摘要：人工智能的出現(xiàn)，不僅使生產(chǎn)力得到提高，而且為消滅舊式分工奠定了科技基礎(chǔ)，分工在不同時(shí)代有不同的表現(xiàn)形式，人工智能使機(jī)器大工業(yè)分工向著“智能化分工”演進(jìn)。在這種分工形式下，快遞業(yè)正在經(jīng)歷一場深刻的變革，人工智能在倉儲(chǔ)、配送、裝卸搬運(yùn)中得到了廣泛應(yīng)用，無人化、智能化的物流快遞業(yè)呈現(xiàn)出與以往截然不同的景象，隨著當(dāng)前人工智能技術(shù)的發(fā)展，物流快遞行業(yè)正在發(fā)生深刻的變革。那么未來的物流快遞行業(yè)將如何發(fā)展，在人工智能背景下有哪些發(fā)展路徑。本文將結(jié)合當(dāng)前的發(fā)展現(xiàn)狀，對于人工智能下的物流快遞行業(yè)發(fā)展進(jìn)行探討分析。

關(guān)鍵詞：人工智能;物流;快遞;發(fā)展機(jī)遇

1.人工智能的概述

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為一種新興計(jì)算機(jī)技術(shù)，在各行各業(yè)、各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，為經(jīng)濟(jì)增長、社會(huì)發(fā)展提供重要基礎(chǔ)保障。

人工智能的實(shí)質(zhì)是“賦予機(jī)器人類智能”。盡管國內(nèi)外學(xué)界、商界和政界普遍認(rèn)為，人工智能將是未來生產(chǎn)率提升和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵推動(dòng)力，同時(shí)人工智能替代勞動(dòng)的速度、廣度和深 度將大大超越從前的技術(shù)進(jìn)步，但未來人工 智能的發(fā)展仍難以一帆風(fēng)順。一方面，從技術(shù)特 征來看，人工智能發(fā)展的一個(gè)基本現(xiàn)實(shí)是其將 長期處于“弱人工智能”階段，通用人工智能在 可預(yù)見的未來仍難以走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。另一方面，從人 工智能發(fā)展史來看，未來人工智能發(fā)展可能仍將經(jīng)歷起落。

2.人工智能應(yīng)用領(lǐng)域

2.1 倉儲(chǔ)

利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助企業(yè)根據(jù)生產(chǎn)商、供應(yīng)商、建設(shè)成本、地理位置、交通便利度等多重因素選出接近最佳的企業(yè)位置。與人工選址相比，智能選址具有節(jié)約 成本、精準(zhǔn)定位、高效準(zhǔn)確等顯著優(yōu)勢，從而節(jié)約成本提高 利潤。海內(nèi)外多家電商企業(yè)紛紛建立無人倉，以實(shí)現(xiàn)貨物或包裹的智能化分揀，當(dāng)包裹入庫后，其存儲(chǔ)、包裝、分揀、出庫等流程實(shí)現(xiàn)最大限度的智能化和無人化。目前，我國多 家物流公司無人倉的運(yùn)行已步入正軌，發(fā)展勢頭良好，但想 要趕超世界一流物流企業(yè)，還有一段較長的路要走，無人倉要實(shí)現(xiàn)效率、性能、成本的最優(yōu)化，必須要具有貨物感知、 障礙避讓、自我診斷、自主決策等能力，許多企業(yè)只顧發(fā)展 速度而不顧及成本的做法，使無人倉的盈利能力尚存隱患。

2.2 運(yùn)輸配送

中國電子商務(wù)的發(fā)展將帶來配送運(yùn)力需求的快速增長與社會(huì)適齡勞動(dòng)力人口不斷減少之間的矛盾，而無人運(yùn)輸配送將是解決這個(gè)矛盾的最有效手段。運(yùn)輸配送是物流產(chǎn)業(yè)鏈條的核心環(huán)節(jié)，也是物流成本構(gòu)成的重要內(nèi)容，運(yùn)輸費(fèi)用在社會(huì)物流總費(fèi)用中的占比始終在50%以上。但由于運(yùn)輸環(huán)境及運(yùn)輸設(shè)備的復(fù)雜性，現(xiàn)階段人工智能在物流運(yùn)輸中的應(yīng)用尚處于起步階段。目前國內(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)為核心的無人卡車;另一種是基于計(jì)算機(jī)視覺與AIoT產(chǎn)品技術(shù)，為運(yùn)輸車輛管理系統(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)必然將是由無人卡車替代人工駕駛卡車，盡管近兩年自動(dòng)駕駛在卡車領(lǐng)域進(jìn)展順利，無人卡車在港區(qū)、園區(qū)等相對封閉的場景中已經(jīng)開始進(jìn)入試運(yùn)行階段，但與實(shí)際運(yùn)營的距離尚遠(yuǎn)。未來數(shù)年內(nèi)，人工智能在物流運(yùn)輸中的商業(yè)化價(jià)值主要體現(xiàn)在車輛狀態(tài)監(jiān)測、駕駛行 為監(jiān)控等功能。

