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人工智能物流我们看到什么(2023年最新整理)

时间:2023-12-08 本站 点击:0

导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能物流我们看到什么的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。

人工智能在物流管理中的应用现状与前景

伴随着网购额的激增,中国快递量也出现了狂飙式增长,2015年高达207亿件,预计2020年将达到500亿件。面对如此庞大的购物额和快递量,传统物流显得力不从心,物流行业对自动化智能化的需求与日俱增。

智能物流市场规模逐年扩大,据前瞻产业研究院发布的《智能物流行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》数据显示,2014年中国智能物流市场规模超过1800亿元,同比增长26%,2008-2014年复合增长率为19.83%,增长率逐年上升,因此预计未来2-3年将有30%左右的增速。2015年国内物流自动化市场规模为583亿元,2017年有望成长为一个超千亿元市场容量的大市场。

预计至2020年,国内自动化物流系统市场规模将超过1386亿元。其中,智能物流市场规模未来几年行业复合增长率有望保持15%以上,潜在市场空间将达千亿。智能物流的快速崛起,有望解决我国物流成本长期居高不下的问题。

人工只能技术智能物流最后一公里配送方面有何局限性?

中国人工智能+物流发展报告:无人配送如何解决最后一公里难题?

京东科技

原创

2020-9-17 18:26 · 京东数字科技集团官方账号

中国400万物流从业人员中的一半为末端配送人员,最后一公里的配送成本约是前1000公里的5倍,无人配送如何解决“最后一公里”难题?

近年来,物流行业的蓬勃发展,加剧了企业之间的竞争,如何利用创新科技推动业务跳出红海,是很多物流企业都在思考的问题。企业数字化转型也正在从"互联网+"向"AI+"递进,"AI+行业"正成为不可忽视的变革力量。在成本不断攀升、效率提升缓慢的背景下,物流业最迫切的需求即"降本增效"。人工智能技术及相关软硬件产品的加入能够在运输、仓储、配送、客服等环节有效降低物流企业的人力成本,提高人员及设备的工作效率,是缓解物流业顽疾的一味良药。

其中,配送是货物流动过程的最后环节,也是物流链条上人力资源投入最重的环节。本期解读的《2020年中国人智能+物流发展研究报告》(下文简称"报告"),将重点分析人工智能在物流配送领域的施展空间和技术应用落地前景。

报告来源艾瑞《2020年中国人工智能+物流发展研究报告》

2025,中国人工智能+物流市场规模将达百亿规模

物流行业,尤其是快递行业,有一个很是奇妙的现象:一面是各种频出的「黑科技」,如无人机、无人车、机械手,仿佛人工智能的飓风已经向物流行业袭来,无人化、智能化的时代到来;一面是成千上万的快递员、派件的三轮车、转运中心的搬运工,显示出这个行业依旧是一个劳动力密集型的行业。这种奇妙的「断层」现象会让我们思考,人工智能到底是什么?人工智能在物流行业尤其是快递行业有哪些应用?

人工智能的本质是技术革命。而自古以来的每一次技术革命,其最重要的作用就是提高生产效率,降低生产成本。该报告对"人工智能+物流"的研究范围主要集中在物流活动中的运输、仓储、配送及客服四个环节,分析研究人工智能技术及产品在上述物流作业流程中的应用情况与效果。

AI+物流产业链与传统物流产业链差异最大的地方在于,打破了传统意义上的上下游关系,AI公司、物流企业、电商平台在整条产业链上下游关系存在你中有我,我中有你的现象,或者说由于目前AI公司没有扎根业务层面,对业务发展理解程度较浅,提供的技术解决方案不够成熟,物流企业与电商平台通过自建研发团队、成立科技子公司等方式研究开发AI技术在物流各环节中的可行应用,物流企业和电商平台直接介入到上游的技术方案提供,和AI公司形成了竞争和合作并存的关系。

