機器學習在智能物流研究中的應用進展與展望

魏 進，閆春雨，閆雪原 WEI Jin, YAN Chunyu, YAN Xueyuan

（1.山東畜牧獸醫職業學院，山東 濰坊 261061；2.山東理工大學，山東 淄博 255000；3.濰坊學院，山東 濰坊 261061）

隨著科學技術的不斷發展，當今世界正掀起新一輪的產業革命。物流作為國民經濟發展的基礎產業和重要動脈，正面臨著產業轉型升級。傳統的物流模式已不能滿足人民日益增長的需求，物流正朝著自動化、智能化方向發展，智能物流的概念隨之誕生。自動識別、人工智能、數據挖掘等技術為智能物流的發展提供了強大的驅動力[1]。其中在人工智能的研究中，學習被認為是一個關鍵的特征，機器學習也成為人工智能的重要分支。通過研究和構建能夠學習的系統，可以讓機器更加智能。以百度的無人駕駛、京東的無人配送車為例，就是一個很好的證明，通過機器學習，人工智能系統能夠達到更高的水平。

1 機器學習與智能物流

1.1 機器學習

機器學習作為人工智能領域的核心，它通過仿生學原理，模擬人類的思維，使計算機有了模擬、自主學習的能力[2]。機器學習具有學習精度高，適應性強的特點。機器學習被廣泛應用于各行各業，如金融、電子商務、醫療、交通、制造等領域。

在機器學習中，根據學習任務的不同，可以分為監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習[3]。監督學習的訓練數據包含類別信息，例如，在垃圾郵件檢測中，訓練樣本包含電子郵件的類別信息：垃圾郵件和非垃圾郵件。在監督學習中，典型的問題是分類和回歸，典型算法是Logistic Regression、BP 神經網絡算法和線性回歸算法。與監督學習不同，無監督學習在訓練數據中不包含任何類別信息。在無監督學習中，典型的問題是聚類，代表算法有K-means、DBSCAN 等。監督學習和無監督學習是兩種使用較多的學習方法，而半監督學習是監督學習和無監督學習的混合體。強化學習又稱為增強學習，是一種從環境狀態到行為映射的學習，目的是使動作從環境中獲得的累計回報（獎勵） 值最大。強化學習有一個很大的優勢，它可能是超越人類的。監督學習中，比如分類問題，最好的結果就是人類的標注水平，這是一個上界。而強化學習可以在環境中探索，最終可能超過人類。

1.2 智能物流

與傳統物流相比，智能物流實現了由機器代替人力的模式轉變。它采用條形碼技術、無線射頻技術（RFID）、電子數據交換技術（ED）I、全球定位技術（GPS）、地理信息技術（ED）I 等物聯網技術，實現貨物運輸、倉儲、配送、包裝、裝卸搬運、流通加工等環節的智能化操作，使貨物從始發地運往目的地，滿足客戶的需要。智能物流具有自動化、無人化、信息化等特點，是當今現代物流的發展主要趨勢。

2 機器學習在智能物流研究中的應用

目前已有越來越多的學者對智能物流展開了研究。從智能物流的發展現狀及趨勢到智能機器人在倉儲、運輸、配送等環節的具體應用，學者們的研究范圍也越來越細致、廣泛。鄭玉飛提出了物聯網背景下的智能物流發展分析[4]。劉俊秘、李夢陽等人設計出基于Arduino與機器視覺的智能物流搬運小車，對物料進行自動的抓取、運輸和投送[5]。毛福新、閆光輝等人對智能物流場景搬運機器人系統進行了優化[6]。本文以智能物流中倉儲、運輸、配送三個非常重要的活動作為研究范圍，分別研究了機器學習在智能倉儲、智能運輸、智能配送中的應用，具體如圖1 所示。

圖1 機器學習在智能物流研究中的應用概覽圖

2.1 機器學習在智能倉儲研究中的應用

倉儲是對貨物進行儲存、保管，是連接生產、供應、銷售的中轉站。倉儲現代化對降低物流成本，提高物流效益具有重要意義。近年來倉儲無人化、自動化，已經成為眾多物流企業發展的一個趨勢。京東新建的亞洲一號倉庫，應用自動化立體倉庫，對貨物進行自動存儲、自動分揀，大大提高了貨物的出入庫效率。在智能倉儲中基于機器學習的智能分揀系統、智能倉庫規劃選址，一直是學者們研究的重點。

