近期，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》(簡稱《規劃》)提出，大力發展智能物流。去年，我國智能物流市場規模達到2000億元，到2025年規模有望超過萬億元。智能物流發展前景廣闊，龍頭企業爭相布局。其中，電商物流更是走在了物流行業發展的前列。記者對此進行了采訪，解讀智能物流行業發展態勢。

　　在上海百世云倉1號倉，當倉儲機器人接收到消費者的訂貨清單指令后，根據百世智能系統規劃的最優路線，它們自動前往對應的貨架，并將貨架拉到揀貨員面前。在揀貨員完成貨物分裝打包之后，它們會再把貨架拉回貨架區。每臺機器人能背起1000公斤重量的貨物，還能靈活旋轉，貨架上四個面的存儲空間都能被調配到揀貨員面前，方便了揀貨員工作，提高了倉庫存儲量。

　　這只是智能物流的一個縮影。近年來，我國物流業信息化水平不斷提高，各種類型的物流公共信息平臺迅速發展;貨物跟蹤定位、無線射頻識別、電子數據交換、機器人技術、大數據、云計算等一批新興技術開始在物流領域廣泛應用，物流業正在進行智能升級，從過去的向設備、人工要紅利，變成向技術、協同要效益。智能物流引領行業升級發展。

　　包裹出庫只需10分鐘 無人配送變為現實

　　物流企業要想高效率、低成本地履行訂單，流水線式的自動化倉、自動導引運輸車機器人(AGV機器人)是必備法寶。廣州增城天貓倉引發的人們對“黑科技”的無限暢想，彰顯了我國倉儲智能化的實力和潛力。

　　用戶在天貓超市下單之后，倉庫會收到訂單并生成唯一條碼，并由機器貼在紙箱上。記者在倉內看到，在總長度達4000米的傳送帶上設有掃描裝置，其通過掃描箱子上的條碼，識別需要揀選的貨品位置，來引導箱子的運行軌跡。不同大小的快遞箱有序地傳送到特定貨架后，貨架電子屏會顯示需要裝入的商品和數量，分揀員據此將商品放入紙箱，紙箱接著再進入下一站，在裝滿訂單商品后再自行到達出口。從收到訂單到包裹出庫，除了條碼復核等環節均實現了自動化，全程平均只要10分鐘，時間遠遠少于傳統倉庫。

　　“無人倉”使物流業煥然一新，其存儲效率是傳統橫梁貨架存儲效率的5倍以上，并聯機器人揀選速度可達每小時3600次，相當于傳統倉庫作業效率的5至6倍。

　　與此同時，末端配送也按下了“加速鍵”，無人車與無人機分別在城市、農村邁出了探索的第一步。

　　據了解，京東目前在全國五家大學內進行了無人車配送工作，每天為高校師生送去購買的商品。京東物流相關負責人介紹，京東無人送貨車具有一定自主行駛的能力，通過人工智能、大數據、圖像識別等諸多技術的結合，無人車能夠自行判斷路面上的各種情況，比如交通信號燈、標志標線、往來的行人與車輛等，并作出相應動作，完成訂單的配送任務。

　　未來5—8年，這些無人車配送會在封閉式場景和特定場景進行訓練，可能會先在學校、科技園等地區試用，通過這些無人配送能夠更好地保證客戶的安全，也可以減輕配送人員的工作壓力。此外，京東無人機從“6·18”以來已經在江蘇宿遷、陜西西安實現日常運營，兩個月內已完成數千單的配送任務，飛行里程近2萬公里。

　　作別“經驗備貨” 大數據實現按需生產

　　如果說物聯網、機器人是在為智能物流的發展塑造身軀，大數據無疑是驅動其進化的“能源”。根據物流信息平臺沉淀的大量寶貴數據，物流業從工業時代的“經驗備貨”過渡到電商時代的“快遞發貨”，沖刺新零售時代的“數據備貨”。

　　在整個物流環節中，倉儲常常成為貨主最難應對的問題。京東物流通過大數據可智能分倉，先將商品放到距離消費者最近的倉庫中，之后再將大數據應用在倉庫、物流、配送諸多環節，用大數據調度社會化物流，這樣就能大幅縮短商品在途中的時間，降低各種物流成本。

　　大數據還提升了物流業的服務質量。通過大數據技術對海量用戶進行畫像分析，積累以往的交易記錄，物流信息平臺沉淀了司機及企業用戶等多維度信息。

　　車貨匹配平臺在此基礎上獲得長遠發展。傳化智聯相關負責人告訴記者，大數據為貨物匹配出最合適的運力，并根據派單司機與多個發貨點的位置，通過歷史運輸路線的積累，規劃出最優線路，從而讓每一趟運輸確保“最優形式線路”。

　　“除了在物流交易環節的應用，智能物流還全面覆蓋了貨車司機生活與消費的多個環節。以陸鯨鯨眼系統為例，在司機運輸途中根據司機ETC的充值記錄、高速行駛里程等智能提醒一鍵充值ETC;根據加油歷史、實時位置和油耗數據智能推薦附近加油站，給司機師傅提供全方位的服務。”傳化智聯相關負責人介紹。

