无人车破解最后一公里配送难题，智能物流网络保障全国物资高效输送，物流企业正快速向技术密集型转变 | 智周报告核心版
2019年“双11”全天订单数目超过10亿，8小时内发送包裹超过一亿个。中国快递物流业已经进入一天“10亿”的时代，数目巨大的包裹需要高速流转，这将促使快递企业和整个物流行业在信息科技的帮助下从劳动密集型向技术密集型转变。为了应对持续攀升的业务规模，物流企业需要进行数字化、智能化升级改造，即逐步构建人、车、仓、货一体的智能化互联互通。人工智能等数据智能技术作为智慧物流整体环节中的技术支撑，会从前端仓储智能化选址、包裹自动分拣和终端无人配送等方面帮助物流行业进行智能化改造。
作者 | 周礼、樊晓芳
一
智能物流背景
1.1 智能物流定义
智能物流是指将智能硬件、物联网、人工智能等智能化技术与手段整合起来应用于物流业运输、仓储、装卸包装、配送搬运、流通加工、信息服务本活动环节，通过精细、动态、科学的管理，实现物流的自动化、可视化、可控化、智能化、网络化，提高物流系统分析决策和智能执行的能力，提升整个物流系统的智能化、自动化水平，从而提高资源利用率和生产力水平，减少自然资源和社会资源消耗，创造更丰富社会价值。
1.2 智能物流技术概览
1.3 传统物流面临问题
物流产业链末端配送成本高：城市物流配送的车辆通行难且贵，偏远乡村物流的配送点过少
物流标准化体系建设不完善：不同物流企业各自为政，信息沟通不畅，铁路、公路、航空、水路等运输系统自成一体，各自分割，物流资源没有得到很好配置
物流设备落后：物流企业缺乏智能仓管系统，大量重复性工作靠人工完成，效率低、成本高
1.4人工智能应用潜力
库存管理：大数据、人工智能等技术可以通过分析历史库存信息和出入库数据，动态调整库存量，以保障企业存货的物流畅通，降低企业库存量与生产物流成本。
无人仓库：计算机视觉、机器人等人工智能技术用于建设无人仓库，搬运机器人、分拣机器人和货架穿梭车等机器人之间进行有条不紊的作业配合，实现仓储内货物的拣选、搬运，大大提升了仓储作业的搬运速度、拣选精度以及存储的密度。
末端配送：依托于高精度地图、智能路径规划等人工智能技术的末端配送机器人主要用于解决“最后一公里”问题，以提升配送效率，降低配送成本。
无人干线运输：搭载着无人驾驶技术的卡车和无人机将改变干线物流现有格局。
二
智能物流产业与市场
2.1产业政策
2018年12月，国家发改委、交通运输部发布《国家物流枢纽布局和建设规划》要求顺应现代物流业发展新趋势，加强现代信息技术和智能化、绿色化装备应用，推进货物运输结构调整，提高资源配置效率；2019年3月，国家发改委发布《关于推动物流高质量发展促进形成强大国内市场的意见》，鼓励物流和供应链企业在依法合规的前提下开发面向加工制造企业的物流大数据、云计算产品，提高数据服务能力。
2.2产业驱动力：人力成本上涨；新的商业模式对物流服务提出新的要求
2.3产业市场规模
2013-2018年我国智能物流市场规模增速均保持在两位数以上，2018年市场规模已经达到4860亿元，同比增长19.4%。预计到2020年，市场规模将超过5000亿元，到2025年市场规模将超过万亿元。
三
智能物流中业务场景
与人工智能技术应用思路
四
智能物流产业代表人工智能技术
提供方及其产品/解决方案
1. 京东物流——全自动仓储：通过计算机视觉等人工智能技术和机器人技术相结合，开发出大型搬运机器人、小型穿梭车以及拣选机器人等仓储机器人。提升仓储系统的运营效率，降低运营成本。
2. 顺丰——无人机快递：基于计算机视觉等人工智能技术开发的无人机拥有很强的自主决策能力、感知与避让能力、抗干扰能力，无人机由工作人员配货后，按照预定航线配送货品到指定的飞行基站，再由当地的代理人取货。无人机的使用将能有效解决下沉市场快递货量少，路途遥远，普通物流手段配送效能低的问题。
3. 旷视科技——旷视河图：通过机器人与仓储物流业务的快速集成，实现一站式解决规划、仿真、实施、运营全流程。它主要包括控制层、算法层、数字化层三个层次，其中旷视自研原创的人工智能深度学习框架Brain++则为其算法训练、模型优化及部署提供了量身定制的底层支持。有效解决传统仓储物流企业人工成本高、项目实施周期长、多类设备难协同、运营维护难的问题。
4. 苏宁物流——卧龙一号：融合物联网、云计算、AI等新技术，能够实现室内室外场景无缝切换，并与电梯进行信息交互送货上门的无人配送车，通过多线激光雷达、GPS、惯导等多传感器融合定位，实现接单送货定位、自主规划路径与避障等智能化服务。小区场景的配送需求是全天候的服务包括恶劣天气以及夜晚实现24小时配送，传统人力配送难以实现。
5. 小狗科技——封闭社区无人智能配送解决方案hachi delight：基于人工智能定位和导航技术，在自研的机器人集群调度系统规划下，通过楼宇和楼层之间最优路线的智能测算，实现路径自主规划、高效调度，为垂直的社区、校园、工业园区等半开放空间，提供从收货、暂存、递送到提货、反馈五大环节的无人化配送服务。将有望降低与日俱增的订单业务导致的过高物流末端配送成本。
五
智能物流中人工智能技术应用局限性
1. 很多物流企业忽视对物流基础数据收集，缺乏数据累积，无法有效进行人工智能模型训练，导致模型正确性可能比人为判断还低，无法搭建智能物流的系统基础框架。
2. 我国物流业管理机制还没有打破部门分割的局面，存在信息孤岛現象。健全物流信息体系标准的缺乏，使得不同企业之间的信息沟通存在障碍，很难实现信息交换和共享。
3. 我国关于无人车和无人机的监管还没有统一的法规，无人车和无人机等新型人工智能运输工具的工作场景有较为严格的限制。
六
智能物流中人工智能技术应用发展趋势
1. 大数据驱动供应链重新组合，上游原材料、生产制造端与下游分销端，都会重组，由线性、树状的供应链转型为网状供应链。
2. 物流机器人会大量出现，各大快递企业会加大投入智能物流的硬件研发和应用。
3. 智能物流仓储将进入快速发展期，以立体仓库和配送分拣中心为主体，通过检测阅读系统、智能通信，实现快消行业需求。
4. 物流信息标准化变得重要。构建物流信息标准，让物流信息编码、数据接口、文件格式和流程等方面都有统一标准，使整个供应链系统在物流网络兼容，数据交换和信息共享方面能形成数据闭环，以便进一步推进物流智慧化进程。
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