摘要：現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展?jié)u趨智慧化，服務能力顯著提升，這也要求改善物流系統(tǒng)管控質(zhì)量，人工智能技術(shù)的應用顯得必要。以人工智能技術(shù)在智慧物流發(fā)展中的應用場景為切入點，在此基礎上以運輸輔助為例，就其應用的具體方法進行論述，包括建設信息化工作系統(tǒng)、采集大數(shù)據(jù)組織訓練、現(xiàn)場運用、多主體控制同步化等，最后就其未來應用進行簡單展望。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)智慧物流遠程交互運輸輔助

中圖分類號：TP18

ResearchontheApplicationofArtificialIntelligenceTechnologyintheDevelopmentofSmartLogistics

YUANXueya

HenanCollegeofIndustryandInformationTechnology，Jiaozuo，He’nanProvince，454000China

Abstract：Thedevelopmentofmodernlogisticsindustryisbecomingincreasinglyintelligent，withsignificantlyimprovedservicecapabilities，whichalsorequiresimprovingthequalityoflogisticssystemcontrol，andtheapplicationofArtificialIntelligence（AI）technology706dd223639550e099b572f5ccd5979bisnecessary.StartingfromtheapplicationscenariosofAItechnologyinthedevelopmentofsmartlogistics，takingtransportationassistanceasanexample，thispaperdiscussesthespecificmethodsofitsapplication，includingtheconstructionofinformationworksystems，collectionofbigdatafororganizationandtraining，on-siteapplication，andsynchronizationofmulti-agentcontrol.Finally，abriefoutlookonitsfutureapplicationsisprovided.

KeyWords：AItechnology;Smartlogistics;Remoteinteraction;Transportationassistance

智慧物流（IntelligentLogisticsSystem）是通過智能軟硬件、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等智慧化技術(shù)手段，實現(xiàn)物流各環(huán)節(jié)精細化、動態(tài)化、可視化控制，提高物流系統(tǒng)智能化分析決策和自動化操作執(zhí)行能力，改善工作效率的一種模式。從特點上看，智慧物流并沒有改變物流工作的內(nèi)容，更多關(guān)注以技術(shù)手段、設施替代或部分替代傳統(tǒng)工作模式，實現(xiàn)半無人、無人作業(yè)[1]。人工智能技術(shù)在此過程中發(fā)揮比較突出的作用，分析其應用場景、方法、未來趨勢等內(nèi)容，具有一定的現(xiàn)實意義。

1人工智能技術(shù)在智慧物流發(fā)展中的應用場景

1.1信息識別

智慧物流發(fā)展過程中，人工智能技術(shù)的典型應用為信息識別，根據(jù)默認程序進行實時化的信息對照，再結(jié)合對照結(jié)果確定后續(xù)處理方案。如物流工作人員、貨物信息的識別等。以物流工作人員為例，在出入工作區(qū)域時，可利用人工智能技術(shù)形成門禁系統(tǒng)，對人員身份進行實時分析，判斷其身份是否合法，快速放行或攔截有關(guān)人員，避免無關(guān)人員進行物流操作區(qū)，盜取貨物或破壞工作系統(tǒng)[2]。

1.2倉儲管控

倉儲管控的智能化是物流系統(tǒng)主要發(fā)展趨勢，借助人工智能技術(shù)，可以從倉儲空間管控、倉儲信息管控等角度實現(xiàn)突破，改善倉儲管控工作的智能化水平。如倉儲空間管理，物流系統(tǒng)使用的傳統(tǒng)倉儲系統(tǒng)無法實時提供空間信息、使用情況、預期使用計劃，以人工智能技術(shù)提供支持，可通過現(xiàn)場信息采集、智能判別的方式，實時提供倉儲空間使用有關(guān)信息，并根據(jù)倉儲一般規(guī)律大致擬定空間使用規(guī)劃，避免倉儲空間使用緊張、無計劃的問題[3]。

1.3運輸輔助

智慧物流運輸工作也可以借助人工智能技術(shù)提升質(zhì)量，包括倉儲空間內(nèi)的運輸輔助、公路運輸?shù)闹悄芑?。以公路運輸為例，在人工智能技術(shù)的輔助下，車輛可以通過車載智能系統(tǒng)與區(qū)域內(nèi)的交通系統(tǒng)進行交互，實時獲取本地交通有關(guān)的關(guān)鍵信息，包括道路通行壓力、擁堵情況，駕駛?cè)藛T可以據(jù)此進行分析，擬定更完善的物流運輸?shù)缆愤x擇計劃，也可以由人工智能系統(tǒng)提供輔助，幫助駕駛?cè)藛T更改路線，提升物流運輸?shù)闹悄芑剑苊膺\輸延期等情況[4]。