AI+物流产业图谱

从目前收入来看,2019年中国人工智能+物流市场规模约为15.9亿元,行业主力主要是产业链下游物流企业与电商平台的自主研发,产业链上游的AI公司目前提供的技术和切入角度有着相当的局限性。随着下游企业技术能力的提升和上游技术提供方行业理解的加深,2020年-2022年,整个行业将保持40%以上的年增速,预计到2025年市场规模将接近百亿水平。从物流各环节的应用分布来看,AI技术主用应用在智能仓储与智能运输两项中,两者共占据了八成以上的份额;智能配送的落地环境尚不成熟,现阶段规模较小,但未来成长空间极大;智能客服的应用场景较为单一,在各环节中占比最小。

2017年,中国发布了《新一代人工智能发展规划》,制定了到2030年实现人工智能全球领导者的发展蓝图。而这一宏伟计划的第一步就是在2020年,令中国的人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步。在人工智能优势的支持下,中国物流领域将迎来突破发展。国务院、发改委相继出台物流相关政策及规划,提出实施物流智能化改造行动,推动人工智能与物流行业的融合创新,鼓励企业利用人工智能技术及产品提升智慧化水平;经济层面,全国物流业总收入和总费用持续增长,行业释放的物流新需求倒逼企业落地人工智能实现降本增效;社会层面,"AI+物流"既可满足城市居民对提升即时物流服务效率的需求,又可拓展快递快运边界,改善边远地区、农村地区的服务水平。

无人配送如何在物流的"最后一公里"施展手脚

本文探讨的物流配送的"最后一公里"实际不是距离上的路程,而是代表客户接受货物这一重要环节。"最后一公里"是物流配送的最后一个环节,由物流企业将货物派送到客户手中,实现门到门服务。派送环节是配送中物流企业与客户直接接触的环节,客户可以直观的从配送人员的言行举止感受企业的文化与形象,这个环节的质量和效率很大程度上影响着客户的满意度。

长期以来,作为整个物流链条中成本最高、效率最低、污染最严重的"最后一公里",一直是配送环节效率的瓶颈。这一环节往往无法单纯依靠车辆运输实现,有时还需面对道路的复杂性,有数据表明,末端配送环节在成本和时间上的花费要占到整个配送作业的30%以 上。因此,如何有效提升"最后一公里"的运作效率,对于物流企业乃至社会发展至关重要。

在物流配送环节,人工智能对于物流企业的降本增效赋能进化最为明显,应用数据挖掘手段结合AI算法的深度学习,可以更好的规划出高效配送路线,提升里程利用率。甚至原本需要熟练员工每天耗费一两个小时的排单工作,都可以通过AI在几分钟内解决。尤其通过往年数据的挖掘,可以对于货运压力进行预测,让各个站点提前做出准备。对于刚刚过去的京东618购物节节点来说。如果不做好充足准备,很可能会造成快递爆仓,运送人员疲惫不堪、站点中大量货品堆积造成危险。但如果预估数量过多,快递站点又会负担成本。但有了AI技术的加持,就能够游刃有余的应对节点性压力。同时,京东、亚马逊等电商企业已经开始陆续测试利用小型无人车完成快递配送的最后一公里。此外,计算机视觉还能实现运单识别、体积测量、装载率测定、分拣行为检测等多项功能;自动驾驶技术是运输环节智能化的核心技术,一汽解放今年已经向京东物流交付了首批智能车队,开启全新智慧物流合作新模式,这也是中国商用车行业首个智能车队。

2019年国内人工智能+物流配送的市场规模为1.9亿元,预计到2024年超过10亿元。配送是货物流动过程的最后环节,也是物流链条上人力资源投入最重的环节。目前在这一环节,常见的人工智能落地应用是无人机与无人车配送。中国400万物流从业人员中的一半为末端配送人员,最后一公里的配送成本约是前1000公里的5倍。对于旨在降低人力成本和提高人力效能的人工智能而言,配送领域的应用前景相当广阔,且场景清晰明确。无人配送落地初期可以选择边界相对清晰、环境相对简单、对新技术接受度高的高科技园区、高等院校等场景,在技术成熟度提升和政策支持的前提下逐步向写字楼、小区等环境扩张。

