《物流人工智能技術(shù)》項(xiàng)目一人工智能：

引領(lǐng)物流新時(shí)代人工智能+物流任務(wù)一202人工智能催生智慧物流03人工智能助力智能物流01人工智能對(duì)物流業(yè)的影響

06

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型目錄/CONTENTS

04

人工智能+物流的核心技術(shù)

05

人工智能+物流產(chǎn)業(yè)鏈【知識(shí)目標(biāo)】1.掌握人工智能物流的核心技術(shù)；2.了解人工智能對(duì)物流的影響；3.了解人工智能物流產(chǎn)業(yè)鏈。【情感目標(biāo)】1.具有工匠精神、服務(wù)意識(shí)、環(huán)保意識(shí)、質(zhì)量意識(shí)、安全意識(shí)；2.培養(yǎng)獨(dú)立獲取信息和自學(xué)能力；3.堅(jiān)定擁護(hù)中國(guó)共產(chǎn)黨領(lǐng)導(dǎo)和我國(guó)社會(huì)主義制度?！窘虒W(xué)目標(biāo)】4未來(lái)

，智能硬件設(shè)備研發(fā)將使物流行業(yè)從人工分揀向自動(dòng)化、智能化方向快速發(fā)展

，智能感知技術(shù)、信息傳輸技術(shù)

，機(jī)械臂、機(jī)器人、

自動(dòng)化分揀帶、無(wú)人機(jī)等智能硬件設(shè)備將在物流運(yùn)作各個(gè)環(huán)節(jié)廣泛應(yīng)用。一、

人工智能對(duì)物流業(yè)的影響1.智能設(shè)備重組物流生產(chǎn)要素伴隨著機(jī)器人、

自動(dòng)駕駛汽車(chē)等智能化設(shè)備的普及和運(yùn)用

，智能生產(chǎn)工具替代現(xiàn)有生產(chǎn)工具和大量勞動(dòng)力

，形成了新的物流生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)。停車(chē)場(chǎng)維修中心并行停車(chē)場(chǎng)

維修中心停車(chē)場(chǎng)

維修中心

數(shù)據(jù)工廠(chǎng)車(chē)輛+人腦芯片

車(chē)輛+人腦芯片配送中心

客戶(hù)

數(shù)據(jù)工廠(chǎng)運(yùn)算平臺(tái)車(chē)輛

配送中心2.智能計(jì)算重構(gòu)物流運(yùn)作流程物流從生產(chǎn)車(chē)間經(jīng)車(chē)輛運(yùn)輸?shù)綀@區(qū)和配送中心

，最后到客戶(hù)的過(guò)程，

由于這個(gè)

過(guò)程中涉及的參與方非常多

，所以就出現(xiàn)

了第三方物流

，整合和協(xié)同整個(gè)過(guò)程

，這

是一個(gè)串行過(guò)程。生產(chǎn)車(chē)間

一物流園區(qū)（貨物）車(chē)輛+人腦

機(jī)器人芯片一、

人工智能對(duì)物流業(yè)的影響圖2-2傳統(tǒng)的物流運(yùn)作流程未來(lái)物流運(yùn)作流程可以由若干個(gè)并行結(jié)構(gòu)構(gòu)成

，在不同層次上有很多活動(dòng)通過(guò)

并行方式可以非常分散地運(yùn)行

，從而建立

快速反應(yīng)機(jī)制。隨著智能物流云平臺(tái)的建設(shè)

，將實(shí)現(xiàn)對(duì)供應(yīng)鏈、實(shí)體物流的數(shù)字化、智能化、標(biāo)準(zhǔn)化和一體化綜合管理。以綜合物流為出發(fā)點(diǎn)

，應(yīng)用現(xiàn)代人工智能技術(shù)及物流技術(shù)

，使得供應(yīng)鏈整體各環(huán)節(jié)的信息流與實(shí)體物流同步

，產(chǎn)生優(yōu)化的流程及協(xié)同作業(yè)

，實(shí)現(xiàn)貨物就近入倉(cāng)、就近配送

，提升產(chǎn)業(yè)鏈效能。一、

人工智能對(duì)物流業(yè)的影響

應(yīng)用人工智能

，通過(guò)圖像識(shí)別對(duì)包裹進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別擺放

，減少人工操作

，采用人機(jī)協(xié)助模式可大大提升工作效率及節(jié)省時(shí)間成本。

對(duì)物流行業(yè)來(lái)說(shuō)

，人工智能將引領(lǐng)物流行業(yè)更為激進(jìn)地跨越機(jī)械化、

自動(dòng)化乃至互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)“半智能”物流行業(yè)階段

，通過(guò)將技術(shù)、大數(shù)據(jù)、共享協(xié)同、融合四個(gè)核心結(jié)合起來(lái)

，真正讓物流行業(yè)進(jìn)入智能時(shí)代，這就是今天我們常說(shuō)的“智慧物流”。二、

人工智能催生智慧物流二、

人工智能催生智慧物流智慧物流智慧物流是以物流互聯(lián)網(wǎng)和物流大數(shù)據(jù)為依托

，通過(guò)協(xié)同共享創(chuàng)新模式和人工智能先進(jìn)技術(shù)

，重塑產(chǎn)業(yè)分工

，再造產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

，轉(zhuǎn)變產(chǎn)業(yè)發(fā)展方式的新生態(tài)。未來(lái)一個(gè)時(shí)期

，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)將進(jìn)入成熟期

，全面連接的物流互聯(lián)網(wǎng)將加快形成。物流數(shù)字化、在線(xiàn)化、可視化成為常態(tài)，人工智能快速迭代

，

“智能革命”將重塑物流行業(yè)新生態(tài)。在人工智能的協(xié)助下

，多式聯(lián)運(yùn)高效運(yùn)輸將得到實(shí)現(xiàn)。通過(guò)人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)集鐵路、公路、航空“三位一體”的智慧多式聯(lián)運(yùn)。二、

人工智能催生智慧物流三、

人工智能助力智能物流現(xiàn)階段的物流構(gòu)成有：物體的運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、包裝、搬運(yùn)裝卸、流通加工、配送以及相關(guān)的物流信息等環(huán)節(jié)。相比傳統(tǒng)物流

，人工智能將帶來(lái)人力成本的節(jié)省、周轉(zhuǎn)效率的提高

，如圖2-3所示。倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)/RFID圖像識(shí)別

，深度學(xué)習(xí)托盤(pán)標(biāo)準(zhǔn)化AGV/AOI圖像識(shí)別

，深度學(xué)習(xí)運(yùn)輸管理系統(tǒng)大數(shù)據(jù)無(wú)人駕駛圖像識(shí)別

，深度學(xué)習(xí)電子表單智能客服/路由優(yōu)化圖像識(shí)別

，深度學(xué)習(xí)包裝標(biāo)準(zhǔn)化無(wú)人車(chē)/快遞柜圖像識(shí)別

，深度學(xué)習(xí)運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)配送管理信息化標(biāo)準(zhǔn)化智能化圖2-3人工智能下的物流三、

