淺析人工智能在物流中的應用

范英蘭

近年來，人工智能以其先進的運算逐漸超越人腦運算，更由此漸有代替人力之勢。響應國家創新戰略發展，人工智能引爆了物流行業，使得不斷開發和應用人工智能成為了行業新導向。可以看見，國際國內處于領先地位的物流企業陸續創建智能物流，物流技術不斷推陳出新，自主研發和合作研發成為大型物流企業踏入新領域的方式。而顯而易見的是，人工智能技術的應用，帶來了物流企業人力成本的顯著降低以及物流效率的更高更快。有目共睹的成績將越發地引起大眾視線，物流行業引入和應用人工智能成為不可逆轉的趨勢。

一、人工智能在物流中的應用現狀

相較于傳統的物流偏向于人力操作，智能物流更加側重于在整個物流環節中應用人工智能、云技術、大數據等高技術。目前在物流活動中，企業通常在這幾個方面應用這些技術：

（一）倉庫選址

倉庫的位置是物流中及其重要的部分，因而正確選址是重中之重。在選址時，需要考慮諸多的因素，比如周圍交通狀況、基礎設施、客戶分布、商品特性等，單靠人工去分析數據決定倉庫位置容易存在主觀偏差，而運營人工智能則能夠通過云計算、大數據等技術對現實環境中的諸多信息進行集成，更準確、更科學的實現倉庫定位和倉庫優化，提出物流倉庫最優選址方案。

（二）倉儲作業

目前，人工智能在貨物分揀、搬運和倉庫管理方面發揮了極大地作用。例如電商蘇寧使用機器人來管理倉庫：倉庫有1000平方米，采用200個機器人，搬運了10000個移動貨架來揀選貨物。有別于傳統的人工揀選，極大地提高了貨物揀選的效率，準確率甚至可達99.99%。而京東則在其倉庫中使用了外骨骼機器人配合倉管員一同工作：為了分揀貨物，單純的人工每天要不斷奔跑于不同貨架，并且彎腰操作無數次，揀選效率極低。使用機器人后代替了人工操作的多數環節，更頻繁輕松的彎腰次數，能夠從容搬運重貨。同時，倉管員通過操作shuttle智能系統，無需到處走動就能完成復雜的揀選工作。

此外，人工智能的運用也提升了貨物出庫效率。傳統的貨物出庫操作要求倉庫員向各級人員辦理審批手續，速度慢，效率低，還容易產生誤差，而人工智能則可以根據出庫數據，打印出準確的庫存報告，快速通過審批，節省人力成本，實現智能出入庫管理。可見人工智能對物流倉儲作用之重。2017年末，國家工信部下發《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》響應智能物流發展，提出提升物流裝備的智能化水平，使物流配送和倉儲更柔性、高效、精準。

（三）配送

通過大數據和人工智能能夠有限規劃整個配送網絡的干支線，合理布局分揀中心位置;同時，還能選擇車輛路線和最優配送路線，確保城市配送的及時性;運輸工具方面，無人配送機器人、無人駕駛重卡等也在不斷地被研發和應用。當然，這些優勢也被一些專家認為存在技術要求和法規的諸多限制，但是可以看到是物流行業內正在席卷著智能研發與應用的風暴。2018年，以京東和順豐為主的電商和物流企業通過自身或合作研發出了無人機，比如地狼、天狼、分揀AGV、機械臂。甚至前者還獲得了在陜西省首架無人機運營資格。此外，越來越多的行業領袖開始對外開放成熟的技術解決方案，促進了人工智能在物流行業的極大發展。

二、人工智能在物流中的應用問題

企業不斷引入人工智能促其發展，一方面，它帶了更高的物流效率和高客戶滿意度，但另一方面，也存在一些顯著的問題。

（一）物流企業間差距較大

當前，地區差異和經濟發展水平仍然制約著物流企業的發展。長江三角洲和珠江三角洲地區相繼建立了大型智能物流倉庫，規則逐漸形成體系，而中西部地區仍然存在著大量的人工物流。發達地區物流企業，比如順豐和京東先后建立了自己的物流及配送系統，并不斷加大資金開發智能設備，相反，地處于中西部地區的廣大中小型企業限于資金、政策、技術、人才等諸多因素，發展滯后。

（二）物流信息標準體不夠健全

智能化物流是近幾年我國新興的產物，并不能被大多數人所知曉，也不受太多約束。國家相關部門和行業協會對于智能物流的規則制定，將來發展等存在疑慮和矛盾，沒有建設出一套完整的標準化體系來約束和規制行業。同時，行業內部還存在著多部門管理、信息不對稱等問題，致使國內智能物流發展受阻，且不能適應全球智能物流發展的浪潮。