无人配送车是应用在快递快运配送与即时物流配送中低速自动驾驶无人车,其核心技术架构与汽车自动驾驶系统基本一致,都是由环境感知、车辆定位、路径规划决策、车辆控制、车辆执行等模块组成。

最早将无人机引入物流领域的是亚马逊于2013年提出的Prime Air业务,国内以京东和京东物流为代表的快递、电商巨头纷纷跟进,推出物流无人机。人工智能技术在配送无人机领域的应用原理与无人配送车自动驾驶系统并无本质上的差异,目前主要制约是国内的安全考虑,无人机配送的路径规划算法更加复杂。

基于当前的技术发展水平,人工智能+物流的应用可以从现有市场规模、未来市场空间、技术成熟度、政策支持力度、场景清晰度、商业模式清晰度几个维度由低到高进行评价。其中无人配送已经具有清晰的应用场景,随着头部企业的持续投入,无人配送将成为企业新的业绩增长点,并且由于无人配送需要的上下游产业链极多,尤其是今年的疫情期间,无人员接触的配送方式获得市场极大认可,无人配送核心技术提供商、无人配送车的生产商以及无人配送服务的运营商将共享未来广阔的市场空间。

三大核心分析京东人工智能+物流体系中的无人配送

评判物流领域是否有AI技术的发展前景,可以从应用AI技术解决问题是否为更优解、AI技术能否落地和应用AI技术能否产生价值三个角度分析。首先物流领域的核心痛点是大量劳动力需求和随之带来的高成本、效率天花板和管理难等问题,以及物品在物流过程中的损耗问题。自动化设备和相应软件系统应用强化了流程生产能力,提高了效率,但设备部署对于基础设施的要求较高,而AI通过计算机视觉技术解决了自动化设备对于基础设施的部分依赖,使其能够更好地适配低基础环境。从技术落地角度看,人工智能的本质是对于数据的计算和处理,如今以深度学习为代表的AI算法已达到阶段性成熟,而算力也能够支撑其训练和推理,能否获得大量有处理价值的数据则成为了判断AI是否能落地的关键。最后,目前人工智能主流应用技术是机器学习(包含深度学习)和知识图谱,主要解决的是分类、回归和关联检索等问题,具体表现以识别、预测和关系查询为主,判断AI技术是否能产生关键价值,要看具体问题与上述能力的匹配性。在物流领域中机器视觉引导、无人驾驶、安全防控、吞吐量预测、供应链查询等需求均真实存在,与AI擅长解决的问题相互对应,可预见,该技术在物流领域确有应用价值。综上,尽管如今AI在物流领域中尚处于尝试阶段,还未能形成可观的核心产业规模,但技术本身是符合领域需求的,如商业模式突破卡点,技术将快速推广,市场空间也将迅速增大。

近年来,以京东为代表的人工智能+物流实践者,正在通过技术、资源的赋能全力推动行业技术应用水平的不断提升,掀起物流技术的发展与变革浪潮,推动物流技术从自动化向人工智能化的转变,为消费者带来全新的购物体验的同时,也以人工智能+物流技术带动了社会效率和生活方式的革命与进步。

京东持续进行技术投入,通过人工智能技术降低成本,提升物流效率,为客户提供更优质服务。京东无人化物流配送包括无人配送车、无人机、无人货车等多种运输方式,并与无人仓储体系进行对接,从而实现从自动分拣、配送路径优化,到京东无人仓,再到最后一公里的无人车、无人机,物流的各个环节都有人工智能+物流技术的体现。

京东配送机器人是人工智能+物流体系生态链中的终端,面对的配送场景非常复杂,需要应对各类订单配送的现场环境、路面、行人、其他交通工具以及用户的各类场景,进行及时有效的决策并迅速执行,这需要配送机器人具备高度的智能化和自主学习能力。除了强大的硬件支持使得机器人得以运行复杂的人工智能运算外,京东的自建物流体系下相对稳定成熟的实际应用场景,让京东配送机器人得到到实际场景中试错和不断调优的机会。这正是京东在人工智能+物流领域发展的独特优势,这也是京东配送机器人和人工智能技术迅速落地的重要原因之一。

