人工智能技術在物聯網的應用前景分析

周銳焓

摘? ?要：人工智能技術的進步及其在物流領域的逐步推廣，對物流領域產生了深遠的影響。伴隨著網購額的激增，中國快遞量也出現了狂飆式增長，人工智能對于彌補當前物流業存在的種種缺陷和不足、推動物流業發展改革和物流智能化進程起著越來越重要的作用。文章分析了人工智能技術在物聯網的應用前景。

關鍵詞：人工智能;物流;應用與發展

人類一直在探索和尋求高效、便捷的生活和工作方式。人工智能技術的出現，給各行各業的發展帶來了翻天覆地變化，人工智能已被廣泛地應用于服務行業、化工行業、食品包裝行業、機械制造業、汽車生產和駕駛領域，通過圖像識別和人機對話界面，快捷、準確地按照程序完成一項項任務，不斷改變著傳統行業和消費者的行為。

在電商云集、“一淘天下”的今天，物流這個極其傳統的行業正在經歷改變，穿梭的“快遞哥”成為各大城市鄉村的一道風景。在人工智能的幫助下，物流行業的運行模式和工序環節正在改變，來自全世界的包裹通過掃描、圖像識別實現貨物的分揀、輸送和存儲，通過識別信息來跟蹤貨物的狀態，建立物流數據庫。如京東無人機、亞馬遜超級倉庫、阿里菜鳥自動分揀系統等。隨著大數據、云計算、物聯網等技術在快遞行業的不斷應用，物流變得更加高效、便捷。

1? ? 發展現狀

“智慧物流”由美國IBM公司在2009年首次提出，這一概念自提出以來就引起了諸多效仿，出現了“智慧醫療”“智慧企業”等類似概念，都是強調和重視將物聯網、傳感網與現有的互聯網整合起來，通過人工智能提高資源利用率和生產力水平，創造物流行業的新時代。

在“誰掌握了人工智能 誰就掌握了未來”的背景下，物流行業一直以降低價格的方式來獲取競爭優勢，傳統的物流行業面對如今的物聯網時代，成本的耐受程度已經達到了極限，人工智能的投入顯得時不可待。因此，中國國內的物流行業巨頭順勢而起，開始大量投入研發資金和科研人員用于實現物流行業的自動化、可視化、可控化、智能化和網絡化，如2017年5月，順豐速運公司與合作伙伴共同開發的300～2 000 kg，500～2 000 km續航能力、200～300 km/h巡航速度的大型物流無人機，以補充未來分公司的物流運營能力，在無人機物流配送領域的研究獲得了64項專利。人工智能滲透的物流領域較傳統物流具有顯著優勢，其一是實現生產商、批發商、零售商三方相互協作，信息共享，從而避免耗費大量不必要的人力、物力、財力、時間，提高效率，降低物流成本。將倉儲、運輸、配送、信息服務等多功能集于一體，采用物流機器人和云計算，實現集約化高效經營，優化社會物流資源配置。

中國物流一直走在世界前列，無人機、無人車、自動分揀打包技術更是人工智能與物聯網產物的經典案例。日本東京于2017年6月28日宣布，無人機在物流行業交付已正式進入運行。與日、美等發達國家人工智能的研發和應用相比，我國人工智能物流配送在局部地區已經成功進行了測試和試點，雖取得了較為顯著的效果，但由于室外環境的復雜性和不確定性，人工智能在我國物聯網的廣泛應用還存在諸多門檻。

2? ? 測試和瓶頸

雖然人工智能已經被認為是物流行業的下一個出路，但要保證人工智能在物流行業的穩步發展，還存在一系列的考驗和瓶頸。

2.1? 人工智能物流數據基礎設施建設滯后

根據《中國智能物流大數據發展報告2017》的數據，中國的數據基礎設施仍處于起步階段，指數值僅為18.8。以我國物流企業信息化建設為例，企業物流信息化水平較低，只有10%的企業全面實施物流信息化。大多數物流企業使用物流信息技術，如RFID，EIS等，存在多信息不對稱、信息交換率低、信息傳遞不及時等現象。由于我國物流企業缺乏高效的物流信息技術支撐，數據基礎設施建設滯后，企業的物流成本較高，嚴重影響了企業物流服務質量。

2.2? 終端物流智能服務需要升級

2016年智能協作指數顯示，智能路由的平均得分為74.2，電子通用性指數為72.9，而終端協作指數僅為4.7，終端協作仍處于起步階段。智能快遞柜雖然已成為大城市終端配送的主流，但仍存在利用率不均衡的問題，部分智能快遞柜閑置嚴重，部分無法使用，終端智能服務能力亟待提升。

2.3? 人工智能物流人才短缺

國務院發布的《物流業發展長期規劃（2014—2020年）》報告指出，我國物流從業人員數量正以平均每年6.2%的速度增長。現有的物流人才數量根本不能滿足社會的需求，我國物流人才嚴重短缺。此外，無人機、機器人等人工智能技術的廣泛應用將在未來的許多物流作業中取代人工操作。企業真正需要的是既熟悉物流業務，又熟悉物聯網、云計算等先進技術的高端物流人才。目前高校培養的物流人才在層次結構上不符合社會需求，人工智能物流高端人才的培養還處于探索階段。

