人工智能在物流领域中的应用

什么是智慧物流？

智慧物流是利用集成智能化技术，使物流系统能够模仿人的智能、思维、感知和学习，从而能进行推理判断，并解决物流中的一些问题。

 人工智能在物流领域的应用

1.供应商管理

供应商是生产加工型企业的供货来源，科学采购、高效收货与质检、智慧财务管理系统等，都能够提高供应环节的效率，从而有效降低运行成本。

2.智慧仓储管理

人工智能技术在智慧仓储环节的具体应用包括入库、存储和出库等重要环节，这涉及到规模庞大的物流机器人、自动仓储设备、运输设备和运输人员，这需要企业大量资金支持。将仓储管理智能化，必将为物流行业带来便利。

（1）智慧存储设备：人工智能技术的出现使得无人仓的构想得以实现。得益于机器视觉等人工智能技术，自动化仓库中的搬运机器人、分拣机器人、无人叉车等一系列物流机器人均可对仓库内的物流作业实现自我感知、自我学习、自我决策、自我执行，实现更高效的自动一体化。此外，人工智能技术基于历史消费数据，通过深度学习、宽度学习等算法，可建立库存需求量预测模型，用于对以往的数据的检测并预测未来的数据，形成一个智能仓储需求预测系统，以实现系统根据实际数据自主生成最佳的订货方案，实现对库存水平的实时调整。同时，随着订单数据的不断增多，预测结果的灵敏性与准确性也能够得到进一步提高，使企业在保持高物流服务水平的同时，还能降低企业的库存成本。

（2）智能分拣系统：智能分拣系统包括分拣过程中需要使用的运输设备，如智能分拣车、传送带等，以及分拣过程中的信息流。机器视觉、路径规划等技术，赋予了运输设备很多智能，使得无人运输变得更加安全和高效。

3.运输管理

使用人工智能技术进行预测性运输网络管理可提高物流业务的运营能力。运输环节主要包括运输设备和运输过程的信息管理。人工智能技术对于信息的处理比人类更加精准高效，可直接通过大数据分析为车辆的调度机制提供更加实时、可靠的方案，设备寿命管理能够根据监测车辆的状态，进行及时警报提醒，从而降低车辆发生故障的概率。大数据分析还能够实时监测冷链运输过程中的货物状况和司机行为，为保质保量的冷链运输提供更加智能的监管。

4.配送管理

随着无人驾驶等技术的不断成熟，未来的运输也将变得更加快捷和高效。通过实时跟踪交通信息，及时调整运输路径，可使配送的时间变得更精准。

（1）配送机器人：配送机器人可自动生成合理的配送路线，并在途中避让车辆、过减速带、绕开障碍物等，到达配送机器人停靠点后，会及时向用户发送短信以通知收货，用户可直接通过验证或人脸识别进行取货。

（2）无人机快递：利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置，操纵无人驾驶的低空飞行器运载包裹到达目的地。无人机快递可以解决偏远地区的配送问题，在提高配送效率的同时可有效减少人力成本。但无人机快递也受限于恶劣天气下、人为破坏等影响，目前尚未大范围使用。

5.客户管理

对客户的信息进行管理和维护、为客户提供更个性化的服务，这都能直接影响客户的使用体验和企业的服务质量。智慧订单系统运用图像识别技术和大数据分析，能够更加高效地处理客户的订单。智慧导购系统可以为客户提供精确的信息，很好的服务于客户，以提升客户的购物质量。智能客服系统基于语音识别等技术，可为客户提供售前咨询、售中管理、售后维护等服务，能够做到24小时实时在线，既减少了企业客服人员数量，又提高了客服服务的质量。

智慧物流发展趋势

近年来，科学技术的进步和人类社会的发展正以良好的趋势发展。智慧物流具有智能化、一体化、层次化和社会化这四个特点。未来，随着物流行业的快速发展，新技术、新模式、新业态不断涌现，物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术和设备在物流领域得到广泛应用，物联网和物流业的深度通过融合，实现物流产业的智能化，提高物流运营效率和服务水平，最终实现。供应链的全球化正在扩大。

数据标注的重要性

近年来，作为人工智能的三大决定性影响因素：算法、算力和数据，在过去的几年中也取得了很大的突破。数据标注是训练机器学习算法的最初步骤，也是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。数据标注是把需要机器识别和分辨的数据贴上标签,然后让计算机不断地学习这些数据的特征,最终实现计算机能够自主识别。

景联文科技为物流管理提供数据支持

景联文深刻了解客户痛点，提出智慧物流数据解决方案，多样化的数据不断提升AI智力。让智慧物流产品更理解当代人的需求，人机沟通更加智能化。

景联文采集了《700人驾驶人驾驶行为数据集》、《500人人脸视频及图像数据集》等数据集，可直接用于算法研究。此外，景联文科技作为一家专业的数据采集标准公司，提供的产品为全链条AI数据服务，从数据采集、清洗、标注、到驻场的全流程、一站式AI数据服务，协助人工智能企业解决整个人工智能链条中数据标注环节的相对应问题。

未来，景联文科技将持续致力于为智慧物流领域的公司和企业提供更多、更高质量的训练数据，助力人工智能企业为智慧物流提供更核心的技术、产品和服务，