“人工智能+物流”中智能配送與管理的應用

沈逸飛 朱真逸 王逸飛 吳淵 沈雨薇 唐浩錚 李偉

摘 要：近年來隨著社會經濟以及科技的發展，為了滿足市場需求，物流一個相對傳統的大眾服務行業，將受到人工智能技術的全面改造，朝著智慧化方向發展。“人工智能+物流”不僅能極大地降低了成本和人力資源，而且可以優化物流環節，提升物流行業的服務效率和服務質量。同時將人工智能在配送與管理中結合，利用物流中的“大數據+算法”，提升物流效率。

關鍵詞：“人工智能+物流”;配送與管理

一、緒論

物流是根據用戶需求，將運輸、儲存、分揀搬運、包裝、流通加工、分撥、數據處理等功能有機融合在一起，把物品從供應地送達接收地的一種實體流動過程[1]。物流起源于20世紀30年代的美國，于80年代進入中國。在新中國成立到改革開放前，我國只有傳統的儲運活動，即物資運輸、裝卸、流通加工等活動，都以“計劃”的形式流轉，貨物流通的價值并沒有顯現[2]。到了20世紀90年代，申通、順豐等民營物流企業推動我國物流行業發展。進入21世紀，隨著網絡和電子商務的流行，中國物流行業飛速增長，物流企業為滿足市場需求開始加大對科技的投入[3]，從信息、網絡化向數字化和科技化轉型來降低成本，從“汗水型物流”向“智慧物流”發展[4]。

根據《全國重點物流企業統計調查報告》的調查分析，隨著物流行業飛速發展，市場需求爆發式增長使得人力資源、土地資源及運輸成本不斷提高，導致中國物流行業的成本增長速度高于收入增長速度。[2]而從2018—2019年，隨著物流從傳統模式向“人工智能+物流”模式的轉型使得物流成本增勢趨緩，物流效率有所改善。

二、人工智能在物流中的應用價值

（一）實現無人配送

無人配送車主要用于快運或即時物流配送中，使用低速駕駛無人車，其本質與自動駕駛系統基本無異，都是由環境感知、車輛定位、路徑規劃決策、車輛控制、車輛執行等模塊組成。無人配送車通過激光雷達、超聲波雷達、攝像頭與慣性傳感器等多傳感器數據融合進行數據的接收與處理，再通過機器學習和深度學習對動、靜態信息如道路、標識、行人、車輛與環境等進行識別與理解，再通過差分定位與高精地圖做出路線規劃與行為決策[5]。總的來說就是通過這些云端服務為無人車提供數據、高精地圖、算法更新和后臺監控，最后通過無人車的控制系統與執行系統進行導航、避讓、加速、轉彎、制動等操作[1]。

無人配送機目前的應用場景還非常有限。無人配送機對環境、氣候等客觀條件更加敏感，并且路線規劃與算法更加復雜，同時需要更多種類的傳感器，為了安全考慮還要避開人群與建筑。受政策限制，無人配送機目前多用于偏遠或封閉地區的配送與緊急配送。

阿里的“小蠻驢”機器人融入了最前沿的智能技術和自動駕駛技術，能在各種惡劣的環境下進行配送，并且反應速度是人腦的7倍，在配送途中排除了人類的情感和不確定因素，減少了由于人工配送可能與用戶產生的矛盾，也不會在配送途中產生疲勞而突發危險，增加了配送的靈活性，提升工作效率的同時降低了成本和人力資源。順豐在物博會上展示的方舟無人機已首次嘗試在城市進行中短距離末端配送，成為投入使用的主要機型之一。

（二）優化配送流程

物流中的“大數據+算法”將運送的途徑計算到最為合理，為無人車提供數據、高精地圖、算法更新和后臺監控，使貨品更加安全快捷的到達用戶的手上[6]。“大數據+算法”可以對騎手的軌跡、實時環境與配送業務等數據進行收集，結合數據中心的實時數據通過優化算法、調度算法等進行分析，動態規劃最優路徑，與快遞員實時高效互動，即時上報配送中出現的問題，最后通過機器學習預測快遞員的配送耗時。如美國UPS公司使用大數據系統實時分析規劃出20多萬種可能的運輸路線，3秒找出最佳路徑，執行盡量避免左轉的政策。根據UPS往年數據分析，UPS貨車在行駛路程減少2.04億米的前提下，多送出了350000件包裹[7]。

大數據平臺會與企業的信息系統相融合，提供快遞員與貨主的精準畫像，通過計算機識別技術錄入物流信息進行派收貨物，避免了人工輸單可能導致的配送錯誤而造成時間和人力的不必要消耗[8]。將取件碼發送給用戶，使信息遞送的精準度變得更高，解決用戶無法及時發現取件通知等問題，同時還能讓用戶隨時知曉包裹取件情況。人工智能還會根據任務的要求對大數據進行篩選分析，根據運力、車型、配送員的位置與空閑時間為配送員智能化的推薦任務。例如美團投入使用了自主研發的O2O即時配送智能調度系統后，美團外賣的訂單由平均每單41分鐘降至了28分鐘，降低了近31.7%[2]。順豐智能穿戴設備（SF Wear）支持語音簽收、導航等多種功能，利用智能設備輔佐快遞員，通過簡單的線上操作快速完成收派工作，平均每單能節約28秒左右。智能穿戴設備（SF Wear）通過大數據使各種需要的運算和分析更加準確例如位置地點、對路線進行優化等在節省運輸成本的同時增加了效率。

