人工智能技术在物联网的应用前景分析

周锐焓

摘   要：人工智能技术的进步及其在物流领域的逐步推广，对物流领域产生了深远的影响。伴随着网购额的激增，中国快递量也出现了狂飙式增长，人工智能对于弥补当前物流业存在的种种缺陷和不足、推动物流业发展改革和物流智能化进程起着越来越重要的作用。文章分析了人工智能技术在物联网的应用前景。

关键词：人工智能;物流;应用与发展

人类一直在探索和寻求高效、便捷的生活和工作方式。人工智能技术的出现，给各行各业的发展带来了翻天覆地变化，人工智能已被广泛地应用于服务行业、化工行业、食品包装行业、机械制造业、汽车生产和驾驶领域，通过图像识别和人机对话界面，快捷、准确地按照程序完成一项项任务，不断改变着传统行业和消费者的行为。

在电商云集、“一淘天下”的今天，物流这个极其传统的行业正在经历改变，穿梭的“快递哥”成为各大城市乡村的一道风景。在人工智能的帮助下，物流行业的运行模式和工序环节正在改变，来自全世界的包裹通过扫描、图像识别实现货物的分拣、输送和存储，通过识别信息来跟踪货物的状态，建立物流数据库。如京东无人机、亚马逊超级仓库、阿里菜鸟自动分拣系统等。随着大数据、云计算、物联网等技术在快递行业的不断应用，物流变得更加高效、便捷。

1    发展现状

“智慧物流”由美国IBM公司在2009年首次提出，这一概念自提出以来就引起了诸多效仿，出现了“智慧医疗”“智慧企业”等类似概念，都是强调和重视将物联网、传感网与现有的互联网整合起来，通过人工智能提高资源利用率和生产力水平，创造物流行业的新时代。

在“谁掌握了人工智能 谁就掌握了未来”的背景下，物流行业一直以降低价格的方式来获取竞争优势，传统的物流行业面对如今的物联网时代，成本的耐受程度已经达到了极限，人工智能的投入显得时不可待。因此，中国国内的物流行业巨头顺势而起，开始大量投入研发资金和科研人员用于实现物流行业的自动化、可视化、可控化、智能化和网络化，如2017年5月，顺丰速运公司与合作伙伴共同开发的300～2 000 kg，500～2 000 km续航能力、200～300 km/h巡航速度的大型物流无人机，以补充未来分公司的物流运营能力，在无人机物流配送领域的研究获得了64项专利。人工智能渗透的物流领域较传统物流具有显著优势，其一是实现生产商、批发商、零售商三方相互协作，信息共享，从而避免耗费大量不必要的人力、物力、财力、时间，提高效率，降低物流成本。将仓储、运输、配送、信息服务等多功能集于一体，采用物流机器人和云计算，实现集约化高效经营，优化社会物流资源配置。

中国物流一直走在世界前列，无人机、无人车、自动分拣打包技术更是人工智能与物联网产物的经典案例。日本东京于2017年6月28日宣布，无人机在物流行业交付已正式进入运行。与日、美等发达国家人工智能的研发和应用相比，我国人工智能物流配送在局部地区已经成功进行了测试和试点，虽取得了较为显著的效果，但由于室外环境的复杂性和不确定性，人工智能在我国物联网的广泛应用还存在诸多门槛。

2    测试和瓶颈

虽然人工智能已经被认为是物流行业的下一个出路，但要保证人工智能在物流行业的稳步发展，还存在一系列的考验和瓶颈。

2.1  人工智能物流数据基础设施建设滞后

根据《中国智能物流大数据发展报告2017》的数据，中国的数据基础设施仍处于起步阶段，指数值仅为18.8。以我国物流企业信息化建设为例，企业物流信息化水平较低，只有10%的企业全面实施物流信息化。大多数物流企业使用物流信息技术，如RFID，EIS等，存在多信息不对称、信息交换率低、信息传递不及时等现象。由于我国物流企业缺乏高效的物流信息技术支撑，数据基础设施建设滞后，企业的物流成本较高，严重影响了企业物流服务质量。

2.2  终端物流智能服务需要升级

2016年智能协作指数显示，智能路由的平均得分为74.2，电子通用性指数为72.9，而终端协作指数仅为4.7，终端协作仍处于起步阶段。智能快递柜虽然已成为大城市终端配送的主流，但仍存在利用率不均衡的问题，部分智能快递柜闲置严重，部分无法使用，终端智能服务能力亟待提升。

2.3  人工智能物流人才短缺

国务院发布的《物流业发展长期规划（2014—2020年）》报告指出，我国物流从业人员数量正以平均每年6.2%的速度增长。现有的物流人才数量根本不能满足社会的需求，我国物流人才严重短缺。此外，无人机、机器人等人工智能技术的广泛应用将在未来的许多物流作业中取代人工操作。企业真正需要的是既熟悉物流业务，又熟悉物联网、云计算等先进技术的高端物流人才。目前高校培养的物流人才在层次结构上不符合社会需求，人工智能物流高端人才的培养还处于探索阶段。