2.3 裝卸搬運(yùn)

為了提高裝卸效率、節(jié)約人力成本、減輕勞動(dòng)者的工作強(qiáng)度，物流快遞業(yè)提出了智能裝卸搬運(yùn)系統(tǒng)，高度自動(dòng)化的設(shè)備能夠做到貨物裝卸同步和即到即運(yùn)。隨著快遞需求的與日俱增，自動(dòng)導(dǎo)引運(yùn)輸車在我國得到了越來越廣泛的應(yīng)用，這種可以依靠電腦或鋪設(shè)的電磁軌道進(jìn)行操控的智能化機(jī)器，具有工作效率高、安全性能好、靈活性強(qiáng)、易于操作等特點(diǎn)。多路徑規(guī)劃方法，對改善物流運(yùn)輸系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、降低物流運(yùn)輸成本、提升系統(tǒng)運(yùn)行效率起著重要的作用，因此在倉儲(chǔ)物流中具有巨大的應(yīng)用價(jià)值。智能運(yùn)載裝卸解決了快遞業(yè)中許多現(xiàn)實(shí)問題，提高了裝卸效率和快遞質(zhì)量，但就目前的發(fā)展情況來看，與歐美和日本等發(fā)達(dá)國家的智能裝卸技術(shù)相比仍稍顯欠缺，需繼續(xù)努力，使之更加穩(wěn)定成熟。

3.人工智能時(shí)代下物流快遞企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的發(fā)展趨勢

人工智能技術(shù)推動(dòng)物流快遞企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，在一定程度上影響著物流快遞企業(yè)物流基礎(chǔ)設(shè)施、生產(chǎn)工具及勞動(dòng)力、物流運(yùn)作流程及區(qū)塊鏈方式等的發(fā)展，那么未來的發(fā)展趨勢如何呢？

物流快遞企業(yè)整合發(fā)展業(yè)務(wù)日趨激烈。人工智能科技創(chuàng)新下，物流快遞企業(yè)倉儲(chǔ)配送等設(shè)備逐漸實(shí)現(xiàn)智能化，加速了物流快遞企業(yè)的業(yè)務(wù)量，但物流快遞行業(yè)幾乎被大型物流快遞企業(yè)所壟斷，除了排名靠前的京東、順豐、菜鳥裹裹及亞馬遜等資金雄厚企業(yè)之外，中小企業(yè)涉足智能化物流設(shè)備較少，其盈利能力一般，隨時(shí)都可能有更多的投資者進(jìn)入物流快遞行業(yè)，競爭力較大，在量多利小的“大蛋糕”中的利潤空間較少。當(dāng)然，人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，并非是物流快遞企業(yè)中的唯一壁壘，相對大型物流快遞企業(yè)，中小型物流快遞企業(yè)受資金鏈、加盟商、人力、物力等多因素的影響，物流快遞企業(yè)的整合發(fā)展形勢嚴(yán)峻，其業(yè)務(wù)日趨激烈。不過，雖然人工智能技術(shù)更迭速度較快，但物流地理基礎(chǔ)設(shè)施短期內(nèi)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)不變，長期下可能會(huì)被強(qiáng)化成智慧物流，與其他節(jié)點(diǎn)和工具相互融合，體現(xiàn)出強(qiáng)大的物流組織功能，京東自營建設(shè)配送中心，以基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備為切入點(diǎn)進(jìn)行物流活動(dòng) 數(shù)字化改造及物流企業(yè)業(yè)務(wù)并行計(jì)算能力等多方面整合，將會(huì)加劇行業(yè)內(nèi)物流企業(yè)集群的業(yè)務(wù)競爭力。

結(jié)語

總而言之，物流快遞業(yè)從勞動(dòng)密集型向技術(shù)密集型的轉(zhuǎn)型升級(jí)，人工智能和大數(shù)據(jù)在其中扮演著至關(guān)重要的角色，物流快遞業(yè)加速智能化成為我國人口紅利消失和同行之間競爭加劇后這個(gè)領(lǐng)域心 照不宣的事情。目前，人工智能在貨物運(yùn)輸、倉儲(chǔ)分揀、庫存管理等多方面得到了廣泛的應(yīng)用，智能技術(shù)的應(yīng)用一方面提高了生產(chǎn)效率、節(jié)省了生產(chǎn)成本，另一方面加速了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)和行業(yè)新陳代謝的速度。

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作者簡介

姜卓超（1978年10月），女，天津市，工程師，天津市工業(yè)和信息化研究院，研究方向：人工智能。