在国内,京东无人配送车目前已在长沙、贵阳、呼和浩特、北京等约20个城市落地。其中,在北京物资学院,用户已经可以在京东APP上自主选择要不要无人配送车配送。在国外,京东已经出售了一些无人配送车给日本乐天。能够自行选择哪种配送方式将会成为京东无人配送接下来的一个发展方向。2020年,京东无人配送车的部署规模会继续扩大。

京东最新的无人配送车技术路线采用L4级自动驾驶所需的技术方案,同样的算法、参数能够在京东自主研发的云仿真平台上进行验证。在经过多层次、多轮的仿真验证之后,新的算法和参数再从云端直接更新到无人配送车的车端,进而完成对无人配送车的部署以及运营。

与传统无人配送车只能够以点到点的方式跑固定路线,切换到新的配送地点时就需要重新根据路线、路况做调试的情况不同。京东的无人配送车、自动驾驶系统以及根据指定区域内路线、路况所获取的算法,可以实现三者间的任意组合。由此带来的好处是,如果京东要在一个区域内部署三辆无人配送车,那么在实际操作过程中,京东只需要派出一辆无人配送车采集数据。这辆无人配送车采集到的地图数据和经过验证的算法、参数,后续可以再通过云端更新到其他的无人配送车上,从而达到一次操作多辆车部署的效果。

京东无人配送车除了在底层技术研发上不断进化,在配套的基础设施和整个无人物流布局上,也在同步推进。

第一个京东人工智能配送站是位于长沙经开区科技新城的智能配送站,占地面积600平方米。附近地区需要配送的包裹从物流仓储中心运输到智能配送站后,会首先在物流分拣线上、按照配送地点进行分类。随后,智能配送站中的装载人员会按照地址把包裹放到无人配送车的货箱里面。之后,再由无人配送车完成接下来的末端配送工作,把货品送到取货人手中。

京东人工智能+物流已经开始进入商业模式的探索阶段,但由于受限于上下游供应商的产能,搭载京东最新技术的无人配送车完全商业落地还需时日。

对此,京东物流自动驾驶首席科学家孔旗表示,整个产业依然会分层并产生分工,因此之后在自动驾驶技术提供商、制造业中的汽车生产商之间会形成一种上下游关系,无人配送车的整个生产、部署环节不是由一个公司能够完成的。在技术方案上京东将践行开放的战略。在首先满足京东自身物流需要的前提下,会把技术和解决方案分享给合作伙伴和其他的产业链玩家。

无人配送是人工智能+物流市场需求与技术升级共同发力的产物。随着电商、传统零售向新零售转型,以及制造业智能制造的升级发展,物流体系与零售体系、智能制造深度融合,人工智能+物流的重要性进一步凸显。尤其是经历疫情的考验,无接触物流配送更彰显出无可替代的地位。毋庸置疑,未来物流配送无人化技术需求将从电商、物流巨头逐渐拓展到更多行业。

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大数据、人工智能对物流行业的发展影响大吗?它们怎么应用在物流行业?

谢邀,作为从事物流工作五六年,略有些经验的人,来回答你这个问题。大数据、人工智能等技术对各行各业影响都很大,物流行业也不能例外,这些新兴技术的发展,能够有效降低物流成本,提高物流速度,在一定程度上还能保证物流服务的质量。

比如以时效著称的跨越速运,他们经过多年的研发,推出了铸剑系统,可以通过大数据、人工智能等技术,按照路况、天气、成本、目的地、客户特征等多个维度,分析得到多个动态路由方案,从中选出最优解,实现在更多维度上满足客户需求。除此之外,跨越速运还推出了末端派送AI全程技术监控,增加了物流服务的安全性,为客户提供更加精准、更人性化的服务。

在未来,数字技术必定会更多地应用到物流行业之中,给用户和物流企业带来更多的便利,各大物流公司谁掌握了科技,谁就能够在新时代得到更好的发展。

结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能物流我们看到什么的全部内容了,感谢您花时间阅读本站内容,希望对您有所帮助,更多关于人工智能物流我们看到什么的相关内容别忘了在本站进行查找喔。


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