前言人工智能正在改变着所有行业，物流就是其中之一。物流是对不同地点之间的产品流动的管理。全球供应商和客户网络使物流运营复杂化，而物流公司既包含易于自动化的任务，也包含可以从人工智能/机器学习算法中受益的复杂流程。人工智能对物流企业意味着什么？该技术为物流公司提供了广泛的功能，从自动机器到预测分析。根据麦肯锡研究，物流行业主要将AI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。这四个业务部门涵盖了87%的物流人工智能应用。麦肯锡估计，通过将人工智能引入其流程，物流公司每年可产生1.3-2万亿美元的经济价值。人工智能在物流中有哪些应用？PART01仓储管理“人工智能+”仓储是一个高度集成的综合系统。应用场景主要包括仓储现场管理、AMR和设备调度系统，场景细化为快递、电商仓储、生产物流和自动化大仓。现场仓储管理基于物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID等技术，有效调动货量计量、电子票据信息识别、出入库传输、物流设备等功能调度和AMR。、存取、拣选、分拣、包装、出库等一系列智能化管理。AMR（自动移动机器人）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、智能跟车等功能，起到替代人工的作用。仓库现场管理。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，并提供辅助支持功能用于仓库现场管理。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。国内运输方式包括空运、铁路运输、公路运输和海运。公路运输灵活度高，载货量大，人工智能可以发挥更大的作用。日益成熟的自动驾驶技术将彻底颠覆现有的道路交通系统，更高效、更安全地驾驶，减少对人的依赖，将大大提高道路交通的效率。运输信息管理复杂，包括出发前的任务分配和路线规划，行车过程中的信息跟踪和应急调度，到达目的地后的盘点、卸货和车况检查等。人工智能技术在处理信息方面比人类更有效率。大数据分析可以为车辆调度机制提供更加实时可靠的解决方案。设备寿命管理可以系统地监控车辆状态并及时报警以减少车辆故障。速度。大数据分析可以更好地监控冷链运输过程中的货物状态和驾驶员行为，为冷链运输的质量和数量提供更智能的监管。PART03配送管理利用大数据和人工智能规划全网干支线路线，科学布置分拣中心，实现全链渠道下沉，全网高效衔接；通过车辆路线规划，确保准确的城市配送时效和最优配送路线。利用无人机、配送机器人等无人技术解决最后一公里问题，提升终端配送效率，促进物流网络高效运转。PART04仓库选址人工智能技术可以根据真实环境提供接近最优解的选址模式。仓库选址是一个复杂的过程，需要考虑的因素很多，既有地质、水文、地形等自然条件，也有商品特性、物流成本、服务水平、客户分布、基础设施、交通,政策.通过大数据、人工智能、云计算等技术，更准确、科学地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客户管理客户信息的管理与维护，从客户信息中绘制客户画像，为客户提供更加个性化的服务，都直接影响到企业的客户体验和服务质量。基于图像识别技术和大数据分析，智能订单系统可以更高效地处理客户订单从下单到完成的全过程，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能导购系统，将为顾客提供更准确的信息，提高顾客的购物质量。智能客服系统是一种基于语音识别、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。可以全天候24小时为客户提供个性化的咨询解决方案，减少企业客服人员数量，提高客服质量。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+物流将通过连接升级、数据升级、模式升级、体验升级、智能升级、绿色升级，全面推动供应链升级。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，促进供给侧结构调整。性改革将为物流业发展带来新机遇。在人工智能创新驱动下，智能配送机器人、货物自动分拣系统、智能客服等新技术正在引发物流行业新一轮智能化转型。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时代全面开启。