（三）智能技術應用有限

目前，已有具備超前意識的企業或多或少地應用著一些智能物流技術，比如：自動化立體倉庫、自動化分揀系統、智能信息采集設備、揀選機器人等，可以顯著提高企業運作效率。但仍然存在著諸如人員培訓欠缺、技術獲得困難等問題，這些顯然制約了企業運用智能物流設備的能力，延緩企業的發展。

（四）人才培養不足

根據綜合物流人才短缺調查統計，目前我國物流人才缺口已達30-50萬，雖然不斷有高校在創建物流專業，但對于人才的培養僅限于傳統的知識教育，且知識體系較為滯后，更不用說新興的智能物流。智能物流是當今技術要求較高的行業，對人才的要求更高，除了一般的物流知識，掌握計算機和通信等技術也顯得尤為重要。而社會需求與高校學生的培養有所脫節，加大了人才稀缺與就業的矛盾，制約行業發展。

（五）人工智能技術應用范圍較少

從目前的行業運用情況看，人工智能技術還只應用于物流的部分環節，比如倉庫選址、倉儲作業、配送等。毋庸置疑，人工智能確實在這些操作環節起到了巨大的作用，省時省力，使物流更科學、更高效、更集約，帶來了行業發展的新航向，但是，還有很多物流的環節仍然沒有智能技術的參與或者并不受到這方面開發的重視，比如包裝、終端貨物揀選等。此外，現有的無人機送貨也存在應用壁壘，可以發現京東、順豐等企業率先研發的無人機也只能在我國極少數人員稀少、土地空曠之地使用，還不具備廣泛推廣使用的情況。

三、人工智能在物流發展中的建議

（一）政府倡導。國家提出了推動京藏鐵路、川藏鐵路、中歐鐵路等基礎設施和長江國際及內陸黃金水道區域間物流協調發展，縮小區域與企業差距。重點建設亞洲物流基地和東盟陸上、海上、空中運輸基地，響應國家物流資源共享的“腰帶加負荷”政策，對實現物流資源的共享大有裨益。但政府仍應不斷尋求大中型企業之間的合作與良好關系的建立，中小企業要以行業領先企業為標桿，定期走訪大型企業，依靠政府的資金支持，實施智能物流，從而發揮政府在行業發展方面的引領作用。

（二）完善體系建設。政府應支持創建專門的人工智能物流管理部門，統一管理行業規范，制定相關法律法規，建立物流數據接口、文件和軟件格式的標準化，實現了跨部門、跨行業、跨公司的物流工作，同時建立標準化的物流信息，加快智能化物流標準化體系的創建。

（三）積極推進物流技術的應用。當前，物流行業的高科技技術正在不斷地推陳出新，迅猛發展，企業要想與時俱進長長久久發展下去，必須緊隨發展的步伐，在物流操作中不斷引入新的智能設備，逐步減少人力使用，實現高效率的企業運作，并形成企業自己的大數據庫。同時，要注重新員工的培養，不是公司第一天報到就立刻上馬，而是形成系統地培訓體系，讓新員工既掌握知識又能運用技術。此外，企業可以尋求與更大規模企業的合作來促使資金的快速積累，以解決技術獲取困難的瓶頸。

（四）加快物流人工智能領域的人力資源開發，將逐步取代勞動力，高校和社會需要培養高技術素質的人員，使其適應大規模環境的要求。加大校企合作，確保學生能到合作公司實習，從而將知識和實踐結合在一起。同時，也需要借助政府的幫助，比如政府更多地投資科技人才建設，定期舉辦講座和比賽，開展國際學術交流，實施出國留學計劃等，這些措施的實施，對于未來高技能高知識的智能物流人才培養影響重大。

（五）拓寬人工智能技術研發應用范圍

人工智能技術應用范圍還很有限，主要歸結于目前研發技術的投入和開發力度不足，造成這種情況的原因很多，企業資金不足、觀念意識不夠等等，但是行業的高效發展離不開企業在智能技術研發方面的“百家爭鳴”、“百花齊放”。有條件的企業應該不斷調整自己，增加研發技術投入，拓寬技術研發的范圍，不只局限于倉庫選址、倉儲作業等領域，可以借鑒領先企業的經驗，也可以自主創新人工智能技術開發領域。對于現階段還沒有條件的企業，還不能夠率先去創新，那么也可以加強與領先企業的技術開發合作，參與發明和創造，獲得先進技術和發明專利，經過可行性評估后，嘗試應用于企業實際業務操作，避免企業應自身條件限制而滯于發展，讓企業在未來物流行業中處于優勢地位，不被時代的浪潮和激烈的行業競爭所淘汰。

四、結語

重大科技突破為企業和消費者帶來的是更快、更高效的物流服務及更好的體驗。現代物流越來越依賴于智能技術實現其高效運轉，然而這些人工智能應用的背后，也存在一些問題，例如各企業間的差距，體系不完善，技術運用不成熟，人才缺乏等問題，對此，也應做出相應的對策，以幫助人工智能更好的發展。（作者單位：范英蘭 重慶海聯職業技術學院）