如今，人工智能正在逐步改變我們的生產與生活，筆者從人工智能的應用現狀、在物流上的應用前景方面進行簡單的分析，談幾點看法。

應用現狀面面觀

人工智能作為科技創(chuàng)新產物，在促進人類社會進步、經濟建設和提升人們生活水平方面起到越來越重要的作用。中國是世界第一制造大國，產業(yè)結構中制造業(yè)比重偏高，這也為人工智能的技術應用提供了更多機會。

2021年，中國科技部啟動實施的科技創(chuàng)新2030——“新一代人工智能”重大項目，為中國制造業(yè)由中低端向高端轉型提供了技術支撐。

我國各地的人工智能計算中心，通過提供普惠AI算力，牽引區(qū)域人工智能產業(yè)落地，發(fā)展本土人工智能生態(tài)。人工智能的基礎軟硬件，包括芯片、算法、軟件硬件協(xié)同、開源框架、應用開發(fā)接口等等，作為一個橋梁，把人工智能基礎研究成果和場景應用廣泛地結合在一起。

我國人工智能應用正處于密集落地應用階段的前期，未來幾年落地應用將會加速發(fā)展，2022年我國人工智能企業(yè)應用市場規(guī)模保持高增長趨勢，總體市場規(guī)模達到1.87萬億元，2021至2025年復合增長率將達到31.5%。

8月15日，科技部等六部委印發(fā)《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發(fā)展的指導意見》，統(tǒng)籌推進人工智能場景創(chuàng)新，著力解決人工智能重大應用和產業(yè)化問題，場景創(chuàng)新是以新技術的創(chuàng)造性應用為導向，以供需聯(lián)動為路徑。

我國數據和算力資源日益豐富、應用場景不斷拓展，為開展人工智能場景創(chuàng)新奠定了堅實基礎。但仍存在對場景創(chuàng)新認識不到位，重大場景系統(tǒng)設計不足，場景機會開放程度不夠，場景創(chuàng)新生態(tài)不完善等問題。

場景創(chuàng)新成為人工智能技術升級、產業(yè)增長的新路徑，促進人工智能與實體經濟深度融合為主線，推動場景資源開放、提升場景創(chuàng)新能力。

我國有人工智能成長的深厚土壤，也有其應用的豐富場景；我國有著海量數據，也有著完善的產業(yè)鏈，更有著鼓勵創(chuàng)新創(chuàng)造的政策。

深入物流再落地

在筆者看來，物流作為復合型服務產業(yè)，將受到人工智能技術的深刻影響。人工智能作為引領未來的戰(zhàn)略性技術，可望引領新一代物流技術的發(fā)展方向。

人工智能和物流的融合，潛能巨大，對物流來說，不是升級，而是重構，從內生到外化，深入地改變著物流的業(yè)態(tài)，重構物流的格局，形成新的增長曲線。

物流作為一個龐大的產業(yè)，從物流管控、運輸配送，到整體的運營，都與人工智能存在著天然的結合點，可望在全鏈條中實現落地。

人工智能在物流上的應用，可分為兩大類：一類是以AI技術賦能的智能設備，如無人卡車、AMR、無人配送車、無人機、客服機器人等；另一類是通過智能技術或算法驅動軟件系統(tǒng)來提高人工效率，如車隊管理系統(tǒng)、倉儲現場管理、設備調度系統(tǒng)、訂單分配系統(tǒng)等。

具體到倉儲系統(tǒng)，有貨物體積測算、電子面單識別、物流設備調度、視覺引導、視覺監(jiān)控等多種類型的點狀應用。智能感知技術、信息傳輸技術，機械臂、機器人、智能計算重構物流倉儲運作流程。人工智能技術具有深度學習與運籌優(yōu)化算法功能，驅動設備調度系統(tǒng)在準確性、靈活性、自主性方面取得顯著提升。

在物流運輸環(huán)節(jié)的應用場景，是以自動駕駛技術為核心的“無人卡車”。自動駕駛，作為人工智能技術的關鍵賽道，離不開車的智能，路的智能，更離不開車路協(xié)同的智能，人工智能不僅需要無人車輛，還需要車路協(xié)同系統(tǒng)發(fā)揮作用。

工欲善其事，必先利其器。筆者認為，物流裝備怎樣從制造邁向智造，人工智能將發(fā)揮重要作用。

我們正處于設計和制造產品革命的風口浪尖，智能制造、人工智能和機器學習將很快取代試錯法，并為更自動化的產品定制打開大門。將人工智能和機器學習算法分層到設備上，將使裝備企業(yè)能夠使用更具動態(tài)性、響應性和彈性的智能制造流程。

目前，大眾習以為常的物流場景中的智能化設備，都折射出人工智能技術的影子。京東無人倉、亞馬遜超級倉、阿里菜鳥的自動分揀系統(tǒng)中，基于人工智能的機器采用率較高。

在物流上，人機共生的一個重要難點是溝通，人工智能以語言建模方式使其成為可能，在智能倉庫里，機器人與人親密無間的配合操作作業(yè)，大大提高了倉庫的搬運速度和存儲密度以及揀選的精準度。

洞察現實出成果

人工智能已被認為是物流業(yè)的下一個風口，但要穩(wěn)步推進，仍然面臨一系列的考驗。人工智能在物流落地中，也碰到很多問題，例如對數據質量要求高、缺乏相應標準、落地周期長、成本高等問題。

降低人工智能在物流上的應用門檻是首要問題，人工智能行業(yè)的一個關鍵矛盾是技術成本和應用化的不匹配。

人工智能要深入物流應用，必須要滿足以下幾個條件：批量化、成本低、易訪問、輕能耗以及最大程度的開源開放，這可能需要技術突破，也是未來5—10年人工智能落地物流的主要方向。

人工智能需要豐富的應用場景和海量的數據支撐。目前，人工智能所需要的物流數據基礎設施建設滯后，相關的物流大數據、物流云等智能基礎數據收集和感知設施與實際需要還有較大差距，物流互聯(lián)網的覆蓋度和精確度尚顯不足。

人工智能的落地需要和裝備制造、物流運行等領域深度融合。全球領先的物流服務提供商DHL和IBM評估了人工智能在物流領域的發(fā)展?jié)摿?，物流企業(yè)或電商平臺通過自建研發(fā)團隊、成立科技子公司等方式涉足AI技術領域。憑借其自身的科研實力與豐富場景，在人工智能方面推出了一系列成果。

人工智能拓寬物流的創(chuàng)造力還體現在其具有的學習能力和預測能力上。前瞻性和預見性的物流操作，是社會的需求，物流業(yè)會將其運營模式從反應性行為轉變?yōu)榍罢靶院皖A測性模式，有效地提升物流效率。

物流行業(yè)的人工智能應用也將反過來促進人工智能技術的發(fā)展，物流行業(yè)自身所攜帶的大數據庫和豐富的場景為人工智能的發(fā)展提供了豐厚的土壤。

筆者認為，目前人工智能研究離終極目標還有很遠的距離，從世紀的角度看，人工智能的探索，是星辰大海一般的征途，人工智能在物流領域新的突破和發(fā)展將繼續(xù)拓寬物流的想象邊界，其中國故事必將越來越精彩。