人工智能助力智能物流物流企業(yè)運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)、AR/VR等技術(shù)

，利用電子標(biāo)簽、

PDA等智能揀選類(lèi)裝備以及DPS等揀選系統(tǒng)構(gòu)建工廠(chǎng)級(jí)的物流揀選體系

，實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的檢測(cè)和識(shí)別

，從而實(shí)現(xiàn)精密測(cè)量、產(chǎn)品或材料缺陷檢測(cè)、

目標(biāo)捕捉、人臉識(shí)別、抓取物體等

，實(shí)現(xiàn)快速、高效地作業(yè)。1234深度學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛計(jì)算機(jī)視覺(jué)自然語(yǔ)言理解四、

人工智能+物流的核心技術(shù)渠道分銷(xiāo)五、

人工智能+物流產(chǎn)業(yè)鏈人工智能+物流產(chǎn)業(yè)鏈與傳統(tǒng)物流產(chǎn)業(yè)鏈差異最大的地方在于

，其上下游關(guān)系并非涇渭分明

，或者說(shuō)人工智能+物流的產(chǎn)業(yè)鏈還不太成熟

，A公司、物流企業(yè)、

電商平臺(tái)都在產(chǎn)業(yè)鏈中扮演重要角色

，A公司通過(guò)直客模式或集成商渠道向下游客戶(hù)提供A+物流相關(guān)產(chǎn)品與技術(shù)服務(wù)

，而物流企業(yè)與電商平臺(tái)也通過(guò)建立研發(fā)團(tuán)隊(duì)、成立科技子公司等方式研究開(kāi)發(fā)A技術(shù)在物流各環(huán)節(jié)中的可行應(yīng)用

，三者之間存在合作加潛在競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系

，生態(tài)比較開(kāi)放

，

中國(guó)人工智能+物流產(chǎn)業(yè)鏈及2020年人工智能+物流產(chǎn)業(yè)圖譜分別如圖2-4中國(guó)人工智能+物流產(chǎn)業(yè)鏈AI

+物流產(chǎn)品技術(shù)提供方AI公司圖2-4與圖2-5所示。上游硬件提供商機(jī)器人供應(yīng)商激光雷達(dá)超聲波雷達(dá)電流傳感器其他關(guān)鍵零件供應(yīng)商芯片供應(yīng)商攝像機(jī)毫米波雷達(dá)IMU物流硬件設(shè)備供應(yīng)商計(jì)算機(jī)視覺(jué)智能語(yǔ)音物流企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)科技子公司自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí)電商平臺(tái)研發(fā)團(tuán)隊(duì)科技子公司下游客戶(hù)電商平臺(tái)/O2O平臺(tái)快遞整車(chē)零擔(dān)即時(shí)倉(cāng)儲(chǔ)園區(qū)冷鏈直銷(xiāo)自研自用物流企業(yè)傳感器集成商代理商渠道技術(shù)層算法

產(chǎn)品及解決方案提供商快遞快運(yùn)整車(chē)零擔(dān)即時(shí)倉(cāng)儲(chǔ)冷鏈園區(qū)電商智能客服無(wú)人倉(cāng)整體解決方案智能倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人設(shè)備調(diào)度系統(tǒng)傳感器芯片五、

人工智能+物流產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層軟硬件/底層技術(shù)供

應(yīng)商云服務(wù)應(yīng)用層技術(shù)使用者圖2-52020年人工智能+物流產(chǎn)業(yè)圖譜配送調(diào)度無(wú)人車(chē)無(wú)人機(jī)智能配送智能運(yùn)輸智能倉(cāng)儲(chǔ)六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型使傳統(tǒng)物流業(yè)增加自動(dòng)感知、

自我判斷、智慧決策、

自動(dòng)執(zhí)行、深度協(xié)同、智能學(xué)習(xí)等特點(diǎn)。六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型1.物流賦能客戶(hù)需求預(yù)測(cè)收集用戶(hù)消費(fèi)特征、商家歷史銷(xiāo)售等大數(shù)據(jù)

，利用算法提前預(yù)測(cè)需求

，前置倉(cāng)儲(chǔ)與運(yùn)輸環(huán)節(jié)。六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型2.物流賦能設(shè)備維護(hù)預(yù)測(cè)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用

，在設(shè)備上安裝芯片

，可實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)

，并通過(guò)大數(shù)據(jù)分析做到預(yù)先維護(hù)

，增加設(shè)備使用壽命。六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型如沃爾沃：在物流車(chē)輛設(shè)備上安裝芯片

，可通過(guò)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行提前保養(yǎng)。3.物流賦能供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)通過(guò)對(duì)異常數(shù)據(jù)的收集，進(jìn)行如貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)

，不可抗因素造成的貨物損壞等進(jìn)行預(yù)測(cè)。六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型4.物流賦能網(wǎng)絡(luò)及路由規(guī)劃利用歷史數(shù)據(jù)、時(shí)效、覆蓋范圍等構(gòu)建分析模型

，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸、配送網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化布局

，如通過(guò)對(duì)消費(fèi)者數(shù)據(jù)的分析

，提前在離消費(fèi)者最近的倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行備貨。六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型具體的應(yīng)用場(chǎng)景：物流應(yīng)用1——智能運(yùn)營(yíng)規(guī)則管理未來(lái)將會(huì)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)

，使運(yùn)營(yíng)規(guī)則引擎具備自學(xué)習(xí)、

自適應(yīng)的能力

，能夠在感知業(yè)務(wù)條件后進(jìn)行自主決策。對(duì)電商高峰期（雙十一）與常態(tài)不同場(chǎng)景訂單依據(jù)商品品類(lèi)等條件自主設(shè)置訂單生產(chǎn)方式、交付時(shí)效、運(yùn)費(fèi)、異常訂單處理等運(yùn)營(yíng)規(guī)則

，實(shí)現(xiàn)人工智能處理。六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型物流應(yīng)用1——智能運(yùn)營(yíng)規(guī)則管理物流應(yīng)用2——智能倉(cāng)庫(kù)選址根據(jù)現(xiàn)實(shí)環(huán)境的種種約束條件

，如顧客、供應(yīng)商和生產(chǎn)商的地理位置、運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)性、勞動(dòng)力可獲得性、建筑成本、稅收制度等

，進(jìn)行充分的優(yōu)化與學(xué)習(xí)

，從而給出接近最優(yōu)解決方案的選址模式。六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型物流應(yīng)用3——智能決策輔助利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)來(lái)自動(dòng)識(shí)別場(chǎng)院內(nèi)外的人、物、設(shè)備、車(chē)的狀態(tài)和學(xué)習(xí)優(yōu)秀的管理和操作人員的指揮調(diào)度經(jīng)驗(yàn)和決策等

