人工智能在物流实际应用可促进物流智能化。

随着全球化进程的加快，一切都变得越来越数字化；消费者在网上购买更多的商品，并希望他们的产品或服务能够更快、更便宜地交付。在当今快节奏的世界里，物流和供应链必须满足快速变化的消费者需求。根据研究机构的调查，供应链每天在纸质文件工作上浪费几个小时，导致物流供应商损失大量费用。在一些工作中使用人工智能技术是改善这一问题的一种方法。将一些人工工作转移到机器上可以帮助缓解纸质文件工作的问题，同时也可以提高生产能力。人工智能从根本上改变了物流产业的发展。下面环境应用是人工智能在物流中实际应用：

1、人工智能在物流实际应用之机器人。

机器人技术是指在供应链管理过程中使用的智能机器。到2021年，全球物流服务机器人的市场收入将超过60亿美元。机器人通常可以完成常规操作，如交付、运输、存储、拣货、包装和路由。普通工业机器人和人工智能辅助机器人的主要区别在于，它们可以在没有人工干预的情况下执行更复杂的工作。智能机器人也可以通过学习新的任务和执行越来越复杂的行为来实现进化。这意味着机器人可以部分或更容易地配送，并且可以完全部分配送。(RFID)解决方案可以通过仓库自主对物品进行分类、识别和交付。因此，物流行业的机器人技术可以提高效率，工作人员可以更容易地管理交付的各个阶段。

2、人工智能在物流实际应用之自动驾驶汽车。

自动驾驶汽车具有显著提高交付效率的潜力。该技术具有提高可靠性、成本效率和可预测性的潜力。虽然还没有完全独立的送货车辆，但这只是时间问题。随着技术的进步，我们可以想象，在不久的将来，消费者将无需人工干预就能收到货物。根据麦肯锡的研究，自动驾驶汽车(尤其是无人机)将交付80%以上的包裹。自动驾驶技术将通过克服交通障碍和不便来提高商品配送的效率。

3、人工智能在物流实际应用之计算机视觉。

每个视觉系统由两个主要部分组成:摄像头和控制一切的“大脑”计算机。基于复杂的算法，它可以检测对象、商品、特定的活动、颜色和操作。该技术可用于识别生产过程中的损坏，提高生产率。例如，亚马逊通常需要几个小时才能使用基于计算机视觉的人工智能系统在30分钟内卸载拖车产品。

4、人工智能在物流实际应用之数据分析。

物流公司希望高效运营，按时交货，节省运输成本。因此，他们需要根据历史数据进行深入研究，以检测风险趋势，实施纠正措施，生成预测。通过使用预测性分析，物流公司可以大大增强物流运营，修改装运模式，提供交货服务，预测消费者行为。

5、人工智能在物流实际应用之大数据。

和其他行业一样，物流行业会产生大量的数据。如果没有一个好的数据管理系统，处理所有这些数据会更加困难。物流可以从多个来源(如卡车司机的应用程序、设备和系统)收集数据，评估各种因素如何影响交付过程，从而节约资金，避免延迟装运和交付。我们还可以深入了解历史交付统计数据和驱动因素的评级，并使用大数据分析进行更改。

人工智能正在通过在整个供应链中引入处理数据和改进的新方法来改变物流程序。预测分析、机器人、计算机视觉、深度学习和自动驾驶汽车都是可以大大提高物流和供应链绩效的技术。这些技术可以改变仓库中管理物品的方式，优化最后一公里的交付和物流网络。考虑到这一点，物流和供应链公司可以将这些技术视为提高效率和降低成本的手段。

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