（三）智慧倉儲管理

21世紀，當人力資源愈發昂貴，全自動、高效率的智能管理倉庫逐漸興起。工人們不需要逐個搬運貨物而是直接輸入貨品編號，由系統安排機器存放和尋找貨物，實現智能化存取貨[5]。智能管理的模式使用戶也能參與到商品的管理中來，通過網絡實時監控貨品的狀態和位置。如菜鳥驛站，將代存的快遞貼上條形碼，并將條形碼發給用戶和倉庫的計算機，實現智能的管理，讓取快遞的人更加快速便捷地找到快遞，同時避免誤發快遞和方便倉庫的整理。

菜鳥智慧倉擁有上百臺機器人，他們可以實現500到1000小時的無故障運營，既能協同合作又能獨立運行。貨架位置會根據訂單動態調整，機器人也會就近調配，最大程度地保證了運作的效率。同時每臺機器人可以提起近500公斤的重物并且還能靈活旋轉，使倉儲利用率提高近一倍多，缺乏電力時還會自動歸巢充電。這使倉儲、調度、搬運全程無人操作成為了可能。動力球分揀線新技術使得小包裝、軟質塑料袋包裝都能分揀并且反應速度快，分揀效率高，一小時分揀量能達到5000到7000件，能夠利用更少的土地資源造成更多的效益。用仿生技術模擬人體研發的“機械外骨骼”，能助力保護快遞員，增強肢體運動強度與耐力，增加工作強度搬運重物。

三、“人工智能+物流”在校園中的應用

大學校園中，快遞相對集中，如集中于菜鳥驛站，并且學生取快遞時間相對固定，一般在中午或傍晚下課后，排隊等待以及從大量貨物中尋找自己的快遞將會增加同學們的耗時。尤其當雙11和618等活動到來時，同學們的瘋狂購物將會帶來數量龐大的快遞，進一步延長取快遞時間，降低取貨體驗。在校園中應用“人工智能+物流”的模式，在未來將會解決排隊長、找貨難的問題，節約同學們的時間，帶來更多的便利。

將人工智能無人車引入校園已經實現，但目前的主要用途是校園安全巡視，它能按照設定的路線自動行經校園的每個角落，也能智能地避開障礙物。將無人車和智能快遞柜相結合，會緩解取快遞耗時長的問題。菜鳥驛站的快遞由計算機視覺識別條形碼并測量貨物體積，進而引導搬運機器人自主分揀，交給無人車進行運送。計算機根據識別的貨物配送地址，設置好智能無人車的路徑，送到每棟宿舍的智能快遞柜，通過智能無人車配備的高清攝像頭掃描包裹二維碼以及快遞柜各個取貨倉門二維碼，實現精確投送，方便智能化自動管理。而計算機視覺系統會全程進行實時監測，識別記錄包裹錯拿、破損等情況[2]。無人車加智能快遞柜配合，實現精確地點到點配送，學生們不再需要走很遠的路，下樓就能拿到自己的快遞。

為了方便同學們了解快遞動態以及獲取取貨通知，可以設計一個微信小程序，將菜鳥驛站數據上傳到公眾號，實時更新快遞信息并精準發送給用戶，用戶可以通過收到的條形碼在智能快遞柜收取自己的快遞。而計算機視覺系統記錄的數據也會實時反映在公眾號上，及時向學生反映發生的問題。在校園配送過程中，也會出現學生急需拿取某件快遞，或者快遞件體積較大，無人車無法配送到快遞柜的問題。微信小程序將會對這些問題進行優化，相應推出加急服務，預約“快遞送到手中”服務，等等。小程序會獲取同學們遇到的各種問題，通過機器學習不斷完善服務機制，改進“人工智能+物流”在校園中的應用，提供更好的服務。

四、總結與展望

近年來，經濟快速發展，生活節奏加快，促使物流行業蓬勃發展。“人工智能+物流”作為新興技術，成為物流行業發展的主流，對物流各個環節進行改善，降低成本提高效率。人工智能的融入，使得無人配送的應用更加廣泛，提高了靈活性，降低了配送過程中的危險系數，減少了人力的使用，并且簡化了偏遠、封閉地區的運送。同時“大數據+算法”也能夠預測耗時與抵達時間，選取效率最高的路線，節省物流成本，優化配送過程，還能夠減少人力資源的浪費。智能化在物流行業的發展，也使得全自動高效率的智能管理化倉庫逐漸進入生活的主流中，網絡實時監控和“條形碼”的使用，使得快遞的運輸過程和收取更加智能高效，通過互聯網服務，讓信息傳遞更加精準，減少了快遞信息的丟失率，配合無人機服務，提高了訂單、貨物配送效率，提升用戶體驗。

參考文獻：

[1]付達異.淺析人工智能在物流中的應用[J].綠色環保建材，2020（09）：92-93.

[2]中國人工智能+物流發展研究報告 2020年[C].艾瑞咨詢系列研究報告.上海艾瑞市場咨詢有限公司，2020（7）：320-371.

[3]許愛雪，張詣，溫洪念.人工智能在物流行業的運用[J].計算機產品與流通，2020（07）：117.

[4]袁俊麗，裴愛暉.物流新技術、新業態發展動因及趨勢分析[J].物流技術，2020，39（04）：1-4+28.

[5]邊峰.人工智能在物流領域里的應用研究[J].科技經濟導刊，2019，27（22）：12+38.

[6]汪蘊平.物流數字化的七大關鍵技術趨勢[N].中華合作時報，2020-08-28（A06）.

[7]大數據在物流行業的應用https：//blog.csdn.net/dsdaasaaa/article/details/94763907.

[8]古貞.智能物流發展的若干問題研究[J].物聯網技術，2019，9（10）：61-63.