2.1.1 基于機器學習的智能分揀系統

隨著電子商務的發展，中國已經邁入世界超級快遞大國。根據全國郵政管理工作會議統計，2022 年中國快遞業務量累計完成1 105.8 億件，平均每天產生3 億件。如何對這些快遞進行快速分揀，尤其是在每年的6.18、雙11、雙12 等活動時，成為當今快遞業急需解決的問題。目前對快件分揀主要采用手工分揀和機器分揀兩種方式。手工分揀效率低下，而且差錯率高；同時人工成本也高，直接增加物流成本。利用自動分揀機器人對貨物進行分揀已成為目前一種發展趨勢。分揀機器人對貨物分揀成功與否主要靠三個因素：物體的類別、位置、位姿。分揀機器人通過學習建立自動抓取系統，快速精準抓取貨物。國內外學者針對這些問題進行了大量研究。李愷將視覺算法與機器人操作相結合，提出了基于機器人手眼系統的物體識別與位姿估計技術[7]。付曉艷等研究了基于機器學習的物流自動分揀機器人定位精度檢測算法，實現了簡單的定位精度檢測[8]。面對機器人分揀控制效果不理想問題，李橙等人利用激光視覺對智能物流分揀機器人進行引導控制[9]。

2.1.2 基于機器學習的智能倉庫規劃設計

倉庫的規劃設計主要包括倉庫選址和倉庫布局。倉庫的選址是一個復雜過程，不僅要考慮地理位置、交通條件，還要考慮整個地區的經濟條件、人口密度，而且各個因素還存在交叉的效果。面對眾多符合要求的物流網點，選址正確與否直接關系整個物流公司后期的經濟效益。另外倉庫布局的一個重要工作是確定合理的庫存水平，庫存合理化直接影響物流企業的倉儲成本。隨著市場經濟的發展，消費者的需求也愈發隨機、波動，為了滿足消費者的偏好，獲取競爭優勢，企業不斷調整產品特性。企業面臨的數據成指數化增長，無法挖掘有效信息，只能保持較高庫存量，以避免缺貨，結果導致企業物流成本過高。傳統的研究方法已不能滿足此問題的研究，隨著大數據、云計算等信息技術的發展，機器學習逐漸走進人民的生活。機器學習可以快速處理海量數據，做成正確決策。朱桂業在其畢業論文中，提出采用爬蟲、機器學習、大數據分析技術，分析上海市的物流站點與其他類型的服務設施之間的量化關系，最終選出合適的物流中心[10]。劉星甫從庫存優化問題中的需求預測和安全庫存設定問題入手，利用機器學習算法構建模型框架分別進行求解，以某物流企業為實例進行庫存優化，并對其提出了相應的庫存管理建議[11]。

2.2 機器學習在智能運輸研究中的應用

運輸作為物流的重要功能，運輸的速度直接關系到整個物流的服務質量。運輸智能化就是將先進的信息技術、計算機技術、數據通信技術、傳感器技術、人工智能等學科成果綜合運用于交通運輸、服務控制和車輛制造，加強了車輛、道路和使用者之間的聯系，從而使運輸活動更準確、高效。在智能運輸中機器學習主要應用于交通流預測與分析、車輛調度問題研究。

2.2.1 基于機器學習的交通流預測與分析問題研究

隨著城市化進程的加快，居民汽車擁有量不斷增加，道路擁堵、交通事故時有發生。交通流量預測和分析作為智能交通領域中最重要的一環，直接決定了智能交通系統的性能表現以及適用范圍。一個優秀的預測模型，不僅使出行者合理地安排自己的出行方式，出發到達時間以及路線，節省不必要的時間浪費，提高工作生活效率。而且還可以讓政府服務部門及時了解和預測路況信息，對可能發生的道路擁堵和交通事故提早做出預判，節省社會負擔，合理配置社會資源。傳統的交通流量和出行時間預測模型主要集中在基礎統計方法的應用上面。該類方法主要適用于樣本數量小以及數據結構簡單的傳統型數據。然而隨著數據采集能力攀升，以及人們對數據科學機器學習領域的不斷提升的需求，傳統預測方法對于數據量大、復雜度高的大數據問題，其表現會嚴重受制于數據噪音以及突發事件的影響。針對這些問題黃益德利用機器學習方法的特點，將裝袋方法與提升樹模型相結合，通過組合若干個復雜度不那么大的模型來降低泛化方差從而提升最終的交通預測效果[12]。彭博文采用機器學習技術，通過整理和分析交通大數據，選取車間距、車道數、車速、流量、天氣、時段、節假日等重要交通數據作為模型特征，構建基于決策樹算法和隨機森林算法的交通擁堵預測模型，并對不同模型的交通預測結果進行分析[13]。

2.2.2 基于機器學習的車輛調度問題研究

車輛優化調度問題作為一個典型的NP（Non-deterministic Polynomia）l 難題，應用純粹的數學方法難以求解。隨著智能優化技術的發展，越來越多的研究人員利用機器學習方法做出決策和判斷，以使運輸總費用最低，效益最大。針對物流中的車輛路徑優化等問題，學者們根據機器學習的特點，改進傳統的求解方法。胡智超利用機器學習對電商平臺用戶的操作數據進行分析建模，設計了一種基于K-medoids 動態聚類混合拓撲結構的粒子群算法，用以求解物流配送路徑優化問題[14]。該算法很好地跳出局部最優解，并快速收斂于全局最優解。溫辛平研究了基于機器學習客流預測的公交調度優化問題[15]。文超、李津等人總結了機器學習在鐵路列車調度調整中的應用[16]。

