無人機配送興起 物流產(chǎn)業(yè)AI全景圖雛形初現(xiàn)
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“無人配送”已經(jīng)非常接近落地,國外的谷歌、亞馬遜,國內(nèi)的京東、蘇寧均已開始無人配送試點業(yè)務(wù)。但無人配送并非是智慧物流的全部,作為對運轉(zhuǎn)率、調(diào)配速度、人力資源要求極高的物流行業(yè),與人工智能存在天然的結(jié)合點,并且開始在全鏈條中實現(xiàn)落地。
也許我們很快就能看見大片里無人機走進(jìn)千家萬戶的場景了,人工智能正在讓物流產(chǎn)業(yè)更加自動化。近日,美國聯(lián)邦航空局向谷歌母公司“字母表”旗下的無人機配送公司“翼航空”,發(fā)放了美國的*個無人機配送許可。這意味著無人機商業(yè)化已經(jīng)在美國正式“起飛”。
實際上,“無人配送”已經(jīng)非常接近落地,國外的谷歌、亞馬遜,國內(nèi)的京東、蘇寧均已開始無人配送試點業(yè)務(wù)。但無人配送并非是智慧物流的全部,作為對運轉(zhuǎn)率、調(diào)配速度、人力資源要求極高的物流行業(yè),與人工智能存在天然的結(jié)合點,并且開始在全鏈條中實現(xiàn)落地。
智慧物流也體現(xiàn)了一個新趨勢:從2018年開始,業(yè)界更多討論的是“產(chǎn)業(yè)AI”,而不是AI產(chǎn)業(yè)。許多企業(yè)開始加速構(gòu)建“產(chǎn)業(yè)AI”,即讓AI技術(shù)和產(chǎn)品在具體的一個個產(chǎn)業(yè)里發(fā)揮作用,落腳點在一個具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)部門。從目前各產(chǎn)業(yè)AI發(fā)展成熟度來看,無人機配送所在的物流產(chǎn)業(yè)似乎略勝一籌,接下來我們將對整體物流產(chǎn)業(yè)AI圖景進(jìn)行一些觀察,或許可以為其他產(chǎn)業(yè)迎來更大范圍的AI落地提供借鑒。
相關(guān)報告顯示,作為一個龐大的產(chǎn)業(yè),2018年國內(nèi)智慧物流市場規(guī)模預(yù)計將超過1000億元,未來幾年年均增速將達(dá)到20%。宏觀來看,物流行業(yè)從物流管控、運輸配送,到整體的運營,都與AI有著較大的結(jié)合空間。而中國市場中,物流行業(yè)公司小而分散,數(shù)字化、信息化程度低,管理落后,導(dǎo)致成本高企。AI在其中通過替代重復(fù)性的勞動工作,通過挖掘物流行業(yè)這個天然數(shù)據(jù)場的數(shù)據(jù)價值,實現(xiàn)降本增效。可以說,物流也是AI滲透率非常深,有資格被稱之為“產(chǎn)業(yè)AI”的產(chǎn)業(yè)之一。具體來說,AI主要可與物流行業(yè)做以下的結(jié)合。
輔助安全管理
安全工作,對任何一家物流企業(yè)來說都是重中之重。傳統(tǒng)的安保方式是,在倉庫內(nèi)安裝多個攝像頭,安排負(fù)責(zé)安保的員工輪流盯著屏幕,這種模式的實際效率和預(yù)警效果常常不盡如人意。在G7物流公司給出的解決方案中,在與物流相關(guān)的組件比如運載車、包含很多冷機、冷柜的倉庫中裝上傳感器,AI能夠以秒級的速度感知異樣。在這種方式中,事故率降低了75%。
提升運營效率
當(dāng)然,作為物流行業(yè)的重頭戲,分揀、裝車、派送是基本的要素,貫穿于物流作業(yè)的始末,耗費大量的人力、物力、財力、時間,成本巨大。同時,與巨大的工作量相矛盾的是基層用工荒,而且這個缺口越來越大。智慧物流的應(yīng)用直接提高了物流系統(tǒng)的效率和效益。
比如中轉(zhuǎn)場中的搬運工作占據(jù)了大比例的時間,勞動強度高,效率波動大,人工的重大貨物搬運,更是高風(fēng)險。在順豐的智慧物流系統(tǒng)中,機械臂等智能硬件可以把工作人員從繁重、重復(fù)、且風(fēng)險高的地方釋放,減少人員工作負(fù)擔(dān),增加效率,降低綜合成本。
在智慧物流系統(tǒng)中,工作人員在裝車、卸車、分揀等環(huán)節(jié),通過套在手指上的智能指環(huán)就可掃描快件運單,解放的雙手解決了手持著終端進(jìn)行掃描而影響搬運的問題,提升工作效率的同時,為工作人員送去便捷。
無人配送