　　大數據貫穿著整個物流鏈條，聯通上下游供應鏈，實現協同發展。菜鳥網絡首席技術官王文彬介紹：“以往的物流過程是生產、倉儲再銷售。新零售時代不再需要庫存，銷售端的數據能實時回傳到物流端、生產端。數據實時流動，無形的大手調度著生產、配置最優化的運輸資源，保證商品被快速送達到消費者手中。簡言之就是‘零售端先有訂單，后端再按需生產’。”

　　物流標準需統一 信息互聯待深化

　　近些年，我國電子商務發展態勢迅猛，小包裝、多頻次的快遞需求持續擴大，快遞量爆發式增長，自動分揀系統成為必要，各大電商巨頭紛紛布局智能倉儲。目前，一些企業在倉儲、分揀、干線運輸和末端配送上進行了自動化實踐，倉儲分揀等智能機器人已經進入實際應用階段，末端配送也初步投入使用。

　　“標準化已成為限制我國智能物流發展的瓶頸。”運滿滿副總裁兼研究院院長徐強說，目前各行各業固守自己的物流標準，貨物流通受限，當務之急在于制定并推行統一的物流標準，并與國際物流接軌。

　　此外，數據基礎設施建設不完善、末端智能水平較低、跨境數據鏈路銜接不足，是智能物流發展的三道難題。如何補齊這三大短板?王文彬認為，在數據基礎設施建設方面，應在全國建設縣域內商貿流通的基礎設施，利用數據系統將各地快遞及物流公司運力組織起來，通過信息互聯互通搭建一張更密、更深的配送網絡。

　　“中越兩國每天都有成百上萬的貨車通過憑祥、東興口岸，為了解決跨境大宗物流運輸返程空駛問題，運滿滿將打造跨境運力調度的國際版App，通過人工智能調度系統，將每一段運輸節點連接，為兩國卡車司機提供車貨匹配和其他服務，最終降低跨境運輸成本。”徐強說。

　　“數據鏈路除了物理線路外，還必須有通信協議來控制這些數據的傳輸，下一步政府應加強與國際電信組織等有關組織合作打通數據鏈路，建立統一的數據通信網。”王文彬補充。此外，針對末端智能程度問題，菜鳥網絡結合智能全自動倉庫的研發、運營經驗，未來將向合作伙伴輸出技術，讓智慧倉能夠被合作伙伴復制，而不是設立技術門檻，讓其他人難以進入。

　　谷歌無人機通過美國 空中交通管理能力測試

　　無人機概念自提出后，多國紛紛展開研發。目前，冰島政府批準無人機快遞商業化運營，無人機設想首次落地，但囿于空中貨物運輸場景相對簡單(僅限于河流兩側往返送貨)，在其他國家難以推廣。近期谷歌無人機項目通過美國政府部門的空中交通管理能力測試，成為行業新的突破口。與無人倉不同，無人機送貨不僅要突破技術方面的瓶頸，跟蹤和管理無人機飛行才是問題的關鍵所在。操作人員需要知道其他的無人機在哪里飛行，以防止碰撞。

　　早在2014年，谷歌發布了無人機項目Project Wing，目前谷歌完成了美國聯邦航空管理局和美國宇航局組織的一系列測試，以協助測試無人機系統的空中交通管理能力。

　　實驗結果表明，Project Wing所涉及的交通管理平臺技術研發已經取得突破。該平臺可以自動為所有無人機繪制路徑，飛行時還可以智能更新、調整路徑，這一切都是在真實的戶外飛行條件下完成的。

　　谷歌表示，Project Wing會進一步改進系統，支持更多的同步飛行，增強環境適應能力，測試會在相當開放的空域進行，遠離繁忙的城市中心區。根據谷歌計劃，未來谷歌將會與其他企業共同運營龐大的無人機機群。

　　亞馬遜：倉內協同作業 信息連接全球

　　1998年亞馬遜最早開啟了倉儲運營的自動化嘗試，通過自主研發軟件系統，推出了自動化一體操作，原本人工四步才能完成掃描、標簽、稱重、核準，在自動倉儲只需幾秒鐘，大大加速了商品發貨。

　　如今，亞馬遜還啟用了多種自動化技術，包括搖臂機器人、倉儲機器人、智能運算推薦包裝、智能包裹分揀等。其中僅倉儲機器人，亞馬遜已在全球部署了10萬臺用于存儲和揀貨，經歷幾代技術更迭和優化后，新一代倉儲機器人的機身更低，可以托舉起更大的倉儲空間，行進速度也更穩定。

　　在亞馬遜運營中心，同一片區域內數千臺倉儲機器人有序避讓，并能在準確的時間將商品精準無誤地送到揀貨人身邊。機器人在倉庫內的移動軌跡實則反映了用戶瀏覽和商品銷售的動態變化，比如存儲熱銷商品信息的機器人會優先移動到距離揀貨更近的地方。這背后是亞馬遜智能運營系統，它通過數據分析和算法優化“指揮”著成千上萬臺機器人協同作戰。

　　基于這一智能運營系統，亞馬遜打破了單一庫房運營的傳統方式，使全球上百個運營中心聯動運行。系統連接起全球14大海外站點、140多個運營中心，跨國配送到185個國家和地區，形成了全球化智能運營網絡。