2.3 機器學習在智能配送研究中的應用

物流的最后環節是配送，把貨物安全、準時地交到客戶手中，直接影響著客戶的物流服務體驗。然而進小區難、客服分散、送貨時間沖突、農村物流落后等問題一直困擾著物流企業。近年來無人機、無人車的研究一直成為社會的熱點，他們的出現一定程度上解決了最后一公里的難題，尤其是在剛剛結束的疫情期間發揮著重要的作用。

2.3.1 基于機器學習的無人機物流

說到無人機物流，很多人可能會認為規?；涞厝员容^遙遠。但事實上，近年來，順豐、京東、美團等代表性企業已在多地開展了支線、末端無人機物流配送試點。特別是在醫療樣本運輸、生鮮配送等業務場景中，部分企業已經開始商業運營。無人機與其他大多數機器不同，它們可以高速穿越極其復雜的環境。加州理工學院的一個工程師團隊開發了Neural-Fly，這是一種深度機器學習方法。它跟蹤無人機著陸時的位置和速度，并修改其著陸軌跡和旋翼速度，以補償旋翼從地面的反沖，實現盡可能平穩的著陸。國內學者對無人機的研究主要集中在最近幾年，主要研究的方向有無人機的定位、跟蹤、圖像處理等。方坤提出了一種基于支持向量機的無人機目標定位信號分離算法，解決了無人機定位差的難題[17]。車夢凡提出了基于機器學習的無人機圖像目標識別算法研究[18]。

2.3.2 基于機器學習的無人車

無人車即無人駕駛，給車裝上各種各樣的傳感器，讓它能夠自己理解周圍的環境。在遇到障礙物或行人時，它會選擇最優路線，自動完成轉彎、倒車退讓等動作。無人車主要采用了機器學習算法，電控單元中的傳感器數據處理大大提高了機器學習的利用率，也有一些潛在的應用，比如利用不同外部和內部的傳感器的數據融合（如激光雷達、雷達、攝像頭或物聯網），評估駕駛員狀況或為駕駛場景分類等。對比傳統快遞取件，無人車派送快遞更具智能化、高效性。目前無人車已經開始應用在人員流動性較大的酒店、寫字樓、商場、學校。當無人配送車到達指定地點后，就會給收件人發信息。收件人只需通過手機掃碼，就可以打開柜子取件，實現無接觸智能配送。隨著無人車送貨的廣泛使用，相關的研究也引起學者們的關注。陳亮研究了機器學習算法在無人駕駛中的應用[19]。呂滋博對自動駕駛中的基于深度學習的目標檢測問題進行了研究[20]。葉子豪提出了基于深度學習的無人駕駛感知與決策若干方法的研究[21]。

3 機器學習在智能物流研究中存在的問題

機器學習作為人工智能的一個子集，隨著人工智能技術的快速發展，機器學習技術的應用無處不在，比如，我們的家居生活、購物車、娛樂媒體以及醫療保健等。目前機器學習在物流領域中的應用發展還不平衡，主要集中在倉儲、運輸、配送環節。而在物流的其他環節中的應用研究還不多。包裝、裝卸搬運、流通加工等作為物流活動的其他環節，在整個物流的流程中也具有十分重要的意義。其次物流機器人技術與西方發達國家相比還存在差距，一些核心技術還有賴于西方發達國家。同時缺乏復合型人才，機器人的發展根本上是技術，技術需要人去創新和研究。提升技術，推動機器人產業發展，不僅需要政策和應用市場，更需要開發者和人才。由于我國機器人行業起步較晚，物流機器人行業整合應用了許多新技術、新概念，這對行業內的許多從業者來說都是不小的挑戰，復合型人才的短缺對行業的快速發展影響很大。

4 總結與展望

隨著物聯網的發展，機器學習將應用到物流的各個環節。從文獻中發現有關機器學習在智能物流中的應用研究主要集中在最近五年。而且已經開始引起學者越來越多的重視，整個發展趨勢良好。為了進一步促進機器學習在智能物流的發展，使中國早日進入智能物流時代，國家和政府應當建立一套科學合理、完善的行業管理標準，規范物流機器人行業的管理。同時加快機器人高端專業人才隊伍建設，開設智能機器人相關專業，培養具有機器人專業素養和素質的高等人才。其次進行核心技術和核心部件研發攻關，自主研發基于機器學習的新產品、新技術，解決被西方發達國家在核心技術上“卡脖子”的難題。