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路上跑的無人送貨車、天上飛的快遞無人機(jī)、手機(jī)上可追溯的物流全鏈條……近年來，智慧物流場景普及程度不斷提高，許多人切身體會到了人工智能（AI）+物流帶來的便利。

AI為傳統(tǒng)物流行業(yè)帶來了哪些改變？如何進(jìn)一步促進(jìn)智慧物流新場景、新應(yīng)用落地？圍繞以上問題，科技日報記者采訪了多位專家。

人工智能深度融入物流環(huán)節(jié)

在甘肅天水5G+智慧物流園，寬敞明亮的分揀車間里幾乎看不到人。一件件包裹在自動化分揀線上有序“排隊”，實現(xiàn)了精準(zhǔn)分流、自動入倉。今年5月，這一智慧物流園的全面投產(chǎn)使用，將成為西北地區(qū)物流智能化升級的重要節(jié)點。

“自動化分揀與搬運是‘AI+物流’的核心應(yīng)用場景之一，這是一場精準(zhǔn)、高速、低誤差的物流作業(yè)革命。”北京郵電大學(xué)郵政發(fā)展研究中心主任趙國君說?；谏疃葘W(xué)習(xí)的視覺識別技術(shù)，智能系統(tǒng)能快速讀取條形碼、二維碼甚至無標(biāo)識包裹的外觀特征，引導(dǎo)分揀機(jī)器人精準(zhǔn)分揀。自動導(dǎo)引車、自主移動機(jī)器人能在AI規(guī)劃的路徑下自主導(dǎo)航，避開障礙，完成裝卸與轉(zhuǎn)運。

AI與物流的深度融合，還體現(xiàn)在智能倉儲管理、智能運輸調(diào)度等場景中。

在AI助力下，倉儲管理實現(xiàn)了從“人找貨”到“貨找人”的躍遷。趙國君介紹，在智能倉儲管理場景中，智能倉儲系統(tǒng)可自動識別貨物尺寸、品類與出入庫頻率，動態(tài)優(yōu)化存儲位置，減少搬運距離。不僅如此，AI可通過光譜分析對農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行成熟度分級，實現(xiàn)對不同熟度產(chǎn)品的智能分揀，在提升分揀效率的同時，降低分錯率。此外，AI還能通過貨品聚類分析，將關(guān)聯(lián)度高的商品集中存放，極大縮短跨貨架揀貨路徑。

在供應(yīng)鏈預(yù)測與風(fēng)控場景中，AI的應(yīng)用讓商家的決策由“經(jīng)驗驅(qū)動”升級為“數(shù)據(jù)預(yù)判”。通過歷史銷售情況、市場趨勢、天氣、交通等數(shù)據(jù)，構(gòu)建的需求預(yù)測模型，可指導(dǎo)商家制訂備貨與運輸計劃。利用智能庫存系統(tǒng)可實現(xiàn)動態(tài)補(bǔ)貨，避免缺貨或積壓。同時，AI還可用于實時監(jiān)測自然災(zāi)害等外部風(fēng)險，并自動調(diào)整備貨和運輸方案，減少供應(yīng)鏈中斷損失。

在智能運輸調(diào)度場景中，AI助力實現(xiàn)“車—貨—路”最優(yōu)匹配。AI可發(fā)揮整合作用，動態(tài)規(guī)劃最優(yōu)運輸路徑；自動駕駛無人車、無人機(jī)等設(shè)備，解決配送“最后一公里”難題。

從倉儲到配送、從調(diào)度到預(yù)測，越來越多的“AI+物流”場景持續(xù)涌現(xiàn)?！癆I不僅提升了單點效率，更實現(xiàn)了全鏈路協(xié)同優(yōu)化，物流將向‘零延遲、零誤差、零碳排’持續(xù)邁進(jìn)?！壁w國君說。

智慧物流面臨“成長的煩惱”

場景持續(xù)豐富、應(yīng)用不斷成熟的同時，專家直言，智慧物流在技術(shù)適配性、系統(tǒng)協(xié)同性與規(guī)?；涞氐确矫嫒源嬖谔嵘臻g。

以智能倉儲管理場景為例，趙國君分析，大部分智能倉庫當(dāng)前仍是“遙控狀態(tài)”，依賴預(yù)設(shè)規(guī)則執(zhí)行任務(wù)，尚未實現(xiàn)真正的“自感知—自決策—自執(zhí)行”閉環(huán)?！按送?，對于中小物流企業(yè)來說，智能倉儲系統(tǒng)成本高的問題在短時期內(nèi)難以破解?！壁w國君說。

