tǒng)可以直接接近最佳目標，不受人的主觀判斷和利益糾紛的影響。

2.無人倉庫。人工智能技術的出現(xiàn)實現(xiàn)了無人倉庫的想法。由于機器視覺、進化計算等人工智能技術，自動化倉庫中的搬運機器人、貨架梭車、分揀機器人、堆垛機器人、六軸機器人、無人叉車等一系列物流機器人可以自我感知、自我學習、自我決策、自我執(zhí)行，實現(xiàn)更高程度的自動化。

利用機器視覺技術，不同的攝像頭和傳感器可以捕捉實時數據，然后通過品牌識別、標簽和3D形式識別物品，從而可以使篩選機器人對移動傳送帶上的可回收物品進行分類和篩選，從而取代傳統(tǒng)手動倉庫中的傳輸機器、掃描設備、手動處理設備和工作人員的分揀操作，大大提高倉庫的運行效率。

3.庫存管理。人工智能技術基于海量的歷史消費數據，通過深度學習、寬度學習等算法建立庫存需求預測模型，解釋和預測以前的數據，形成智能倉儲需求預測系統(tǒng)，實現(xiàn)系統(tǒng)基于事實數據自主生成最佳訂單方案，實現(xiàn)庫存水平的動態(tài)調整。同時，隨著訂單數據的增加，預測結果的靈敏度和準確性可以進一步提高，使企業(yè)在保持較高物流服務水平的同時，也可以不斷降低成本庫存。

第二，智慧運輸環(huán)節(jié)。

利用人工智能技術進行預測運輸網絡管理，可以顯著提高物流業(yè)務的運營能力。就拿航空運輸來說，按時保量運輸是航空運輸業(yè)務的關鍵。DHL開發(fā)了一個基于機器學習的工具來預測航空運輸的延遲情況，從而提前采取緩解措施。通過分析其內部數據的58個不同參數，機器學習模型可以提前一周預測特定航線的日平均通行時間。

第三，智慧配送環(huán)節(jié)。

隨著無人駕駛等技術的成熟，未來的運輸將更加快捷高效。通過實時跟蹤交通信息和調整運輸路徑，配送時間精度將逐步提高。

(1)配送機器人。配送機器人根據目的地自動生成合理的配送路線，避開車輛，過減速帶，繞過障礙物。到達配送機器人?？奎c后，向用戶發(fā)送短信提醒收貨，用戶可以通過驗證或人臉識別直接開箱取貨。

(2)無人駕駛飛機快遞。利用無線電遙控設備和自備程序控制裝置，操作無人駕駛的低空飛機將包裹運送到目的地。無人駕駛飛機快遞可以解決偏遠地區(qū)的配送問題，提高配送效率，降低勞動力成本。同時，無人駕駛飛機快遞也受到惡劣天氣和人為破壞的影響，目前還沒有廣泛使用。

第四，其他環(huán)節(jié)。

(1)智能計算。通過對商品數量、體積等基礎數據的分析，對包裝、運輸車輛等各個環(huán)節(jié)進行智能調度，如通過計算百萬SKU(庫存單位)商品的體積數據和包裝箱尺寸，利用深度學習算法技術，系統(tǒng)智能計算和推薦消耗品和包裝排序，合理安排箱型和商品配置方案。

(2)圖像識別。電腦視覺技術的卷積神經網絡可以用來手寫識別，與人工識別相比，可以有效地提高準確率，減少工作量和錯誤率。此外，計算機視覺技術還可以應用于倉庫機器人的定位導航，以及在無人駕駛時識別遠處的車輛位置等。

(3)決策輔助。利用機器學習等技術，自動識別物流運營場景中的人、物、設備、汽車狀態(tài):學習優(yōu)秀的管理和操作人員的指揮調度經驗和決策，逐步實現(xiàn)輔助決策和自動決策。

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