，逐步實(shí)現(xiàn)輔助決策和自動(dòng)決策。六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型通過(guò)對(duì)商品數(shù)量、體積等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析

，對(duì)各環(huán)節(jié)如包裝、運(yùn)輸車(chē)輛等進(jìn)行智能調(diào)度

，如通過(guò)測(cè)算百萬(wàn)SKU商品的體積數(shù)據(jù)和包裝箱尺寸

，利用深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)，由系統(tǒng)智能地計(jì)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。六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型物流應(yīng)用4——智能運(yùn)力調(diào)度六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型物流是如何升級(jí)轉(zhuǎn)型1.智能設(shè)備重組物流生產(chǎn)要素自動(dòng)化人工六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型2.智能計(jì)算重構(gòu)物流運(yùn)作流程智能物流云平臺(tái)的建設(shè)

，將實(shí)現(xiàn)對(duì)供應(yīng)鏈、實(shí)體物流的數(shù)字化、智能化、標(biāo)準(zhǔn)化和一體化綜合管理。六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型2.智能計(jì)算重構(gòu)物流運(yùn)作流程以綜合物流為出發(fā)點(diǎn)，應(yīng)用現(xiàn)代人工智能技術(shù)及物流技術(shù)，使得供應(yīng)鏈整體各環(huán)節(jié)的信息流與實(shí)體物流同步，產(chǎn)生優(yōu)化的流程及協(xié)同作業(yè)

，實(shí)現(xiàn)貨物就近入倉(cāng)、就近配送，提升產(chǎn)業(yè)鏈效能。六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型3.形成全新的物流生態(tài)系統(tǒng)在人工智能的協(xié)助下

，多式聯(lián)運(yùn)高效運(yùn)輸將得到實(shí)現(xiàn)。通過(guò)人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)

，可實(shí)現(xiàn)集鐵路、公路、航空“三位一體”的智慧多式聯(lián)運(yùn)。六、

機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型“智慧物流+AI科技”為物流行業(yè)的轉(zhuǎn)型提供了理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持1.智能設(shè)備重組物流生產(chǎn)要素2.智能計(jì)算重構(gòu)物流運(yùn)作流程對(duì)物流行業(yè)來(lái)說(shuō)

，人工智能將引領(lǐng)物流行業(yè)更為激進(jìn)地跨越機(jī)

械化、

自動(dòng)化乃至互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)

“半智能”物流行業(yè)階段

，通過(guò)

將技術(shù)、

大數(shù)據(jù)、

共享協(xié)同、

融合四個(gè)核心結(jié)合起來(lái)

，真正讓

物流行業(yè)進(jìn)入智能時(shí)代

，也就是

“智慧物流”。應(yīng)用人工智能

，通過(guò)圖像識(shí)別對(duì)包裹進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別擺放

，減少人工操作

，采用人機(jī)協(xié)助模式可大大提升工作效率及節(jié)省時(shí)間成本。1.深度學(xué)習(xí)；2.

自動(dòng)駕駛；3.計(jì)算機(jī)視覺(jué)；4.

自然語(yǔ)言理解人工智能+物流產(chǎn)業(yè)鏈與傳統(tǒng)物流產(chǎn)業(yè)鏈差異最大的地方在于

，其上下游關(guān)系并非涇渭分明

，或者說(shuō)人工智能+物流的產(chǎn)業(yè)鏈還不太成熟1.物流賦能客戶(hù)需求預(yù)測(cè)；2.物流賦能設(shè)備維護(hù)預(yù)測(cè)；3.物流賦能供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)；4.物流賦能網(wǎng)絡(luò)及路由規(guī)劃人工智能對(duì)物流業(yè)的影響人工智能催生智慧物流人工智能助力智能物流人工智能+物流的核心技術(shù)人工智能+物流產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)器智能驅(qū)動(dòng)與物流升級(jí)轉(zhuǎn)型【課后小結(jié)】人工智能+物流【課后作業(yè)】問(wèn)題：1.（判斷）智慧物流是以物流互聯(lián)網(wǎng)和物流大數(shù)據(jù)為依托

，通過(guò)協(xié)同共享創(chuàng)新模式和人工智能先進(jìn)技術(shù)

，重塑產(chǎn)業(yè)分工

，再造產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

，轉(zhuǎn)變產(chǎn)業(yè)發(fā)展方式的新生態(tài)。()2.（多選）人工智能+物流的核心技術(shù)包括（

）。A.深度學(xué)習(xí)B.

自動(dòng)駕駛C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)

D.

自然語(yǔ)言理解人工智能落地物流應(yīng)用環(huán)節(jié)任務(wù)二3401智能倉(cāng)儲(chǔ)03智能配送04智能客服目錄/CONTENTS

02

智能運(yùn)輸【知識(shí)目標(biāo)】1.掌握人工智能在倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸、配送、客服環(huán)節(jié)的應(yīng)用；2.能夠列舉出人工智能在不同的物流環(huán)節(jié)的應(yīng)用場(chǎng)景?！厩楦心繕?biāo)】1.具有工匠精神、服務(wù)意識(shí)、環(huán)保意識(shí)、質(zhì)量意識(shí)、安全意識(shí)；2.培養(yǎng)獨(dú)立獲取信息和自學(xué)能力；3.堅(jiān)定擁護(hù)中國(guó)共產(chǎn)黨領(lǐng)導(dǎo)和我國(guó)社會(huì)主義制度?！窘虒W(xué)目標(biāo)】一、

智能倉(cāng)儲(chǔ)智能倉(cāng)儲(chǔ)即通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、

自動(dòng)化設(shè)備及各類(lèi)軟件系統(tǒng)的綜合應(yīng)用

，讓傳統(tǒng)靜態(tài)倉(cāng)儲(chǔ)也朝著動(dòng)靜結(jié)合的方向進(jìn)行轉(zhuǎn)變。在智能倉(cāng)儲(chǔ)中

，商品的入庫(kù)、存取、揀選、分揀、包裝、

岀庫(kù)等一系列流程中都有各種類(lèi)型物流設(shè)備的參與

，同時(shí)需要物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、

RFID等技術(shù)的支撐。貨物搬運(yùn)入庫(kù)識(shí)別VSLAM

引導(dǎo)搬運(yùn)機(jī)器人自主移動(dòng)、協(xié)調(diào)倉(cāng)內(nèi)的各類(lèi)物流設(shè)備的運(yùn)行利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)測(cè)量入庫(kù)貨物的體積計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別并記錄暴力分揀行為人員視覺(jué)識(shí)別智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)圖2-6智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)構(gòu)成以及人工智能在系統(tǒng)中的應(yīng)用情況穿梭機(jī)巷道堆垛機(jī)立體貨架

WMS

管理系統(tǒng)