2人工智能技術(shù)在智慧物流發(fā)展中的應用

2.1需求概述

以倉儲區(qū)域內(nèi)的運輸輔助為例，對人工智能技術(shù)在智慧物流發(fā)展中的應用方法進行分析。從需求上看，倉儲空間內(nèi)貨物往往較多，且可能存在臨時存放、長期存放等不同需求，采用常規(guī)運輸模式可能出現(xiàn)碰撞、貨物損壞甚至人員受傷的情況，借助人工智能技術(shù)，主要尋求提升倉儲區(qū)域內(nèi)的工作安全性，以智能技術(shù)提示工作人員精準了解工作區(qū)內(nèi)的具體情況，實時服務倉儲運輸活動[5]。

2.2技術(shù)應用方法

2.2.1建設信息化工作系統(tǒng)

信息化工作系統(tǒng)建設重點集中于兩個方面：一是現(xiàn)場工作系統(tǒng)，二是遠程控制系統(tǒng)?，F(xiàn)場工作系統(tǒng)應覆蓋各類小型運輸工具、車輛，如液壓車、微型叉車等，遠程控制系統(tǒng)主要覆蓋倉儲區(qū)域各工作空間，確保其能夠組織遠程管控?，F(xiàn)場工作系統(tǒng)的作用更為突出，以人工智能工作設施為中心，包括傳感器、通信設施、警報設備、智能分析模塊4個部分。

按照圖1所示模式，設備自帶的傳感器對倉儲空間內(nèi)基本信息進行收集，包括前進方向是否存在障礙、轉(zhuǎn)彎區(qū)域是否存在擁堵等，所有信息經(jīng)傳感器采集后提供給設備處的智能模塊，后者根據(jù)實時信息進行運輸作業(yè)安全性判斷，決策是否繼續(xù)行駛或發(fā)出警報、更改行駛計劃。所有信息也要求一體提供給遠程端進行存儲，以備后用。

2.2.2采集大數(shù)據(jù)提供支持

本質(zhì)上看，智慧物流系統(tǒng)中的人工智能技術(shù)依然沒有脫離數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計學原理的范疇，嘗試發(fā)揮其作用、服務倉儲空間內(nèi)的運輸管理，需要做好數(shù)據(jù)采集和運用，以提升人工智能系統(tǒng)作業(yè)效能。

實際工作中，主要強調(diào)對倉儲區(qū)域工作有關(guān)信息的采集，包括常見的碰撞風險、人員受傷情況等，以形成精準的工作參數(shù)作為智能作業(yè)的依據(jù)。以倉儲空間內(nèi)液壓車輛與貨柜的碰撞事故為例，通常在碰撞發(fā)生前，車輛與貨柜必然存在一定距離，當距離過小時，車輛后移、轉(zhuǎn)彎可能與其發(fā)生碰撞，形成事故，距離較大的情況下，有可能影響倉儲空間的有效利用?？赏ㄟ^大數(shù)據(jù)進行原始信息采集，了解事故發(fā)生時車輛與貨柜的距離，確定一個安全距離原始參數(shù)，再收集倉儲區(qū)域內(nèi)液壓車輛常規(guī)工作狀態(tài)（無碰撞事故）下與貨柜的距離，作為安全距離輔助參數(shù)，與“安全距離原始參數(shù)”聯(lián)用，形成“安全距離標準參數(shù)”。收集所獲的原始信息越豐富，上述3個參數(shù)越準確?！鞍踩嚯x標準參數(shù)”納入計算機中并匹配到現(xiàn)場工作系統(tǒng)內(nèi)，以支持倉儲區(qū)域內(nèi)的運輸活動和智能控制。

2.2.3現(xiàn)場運用

完成信息化工作系統(tǒng)建設、參數(shù)分析處理后，進入現(xiàn)場運用環(huán)節(jié)，可直接借組相關(guān)參數(shù)、系統(tǒng)組織運輸輔助。默認車輛A進入倉儲工作區(qū)，A已經(jīng)完成信息化工作設施配置，并代入了安全距離標準參數(shù)（默認為m）。行駛過程中，A與各貨柜的距離必然以m為基準上下波動，可標示為：

[min；AW；G0；8；m；60；AW；F；max]

其中：min標示A已經(jīng)與貨柜出現(xiàn)碰撞，即距離最小參數(shù)“0”；“max”標示A與貨柜距離很遠，已經(jīng)超出傳感器可以采集的范圍。實際工作中，A自載工作系統(tǒng)不斷通過傳感器采集周邊信息，并實時提供給工作系統(tǒng)內(nèi)的智能模塊（圖1），智能模塊以安全距離標準參數(shù)為基礎進行實時信息對照，當A與各貨柜的實時距離在m以上時，不存在碰撞隱患，且越接近max，其安全性越高，可繼續(xù)行駛、收集參數(shù)組織對比；當A與各貨柜的實時距離在m以下時，存在一定的碰撞隱患，且越接近min，其安全性越低，需繼續(xù)收集參數(shù)組織對比，并發(fā)出警報，由駕駛?cè)藛T調(diào)整行駛方案，如減速、更換方向等，以避免出現(xiàn)碰撞。

