快遞物流行業人工智能技術應用研究

◎李華民 袁國強

近年來，快遞物流行業從“勞動密集型”迅速向“技術密集型”轉型，自動分揀設備、智能機器人、無人機以及云計算等“黑科技”接連亮相。新一代人工智能在改變人們生產生活方式的同時，也在深刻地影響和改變著快遞物流行業。

技術應用

1.圖像處理

通過綜合運用圖像識別技術，實現了單據數據實時處理和應用，優化單據系統業務處理流程，大幅降低紙質單據信息獲取的成本。如順豐科技目前已通過對手寫漢字運單的機器圖像識別，大幅節約紙質運單輸單人力；在對印刷體識別方面，發票、營業執照和身份證智能識別系統已在試點運行，整體準確率達到90%以上，未來有望取代人工錄入信息等工作。

2.自然語言處理

快遞物流行業依托呼叫中心海量的話務數據，在龐大的數據樣本之上，通過語音語義分析等技術，實現智能客服高效學習和訓練。智能客服在客戶下單環節及其他客服場景中均能實時識別客戶語音，分析其意圖，并針對客戶提出的問題進行標準答復或輔助客服工作，不僅給客戶帶來更為智能和人性化的服務體驗，也能提升人工效能，降低服務成本。目前順豐科技已上線應用客服機器人“豐小滿”，具有智能外呼、語音客服及客服助手功能；圓通也于近期與科大訊飛合作，上線了智能客服，用于緩解呼叫中心人工客服壓力。

3.數字地圖應用

以地理信息系統（GIS）技術為基礎，融合大數據和人工智能等技術，面向未來智慧物流的數字地圖，提供高精定位、精準地址匹配和路徑規劃等專業服務，為物流決策提供基礎支撐。在高精定位方面，其通過GPS定位、基站定位、混合定位三種模式為用戶提供高精度的定位服務，新一代數字地圖可通過獲取用戶位置，設置電子圍欄，實現高精度定位信息推送，通過合理分配資源，實現效益最大化。在精準地址匹配方面，通過將地址按18級進行分級，形成標準地址，并對應賦予坐標及單元區域，為物流行業其他業務系統提供準確、有效的數據信息。目前，順豐智能地址輸入服務已在全國上線，該服務能根據用戶輸入的關鍵詞完成智能推薦、匹配標準地址，每天請求量可達4500萬+，提升了客戶地址輸入體驗，規范了地址數據質量。大數據路由分單產品已在深圳、上海、北京和廣州上線，統一收派地址庫和單元區域數據，保證了實時性和精準性，并減少30%以上人工審補工作量。京東也建立了相似的數字地圖平臺，采用GIS數據層、服務層和客戶端展現層三層架構，實現智能導航、車輛實時位置監控、車輛歷史軌跡回放和包裹跟蹤等功能。

4.線路規劃與倉儲優化

線路規劃是快遞物流行業的核心技術問題。應用機器學習、強化學習等人工智能技術，與傳統的運籌學優化算法、近似求解算法結合在一起，構建線路規劃算法和系統，它既可支持同城動態接駁、靜態干、支線路由等應用場景，又可在動態與靜態模式之間無縫切換，為未來更大范圍地去中心化的動態路徑優化提供解決方案。

除了線路規劃之外，還可利用人工智能技術相關算法將中轉場的流向與分區的配載優化、倉庫的庫存優化等問題組合在一起，并應用到倉庫內揀貨最優路徑規劃方面，構建快遞物流行業的完整網絡規劃與優化算法系統，有助于提升運輸時效，降低運輸成本，優化中轉場負載與倉庫庫存。目前，順豐科技、京東Y事業部和百世研發中心等已將相關技術應用到其生產實踐當中。

5.智能裝備

（1）無人機。當前國內無人機的應用主要面向偏遠地區的鄉村配送，京東集團、順豐集團和中國郵政集團已較早開展相關應用。其中京東和中國郵政均有常態化運營。截至今年4月，京東在陜西和江蘇啟動的無人機配送常態化運營，累計完成了超過4000架次的飛行，總航時超過50000分鐘。中國郵政與迅蟻無人機合作，目前共計安全飛行1101架次，累計運輸重量約923千克，連續安全運行時長14525分鐘，連續安全飛行里程超10000公里，無人機自主運送成功率高達100%。2017年6月21日，順豐與贛州市南康區聯合申報的無人機示范運行區的空域申請得到了正式批復。6月29日，順豐在獲批空域內進行了首次業務試運營飛行，成為目前國內唯一嚴格按照軍民航要求申報物流無人機飛行的企業。