WCS

條形碼基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)統(tǒng)一調(diào)度分揀行為檢測(cè)滾珠模組帶分揀AGV搬運(yùn)AGV激光叉車(chē)分揀出庫(kù)存儲(chǔ)上架AMRRFID倉(cāng)內(nèi)流轉(zhuǎn)貨物外觀(guān)識(shí)別檢測(cè)流轉(zhuǎn)中的貨物及包裹

，識(shí)別包裹是否破損及破損程度

，破損嚴(yán)重的直接上報(bào)至人工處理應(yīng)用價(jià)值及時(shí)定位破損件及責(zé)任人減少客戶(hù)投訴率1.倉(cāng)儲(chǔ)現(xiàn)場(chǎng)管理根據(jù)作業(yè)環(huán)境

，我們可以將人工智能技術(shù)在倉(cāng)儲(chǔ)現(xiàn)場(chǎng)管理中的具體應(yīng)用分為倉(cāng)內(nèi)現(xiàn)場(chǎng)管理與場(chǎng)院現(xiàn)場(chǎng)管理。倉(cāng)內(nèi)工作人員行為識(shí)別人員動(dòng)作評(píng)級(jí)處理

，預(yù)警、識(shí)別、記錄暴力拋扔踢甩包裹行為

，降低破損件及丟失件的發(fā)生概率應(yīng)用價(jià)值規(guī)范員工操作

，降低理賠成本強(qiáng)化基層倉(cāng)庫(kù)管理圖2-7人工智能技術(shù)在倉(cāng)內(nèi)現(xiàn)場(chǎng)管理中的應(yīng)用與價(jià)值一、

智能倉(cāng)儲(chǔ)車(chē)輛時(shí)間判定記錄并上傳車(chē)輛到卡時(shí)間、

裝卸貨開(kāi)始時(shí)間、裝卸貨結(jié)束時(shí)間、

車(chē)輛離卡時(shí)間。車(chē)牌識(shí)別克服光照不均、

遮擋缺失、

運(yùn)動(dòng)模糊、

車(chē)牌扭

曲/臟污等惡劣情況

，智能識(shí)別藍(lán)牌、

黃牌、新能源車(chē)牌。能效分析結(jié)合到卡裝載率及離卡裝載率、

停留時(shí)

間、

裝卸人員數(shù)量及工作時(shí)間等數(shù)據(jù)進(jìn)

行分析

，持續(xù)記錄并反饋各場(chǎng)地能效情

況

，優(yōu)化運(yùn)力成本。裝載率識(shí)別通過(guò)設(shè)置在月臺(tái)的深度攝像頭

，識(shí)別月臺(tái)所在車(chē)輛的即刻裝載率、

過(guò)程裝載率，結(jié)合裝載時(shí)間、

人員等交叉分析裝在能效。圖2-8人工智能技術(shù)在場(chǎng)院現(xiàn)場(chǎng)管理中的應(yīng)用一、

智能倉(cāng)儲(chǔ)2.AMR在倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境下的各類(lèi)智能設(shè)備中

，AMR是發(fā)展速度較快的領(lǐng)域之一。

AMR（Automatic

Mobile

robot）

即自主移動(dòng)機(jī)器人

，在倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中一般用于搬運(yùn)與揀貨

，與傳統(tǒng)AGV不同的是

，AMR的運(yùn)行不需要地面維碼、

磁條等預(yù)設(shè)裝置

，

而是依靠SLAM系統(tǒng)定位導(dǎo)航。 AMR導(dǎo)航方式

,、

激光SLAM

（VSLAM）

一、

智能倉(cāng)儲(chǔ)視覺(jué)SLAM路徑規(guī)劃及避障方式按照預(yù)設(shè)路徑運(yùn)行

，如遇障礙物則停止運(yùn)行直至障礙物消失在SLAM系統(tǒng)構(gòu)建的地圖信息基礎(chǔ)上

，從出發(fā)點(diǎn)到到達(dá)點(diǎn)之間自主選取行進(jìn)路徑

，在傳感器感知到障礙物后主動(dòng)避讓或重新更換路徑多機(jī)協(xié)作嚴(yán)格按照調(diào)度系統(tǒng)指令執(zhí)行激光雷達(dá)主動(dòng)發(fā)射，在較多機(jī)器人時(shí)可能產(chǎn)生干擾視覺(jué)主要是被動(dòng)探測(cè)

，不存在多機(jī)器人干擾問(wèn)題環(huán)境信息獲取探測(cè)前方是否有障礙物分散的、具有準(zhǔn)確角度和距離信息的點(diǎn)，即點(diǎn)云海量的、富于冗余的紋理信息計(jì)算需求無(wú)可以在普通ARMCPU上實(shí)時(shí)運(yùn)行需要較為強(qiáng)勁的準(zhǔn)桌面級(jí)CPU或者GPU支持設(shè)備類(lèi)型AGV激光導(dǎo)航AMR視覺(jué)導(dǎo)航AMR主傳感器紅外傳感器激光雷達(dá)攝像頭預(yù)設(shè)裝置地面需鋪設(shè)磁導(dǎo)軌或二維碼無(wú)表2-1AGV、

激光導(dǎo)航AMR與視覺(jué)導(dǎo)航AMP的對(duì)比分析一、

智能倉(cāng)儲(chǔ)3.設(shè)備調(diào)度系統(tǒng)在人工智能技術(shù)

，尤其是深度學(xué)習(xí)與運(yùn)籌優(yōu)化算法的驅(qū)動(dòng)下

，設(shè)備調(diào)度系統(tǒng)在準(zhǔn)確性、

靈活性、

自主性方面取得顯著提升。

以AGVS為例

，基于大規(guī)模聚類(lèi)、

約束優(yōu)化、

時(shí)間序列預(yù)測(cè)等底層算法

，AGV智能調(diào)度系統(tǒng)能夠靈活指揮數(shù)百乃至上千臺(tái)AGV完成任務(wù)最優(yōu)匹配、

協(xié)同路徑規(guī)劃、

調(diào)整貨架布局、

補(bǔ)貨計(jì)劃生成等多項(xiàng)業(yè)務(wù)

，并隨數(shù)據(jù)積累與學(xué)習(xí)不斷自主優(yōu)化算法。一、

智能倉(cāng)儲(chǔ)任務(wù)匹配優(yōu)化以歷史匹配經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)

，將需要搬運(yùn)的貨架與空閑機(jī)器人進(jìn)行一一匹配，使用在線(xiàn)與離線(xiàn)學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式最大化當(dāng)前和未來(lái)獎(jiǎng)勵(lì)值

，不斷迭代學(xué)習(xí)得到最優(yōu)匹配策略貨架優(yōu)化調(diào)整基于對(duì)貨物未來(lái)訂單需求的預(yù)測(cè)

