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人工智能在物流領域的應用，我們整理了6大方向
物流行業對人工智能的應用越來越多，因此帶來的效率提升也特別明顯，物流行業從勞動密集型產業向知識技術型產業轉變的號角已經吹響，我們拭目以待吧。
來源：非紅物流
作者：非紅物流 ，原文標題《人工智能在物流領域的6大應用方向》；文中觀點不代表本賬號立場，僅供參考
AI在物流行業落地主要有四大應用場景：一，客服、二，轉運、三，分揀、四，配送。但這只是人工智能技術發展到現階段，相對成熟的應用。自從上世紀六十年代人工智能這一概念被提出后，人工智能技術已經度過了半個多世紀的發展，其在提升社會勞動生產率，特別是在有效降低勞動成本、優化產品和服務、創造新市場和就業等方面為人類的生產和生活帶來革命性的轉變。 
數據顯示，預計到2030年人工智能將為全球GDP帶來額外14%的提升，相當于15.7萬億美元的增長。作為新一輪產業變革的核心驅動力，人工智能將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，并創造新的強大引擎，重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式，引發經濟結構重大變革，從而改變人類生產生活方式。
而物流這一融合了運輸業、倉儲業、貨代業和信息業的復合型服務產業，作為國民經濟的重要組成部分，必將受到人工智能技術的深刻影響。同時，物流行業的人工智能應用也將反過來對人工智能技術的發展，提供成長的土壤。具體來說，人工智能技術應用于物流行業，應用領域包括但不限于以下一些方向：
第一、車貨匹配系統
使用人工智能完成物流運輸中的車貨匹配。物流企業可以利用人工智能技術，結合自身資源打造全新的貨運匹配平臺。基于自身貨源建立數字化貨運平臺，低價獲取社會運力。 
第二、無人駕駛體系
使用機器學習和深度學習打造無人物流駕駛體系。國內物流業面臨著干線運輸司機短缺問題，無人駕駛技術可以提高物流效率，降低交通運輸過程中的安全事故，克服人為因素所帶來的諸多痛點。商用車無人駕駛技術會在港口等特殊場景率先使用，在高速公路干線得到普及，并與車聯網車路協同等技術結合，推動整個公路運輸體系智能化。
第三、圖像、視頻識別
圖像、視頻識別與理解技術，結合GIS、多媒體壓縮和數據庫技術，有效建立起可視化的倉儲管理、訂單管理、車輛管理系統。在智能倉庫管理系統中，基于圖像、視頻識別分析技術的監控設備將視頻、圖像等數據信息匯集于主控中心，便于各級決策人獲得前端倉庫異常狀況，從而實現即時決策、指揮調度、調查取證。在智能訂單管理、車輛管理系統中，圖像、視頻識別分析技術可有效實現訂單跟蹤管理，并降低運輸過程中貨物的損毀、丟失等問題，從而幫助制定生產計劃與排產，保證貨物及時、安全地到達目的地。 
第四、語音識別技術
使用語音識別技術優化智能客服系統。語音識別是包含特征提取技術、模型訓練技術以及模式匹配準則在內的智能科技，是讓機器通過識別與理解，把語音信息轉變為相應的文本符號。在物流領域，語音識別已成為電話信道上最為重要的應用之一。基于語音識別技術的客服座席，可實現客戶語音的可視化和智能分析，輔助人工坐席迅速完成詞條和關鍵字識別，并進行關鍵知識庫與知識點的搜索匹配，從而提高物流行業客服坐席的工作效率、服務質量與電話接通率。 
第五、智能化場站管理
智能化物流場站管理、倉庫作業。為實現垛口、車輛、物理格口的自動協同，進場車輛調度引導、智能停靠，可通過對運輸車輛進行智能掃描、裝卸垛口加裝智能傳感器等手段。在智能倉庫作業環境中，對搬運機器人、分揀機器人與機架進行有序操作與協作，能夠極大提升倉庫操作的處理速度、揀取精度和存儲密度。通過測算數百萬SKU商品的體積數據和包裝箱尺寸，利用深度學習算法技術，由系統智能地計算并推薦耗材和打包排序，從而合理安排箱型和商品擺放方案；通過對商品數量、體積等基礎數據分析，對各環節如包裝、運輸車輛等進行智能調度。 
第六、物流運營管理
人工智能還能為新一代物流行業提供更加智慧的運營管理模式。人工智能結合大數據分析，在物流轉運中心、倉庫選址上能夠結合運輸線路、客戶分布、地理狀況等信息進行精準匹配，從而優化選址、提升效率。采用人工智能分析，供應鏈各環節的產品生產制造商、供應商、物流提供商也能得到相當程度的提升，在人工智能輔助下，提前有針對性的制定產品營銷策略和貨物的倉、運、配計劃。