（2）無人倉。無人倉儲結合人工智能、大數據和工業機器人等技術，實現了定制化、系統化整體物流解決方案。無人倉在控制算法、工業設計、機械結構、電氣設計和應用場景等方面取得了大量的技術突破與創新。通過搬運機器人、貨架穿梭車、分揀機器人、堆垛機器人、六軸機器人及無人叉車等一系列物流機器人的協同工作，組成了完整的中小件智慧物流場景。目前，京東和順豐等多家企業均大力發展無人倉儲項目，布局人工智能與智慧物流發展平臺。

（3）無人車。利用無人駕駛技術，研制無人配送車輛，解決城市配送的“最后一公里”問題。目前，無人車行駛2米/秒，車身重量30公斤，剎車距離為1-2厘米，在配送點周圍5公里范圍內活動，利用高精度的測繪GPS點來規劃路線，每小時可配送1-8個訂單。

趨勢與瓶頸

1.發展趨勢

（1）智能設備重組快遞物流業生產要素。智能設備研發將使快遞物流行業從人工分揀向自動化、智能化方向快速發展，智能感知技術、信息傳輸技術，機械臂、機器人、自動化分揀帶與無人機等智能設備將在行業運作各個環節得到廣泛應用。

（2）智能計算重構快遞物流業運作流程。依托云平臺和大數據技術，實現對供應鏈、快遞物流服務的數字化、智能化、標準化和一體化綜合管理。以智慧物流為目標，應用人工智能技術，使得供應鏈整體各環節的信息流與實物流同步，實現流程優化及協同作業，貨物就近入倉、就近配送，提升產業鏈效能。

（3）智能技術重塑快遞物流業生態系統。在人工智能技術的協助下，通過云計算、大數據和物聯網等新一代信息技術，實現物流、商流、信息流“三流一體”的智慧物流。為線上線下物流運輸、倉儲配送、商品交易、金融服務和行業誠信等業務板塊提供一站式、全方位服務，形成覆蓋線上線下的全新物流快遞業生態系統，積極服務經濟社會發展。

2.發展瓶頸

（1）快遞物流信息化隔離。目前，快遞物流行業仍然存在信息孤島現象，雖然有很多企業已經使用物聯網技術構建信息化系統，但不同企業之間的信息溝通還存在障礙，很難實現信息交換和共享。

（2）基礎數據不完善。智慧物流的一個重要基礎就是基礎數據。很多企業忽視對基礎數據的收集，不能及時對物流基礎數據進行分析并迅速作出響應，因而無法搭建智慧物流系統基礎框架。

（3）專業人才缺乏。企業要發展人工智能，需要大量的既懂物流技術，又精通計算機信息技術、網絡技術和通信技術等相關專業知識的高層次復合型人才。現有的企業人才不能滿足智慧物流發展的需要。

發展建議

1.完善基礎數據采集及共享機制

建設行業基礎數據信息庫，打破行業基礎數據的采集和共享壁壘，由政府部門明確技術數據管理職責，協調行業數據資源，確保信息暢通。另外，完善快遞物流服務標準體系，明確信息編碼、數據接口、數據格式和交換流程等標準，這樣既有利于企業自身信息化建設的完善，又可以破除不同企業間信息交流的障礙，使得整個物流系統在網絡兼容、數據交換和信息共享方面暢通無阻。

2.發展行業大數據技術

大數據技術的應用分為四個層面，一是大數據架構，即基礎數據的收集與展示。二是利用大數據對物流快遞業務進行有效評估。三是大數據應用的核心，即對生產量或物流量的預測。四是利用大數據輔助智能決策。基于“大數據+人工智能”的系統平臺具有一定的開發難度，而且需要經過大量數據的持續采集和投入，才能形成預期的服務能力，實現由人工向人工智能逐步過渡。為此，一是需要各企業加大投入，培育自身研發力量。二是需要行業主管部門積極引導和鼓勵，形成良性的行業技術研發環境。

■ 春泛綠橋 王建/攝

3.培養智慧物流人才

隨著新技術新模式的快速發展，快遞物流業需要在專業人才培養方面下功夫。一是企業要對現有員工進行相關技術培訓，使員工能夠勝任智慧物流業務崗位。二是建議各高校與時俱進，合理調整培養方案，修改培養目標，通過專業人才輸出滿足智慧物流發展需求。