AI人工智能在传统物流中实际应用。

人工智能是一种研究、开发用于模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术。人工智能在物流行业的影响主要集中在智能搜索、仓储规划、智能运输和配送、机器人等领域。人工智能是加快物流业向智能物流时代迈进的新引擎。

一、智能仓储环节。

智能仓储中人工智能技术的具体应用包括：

(1)选址决策。

人工智能技术通过收集与选址任务和目标相关的丰富历史数据，挖掘存储选址决策的指导知识，建立基于大数据的人工智能选址决策系统，在系统中输入选址目标和相关参数，人工智能系统可以直接获得最接近最佳目标，不受主观判断和利益纠纷的影响。

(2)无人仓库。

人工智能技术的出现实现了无人仓库的理念。由于机器视觉、进化计算等人工智能技术，自动化仓库中的搬运机器人、货架穿梭机、分拣机器人、堆垛机器人、六轴机器人、无人叉车等一系列物流机器人可以实现仓库物流作业的自我感知、自学习、自决策、自执行，实现更高程度的自动化。

通过机器视觉技术，不同的摄像头和传感器可以捕获实时数据，然后通过品牌识别、标签和3D形式识别物品，使选择机器人对移动传送带上的可回收物品进行分类和选择，取代传统的手动仓库中的传输机器。扫描设备。手动处理设备和员工一起分拣操作，大大提高了仓库的运行效率。

(3)库存管理。

基于海量历史消费数据，人工智能技术通过深度学习、宽度学习等算法建立库存需求预测模型，解释和预测以往数据，形成智能存储需求预测系统，实现系统基于事实数据独立生成最佳订单方案，实现库存水平的动态调整。同时，随着订单数据的增加，预测结果的灵敏度和准确性可以进一步提高，使企业在保持较高物流服务水平的同时，不断降低成本库存。

二、智能运输环节。

利用人工智能技术进行预测性运输网络管理，可以显著提高物流业务的运营能力。以航空运输为例，按时保量运输是航空运输业务的关键。DHL开发了一种基于机器学习的工具来预测航空运输的延误，并提前采取缓解措施。通过分析其内部数据的58个不同参数，机器学习模型可以提前一周预测特定航线的日平均通行时间。

三、智能配送环节。

随着无人驾驶技术的成熟，未来的交通将更加快速和高效。通过实时跟踪交通信息和调整交通路径，交付时间精度将逐步提高。

(1)配送机器人。

配送机器人根据目的地自动生成合理的配送路线，避开车辆。通过减速带。绕过障碍物，到达配送机器人停车点后，向用户发送短信提醒通知，用户可以通过验证或人脸识别直接打开箱子。

(2)无人机快递。

利用无线电遥控设备和自备程序控制装置，操纵无人低空飞机将包裹运送到目的地。无人机快递可以解决偏远地区的配送问题，提高配送效率，降低人工成本。同时，无人机快递也受到恶劣天气和人为破坏的限制，尚未广泛使用。

四、其他环节。

(1)智能计算。

通过对商品数量、体积等基础数据的分析，对包装、运输车辆等各个环节进行智能调度百万SKU(库存单位)商品的体积数据和包装箱尺寸，利用深度学习算法技术，系统智能计算和推荐耗材和包装排序，合理安排箱型和商品摆放方案。

(2)图像识别。

计算机视觉技术的卷积神经网络可用于手写识别。与人工识别相比，它可以有效地提高准确性，降低工作量和错误率。此外，计算机视觉技术还可用于仓库机器人的定位和导航，以及在无人驾驶中识别远处车辆的位置。

(3)决策辅助。

利用机器学习等技术自动识别物流运行场景中的人、物、设备、汽车状态:学习优秀的管理和操作人员的指挥调度经验和决策，逐步实现辅助决策和自动决策。

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