對于自動化分揀，現(xiàn)有AI分揀系統(tǒng)在標(biāo)準(zhǔn)件處理上表現(xiàn)優(yōu)異，但對超大、超重、軟包、易碎等特殊件和異形件的識別處理仍極大依賴人工干預(yù)。

對于智能調(diào)度來說，最大的“攔路虎”是跨系統(tǒng)協(xié)同?！笆芟抻趥}儲、運輸、訂單等系統(tǒng)間接口不統(tǒng)一的問題，AI調(diào)度系統(tǒng)常無法實現(xiàn)端到端的協(xié)同。”趙國君告訴科技日報記者，目前，因為數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，當(dāng)前中小企業(yè)普遍面臨“有算法、無數(shù)據(jù)”的困境，無法實現(xiàn)全鏈路協(xié)同模式。

對于目前技術(shù)較為成熟的無人配送，路權(quán)是制約其規(guī)模化推廣的主要原因?？萍既請笥浾吡私獾?，目前全國給予無人車路權(quán)的城市十分有限，即使有路權(quán)的城市也多限于封閉園區(qū)或低速路段。在城市復(fù)雜路況下，存在路權(quán)缺失、臨時禁行、非機(jī)動車道占用等難題。

“這些問題充分說明，下一階段，AI在物流應(yīng)用中的突破，不在于單點技術(shù)的精進(jìn)，而在于跨系統(tǒng)、跨企業(yè)、跨生態(tài)的智能化協(xié)同?！壁w國君說。

協(xié)同創(chuàng)新成破局關(guān)鍵

如何推動AI從物流系統(tǒng)的“外掛助手”，升級為內(nèi)生于物流網(wǎng)絡(luò)的“內(nèi)生大腦”？

國家郵政局發(fā)展研究中心戰(zhàn)略規(guī)劃研究部主任劉江認(rèn)為，要形成“AI+物流”的完整閉環(huán)，關(guān)鍵在于推動技術(shù)、場景、數(shù)據(jù)、價值、生態(tài)各環(huán)節(jié)相互貫通、協(xié)同發(fā)力。他建議從標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)、場景驅(qū)動、成本優(yōu)化三方面入手，協(xié)同推進(jìn)智慧物流規(guī)?；l(fā)展。

“在標(biāo)準(zhǔn)制定方面，要推動相關(guān)行業(yè)主管部門協(xié)同制定數(shù)據(jù)接口、設(shè)備互聯(lián)、安全隱私等基礎(chǔ)共性標(biāo)準(zhǔn)，降低技術(shù)適配門檻。”劉江認(rèn)為，要以標(biāo)準(zhǔn)為引領(lǐng)，打通倉儲、攬收、運輸?shù)拳h(huán)節(jié)的信息孤島，建立應(yīng)用產(chǎn)生數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)反哺算法、算法優(yōu)化應(yīng)用的良性循環(huán)。同時，鼓勵先行先試，在重點領(lǐng)域形成一批團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)、企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，成熟后上升為行業(yè)或國家標(biāo)準(zhǔn)。還要依托國際標(biāo)準(zhǔn)化組織創(chuàng)新物流技術(shù)委員會等平臺，積極參與智慧物流國際標(biāo)準(zhǔn)制定，提升全球影響力。

在場景拓展方面，要以場景為牽引，推動AI技術(shù)從示范應(yīng)用轉(zhuǎn)向規(guī)?；涞??！耙獓@倉儲、運輸、配送等核心環(huán)節(jié)，打造一批典型應(yīng)用場景，形成可復(fù)制、可推廣的解決方案。同時，支持頭部企業(yè)與科技企業(yè)共建聯(lián)合實驗室、創(chuàng)新聯(lián)合體、成立合資企業(yè)，推動技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合?！眲⒔f。

此外，劉江特別提到，要降低AI應(yīng)用成本，實現(xiàn)智慧物流的“廣落地”。在他看來，要積極推廣云服務(wù)、邊緣計算、開源平臺等，減少重復(fù)投入；還可以探索設(shè)備租賃、按效付費等靈活商業(yè)模式，降低企業(yè)一次性投入壓力。