，對(duì)貨架可能被搬運(yùn)的次數(shù)（即貨架的熱度）進(jìn)行識(shí)別

，通過(guò)生成機(jī)器人搬運(yùn)任務(wù)讓不同熱度的貨架調(diào)整到最適合的位置

，從而最小化預(yù)期的貨架總體搬運(yùn)距離路徑動(dòng)態(tài)規(guī)劃打破傳統(tǒng)路徑規(guī)劃的局限

，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合動(dòng)態(tài)規(guī)劃的算法使多智能體進(jìn)行分布式協(xié)同路徑規(guī)劃

，在保證安全避障的同時(shí)以最短的時(shí)間為目標(biāo)到達(dá)目的地訂單波次規(guī)劃對(duì)海量歷史訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析

，同時(shí)對(duì)未來(lái)訂單進(jìn)行預(yù)測(cè)

，通過(guò)特征提取、關(guān)聯(lián)性分析和無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)

，綜合得到最優(yōu)的訂單波次組合一、

智能倉(cāng)儲(chǔ)圖2-9人工智能算法在AGVS中的應(yīng)用從目前的情況來(lái)看

，大部分倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備調(diào)度系統(tǒng)都是由設(shè)備供應(yīng)商單獨(dú)為本企業(yè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)化軟件系統(tǒng)。因此要最大程度發(fā)揮機(jī)器人的效能

，就需要搭建連接ⅥMS與倉(cāng)內(nèi)所有機(jī)器人的中間協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)

，

為企業(yè)提供多設(shè)備、

多廠(chǎng)商的統(tǒng)一接入與調(diào)度能力

，使一定范圍內(nèi)的多種設(shè)備高效、

聯(lián)動(dòng)、

連貫地完成同一任務(wù)。規(guī)劃平臺(tái)

仿真平臺(tái)開(kāi)發(fā)者平臺(tái)機(jī)器人控制系統(tǒng)RCS倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人集成自動(dòng)化設(shè)備打包機(jī)電梯運(yùn)維平臺(tái)

調(diào)度平臺(tái)設(shè)備接入平臺(tái)倉(cāng)儲(chǔ)執(zhí)行系統(tǒng)WESAGVAMRSLAM叉車(chē)分揀機(jī)器人堆垛機(jī)器人............API接口設(shè)備API傳送線(xiàn)穿梭車(chē)圖2-10倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備協(xié)同控制系統(tǒng)的典型產(chǎn)品架構(gòu)一、

智能倉(cāng)儲(chǔ)WMSSCMOMSERP上層系統(tǒng)設(shè)備協(xié)同控制系統(tǒng)............提升機(jī)設(shè)備層二、

智能運(yùn)輸目前國(guó)內(nèi)人工智能在物流運(yùn)輸環(huán)節(jié)的應(yīng)用集中于公路干線(xiàn)運(yùn)輸

，主要有兩大方向：一種是以自動(dòng)駕駛技術(shù)為核心的無(wú)人卡車(chē)；另一種是基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與AloT產(chǎn)品技術(shù)

，為運(yùn)輸車(chē)輛管理系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)感知功能。人工智能賦能物流運(yùn)輸?shù)淖罱K形態(tài)必然將是由無(wú)人卡車(chē)替代人工駕駛卡車(chē)。1.無(wú)人卡車(chē)自動(dòng)駕駛是指讓汽車(chē)自己擁有環(huán)境感知、路徑規(guī)劃并且自主實(shí)現(xiàn)車(chē)輛控制的技術(shù)

，也就是用電子技術(shù)控制汽車(chē)進(jìn)行的仿人駕駛或是自動(dòng)駕駛。美囯汽車(chē)工程師協(xié)會(huì)（

SAE）根據(jù)系統(tǒng)對(duì)于車(chē)輛操控仼務(wù)的把控程度

，將自動(dòng)駕駛技術(shù)分為L(zhǎng)0-L5系統(tǒng)在L1~L3級(jí)主要起輔助功能；當(dāng)?shù)竭_(dá)L4級(jí)

，車(chē)輛駕駛將全部交給系統(tǒng)。配備L4級(jí)別自動(dòng)駕駛技術(shù)的無(wú)人卡車(chē)即可以滿(mǎn)足港口、園區(qū)、高速公路等多種運(yùn)輸場(chǎng)景

，并在人力資源、能源費(fèi)用、設(shè)備損耗、保險(xiǎn)費(fèi)用等多個(gè)層面大幅降低運(yùn)輸整體成本。二、

智能運(yùn)輸在特定駕駛模式下

，單/多項(xiàng)駕駛輔助系統(tǒng)通過(guò)獲取車(chē)環(huán)境信息對(duì)車(chē)輛橫向或縱向駕駛動(dòng)作進(jìn)行操控

，但駕駛員需要負(fù)責(zé)對(duì)除此以外的動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)進(jìn)行操作。在特定駕駛模式下

，系統(tǒng)負(fù)責(zé)執(zhí)行車(chē)輛全部動(dòng)態(tài)駕駛

任務(wù)

，駕駛員需要在特殊情況發(fā)生時(shí)

，適時(shí)對(duì)系統(tǒng)提出的干預(yù)請(qǐng)求進(jìn)行回應(yīng)。在特定駕駛模式下

，系統(tǒng)負(fù)責(zé)執(zhí)行車(chē)輛全部動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)

，即使駕駛員在特殊情況發(fā)生時(shí)未能對(duì)系統(tǒng)提出

的干預(yù)請(qǐng)求做出回應(yīng)。系統(tǒng)負(fù)責(zé)完成全天候全路況的動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)

，系統(tǒng)可

由駕駛員進(jìn)行管理。表2-2自動(dòng)駕駛的定義分層在物流運(yùn)輸領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值二、

智能運(yùn)輸攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等車(chē)載傳感器獲取行駛道路數(shù)據(jù)并幫助系統(tǒng)定位計(jì)算平臺(tái)+算法分析、處理感知層獲取的數(shù)據(jù)并向執(zhí)行層下達(dá)指令電子驅(qū)動(dòng)、電子制動(dòng)、電子轉(zhuǎn)向從商業(yè)化的進(jìn)程來(lái)看

，以圖森未來(lái)為代表的L4級(jí)別自動(dòng)駕駛卡車(chē)已經(jīng)率先進(jìn)入到了試運(yùn)營(yíng)階段

，無(wú)人卡車(chē)的商業(yè)化序幕正在緩緩拉開(kāi)。按照指令完成剎車(chē)、加速、轉(zhuǎn)向等動(dòng)作圖2-11無(wú)人卡車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)架構(gòu)感知決策執(zhí)行二、

智能運(yùn)輸①“倉(cāng)到倉(cāng)

”運(yùn)輸場(chǎng)景封閉度較高

，落地難度相對(duì)較低；②物流企業(yè)及運(yùn)輸服務(wù)使用方對(duì)傳感設(shè)備的價(jià)格、體積等接受度較高。①“

中國(guó)的貨運(yùn)卡車(chē)數(shù)量及物流總額全球第一

，無(wú)人卡車(chē)應(yīng)用空間極為廣闊；②五大重卡企業(yè)生產(chǎn)能力強(qiáng)勁，

國(guó)內(nèi)無(wú)人卡車(chē)發(fā)展擁有良好的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)?？ㄜ?chē)的車(chē)身長(zhǎng)、