3    “人工智能+物流”发展前景

人工智能是计算机学科的一个分支，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，结合机械装置或系统，达到智能化处理具体工作的目的，从而替代人工作业。AI应用在现代物流工作的物理需求方面能提供诸多方便。AI机器人、计算机可视系统、会话交互界面以及自动运输工具等都是AI在物流运营中的实际体现，一系列新工具的应用充实壮大了现有的工作力量。

未来，面对数以百万计的货物，不再需要传送机器、扫描设备、人工处理设备和工作人员进行一道道分拣，而是可以利用人机协作机器人，通过AI引擎、不同的摄像头和传感器来抓取实时数据，继而通过品牌标识、标签和3D形态来识别物品。机器和人可以同时对移动传送带上的可回收物品进行分类和挑拣。

在行业增速放缓的情况下，人工智能与物流的融合创新成为推动物流行业提质增效的发展动能。“人工智能+物流”呈现出协同化、数字化、体验化、经济化、绿色化的发展态势，“人工智能+物流”的融合创新主要表现在机器学习、物联网、无人系统、数字孪生物流、混合現实、5G等新一代信息技术领域，为库存、仓储、运输、配送等物流过程赋能，旨在提升成本经济、绿色环保、用户体验、可管可控的智慧化物流能力。

4    人工智能技术未来的物流应用场景

4.1  智能运营规则管理

未来将会通过机器学习，使运营规则引擎具备自学习、自适应的能力，能够在感知业务条件后进行自主决策。如未来人工智能将可对电商高峰期（双十一）与常态不同场景订单依据商品品类等条件自主设置订单生产方式、交付时效、运费、异常订单处理等运营规则，实现人工智能处理。

4.2  仓库选址

人工智能技术能够根据现实环境的种种约束条件，如顾客、供应商和生产商的地理位置、运输经济性、劳动力可获得性、建筑成本、税收制度等，进行充分的优化与学习，从而给出接近最优解决方案的选址模式。

4.3  决策辅助

利用机器学习等技术来自动识别场院内外的人、物、设备、车的状态和学习优秀的管理和操作人员的指挥调度经验和决策等，逐步实现辅助决策和自动决策。

4.4  图像识别

利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。

4.5  智能调度

通过对商品数量、体积等基础数据分析，对各环节如包装、运输车辆等进行智能调度，如通过测算百万SKU商品的体积数据和包装箱尺寸，利用深度学习算法技术，由系统智能地计算并推荐耗材和打包排序，从而合理安排箱型和商品摆放方案。

物联网技术与大数据分析技术互为依托，前者为后者提供部分分析数据来源，后者将前者数据进行业务化，而人工智能则是大数据分析的升级。三者都是未来智慧物流发展的重要方向，也是智慧物流能否进一步迭代升级的关键。

5    “人工智能+物流”发展的对策

5.1  加快信息标准建设，实现信息互通

加快制定条码、RFID、不同信息系统对接、信息交换标准等物流信息采集标准，统一不同物流技术在仓储、运输、配送等物流业务中的应用标准。同时，加快智能物流标准化体系建设，形成不同部门、不同行业、不同企业之间的物流作业标准化，推进物流业务流程的标准化管理和操作。

5.2  建设智能终端系统，提高智能终端服务能力

鼓励电子商务、物流配送等企业积极合作。利用物联网、云计算、大数据等先进物流信息手段，有效整合物流资源。借助智能物流信息平台，采用联合配送、无人机配送等人工智能物流模式，实现集约化的终端物流配送目标，解决“最后一公里”问题。

在物品的装卸、搬运时所使用的智能机械的运作过程中，调度算法及策略、导航精度、机械或车体自身工作的稳定性、可控性以及方案的设计水平都有待进一步通过技术突破，从而解决现使用中存在的诸多问题。

无人机载重量受限及續航能力不足、在运行过程中容易受到外界环境干扰、智能化水平不高等问题，依然限制了其功能和作用的发挥，仍需要借助技术进步来改进。

6    结语

在物联网和大数据平台下，人工智能将帮助物流行业从运营、成本和面向客户实现全面分析、精准判断和智能服务，使得管理运营更加具有前瞻性和预见性。同样，人工智能减轻了人类重复性机械式的劳动，将行业的重点转移到更有意义和增值的工作上，如优化算法提高图像识别技术、数据分析优化运输配送资源等。总之，随着人工智能在物联网行业的不断研究和深化，人们的生活方式将在智慧物流方面得到极大的改善和提高。