作為供應(yīng)鏈創(chuàng)新應(yīng)用的元年,2018年以來供應(yīng)鏈應(yīng)用成為物流核心的內(nèi)容。圍繞供應(yīng)鏈體系,國家不斷大力提升供應(yīng)鏈的智能化、智慧化程度。近幾年大火的無人配送恰是供應(yīng)鏈智能化的代表,其火熱程度從2019年來各巨頭持續(xù)的動作可見一斑。
除了前文提及的谷歌無人機配送,國內(nèi)市場中,美團(tuán)無人配送車“小袋”也于本月初成功通過封閉測試場日常訓(xùn)練、自動行駛輪式車能力評估測試等系列測試,通過測試的“小袋”具備激光雷達(dá)、攝像頭、GPS等傳感器,通過系統(tǒng)和算法來感知、定位和決策規(guī)劃做到安全規(guī)范行駛,也就是說國內(nèi)距離無人低速車配送也更近了一步。
此外,在配送環(huán)節(jié),菜鳥也通過無人車、無人機、菜鳥快遞塔、菜鳥驛站智能柜、菜鳥小盒等系列方式形成多元化的物流配送矩陣,滿足了不同用戶的需求。
數(shù)據(jù)價值挖掘
在運營類操作以外,AI更大的優(yōu)勢就是幫助我們處理超過負(fù)載的信息,可以理解結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),以及包含圖像、視頻和語音的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。目前,許多巨頭也開始注重物流行業(yè)全局?jǐn)?shù)據(jù)的收集。
比如順豐的智慧物流系統(tǒng)的不僅僅停留在“看、識別”方面,而是擁有了自己的思考,協(xié)同人類工作。為了幫助快遞車輛和收派人員尋求優(yōu)秀路線、提升快件時效,通過綜合運用人工智能、大數(shù)據(jù)和動態(tài)規(guī)劃算法,順豐開發(fā)了實時路徑規(guī)劃技術(shù),根據(jù)實時件量來動態(tài)優(yōu)化路由,將騎行小哥、貨車司機等運輸資源更好的與線路匹配,在時效窗口內(nèi)提高裝載率,從整體上提高運輸時效,降低運輸成本。
無獨有偶,對于每天會產(chǎn)生數(shù)億條數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)平臺G7來說,其通過與巨頭騰訊云的合作開始針對物流行業(yè)聯(lián)手打造解決方案,形成在數(shù)據(jù)積累、AI人才、市場傳播、商業(yè)模式等領(lǐng)域的生態(tài)合作。具體到實際場景中,車載設(shè)備從位置定位、油耗傳感器、溫度、速度搜集的數(shù)據(jù)會交由騰訊云在云端處理。騰訊云物聯(lián)云服務(wù)IoT可以獲取每一輛車的實時信息,如位置、油耗等,通過IoT服務(wù)實時匯集管理。同時,IoT通過規(guī)則引擎組件中編寫類SQL語句無縫對接大數(shù)據(jù)套件,進(jìn)行車輛路徑、車輛規(guī)劃、司機排班等的優(yōu)化。在這個解決方案中,AI成功實現(xiàn)了從輔助身份到“軍師”身份的轉(zhuǎn)變。
不難想象,在物流行業(yè)日漸發(fā)展的未來,通過生成假設(shè)、評估、辯證和建議,人工智能未來會進(jìn)化出更強大的信息推理能力。
全局、多維、協(xié)同、持續(xù),產(chǎn)業(yè)AI的雛形初現(xiàn)
產(chǎn)業(yè)AI之所以更加復(fù)雜,是因為產(chǎn)業(yè)的需求往往比一兩個元素與AI結(jié)合復(fù)雜得多。綜合來看,合格的產(chǎn)業(yè)與AI必須是深度結(jié)合并具備多維、協(xié)同、持續(xù)、全局四個特點。通過多維度滲透進(jìn)物流行業(yè)的“看”、“預(yù)測”、“匹配”;通過與物流行業(yè)的工作人員協(xié)同工作;通過全局洞察物流行業(yè)從而擁有大局視野,更是因持續(xù)不斷的進(jìn)化升級,物流產(chǎn)業(yè)AI的雛形正在形成。
產(chǎn)業(yè)AI,本質(zhì)上是產(chǎn)業(yè)科技化,科技產(chǎn)業(yè)化,這也必將是個漫長的過程。如何抓住產(chǎn)業(yè)AI的機會,不再滿足于單點替代,而是和C端一起去重新定義端到端的模型,打造一個全新的業(yè)態(tài),像物流行業(yè)一樣,深入場景+打造閉環(huán)或許是AI產(chǎn)業(yè)化的優(yōu)秀選擇。
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