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物流业的核心痛点决定了物流业迫切的需求，即“降本增效”。物流企业的自动化、信息化改造升级，都是为了达到降本增效的目的。人工智能技术产品的加入，可以进一步推动物流业向“智能物流”发展，降低人工成本，提高经营效率。

随着人工智能技术成为新一代快捷解决方案，物流作为着陆场景之一，已成为应用的先锋。在当前形势下，物流业的速度战和服务战正在如火如荼地进行，人工智能必将在未来物流效率、成本和体验的前景中编织出更多的惊喜。特别邀请了物流**工程实验室实验员王志斌对人工智能在物流领域的应用进行了分析和解读。

近日，**物流有限公司与人工智能研究院（以下简称“智能研究院”）在高新区综合保障楼举行合作签约仪式，共建“人工智能联合实验室”，全面深化智能物流体系建设。

随着技术的不断迭代，人工智能不再是空中楼阁，“商业登陆”成为现阶段人工智能发展的鲜明主题。从落地难度和发展前景来看，业务流程清晰、应用场景独立、市场空间巨大的物流行业无疑是人工智能落地的选择。

自2015年我国人工智能快速发展以来，**先后出台相关配套政策，帮助人工智能技术与产业的深度融合与应用。在2019年政府工作报告中，人工智能是继2017年和2018年政府工作报告之后第三次提到的。从2017年的“加快人工智能等技术的研发和转化”，到2018年的“加强新一代人工智能应用”，以及今年“深化大数据和人工智能研发与应用”的出现，由此可见，我国人工智能对人工智能的发展和转型有着巨大的影响，能源产业的重要性。

目前，人工智能技术已经对包括快递物流在内的各行各业产生了很大的影响。我们欣喜地看到，园区无人收发车辆、智能快递柜、智能客服、智能仓储机器人等一系列人工智能应用在物流行业得到普及，成为行业转型升级的新动力以及促进实体经济的发展。

2015年以来，物流行业前端船主的销售模式开始发生变化，从以前的经销商模式向全渠道销售模式转变，从传统的B2B模式向o2o、电子商务、自建线上渠道和线上线下渠道相结合。在新的零售时代，随着销售模式的转变，品牌方、经销商和消费者之间的关系越来越密切。企业需要使用信息工具来适应这种变化，而企业所面临的前端业务流程更加复杂。这种形势对物流提出了新的要求。

在数据时代的背景下，物流业依托互联网，运用大数据、人工智能等先进技术，对线上线下数据进行深度整合，运用一套完善的系统进行库存管理和需求预测。新一代物流体系结构的特点是智能化。人们以监督者和管理者的身份参与物流运作，而劳动力和脑力被机器取代，数字化进程不断深化。特别是随着通信技术的发展，5g时代可以实现大宽带、低时延的海量数据传输，拓宽了人工智能的实际应用领域，使得人工智能的发展更加强大。因此，人工智能的发展将促进物流越来越“智能化”。

人工智能之所以能在物流中得到广泛应用，是因为物流运作中有很多环节，往往伴随着大量的实物、资金和信息数据，各方关系复杂。人工智能具有强大的处理复杂网络结构和海量数据的能力，自然能为现代物流工作的需要提供很多便利。人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理、机器人技术等方面的强大技术优势，也能极大地推动智能物流的发展。

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。人工智能将成为新一代物流业的重要支撑技术，实现整个物流业的信息化、标准化和智能化。

例如，仓储是企业物流供应链的重要环节。仓储物流信息如仓库订单、货物仓储、货物管理、货物配送等，一般具有数据量大、数据操作频繁、信息内容复杂等特点。智能仓储是人工智能技术在新一代物流业中应用为广泛的场景之一，其核心特征是数据感知、算法指导生产和机器人集成。智能仓储环境的运用，不仅可以保证仓储的安全，而且可以提高仓储和仓储的效率，全面改善仓储的运营模式。

物流和智能交通系统是交通运输业发展的热点。建立快捷的运输系统，可以大大降低物流成本，提高物流服务质量。快捷的交通系统离不开人工智能技术的支持，主要是无人驾驶和智能管理。

随着物流运输信息化水平的提高，运输系统必将朝着更加智能化的方向发展。运用人工智能、神经网络、知识发现等技术，通过合理的技术平台，以智能物流运输系统为核心的智能物流系统可以使物流系统更快捷、可靠、安全地处理复杂问题，节省大量人力为了安全和效率。

随着核心技术的突破、优惠政策的出台和资本的不断涌入，人工智能近年来得到了快速发展。在学术界、产业界和投资界的共同努力下，硬件、算法和数据都取得了长足的进步。不仅是大型互联网企业，还有一大批初创企业和传统行业的企业开始涉足人工智能产业。虽然近年来在资本市场降温的环境下，人工智能的普及率有所下降，但从长远来看，人工智能将以其独到的优势，在包括物流在内的各行各业中得到越来越广泛的应用--

随着物流业的发展，产生了大量的数据，这些数据之间的关系复杂。在复杂、动态甚至混沌的物流环境中，机器学习技术是处理这些多变量数据、提取大数据集中隐含关系的工具。另外，面对物流行业数据丰富、知识贫乏的现状，机器学习算法作为一种有效的工具可以增强对数据的理解、挖掘和应用。因此，基于机器学习的人工智能数据处理技术是实现物流业数字化业务自动化的关键。

人工智能追求像人类一样具有智能的机器的研发。先进的人工智能算法使机器在复杂的物流场景中能够代替人对海量信息和数据进行认知、分析和推理，从而快速、准确地解决复杂的决策问题。智能决策将成为推动物流业从数字化走向智能化的重要的一步，这离不开人工智能算法的支持。

作为人工智能的关键技术之一，计算机视觉技术是指计算机从图像中识别物体、场景和活动的能力。随着技术与物流的不断融合，物流活动产生的非结构化数据越来越多，如图像、音频、视频等。在计算机视觉中，对上述非结构化数据的识别技术是其有效利用的关键，可以大大提高物流作业的自动化和准确性。

自然语言处理的目标是使计算机和机器在理解语言方面像人类一样智能。它是为了弥补人类交流（自然语言）和计算机理解（机器语言）之间的差距。对于物流行业来说，自然语言处理能力可以对物流表单信息的文本进行分类和聚类，选择文本的关键信息，建立索引数据库，以平台的方式提供物流服务，在客户服务领域可以发挥很高的应用价值，减少人工的使用客户服务，提高客户服务的效率和效果，改善客户体验。

人工智能机器人主要是指利用信息技术，使机器人具有人的智能，使机器人能够学习知识，掌握先进技术。传统物流的生产线比较保守，运输线比较正规，每个环节都需要人工值守仓库，相对独立、封闭。它消耗了大量不必要的人力、物力、财力和时间，但成本巨大，效率低下。与传统物流相比，机器人技术在物流业中的应用，可以节约人力成本，提高周转效率。

60年来，人工智能经历了从爆发到入冬，再到疯狂成长的过程。随着人机交互、机器学习、计算机视觉、模式识别等技术的进步，人工智能取得了长足的进步，成为一门涉及多学科的前沿科学，并应用于物流等各个垂直领域。

作为未来的战略技术，人工智能与5g、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿技术相结合，将形成新一代物流技术体系。丰富的应用场景和海量的数据支持，有望新一代物流技术的发展方向。