AI＋物流新趋势，共迎物流新时代

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21世纪是科技的时代，物流在当下更成为物联网下连接世界的开关，在此，我们分析下 AI 助力物流行业降本增效的相关实践，并解读 AI+的物流时代新趋势。

一、

AI 正向“认知智能”进化

从发展阶段看，AI 包括逻辑智能、感知智能和认知智能。目前行业普遍认为，AI 正处于从“感知智能”向“认知智能”进化的阶段。即机器在“听、说、看”等感知智能领域，已经达到、甚至超越了人类的水准;但在需要外部知识、逻辑推理或者知识领域迁移的、认知智能领域，还处于初级阶段。

过去十年，中国 AI 技术发展经历了三个阶段的价值跃迁： 一、 基础科研，实现单点算法突破; 二、 落地应用，推动算法边界拓展; 三、 基础设施，降低算法生产门槛，以解决各行各业的问题。

二、

AI 算法让产品变得“更好

AI 算法能让设备和系统更加智能。有 AI 算法加持的自主移动机器人(AMR)，可“脑补”缺失信息，做到不迷路，具有更强环境鲁棒性。AI 让设备能处理更多对象，如商品信息视觉识别系统，能同时识别纸箱上的文字、图形、尺寸、形状等众多信息，甚至判断好坏。在 AI 优化调度下，不同类型智能设备可实现高效协同。AI 还能让产品做到更小尺寸，应对极暗光等挑战。

过去，算法只是产品软件的附属品，往往在硬件设计好后才去构建软件。在创新智能产品的研发过程中，产品的易用度、特性很大程度上是由算法决定的。

因此，需要在产品定义、设计、研发阶段，就将算法纳入考量。AI 算法已成为产品的“核心组件”，开始重新定义软硬件，让产品从“不可能”变成“可能”。例如，机械臂抓取、SLAM 导航、多设备协同、运筹优化等算法对于物流产品的价值很大。

三、

AI 物流的三层价值

技术、市场、社会、国家政策等多要素的共同作用下，数智化升级成为企业实现降本增效的必然选择。当前用户对智慧物流有三层需求：

1、单体智能， 主要解决终端设备层的效率问题。AI 算法将重新定义物流装备的能力边界。以机器人为例，AI 算法可以让 AMR 即使在 50% 场景遮挡的情况下，依旧不迷路,并实现自主避障、高精导航。在终端感知能力上，通过 AI 视觉方案进行产品质检、药品复核等，可以大幅提升生产场景的作业效率和准确率。

2、 群体智能， 主要解决工作流程层的效率问题。现阶段，机器人(AGV/AMR)、无人叉车、穿梭车、堆垛机、机械臂、分拣机等智能设备越来越多，多种类型设备相互协同工作成为必然。要保证整个群体协作效率，AI 将发挥巨大作用。

3、业务智能，主要解决信息维度的效率问题。大数据分析能更好地指导决策，提高整个业务的智能化程度。这其中，需要将大数据和 AI、IoT 相互配合，实现从智能感知、分析、决策到执行的全程自动化、智能化。业务智能涉及的链条和环节更长，行业目前仍在探索中。

2022 年可以说是人工智能物流的元年。机器人公司和技术公司陆续进入这一赛道，疫情影响进一步加速 AI 与物流的融合。在过去的两年中，布局这个赛道的公司成倍增长;一些用过 AI 技术和产品的企业，也初步尝到了甜头;在物流各种场景中，AI 在数据采集、处理上，相比传统技术是降维打击。

“我们有理由相信，未来的 20 年，AI 会像前 20 年信息技术的作用一样，与各行各业深度融合，并带来更为深远的产业变革”。

来源 / 物流源

来源：物流资讯