人工智能催生现代物流企业转型——以仓储型物流企业为例

文/马立兵

习近平总书记在2018年10月31日中共中央政治局第九次集体学习时指出：“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应，加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。”人工智能的发展突飞猛进，已经渗透到人类生产、生活的各个角落。

一、人工智能时代已经到来

人工智能即机器智能，是指使机器具备人类具有的智能。人工智能使机器能够模拟、延伸、扩展人类智能，能够更大程度发挥人类智慧对自然界的认识和改造能力。在某些方面，人工智能所发挥出的能力要远远高于人类智能，如记忆力、逻辑计算能力、连续工作能力等。目前，人工智能技术已经广泛应用于智能制造、智能数据、智能建筑、智能学习和智能服务等领域。

1.大数据

大数据作为一门新兴技术在各行各业都有着广泛的应用，特别是在电商销售领域，谁拥有数据谁就拥有顾客。电商企业通过各种手机APP收集顾客相关信息形成基础数据库，通过技术分析可以精确获得顾客的购买需求、偏好，并能对市场需求做出精准预测。

2.计算机视觉

计算机视觉包括图像识别、人脸识别、生物识别、物体与场景识别及视频识别等。图像识别应用非常广泛，在网络搜索、智能家居、电商购物等许多方面都发挥出巨大的价值。之前在互联网上搜索图片要基于图片的名称或者上传日期来实现，谷歌公司目前的图像识别技术可以通过图片本身的内容进行搜索，大大提高了网络搜索的效率。

3.语音识别

语音识别是将人类的语音转化为文字的一项技术，通常是将人类语音转化为规范文字。封闭域识别范围小，通常需设定一定的范围，范围内的语音能转化为事先设定的字词集合，对范围外的语音则不能识别。开放域识别在能够识别语言大集合。这就要求声学模型和语音模型非常大，引擎运算量也比较大。

4.自然语言处理

自然语言处理与语音识别不同，它是人工智能领域中的另一个重要方向。它是研究让人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的跨学科技术。因此，这一领域的研究将涉及自然语言与计算机语言如何互通交流的问题。

5.机器学习

通常机器学习的方向是让机器模仿人脑思维过程，运用的是仿生学的原理。由于人的大脑结构非常复杂，机器很难模拟大脑的运作过程。所以机器学习技术很长一段时间都没有太大突破。科学家转变研究思路，试着让计算机以计算机的思维方式进行思考，以大量数据为基础，计算机通过逻辑推理计算出每一种结果出现的概率，根据目标要求做出最优的选择，取得了较大的突破。

二、人工智能将改变环境、生活和程序

1.大数据既增强了人们的数据意识，又拓展了数据来源的领域

在现代社会中，数据是资源，数据是生产力。当经营者需要进行数据分析时大数据方法已经在许多方面替代了传统数据采集和分析方法。经营者在海量数据中经过技术处理进行清洗和筛查，即可得出可用的数据结果。苏宁易购通过“鹰眼”系统可以反映出某种商品在每个区域的需求热力图，如A小区对空调、电视、洗衣机等家电的需求比较旺盛，通过分析发现该小区是新建小区，业主装修完就会成套采购家具家电，苏宁易购的工作人员会分析小区户型、业主年龄结构、收入情况等，然后有针对性地进行宣传推广。苏宁易购的“千里传音”系统可以准确洞察顾客需求，进而通过VOIP技术精准地进行活动推荐和体验邀约。

2.图像识别将使客观现实的呈现更加真实和即时

图像识别技术发展将实现对图片内容的识别。届时，现有的许多网络图片、视频甄别岗位将完全被人工智能机器取代。在智能家居领域，图像识别技术应用也非常广泛。比如防盗门可以通过人脸识别、指纹识别等实现防盗功能。家庭用智能机器人，可以实现给孩子辅导功课、给家长读书读报、给老年人测量血压血脂等。基于图像识别技术，消费者在网上购物时可以通过拍照在电商平台上搜索相同和相似商品，平台通过大数据算法能够推测出顾客的购买偏好，将顾客需要的商品以及相关联的商品都推送出来，更快更好地满足消费者需求。

