图2 典型物流场景下的人工智能技术的应用

　　1.供应商管理

　　供应商是生产加工型企业或电商企业的供货者，科学采购、高效收货与质检、智慧财务管理系统等，都能够提高供应环节的效率，降低运行成本。

　　（1）智慧采购系统：结合图像识别技术、大数据分析与深度学习技术，分析历史的采购信息并挖掘其中的深层逻辑，形成科学的采购决策，做到适量采购、适时采购，减少过多库存对资金成本的占用，避免过少库存面临的机会损失。

　　（2）智慧质检系统：图像识别技术的应用，可以迅速清点货物的种类和数量，配合上无人机的应用，能够更加快速；专家系统的使用可以高效的判断货物质量。人工智能技术的应用可以减少质检人员的数量，降低成本，而且可以采用对货物质量的全面检查，避免抽查模式潜在的问题。

　　（3）智慧财务系统：图像识别与深度学习的结合，可以显著提升报表的处理效率，减少出错率；大数据分析能够进行风险评估，避免一些潜在的财务风险。

　　2.仓储管理

　　仓储管理包括入库、存储和出库（拣货）等重要环节，涉及到数量庞大的物流机器人、自动仓储设备、运输设备和人员，占用了企业的大量资金。将仓储管理智能化，将为物流行业带来颠覆性的改变。

　　（1）智慧存储设备：目前，在仓储环节应用的物流设备种类丰富，功能各异。历史发展悠久的堆垛机货架，更加高效的多层穿梭车系统，针对小料箱的高效存储设备MiniLoad等。

　　针对仓储设备的智能化运行，计算机视觉、深度神经网络、机器学习、自动控制等技术的应用，将极大的提升存储设备的周转效率，尽可能的提高设备的利用率；针对仓储设备的科学规划和实施，大数据分析和专家系统等技术，能够提升系统规划的效果；针对仓储设备的维护和保养，采用基于设备数据的寿命预测技术，能够准确、预先的对设备的状态进行掌握，便于提前采取措施。

　　冷库存储是存储行业的一个特殊领域，生鲜、药品等特殊商品需求较大。人工智能技术打造的新型自动化冷库，利用大数据分析可将采购预测与仓储现状结合，自动控制技术可以针对冷库低温的特点，更好地控制仓储货架所用的穿梭车和堆垛机、搬运使用的叉车、码垛使用的码垛机器人等设备。

　　（2）智能分拣系统：智能分拣系统包括分拣过程中使用的运输设备如AGV、智能分拣车、传送带等，以及分拣过程中的信息流。路径规划、机器视觉等技术，将赋予运输设备更多的智能，使得无人运输更加安全、高效。数据挖掘、大数据分析等技术，能够将拣选订单进行更合理的拆分与合并，并与仓储设备、运输设备和人员形成联动，实现更高效的订单拣选。

　　（3）智慧盘库系统：库存盘点是一项耗费人力和物力的工作，但不能直接产生经济效益，因此，降低盘库的成本、提升效率很有必要。计算机视觉、图像识别、无人机等技术，能够迅速的对货物种类和数量进行盘点，相比于人工盘点，效率更高，准确率更高。

　　3.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。

　　4.配送管理

　　配送作为快递行业的“最后一公里”，面对的情景非常复杂。农村地区和城市地区的配送场景不同，不同大小城市的配送场景也不同，学校、商业区、住宅区的配送场景不同，采用智能配送设备和方案，能够提高快递服务业“最后一公里”的服务质量和服务效率。

　　智慧快递驿站面对人群密集的场景能够发挥显著的效果。基于图像识别、数据分析的人工智能机器人能够辅助客户自助完成大部分的寄件和取件工作。同时，驿站设置的智能广告系统能为社会提供一定的公益服务和商业服务。

　　基于自动驾驶的配送设备（车辆、其他辅助工具）适用于住宅区或农村地区等需要配送人员大量变换位置的配送场景，可以减轻配送人员的工作强度，提高配送效率。

　　5.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。

　　三、人工智能赋能物流行业的实际案例

　　人工智能在物流行业已经有了丰富的应用，人工智能赋能物流行业带来了更多的效率提升和更好的经济性，物流行业也为人工智能提供了真实的应用场景，可以促进人工智能技术更好的发展。

　　亚马逊作为一个覆盖全球的电商行业，人工智能技术已经渗透到其业务的方方面面，从采购到存储，从运输到配送，从信息世界到现实设备，同时也反向促进人工智能在机器人领域、信息处理领域、智能控制领域的飞速发展。