人工智能正在改变所有行业，物流就是其中之一。物流是对不同地点之间产品流动的管理。供应商和客户的全球网络使物流运营复杂化，物流公司既包含易于自动化的任务，也包含可以从AI /机器学习算法中受益的复杂流程。
该技术为物流公司提供了从自主机器到预测分析的广泛功能。根据麦肯锡的研究，物流行业主要将人工智能用于4个业务功能，即服务运营，产品和服务开发，营销和销售以及供应链管理。这四个业务部门覆盖了物流中87%的人工智能采用率。麦肯锡估计，通过将人工智能引入其流程，物流公司每年将产生1.3-2万亿美元的经济价值。
PART01 仓储管理
“人工智能 +”仓储是个高度集成化的综合体系，应用场景主要包括仓储现场管理、AMR 及设备调度系统，场景细化至快递快运、电商仓储、生产物流及自动化大型仓库。仓储现场管理基于物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID 等技术，有效调动货物体积测算、电子面单信息识别、出入库传送、物流设备调度、AMR 等功能，对商品货物的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库进行一系列智能化管理。AMR（自动移位机器人）基于 SLAM 系统定位导航，实现环境感知、地图构建、自主定位、路线规划、智能避障、智能跟随等功能，为仓内现场管理发挥人工替代作用。设备调度系统主要基于约束优化、时间序列、大规模聚类等底层算法，实现协同路径优化、任务最优匹配、计划补货、货架布局调整等功能，为仓储现场管理提供辅助支撑功能。
PART02 运输管理
运输环节实现货物的运输，主要包括运输设备和运输过程的信息管理。国内的运输方式有航空运输、铁路运输、公路运输和海路运输。公路运输灵活性高，货运量大，人工智能能够发挥更大的作用。日趋成熟的自动驾驶技术将彻底颠覆现有公路运输体系，更加高效、安全的行驶，更少的人力依赖，将极大地提升公路运输的效率。运输信息的管理内容繁杂，包括发车前的任务下达和路线规划，行驶中的信息跟踪和应急调度，以及到达目的地后的盘点、卸货和车辆状况检查等。人工智能技术对于信息的处理比人类更加高效，通过大数据分析能够为车辆的调度机制提供更加实时、可靠的方案，设备寿命管理能够系统性的监测车辆的状态，及时警报提醒，降低车辆故障发生率。大数据分析能够更好地监测冷链运输过程中的货物状态和司机行为，为保质保量的冷链运输提供更智能的监管。
PART03 配送管理
利用大数据与人工智能进行全网干支线路由规划，科学布局分拣中心，实现全链条渠道下沉，全网点高效衔接；通过车辆路径规划，保障城市配送时效精准，配送路径最优。使用无人机、配送机器人等无人技术，解决最后一公里的问题，提高末端配送效率，推动物流网络高效运行。
PART04 仓库选址
人工智能技术能够根据现实环境给出接近最优解决方案的选址模式。仓库选址是一个复杂的过程，需要考虑的因素众多，既包括地质、水文、地形等自然条件，又包含商品特性、物流费用、服务水平、客户分布、基础设施、运输、政策等社会因素。通过大数据、人工智能、云计算等技术可以更精确、更科学的实现仓库的选址和优化，减少人为主观因素带来的干扰。从而提高选址效率和存储质量。
PART05 客户管理
客户的信息管理和维护、从客户信息中描绘出客户画像、为客户提供更个性化的服务，都直接影响着客户的使用体验和企业的服务质量。智慧订单系统立足于图像识别技术和大数据分析，能够更加高效地处理客户的订单从下单至完成的全部流程，信息更加实时准确。基于大数据分析、知识积累和深度学习的智慧导购系统将为客户提供更精确的信息，提升客户的购物质量。智能客服系统是基于语音识别、逻辑推理、语音生成的新技术，将为客户提供售前咨询、售中管理、售后维护等服务，能够做到24小时不间断为客户提供个性化咨询方案，并减少企业客服人员数量，提高客服服务的质量。
当前，我国正处于新一轮科技革命和产业变革的关键时期。人工智能+物流通过连接升级、数据升级、模式升级、体验升级、智能升级、绿色升级全面助推供应链升级，将深刻影响社会生产和流通方式，促进产业结构调整和动能转换，推进供给侧结构性改革，为物流业发展带来新机遇。在人工智能的创新驱动下，智能配送机器人、自动货物分拣系统、智能客服等新技术正引发物流行业新一轮智慧化变革。未来物流行业的竞争将是人工智能技术的竞争，智慧物流2.0时代正全面开启。
以上是人工智能在物流领域的应用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