3? ? “人工智能+物流”發展前景

人工智能是計算機學科的一個分支，是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為的學科，結合機械裝置或系統，達到智能化處理具體工作的目的，從而替代人工作業。AI應用在現代物流工作的物理需求方面能提供諸多方便。AI機器人、計算機可視系統、會話交互界面以及自動運輸工具等都是AI在物流運營中的實際體現，一系列新工具的應用充實壯大了現有的工作力量。

未來，面對數以百萬計的貨物，不再需要傳送機器、掃描設備、人工處理設備和工作人員進行一道道分揀，而是可以利用人機協作機器人，通過AI引擎、不同的攝像頭和傳感器來抓取實時數據，繼而通過品牌標識、標簽和3D形態來識別物品。機器和人可以同時對移動傳送帶上的可回收物品進行分類和挑揀。

在行業增速放緩的情況下，人工智能與物流的融合創新成為推動物流行業提質增效的發展動能。“人工智能+物流”呈現出協同化、數字化、體驗化、經濟化、綠色化的發展態勢，“人工智能+物流”的融合創新主要表現在機器學習、物聯網、無人系統、數字孿生物流、混合現實、5G等新一代信息技術領域，為庫存、倉儲、運輸、配送等物流過程賦能，旨在提升成本經濟、綠色環保、用戶體驗、可管可控的智慧化物流能力。

4? ? 人工智能技術未來的物流應用場景

4.1? 智能運營規則管理

未來將會通過機器學習，使運營規則引擎具備自學習、自適應的能力，能夠在感知業務條件后進行自主決策。如未來人工智能將可對電商高峰期（雙十一）與常態不同場景訂單依據商品品類等條件自主設置訂單生產方式、交付時效、運費、異常訂單處理等運營規則，實現人工智能處理。

4.2? 倉庫選址

人工智能技術能夠根據現實環境的種種約束條件，如顧客、供應商和生產商的地理位置、運輸經濟性、勞動力可獲得性、建筑成本、稅收制度等，進行充分的優化與學習，從而給出接近最優解決方案的選址模式。

4.3? 決策輔助

利用機器學習等技術來自動識別場院內外的人、物、設備、車的狀態和學習優秀的管理和操作人員的指揮調度經驗和決策等，逐步實現輔助決策和自動決策。

4.4? 圖像識別

利用計算機圖像識別、地址庫、合卷積神經網提升手寫運單機器有效識別率和準確率，大幅度地減少人工輸單的工作量和差錯可能。

4.5? 智能調度

通過對商品數量、體積等基礎數據分析，對各環節如包裝、運輸車輛等進行智能調度，如通過測算百萬SKU商品的體積數據和包裝箱尺寸，利用深度學習算法技術，由系統智能地計算并推薦耗材和打包排序，從而合理安排箱型和商品擺放方案。

物聯網技術與大數據分析技術互為依托，前者為后者提供部分分析數據來源，后者將前者數據進行業務化，而人工智能則是大數據分析的升級。三者都是未來智慧物流發展的重要方向，也是智慧物流能否進一步迭代升級的關鍵。

5? ? “人工智能+物流”發展的對策

5.1? 加快信息標準建設，實現信息互通

加快制定條碼、RFID、不同信息系統對接、信息交換標準等物流信息采集標準，統一不同物流技術在倉儲、運輸、配送等物流業務中的應用標準。同時，加快智能物流標準化體系建設，形成不同部門、不同行業、不同企業之間的物流作業標準化，推進物流業務流程的標準化管理和操作。

5.2? 建設智能終端系統，提高智能終端服務能力

鼓勵電子商務、物流配送等企業積極合作。利用物聯網、云計算、大數據等先進物流信息手段，有效整合物流資源。借助智能物流信息平臺，采用聯合配送、無人機配送等人工智能物流模式，實現集約化的終端物流配送目標，解決“最后一公里”問題。

在物品的裝卸、搬運時所使用的智能機械的運作過程中，調度算法及策略、導航精度、機械或車體自身工作的穩定性、可控性以及方案的設計水平都有待進一步通過技術突破，從而解決現使用中存在的諸多問題。

無人機載重量受限及續航能力不足、在運行過程中容易受到外界環境干擾、智能化水平不高等問題，依然限制了其功能和作用的發揮，仍需要借助技術進步來改進。

6? ? 結語

在物聯網和大數據平臺下，人工智能將幫助物流行業從運營、成本和面向客戶實現全面分析、精準判斷和智能服務，使得管理運營更加具有前瞻性和預見性。同樣，人工智能減輕了人類重復性機械式的勞動，將行業的重點轉移到更有意義和增值的工作上，如優化算法提高圖像識別技術、數據分析優化運輸配送資源等。總之，隨著人工智能在物聯網行業的不斷研究和深化，人們的生活方式將在智慧物流方面得到極大的改善和提高。