3.语音识别将使人类的识别系统更加准确和便捷

语音识别包括封闭域识别和开放域识别两种类型。一方面，封闭式识别的应用场景一般是只需简单指令交互的智能家居和电视盒子，比如我们可以通过语音点播电视节目、打开中央空调、打开窗帘等。另一方面，开放式识别应用场景如会议字幕、输入法、智能音响等。

4.自然语言处理加速了人机交互的过程

自然语言处理研究的重点在于有效地实现自然语言与计算机进行灵活自如的交互，当然也包括研发各种语言版本的软件。自然语言处理技术主要应用领域有文本分类、机器翻译、问答系统等。正是有了自然语言处理技术才使机器人中的人机交互越来越成熟。

5.机器学习拓展了学习的功能

计算机能够精确储存大量的数据信息，并且能够非常理性地分析数据之间的相关联系，人类在这两个方面的能力很难和计算机匹敌。机器学习技术突破的标志性事件是“阿尔法狗”战胜国际围棋大师。“阿尔法狗”储存了大量围棋高手对弈的棋谱，它能够计算出每一步棋落子后对手应对的所有可能性，围棋高手下的每一步棋都在“阿尔法狗”的“预料之中”，所以即使多个围棋高手也很难战胜“阿尔法狗”。不仅如此，在2018年举行的高考作文“人机大战”中，高考机器人“Champion”（状元）二选一的高考作文《绿水青山图》，高考作文评审专家给予100分的评分，而作家张一一的高考作文《新时代新青年》仅获85分。这说明计算机不仅计算能力能够完胜人类，连语言能力也能超越人类。

三、人工智能使现代物流向智能物流发展

人工智能技术在物流领域的发展日益成熟，应用领域越来越广泛，在物流现代化过程中发挥了巨大的作用。物流作为企业的“第三利润源”，蕴含着巨大的发展空间。企业物流成本相当一大部分是隐性的，需要通过对整个物流系统进行整体优化才能够降低成本。随着“工业4.0”的不断发展，与之配套的智慧物流也面临着前所未有的战略机遇期。目前，物流领域应用的自动化立体库、机械臂、自动识别技术、AGV搬运车、人工智能算法以及与之相配套的信息控制系统发展日益完善，人工智能技术的应用大大提高了现代物流的效率。特别是随着电子商务物流的高速发展，人工智能技术的应用越来越广泛。

四、人工智能在仓储型物流企业中的应用

1.人工智能在仓储企业中的基本框架

我国将物流企业分为运输型企业、仓储型企业和综合服务型企业。其中仓储型企业以从事仓储业务为主，为客户提供货物仓储、保管、中转等仓储服务，同时能为客户提供配送、流通加工、商品经销等服务。仓储型企业应具有一定规模的仓储设施、设备，自有或租赁一定数量的货运车辆。不仅如此，仓储型物流企业最核心的要素是具备物流信息处理能力。仓储型物流企业人工智能管理应具备的框架与结构如图1。

2.仓库选址

仓库选址关系到企业物流网络布局的关键问题，选址方案的优劣直接关系到企业物流运作效率和成本。常用的选址方法有两大类，一类是定性分析法，包括专家打分法、德尔菲法等；一类是定量分析法，包括P中值法、重心法、各种启发式算法、数学规划方法、仿真法、多准则决策方法以及各种方法相结合的方法等。定量方法会涉及到地图数据、地理信息、配送量、土地及建仓成本、配送成本等相关信息，通过全球地理信息系统（GIS）、大数据技术等进行建模分析，得出最佳选址方案，提升配送效率，降低配送成本。