噸位大

，剎車(chē)、減速、變道等行為需要更多的時(shí)間與空間，

因此要求系統(tǒng)對(duì)路況的感知距離更長(zhǎng)。甩掛運(yùn)輸是最適合無(wú)人卡車(chē)發(fā)揮其效率優(yōu)勢(shì)的運(yùn)輸方式

，但國(guó)內(nèi)目前仍然以傳統(tǒng)的“一車(chē)一掛

”運(yùn)輸方式為主

，甩掛運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展還需要很長(zhǎng)時(shí)間。圖2-12中國(guó)無(wú)人卡車(chē)SWOT分析WS二、

智能運(yùn)輸TO

（1）高速貨物轉(zhuǎn)運(yùn)無(wú)人卡車(chē)通過(guò)傳感器（攝像頭和激光雷達(dá)）對(duì)路況進(jìn)行識(shí)別和判斷。無(wú)人卡車(chē)融合視覺(jué)高精度定位和多傳感器融合技術(shù)

，在山區(qū)、隧道都能達(dá)到10厘米的定位精度。

（2）港口貨物轉(zhuǎn)運(yùn)通過(guò)對(duì)接TOS（碼頭管理系統(tǒng)）

，無(wú)人卡車(chē)獲得相應(yīng)運(yùn)輸指令后，實(shí)現(xiàn)碼頭內(nèi)任意兩點(diǎn)間的水平移動(dòng)、岸吊、輪胎吊、正面吊、堆高機(jī)處等自動(dòng)收送箱功能。二、

智能運(yùn)輸2.貨物轉(zhuǎn)運(yùn)形

式

區(qū)別3.車(chē)隊(duì)管理系統(tǒng)形式目前

，

國(guó)內(nèi)人工智能賦能物流運(yùn)輸?shù)闹饕问绞腔谟?jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與AOT技術(shù)在車(chē)隊(duì)管理系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)車(chē)輛行駛狀況、司機(jī)駕駛行為、貨物裝載情況的實(shí)時(shí)感知功能

，使系統(tǒng)在車(chē)輛岀現(xiàn)行程延誤、線(xiàn)路異常和司機(jī)危險(xiǎn)行為時(shí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)報(bào)警、干預(yù)和取證判責(zé)

，并最終達(dá)到提升車(chē)隊(duì)管理效率、減少運(yùn)輸安全事故的目的。區(qū)別與無(wú)人卡車(chē)的“替代性”功效不同

，車(chē)隊(duì)管理系統(tǒng)中所應(yīng)用的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)是在對(duì)原有物聯(lián)網(wǎng)功能的補(bǔ)充與拓展

，依然是以輔助者的角度來(lái)幫助司機(jī)和車(chē)隊(duì)管理者

，其感知設(shè)備是后裝形式的車(chē)載終端

，決策來(lái)自系統(tǒng)平臺(tái)

，對(duì)車(chē)輛的控制和動(dòng)作執(zhí)行要通過(guò)司機(jī)手動(dòng)完成。二、

智能運(yùn)輸?shù)皖^頻率及時(shí)長(zhǎng)駕駛中抽煙、

打電話(huà)、

左顧右盼等危險(xiǎn)行為設(shè)備預(yù)警終端語(yǔ)音提醒電話(huà)警告安全員/車(chē)隊(duì)長(zhǎng)就現(xiàn)階段而言

，融入人工智能技術(shù)的車(chē)隊(duì)管理系統(tǒng)在適用性和商業(yè)化程度上領(lǐng)先于無(wú)人卡車(chē)。車(chē)載終端識(shí)別、

分析信息并向系統(tǒng)平臺(tái)報(bào)送系統(tǒng)分析風(fēng)險(xiǎn)后對(duì)司機(jī)行為進(jìn)行干預(yù)警報(bào)圖2-13人工智能在車(chē)隊(duì)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用示例DSM攝像頭檢測(cè)車(chē)內(nèi)司機(jī)駕駛行為ADAS攝像頭收集外部行駛環(huán)境信息與前車(chē)距離過(guò)近道路可見(jiàn)度

降低二、

智能運(yùn)輸急加速/剎車(chē)車(chē)道偏離閉眼頻率及時(shí)長(zhǎng)t三、

智能配送1.無(wú)人配送車(chē)無(wú)人配送車(chē)是應(yīng)用在快遞快運(yùn)配送與即時(shí)物流配送中低速自動(dòng)駕駛無(wú)人車(chē)

，其核心技術(shù)架構(gòu)與汽車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)基本一致

，都是由環(huán)境感知、車(chē)輛定位、路徑規(guī)劃決策、車(chē)輛控制、車(chē)輛執(zhí)行等模塊組成。云端：為無(wú)人車(chē)提供數(shù)據(jù)、高精地圖、算法更新和后臺(tái)監(jiān)控超聲波雷達(dá)攝像頭慣性傳感器導(dǎo)航避讓通訊......數(shù)據(jù)處理層數(shù)據(jù)接受層圖2-14無(wú)人配送車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)流程車(chē)輛執(zhí)行系統(tǒng)車(chē)輛控制系統(tǒng)多傳感器數(shù)據(jù)融合環(huán)境識(shí)別與理解轉(zhuǎn)彎制動(dòng)......路徑規(guī)劃決策路徑規(guī)劃行為決策激光雷達(dá)高精地圖差分定位標(biāo)識(shí)行人靜

態(tài)

信

息動(dòng)

態(tài)

信

息道路加速車(chē)輛人工智能技術(shù)在配送無(wú)人機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用原理與自動(dòng)駕駛并無(wú)本質(zhì)上的差異

，主要區(qū)別有兩點(diǎn)

：一是無(wú)人機(jī)搭載的傳感器種類(lèi)更為繁雜

，環(huán)境感知算法對(duì)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的要求更高；二是無(wú)人機(jī)配送中可選擇的路徑明顯多于車(chē)輛

，路徑規(guī)劃算法更加復(fù)雜?；趪?guó)內(nèi)的人口密度、居住條件、政策限制等現(xiàn)實(shí)條件

，配送無(wú)人機(jī)目前較為可行的應(yīng)用場(chǎng)景在于偏遠(yuǎn)山區(qū)配送、

醫(yī)藥資源緊急配送、應(yīng)急保障物資配送等。三、

智能配送2.配送無(wú)人機(jī)物流巨頭無(wú)人機(jī)類(lèi)型運(yùn)營(yíng)模式戰(zhàn)略構(gòu)想U(xiǎn)PS國(guó)際快遞多旋翼小型無(wú)人機(jī)無(wú)人機(jī)配送的起點(diǎn)是配備充電站的貨車(chē)