2.2.5硬件輔助

部分物流組織的倉儲工作壓力較大、內(nèi)容較多，在組織倉儲中心智能化安全控制、運輸輔助時，需要處理較多信息，其他人工智能技術(shù)應用環(huán)節(jié)也會產(chǎn)生各類數(shù)據(jù)，如果倉儲中心需要同步處理的信息過多，可能產(chǎn)生信息傳輸延長、系統(tǒng)卡頓等情況，影響系統(tǒng)的作業(yè)效率，影響人工智能技術(shù)發(fā)揮其作用，這要求在實際工作中根據(jù)需要加強硬件輔助工作。默認倉儲中心面積較大，可建立小型計算機群為人工智能技術(shù)的綜合運用（主要是遠程控制）提供平臺，計算機群內(nèi)的主機和分機參數(shù)可參考如下基準（見表1）。

如果倉儲區(qū)域內(nèi)的工作壓力較大，也可以在此基礎上進一步優(yōu)化硬件配置情況，為人工智能技術(shù)提供足夠的計算能力和運作空間，保證技術(shù)優(yōu)勢得到發(fā)揮。

3人工智能技術(shù)在智慧物流發(fā)展中的應用展望

3.1深入化

未來人工智能技術(shù)在智慧物流發(fā)展中的應用可能更加深入，在當前應用場景之外，為物流有關(guān)的其他工作提供支持，包括技術(shù)分析、倉儲信息統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)挖掘等。例如：物流企業(yè)的業(yè)務分析，當前依然依賴人工作業(yè)，未來可以在人工智能技術(shù)支持下，對各類數(shù)據(jù)、信息進行挖掘，以形成基于原始數(shù)據(jù)的挖掘成果，為企業(yè)物流業(yè)務的進一步拓展、當前工作不足的分析處理提供依據(jù)，深入發(fā)揮智能技術(shù)優(yōu)勢。

3.2普遍化

普遍化，是指未來智慧物流發(fā)展會更普遍地運用各類現(xiàn)代技術(shù)，包括人工智能技術(shù)在內(nèi)。當前該技術(shù)主要集中于現(xiàn)場端，包括上文所述的信息識別、歸類記錄、倉儲管控、運輸輔助等，未來歸類記錄、遠程交互等辦公室工作也可以在人工智能技術(shù)的支持下開展，以從更大范圍內(nèi)利用技術(shù)特點，改善智慧物流頂層設計到具體執(zhí)行各項工作的水平。

3.3標準化

人工智能技術(shù)在智慧物流發(fā)展中的應用優(yōu)勢突出，但其標準尚不明確，多由物流組織自行組織建設，不利于經(jīng)驗推廣和綜合運用。未來可以從標準化角度出發(fā)，給出智慧物流發(fā)展的基本規(guī)劃，并明確人工智能技術(shù)的運用區(qū)域、環(huán)節(jié)和具體方式，以針對性組織技術(shù)研究和運用管控，提升其規(guī)范性，確保人工智能技術(shù)優(yōu)勢得到充分運用，促進智慧物流發(fā)展。

4結(jié)語

綜上所述，人工智能技術(shù)在智慧物流發(fā)展中的應用具有一定優(yōu)勢，有助于提升物流作業(yè)效率、工作水平，應在未來工作中予以更多重視?，F(xiàn)狀上看，其應用場景包括信息識別、倉儲管控、運輸輔助等。結(jié)合運輸輔助工作進行分析，人工智能技術(shù)的應用應以信息化工作系統(tǒng)建設為基礎，同時做好大數(shù)據(jù)收集和訓練，現(xiàn)場運用關(guān)注硬件配置，存在多主體控制需求時，則以CAN總線系統(tǒng)以及PLC邏輯控制技術(shù)提供輔助。未來智慧物流進一步發(fā)展也需要來自人工智能技術(shù)的支持，其應用會更趨深入化、普遍化、標準化，以保證應用效果。

參考文獻

[1]吳順婷.人工智能背景下農(nóng)村智慧物流配送的問題研究[J/OL].物流科技：1-4[2024-03-04].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/10.1373.F.20230911.1631.002.html.

[2]于敏敏.面向智慧物流的人工智能問答模式與應用研究[D].重慶：重慶郵電大學，2020.

[3]茹新宇，江玉婷，張婷.基于區(qū)塊鏈的智慧物流系統(tǒng)運行機制研究[J].江蘇航運職業(yè)技術(shù)學院學報，2023，22（1）：100-104.

[4]朱天文.XX物流公司轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的支撐平臺研究[D].武漢：華中科技大學，2020.

[5]季秋，李煒卓.人工智能背景下物流管理課程的教學改革研究[J].物流工程與管理，2022，44（7）：171-174.