AI+物流大有可為

　　相關數據顯示，社會物流總額的增速低于GDP（無論產品銷售幾次，社會物流總額只計算1次），表明物流中技術、智力的占比在提高。

　　01我們已經進入智慧物流時代

　　智慧物流的發展主要得益于：一、技術要素支撐：物聯網、機器人、人工智能（AI）、大數據等技術不斷成熟；二、市場要素倒逼：企業面臨產能過剩、需求個性化、產品快速更新等市場發展；三、社會要素加速：勞動力成本上升、疫情影響下少人化趨勢、資源和環境等；四、國家政策助推：智慧物流、智能制造、機器人等相關政策頻繁推出。

　　02智慧物流市場前景可期

　　一方面，中國智慧物流市場持續高速增長，近十年來平均增速高于20%（數據來源：網經社《2019年度中國物流科技行業數據報告》）；另一方面，物流數智化再升級空間巨大，目前我國整體物流自動化平均水平在20%左右，對比發達國家的80%尚有巨大可開發空間（數據來源：華創證券：《物流自動化行業專題研究報告》）。

　　03物流系統需要更加智能化

　　當前，智慧物流正處于大發展階段。從千平米到千萬平米，物流場景的規模越來越龐大；海量SKU、海量訂單與即時消費、即時配送等維度疊加，導致物流履約系統更加復雜；場景內智能設備、子系統越來越多，常規的調度系統已經無法駕馭復雜的情況。在這樣的趨勢之下，傳統的技術已經無法應對現有挑戰，系統需要足夠的算法和算力支持。AI正在成為智慧物流發展的新引擎，未來，AI+物流大有可為。

　　042020年是AI+物流的應用元年

　　從20世紀40年代現代物流興起，到1979年“物流”一詞引入中國，再到2015年“互聯網+物流”迎風而上，物流行業在市場、技術等因素的疊加作用之下不斷演進。當前，互聯網+基礎設施不斷完善，AI+物流具備了一定的數據基礎。隨著數字化滲透率持續提升，人工智能將成為物流的“新基建”，正在不斷深入行業應用。此外，疫情影響下，無人化、少人化發展趨勢加速。因此，2020年成為了“AI+物流”的應用元年。

　　052025年AI+物流市場規模將達100億

　　人工智能技術不斷應用于物流領域，在倉儲、運輸等環節降低物流企業的人力成本，提供人員及設備的工作效率。2019年人工智能+物流的市場規模已達15.9億元，預計到2025年市場規模將接近100億（來源：艾瑞咨詢《2020年中國AI+物流發展研究報告》）。

　　AI在物流各環節的應用分布方面，目前倉儲與運輸環節占比較大，兩者占比之和超過80%（來源：艾瑞咨詢《2020年中國AI+物流發展研究報告》）。例如，在智能倉儲方面，AI入庫識別、貨物搬運、存儲上架、分揀出庫、軟件上面都有應用。在搬運環節，目前移動機器人的應用已經開始爆發式增長。

　　AI+物流實踐成果初現

　　01打造激光+視覺融合的SALM技術

　　SLAM（即時定位與地圖構建）技術可以讓機器人在無信標的情況下實現定位導航，具有易部署、柔性等特點，更加適合在運行環境復雜、業務經常變動的場景下應用，因此受到越來越多客戶青睞，正在成為機器人領域的主流趨勢。

　　該技術賦能的機器人，能夠實現智能避障，確保復雜產線場景中的人、貨、設備的安全；在機器人與產線或工作站對接時，還能做到高精到點，確保作業的穩定、可靠；實現了更加靈活、安全和高效地智能導航。此外，SLAM技術通過將視覺和激光等多傳感器融合，可以智能過濾動態物體，實現傳統激光SLAM無法達到的動態環境適應性。

　　02AI 讓設備有眼睛、會思考

　　除了機器人之外，AI還能讓傳統物流裝備擁有眼睛，并可以簡單思考，提升生產的安全性與效率。曠視人工智能堆垛機通過裝載的五面掃描探照、3D攝像頭，檢測破損、異物、數量等異常情況，在提升作業效率的同時，保障盤點的準確率。到目前為止，經過1萬多箱型的測試，人工智能堆垛機數量清點與真實情況還沒有出現過差異。曠視已經在一家浙江黑燈工廠部署了全球第一臺人工智能堆垛機。

　　03AI 使系統最優化，實現多機協作

　　隨著工廠和倉庫自動化水平的不斷提高，機器人（AGV/AMR）、無人叉車、穿梭車、堆垛機、機械臂、分揀機等智能設備越來越多，需要通過集群的方式協同完成特定任務。成百上千臺多種類型設備的規?；鹤鳂I已成必然，要保證整個群體協作的效率，并根據業務需求動態調整策略，需要讓整個系統能夠不斷學習、不斷修正自身策略；在這個過程中，人工智能將發揮巨大作用，幫助整個系統不斷優化。

　　因此智慧物流操作系統 ， 將機器人等智能物流裝備與物流、生產業務快速集成，提供規劃、仿真、實施、運營等一站式解決方案，以 AI能力通過物聯網技術連接物流各個環節。

　　系統能夠將不同類型的智能物流設備集合在一起統一調度，具有極大挑戰。例如，AGV和電梯通訊在我們看來是非常簡單的事，但能真正將兩者打通的卻不多，因為電梯廠家不開放接口。物流系統當中，目前還沒有其他家把仿真系統和運營系統做到一起，因為這樣才能幫助整個系統實現效率最優化。

　　04AI視覺助力工業場景降本增效

　　探索和落地計算機視覺等AI能力在入庫出庫、生產質檢等各種環節中的應用。

　　藥品是特殊商品，需要準確核對相關信息，避免誤發。在醫藥圖像識別復核方面，深度視覺識別技術能把單據、貨物上的生產批號、生產日期、失效日期、注冊證號等關鍵信息自動識別、對比，避免了人工識別的差錯，準確性和效率大幅提升。

　　輪胎存在老化問題，一般超過一定時限的輪胎就不允許入庫和出庫。人工檢查的方式不僅會讓工作人員長期面對氣味惡劣的橡膠味道，而且檢查準確率低。視覺識別技術可在輪胎移動過程中高精度自動識別不同品類輪胎的DOT碼，摘出不符合要求的輪胎。

　　在生產質檢環節，AI 視覺技術能夠自動識別果凍等產品的缺陷，幫助企業快速準確完成產品篩選工作，提升出廠產品的品質，也能避免工人使用肉眼長時間在強光照射的環境下工作，容易產生視覺疲勞和疏漏。

　　在日益復雜和多樣的物流產業需求面前，沒有一家企業能夠獨自處理好全部需求，通過合作實現優勢互補、資源互補、多方共贏是必經之路。因此，希望有更多人工智能和智慧物流行業的機構與企業加入人工智能物流產業聯盟，聚力各方力量共創AI+物流新業態，用人工智能造福物流行業。