，以此減少快遞員由于路徑相斥導(dǎo)致的不必要時(shí)間消耗并延長(zhǎng)無(wú)人機(jī)的續(xù)航時(shí)間與配送范圍。將無(wú)人機(jī)與運(yùn)輸貨車(chē)結(jié)合

，一方面提升無(wú)人機(jī)配送的靈活性

，另一方面未來(lái)隨著無(wú)人卡車(chē)的落地有望實(shí)現(xiàn)“運(yùn)輸+配送”的完全無(wú)人化。DHL國(guó)際快遞旋轉(zhuǎn)翼&多旋翼中小型無(wú)人機(jī)設(shè)置無(wú)人機(jī)站點(diǎn)

，配送人員將物品放入站點(diǎn)后

，無(wú)人機(jī)負(fù)責(zé)將物品運(yùn)送至其他指定接收站點(diǎn)或智能柜

，再由快遞員或無(wú)人車(chē)完成最終配送。DHL采用的“無(wú)人機(jī)+智能快遞柜”戰(zhàn)略更適用與城市環(huán)境

，其落地需要政策支撐與無(wú)人機(jī)專(zhuān)用站點(diǎn)或快遞柜的大規(guī)模建設(shè)。順豐速運(yùn)固定翼中大型無(wú)人機(jī)用無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)航空物流網(wǎng)絡(luò)干支對(duì)接

，輔以快遞員在配送末端的到門(mén)服務(wù)

，在末端運(yùn)力尚充足的情況下

，短期內(nèi)不會(huì)直接面向客戶(hù)。建立“大型有人運(yùn)輸機(jī)+支線(xiàn)大型無(wú)人機(jī)+末端小型無(wú)人機(jī)”的整體空運(yùn)鏈條

，完成對(duì)全國(guó)大部分城市的空網(wǎng)覆蓋。表2-3國(guó)內(nèi)外物流巨頭對(duì)物流無(wú)人機(jī)的運(yùn)營(yíng)模式探索三、

智能配送從未來(lái)市場(chǎng)空間來(lái)看，

旨在降低人力成本的無(wú)人配送無(wú)疑是人工智能在整個(gè)物流領(lǐng)域里最具發(fā)展?jié)摿Φ膱?chǎng)景。然而目前市場(chǎng)上配送領(lǐng)域無(wú)人車(chē)與無(wú)人機(jī)的主題詞仍然是“測(cè)試”

，還沒(méi)有哪家物流企業(yè)能夠?qū)o(wú)人車(chē)與無(wú)人機(jī)納入日常運(yùn)營(yíng)體系中。三、

智能配送3.無(wú)人配送前景問(wèn)

題無(wú)人車(chē)無(wú)人機(jī)1成本過(guò)高：無(wú)人車(chē)的成本結(jié)構(gòu)由線(xiàn)控底盤(pán)、激光雷達(dá)等各類(lèi)傳感器、計(jì)算平臺(tái)等部分構(gòu)成

，單車(chē)成本約在18-25萬(wàn)區(qū)間

，相當(dāng)于2-3個(gè)

配送員的年薪

，且目前無(wú)人車(chē)的配送效率還無(wú)法與人工相比。監(jiān)管?chē)?yán)格：我國(guó)對(duì)于空域的管控非常嚴(yán)格

，企業(yè)要獲得某區(qū)域的物流無(wú)人機(jī)運(yùn)行資格不僅需要明航局、地方政府的批復(fù)

，還要得到軍區(qū)的許可

，且測(cè)試期限一般只有半年到

一年的時(shí)間。2場(chǎng)景有限：現(xiàn)階段無(wú)人配送車(chē)還不能在完全開(kāi)放的環(huán)境下進(jìn)行自主配送，

目前測(cè)試的主要環(huán)境是道路復(fù)雜度不高的封閉或半封閉場(chǎng)所，如園區(qū)、高校等

，預(yù)計(jì)未來(lái)3-5年無(wú)人車(chē)的適用場(chǎng)景也仍然會(huì)停留

在這個(gè)范圍。場(chǎng)景有限：無(wú)人機(jī)也存在于無(wú)人車(chē)類(lèi)似的適用場(chǎng)景較少的問(wèn)題

，受政策限制、續(xù)航時(shí)間、有效荷載不足等因素的影

響

，短期內(nèi)適合無(wú)人機(jī)發(fā)揮作用的主要是即時(shí)性需求高且

交通不便的場(chǎng)景

，如醫(yī)療應(yīng)急物資配送等。3標(biāo)準(zhǔn)缺失：這里的標(biāo)準(zhǔn)既包括技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)

，也包括配套的法律法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)

，無(wú)人配送車(chē)的應(yīng)用需要法律法規(guī)對(duì)諸如無(wú)人車(chē)可以在哪些道路上行駛、遇到事故或者違反交規(guī)應(yīng)如何定責(zé)等問(wèn)題給出明確的判定標(biāo)準(zhǔn)。技術(shù)限制：主要受限于續(xù)航能力與載重能力

，中小型無(wú)人

機(jī)的動(dòng)力來(lái)源以電池為主

，續(xù)航時(shí)間多在30分鐘至1小時(shí)

，服務(wù)范圍在10-30公里以?xún)?nèi)

，且有效荷載基本在5公斤以下。表2-4無(wú)人車(chē)與無(wú)人機(jī)在物流配送領(lǐng)域落地面臨的主要問(wèn)題三、

智能配送4.訂單分配系統(tǒng)訂單分配系統(tǒng)的工作原理是以大數(shù)據(jù)平臺(tái)收集的騎手軌跡、配送業(yè)務(wù)、實(shí)時(shí)環(huán)境等內(nèi)容作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法得到預(yù)計(jì)交付時(shí)間、預(yù)計(jì)未來(lái)訂單、預(yù)計(jì)路徑耗時(shí)等預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

，最后基于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

，利用運(yùn)籌優(yōu)化模型與算法進(jìn)行系統(tǒng)派單、路徑規(guī)劃、

自動(dòng)改派等決策行為。大數(shù)據(jù)平臺(tái)騎手軌跡數(shù)據(jù)

配送業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特征工程數(shù)據(jù)

實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)計(jì)取件時(shí)間預(yù)計(jì)未來(lái)訂單圖2-15即時(shí)物流訂單分配系統(tǒng)構(gòu)架三、

智能配送預(yù)計(jì)交付時(shí)間預(yù)計(jì)路徑耗時(shí)系統(tǒng)派單自動(dòng)改派路徑規(guī)劃模型優(yōu)化運(yùn)籌優(yōu)化四、

智能客服近年來(lái)

，隨著人工智能技術(shù)在各行各業(yè)的加速落地

，智能語(yǔ)音客服行業(yè)也有了突飛猛進(jìn)的發(fā)展

，能為企業(yè)接電話(huà)的機(jī)器人也受到了市場(chǎng)的歡迎。AI語(yǔ)音客服的加入

，可以提供全天24小時(shí)不間斷的服務(wù)

