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一九产业AI速写:物流篇

来源:未知作者:admin 时间:2020/01/06 点击:

  在一九产业AI系列中,我们已经介绍了一系列在2019年出现全新进展的AI应用场景。但是相信很多人的第一反应还是——还不够。不论是在云端为金融“行业降本增效的AI,还是在田间地头观察着。每一刻农作物的AI,它们虽然在为我们的生活带来潜移默化的变化,但是距、离我、们想象中的技术”变”革,多少还差那么点事儿……

  不得不承认,很多时候我们对于技术的想象是夸张又狗血的,像是提到生物科技就联想到生化危机,至于想。象中的AI应用,至少要改变一些看似非常:古老的行业,极大的提升效率,最好在来;点身怀绝技的机器人什么的。这不比仅仅依靠云端的算法模型来改变产业要“刺激”多了?

  提!起物流,各位看客肯定脑海中会播放?出这样一串蒙太奇——在巨大仓库被花样丢掷的包裹、卖家写的龙飞凤舞的面单、寒风中在城市里飞驰的快递小哥……

  这样的产业,似乎很难经过技术改造,最起码在实;现自动驾驶之前,这一产业仍然对人力劳动有着高度依赖。

  但实“际上虽然消费者本身接触到的物流业务,大多由快递小哥完成,实际上物流具备着充足的AI化条件。

  首先从动机上来讲,我们对于物流行业的刻板印象,例如仓储端劳动效率低;下、信息甄别的困难,往往也是:物流行、业切实。所面临的:一些问题。他们显然是拥有利用技;术进行”改”良的意愿的。另外一点,快递网点缺乏劳动力的现象已经从两年前就开始越发明显。快递柜逐渐替代送货上门的快递小哥,产业内部同样也渴望利用技术缓解这种“用工荒”。

  而物流?行业看似“原始”,其实!其工作内、容是高度、结构化的。像是仓!储空间。中物品摆放、的位;置和人员行进路线,往往“都是固,定的。而物流车辆:在各个城市间的集散流程,往往也相。对固定。尤其物流”出行依!赖地图导航,其每天的行动轨迹;已经”有了数据累?积。加上物流产“业本来就是集群化、规模化的产业,整个业务流程是非常适合被结、构化处理,通过AI加工改良的。

  甚至即使是看似遥远的自动驾驶,实际上在固定路线中也已经取得了不小的进展。与物流园区的固定路线接驳,有着天然,的契合性。

  从几?年前开、始,物流就从!不缺乏”智慧。我们常常在;物流企业的宣传中看到,有很多大型物流企业已经建设;起了智能分拣:流水线和;智慧仓储系“统,无需人工操作,机械手臂和流水线的配合就能够让包裹去往该去的地方。

  解耦、重组、幻想成?线年,物流AI所发生的最:显著的变化,就是业务和技”术之间开始出现了解耦趋势。

  正如我!们提到的,物流从不;缺乏智慧,在大型物:流企业内部,智能化的覆盖率其实很好。但也正因这些技术来自于企业内部的业务自驱,导致业务本身与技术的绑定相当牢固。使得物流企业自身虽;然拥有强大的技术,但物流行业中却很少见到成熟智慧解决方案提供商。这样会极大的?影响整个行业的技术覆盖效:率,也就出现了我们见到的通稿里机器人上、天。入地,现实“中快递小哥累到头。秃。

  例如应用数据挖掘手段结。合A、I算法,可以更、好的规划出高效运输。路线,提升里程利用率。甚至原本需要熟练员工每天耗费一两个小时的排单工作,都可以通过AI在几分钟内解决。尤其通过往年数据的挖掘,可以对于货、运压力进行:预测,让各个,站点提前做出准备。就拿双、十一、618这种购物节节点来说。如果不做。好充足!准备,很可能?会造成、快递爆仓,运送人”员疲、惫不堪、站点中”大量货、品堆、积造成危。险。但如果预估数量过多,快递站点又会负担成本。但有了AI技术的”加持,就能够游刃有余的应对。节点性压力。

  不仅有大量无人车开始进入港口承担货运接驳任务,很多技术厂家也开、始推出?了小型的、柔性化的仓储机,器人,并通过?数字;孪生能力实。现应用场景的智慧化。换句话说,物流商家想:要在仓储!环节应用机器人,不再需”要建!立起一个庞大的?智能工厂,小型机器人之间的互相、配合也“能提、升仓储!分拣效。率,能够。更好地避免暴力分拣情?况。

  但我们必须要正视的是,虽然,物流AI的“实现”并不困难,但其商业化发展仍:有一段很”长的路要走。就拿用无人车替换快递小哥这件事来说,看似能”够为:物“流企业降。低劳动力成本,但动辄八:十万的报价,足够:让大多!数企业望,而、却步——物流的产业优。势是规模;化,但也“带来了;规模、化的成!本压力。一个城市的上百个物流站点都应用上一台无人车,就意:味着近亿元的;成本!投入。

  在攻克硬件成本的同时,一些更易部署的软件解决方案也将与物流产业更好的结合。像是通过、人脸识:别来解锁快递代收柜,或是利用OCR技术识别单据。在AI企业正专注于将自己的技术植入到更多应用功能场景时,这些不需企业付出”太”多成本,又能从细节之处提升用户体验的AI技术,很可能;是双”方产生:联系的第一:个契机。

  尤其当各行各业都面临着劳,动力紧张的时候,物流领“域的AI技?术可以经过切割得以复用,像是外卖配送、港口调度等等场,景,同样也:能享受物:流领域的技术成果。因此不论是物流企业本身,还是技术服务企业,对于这一场景的投入一定会。不断加码,甚至有一天我们看到一些原本的物流企业突然转身成为物流企业的技术服务供应商也无需意外。

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