總之，以上人工智能技術將應用于物流中的運輸、倉儲、配送以及管理等整個供應鏈各個環節中，形成高效的物流體系。新一代物流的發展離不開人工智能技術，因為全智能的物流行業相比現在的物流，可以更高效，更精準地為客戶服務。在人工智能促進下，一系列智能物流技術應用將引領行業未來發展方向。
來源：非紅物流
作者：非紅物流 ，原文標題《人工智能在物流領域的6大應用方向》；文中觀點不代表本賬號立場，僅供參考
AI在物流行業落地主要有四大應用場景：一，客服、二，轉運、三，分揀、四，配送。但這只是人工智能技術發展到現階段，相對成熟的應用。自從上世紀六十年代人工智能這一概念被提出后，人工智能技術已經度過了半個多世紀的發展，其在提升社會勞動生產率，特別是在有效降低勞動成本、優化產品和服務、創造新市場和就業等方面為人類的生產和生活帶來革命性的轉變。
而物流這一融合了運輸業、倉儲業、貨代業和信息業的復合型服務產業，作為國民經濟的重要組成部分，必將受到人工智能技術的深刻影響。同時，物流行業的人工智能應用也將反過來對人工智能技術的發展，提供成長的土壤。具體來說，人工智能技術應用于物流行業，應用領域包括但不限于以下一些方向：
第一、車貨匹配系統
使用人工智能完成物流運輸中的車貨匹配。物流企業可以利用人工智能技術，結合自身資源打造全新的貨運匹配平臺。基于自身貨源建立數字化貨運平臺，低價獲取社會運力。
使用機器學習和深度學習打造無人物流駕駛體系。國內物流業面臨著干線運輸司機短缺問題，無人駕駛技術可以提高物流效率，降低交通運輸過程中的安全事故，克服人為因素所帶來的諸多痛點。商用車無人駕駛技術會在港口等特殊場景率先使用，在高速公路干線得到普及，并與車聯網車路協同等技術結合，推動整個公路運輸體系智能化。
第三、圖像、視頻識別
圖像、視頻識別與理解技術，結合GIS、多媒體壓縮和數據庫技術，有效建立起可視化的倉儲管理、訂單管理、車輛管理系統。在智能倉庫管理系統中，基于圖像、視頻識別分析技術的監控設備將視頻、圖像等數據信息匯集于主控中心，便于各級決策人獲得前端倉庫異常狀況，從而實現即時決策、指揮調度、調查取證。在智能訂單管理、車輛管理系統中，圖像、視頻識別分析技術可有效實現訂單跟蹤管理，并降低運輸過程中貨物的損毀、丟失等問題，從而幫助制定生產計劃與排產，保證貨物及時、安全地到達目的地。
使用語音識別技術優化智能客服系統。語音識別是包含特征提取技術、模型訓練技術以及模式匹配準則在內的智能科技，是讓機器通過識別與理解，把語音信息轉變為相應的文本符號。在物流領域，語音識別已成為電話信道上最為重要的應用之一。基于語音識別技術的客服座席，可實現客戶語音的可視化和智能分析，輔助人工坐席迅速完成詞條和關鍵字識別，并進行關鍵知識庫與知識點的搜索匹配，從而提高物流行業客服坐席的工作效率、服務質量與電話接通率。
智能化物流場站管理、倉庫作業。為實現垛口、車輛、物理格口的自動協同，進場車輛調度引導、智能停靠，可通過對運輸車輛進行智能掃描、裝卸垛口加裝智能傳感器等手段。在智能倉庫作業環境中，對搬運機器人、分揀機器人與機架進行有序操作與協作，能夠極大提升倉庫操作的處理速度、揀取精度和存儲密度。通過測算數百萬SKU商品的體積數據和包裝箱尺寸，利用深度學習算法技術，由系統智能地計算并推薦耗材和打包排序，從而合理安排箱型和商品擺放方案；通過對商品數量、體積等基礎數據分析，對各環節如包裝、運輸車輛等進行智能調度。
人工智能還能為新一代物流行業提供更加智慧的運營管理模式。人工智能結合大數據分析，在物流轉運中心、倉庫選址上能夠結合運輸線路、客戶分布、地理狀況等信息進行精準匹配，從而優化選址、提升效率。采用人工智能分析，供應鏈各環節的產品生產制造商、供應商、物流提供商也能得到相當程度的提升，在人工智能輔助下，提前有針對性的制定產品營銷策略和貨物的倉、運、配計劃。
總之，以上人工智能技術將應用于物流中的運輸、倉儲、配送以及管理等整個供應鏈各個環節中，形成高效的物流體系。新一代物流的發展離不開人工智能技術，因為全智能的物流行業相比現在的物流，可以更高效，更精準地為客戶服務。在人工智能促進下，一系列智能物流技術應用將引領行業未來發展方向。
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