，降低企業(yè)人力成本；

同時(shí)也大大降低了一線(xiàn)客服的工作強(qiáng)度

，而且服務(wù)質(zhì)量也得以大大地提升。對(duì)比內(nèi)容人工客服智能客服機(jī)器人客服篩選每天100-300通每天800通以上工作狀態(tài)多種因素影響大、

情緒化全年無(wú)休、

穩(wěn)定、

100%熱情數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)缺失、

低效、

主觀(guān)全面、

高效、

客觀(guān)客戶(hù)跟進(jìn)記錄混亂、

過(guò)程難管、

轉(zhuǎn)化率低租金運(yùn)維費(fèi)用（遠(yuǎn)低于人工成本）運(yùn)營(yíng)成本薪資+社保+招聘+培訓(xùn)+場(chǎng)地等費(fèi)用智能分類(lèi)、

漏斗分析篩選、

計(jì)劃跟進(jìn)表2-5智能客服機(jī)器人與人工客服對(duì)比1.物流智能客服業(yè)務(wù)規(guī)模物流領(lǐng)域的智能客服特指以智能語(yǔ)音和NP技術(shù)為代表的客服機(jī)器人。從服務(wù)類(lèi)型上可以分為以語(yǔ)音導(dǎo)航、業(yè)務(wù)識(shí)別、智能派單、坐席輔助為主的語(yǔ)音智能客服和以文字査詢(xún)、業(yè)務(wù)識(shí)別為主的文字智能客服

，二者分別服務(wù)于電話(huà)呼入和客戶(hù)端、小程序等終端入口。

智能客服

文字智能客服

語(yǔ)音智能客服

四、

智能客服2.智能客服節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本智能客服主要的發(fā)展方向仍是以語(yǔ)音交互為依托的人機(jī)協(xié)作模式

，按照服務(wù)內(nèi)容可以分為五個(gè)發(fā)展階段，

目前物流領(lǐng)域市場(chǎng)整體處于2.0階段。智能客服通過(guò)人機(jī)協(xié)同的方式

，降低了人工客服的培訓(xùn)成本

，增加了單位執(zhí)行效率

，甚至在文字客服流程性問(wèn)題解答方面，能夠?qū)崿F(xiàn)部分取代人工的效果。

目前AI技術(shù)的應(yīng)用能節(jié)省整體客服運(yùn)營(yíng)中10%的成本

，一些技術(shù)領(lǐng)先的企業(yè)則可以將這一數(shù)據(jù)提升至30%-40%。四、

智能客服階段發(fā)展階段服務(wù)內(nèi)容1傳統(tǒng)呼入導(dǎo)航階段通過(guò)IVR識(shí)別

，客戶(hù)根據(jù)機(jī)器人引導(dǎo)

，消費(fèi)者按下對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)功能數(shù)字

，將客戶(hù)根據(jù)意

圖進(jìn)行分類(lèi)轉(zhuǎn)接到對(duì)應(yīng)的人工客服

，從而完成業(yè)務(wù)辦理。2呼入呼出階段例如將價(jià)格時(shí)效查詢(xún)、下單、催單場(chǎng)景進(jìn)行代替

，實(shí)現(xiàn)將簡(jiǎn)單、重復(fù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景用機(jī)器

人完成

，復(fù)雜的場(chǎng)景讓人工客服完成。3管理機(jī)器人階段它們的功能主要包括以下幾個(gè)方面：輔助質(zhì)檢人員進(jìn)行質(zhì)檢、幫助企業(yè)培訓(xùn)坐席、并將領(lǐng)導(dǎo)者需要的信息整合

，進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度

，提高工作效率。4全語(yǔ)音門(mén)戶(hù)階段實(shí)現(xiàn)人機(jī)全流程交互。首先通過(guò)語(yǔ)音導(dǎo)引將不同的客戶(hù)轉(zhuǎn)接到不同的業(yè)務(wù)機(jī)器人

，最終實(shí)現(xiàn)客戶(hù)業(yè)務(wù)辦理的需要。5非核心任務(wù)脫離階段幫助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)呼叫中心等非核心能力的脫離

，幫助企業(yè)降低非核心能力所帶來(lái)的成本問(wèn)

題。四、

智能客服表2-6智能客服發(fā)展階段人工智能落地物流應(yīng)用環(huán)節(jié)智能倉(cāng)儲(chǔ)智能運(yùn)輸智能配送智能客服1.倉(cāng)儲(chǔ)現(xiàn)場(chǎng)管理2.AMR3.設(shè)備調(diào)度系統(tǒng)1.無(wú)人卡車(chē)2.貨物轉(zhuǎn)運(yùn)3.車(chē)隊(duì)管理系統(tǒng)1.無(wú)人配送車(chē)2.配送無(wú)人機(jī)3.無(wú)人配送前景4.訂單分配系統(tǒng)1.物流智能客服業(yè)務(wù)規(guī)模2智能客服節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本【課后小結(jié)】6363【課后作業(yè)】問(wèn)題：1.（判斷）物流領(lǐng)域的智能客服特指以智能語(yǔ)音和NP技術(shù)為代表的客服機(jī)器人。()2.（判斷）根據(jù)作業(yè)環(huán)境

，我們可以將人工智能技術(shù)在倉(cāng)儲(chǔ)現(xiàn)場(chǎng)管理中的具體應(yīng)用分為倉(cāng)內(nèi)現(xiàn)場(chǎng)管理與場(chǎng)院現(xiàn)場(chǎng)管理。(

)3.（判斷）無(wú)人機(jī)起源于軍事領(lǐng)域

，早期的發(fā)展驅(qū)動(dòng)力是為了減少飛行員傷亡以及應(yīng)對(duì)極端情況。

(

)64人工智能在物流業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景任務(wù)三6501

車(chē)貨匹配系統(tǒng)06

倉(cāng)庫(kù)選址優(yōu)化02

無(wú)人駕駛體系07

倉(cāng)儲(chǔ)管理智能化

03圖像（視頻）

識(shí)別

08

倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)高效化

04

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

09

運(yùn)輸配送智能化

05

智能化場(chǎng)院管理目錄/CONTENTS【知識(shí)目標(biāo)】1.了解人工智能在物流業(yè)的不同應(yīng)用場(chǎng)景?！厩楦心繕?biāo)】1.具有工匠精神、服務(wù)意識(shí)、環(huán)保意識(shí)、質(zhì)量意識(shí)、安全意識(shí)；2.培養(yǎng)獨(dú)立獲取信息和自學(xué)能力；3.堅(jiān)定擁護(hù)中國(guó)共產(chǎn)黨領(lǐng)導(dǎo)和我國(guó)社會(huì)主義制度。【教學(xué)目標(biāo)】使用人工智能完成物流運(yùn)輸中的車(chē)貨匹配。物流企業(yè)可以利用人工

智