3.仓库布局

根据商品类型和特点等将仓库划分为不同的库区，比如可以分为电子产品区、服装鞋帽区、日用百货区、家具家电区等；库区内可划分整货区、拆零区；从仓库功能上可以将仓库划分为进货区、储存区、分拣区、流通加工区、仓库管理区、出货区等。应根据货品特点选择合适的存取方案。如京东配送中心针对3C电子产品采用密集库实现了高效存取。密集库有高层存储货架、自动化传送轨道、周转箱、穿梭机器人、电子标签、订单处理系统等几大部分构成，拣选人员无需走动，待拣选商品会根据指令自动从密集库通过传输轨道输送到拣选工位上，拣选员只需根据电子标签上显示的数量将商品拣出，剩余商品会自动回到储位上，整个过程连续、高效、准确。

储位规划是仓库布局的重要内容。通过历史数据分析，以货物周转量和品目数量为主要指标，将本库区货物进行ABC分类。A类货物周转量比例在70%左右，品目比例占15%左右；B类货物周转量比例占15%左右，品目比例占15%左右；C类货物周转量比例占15%左右，品目比例占70%左右。A类货物由于周转速断快应放在靠近出口、易于取放的储位，C类货物由于周转量小应放在远离出口、不易取放的储位，其余储位给B类货物。

库存会给企业带来额外成本，在保证企业生产、销售连续性的前提下，库存越少仓储保管成本越低。库存管理是物流管理中的重要环节，如何能够准确预测需求、合理确定库存量是库存管理的核心问题。通过大数据运算，企业预测客户需求量，以“热力图”形式使需求信息可视化，根据每一配送中心辐射范围内的需求情况布局库存产品，淘汰滞销库存，加快货物周转速度，充分利用仓储空间，提高配送效率。

图1 仓储型物流企业人工智能管理框架

4.仓内技术

具备高效仓储管理系统（WMS）是仓库管理现代化必备条件之一。WMS在仓储管理中处于核心地位，一般分为基础设置模块、订单管理模块、入库作业模块、出库作业模块等。智能化仓储管理系统可以自动导入订单信息，通过数据分析处理入库、出库订单并向自动化设备发出指令。

（1）入库作业

系统自动导入入库订单并生成入库计划。如采用传统货架，现场操作人员通过穿戴设备对堆存区的货物进行组托、上架操作，AGV搬运车将货物搬运至指定货位上，货物信息自动更新到仓储管理系统当中。如采用自动化立体库，控制系统指挥机械臂完成堆码作业，将整箱货堆码到托盘上，通过传送带将整托货物输送到立体货架的指定货位上。每一箱货物都粘贴有RFID标签，传送系统上装有扫描设备。

（2）出库作业

系统自动导入出库订单并进行订单处理，将拣选指令发布到自动化分拣设备上。输送线的两侧设置有自动化货架，当客户的周转箱到达某一位置时，自动化货架会自动弹出客户所需品种和数量的货物，周转箱会沿指定线路到出口处。如是以客户为单位进行拣选，操作人员在出口处接到的周转箱可以直接放至客户月台，如是以按货品为单位进行拣选，操作人员需在播种柜上进行分货。目前，在分拣方面比较先进的技术是货到人技术，通过密集库或者AGV搬运机器人来实现。

5.干线技术和末端技术

随着无人驾驶技术的不断发展，无人车、无人机等无人设备已经逐渐应用到物流配送领域。无人车包括无人载货卡车和无人配送小车两大类。无人载货卡车用于大批量货物的长途运输，降低了司机师傅的劳动强度和作业风险。无人配送小车适用于终端配送场景，比如在社区、高校等相对封闭的区域内，无人小车载货巡回配送，到达客户地址附近自动发送取件信息，客户根据取件码自主取件，节约了配送师傅的等待时间，缩短了客户的取件距离。无人机分为小型配送无人机和重载无人机两种类型。小型配送无人机适用于有配送需求但交通不便的区域，如京东针对某“悬崖村”采用了无人机配送的解决方案。如果采用人工配送，由于交通不便配送一次要走几个小时的山路才能完成，采用无人机只需几分钟就完成了，大大提升了配送效率和用户体验。重载无人机主要用于货物长距离运输，目前有企业已经在投入使用。