人工智能对中国物流的推动

有人说，人工智能将步入黄金十年，但是，近日，我们看到的是人工智能第一股商汤股价单日腰斩，这也许是个股现象，或者是人工智能发展大洪流中的小波折。

不管怎样，人工智能都在逐步改变着我们的生产与生活，在这里，我们将对人工智能的应用现状，在物流上的应用前景做简单的分析，不妥之处，敬请指正。

一、人工智能再认识

现实中的人工智能技术当然不像影视作品里所表现的神乎其神，物流仓储的智能机器人，更像是一个机器，而不是人。

人工智能并不神秘，习以为常的人脸识别、无人收费站、无人便利店……折射出人工智能技术，从自动驾驶，配送无人车到手术机器人再到智能家居，已经把人工智能技术带到了“看得到摸得着”的境地，甚至还有人工智能算命，求签。

人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态，人工智能正在深刻地改变着世界。

但人工智能的发展，也不是没有波折，从1956年人工智能这个词诞生，在迈向现代的过程中几经沉浮，2022年6月30日，市值2000亿港元的“AI第一股”商汤科技盘中直线跳水式暴跌，市值一日内蒸发近920亿港元（约785亿人民币），股价单日腰斩。

据资料，全球近90%的人工智能公司仍处于亏损状态，中国人工智能产业链中90%以上的企业也处在亏损阶段。

这可以理解，人工智能产品在初期商业拓展时会面临来自客户成本方面的压力，在这个时候，产品价值还不能得到充分的市场认可，这就需要牺牲掉一部分利润教育市场。著名的阿里，阿里云也是熬过了12年之后，才首次实现年度盈利。人工智能在千行百业“开花结果”，需要时间。

人工智能，并不是新东西，上世纪七十年代，钱学森先生以其战略科学家眼光，凭借其对未来的深刻洞察，在我国提出人工智能的概念，强调了人工智能的重要性。

人工智能，是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，被视为世界各国声望与国力竞争的又一武器。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的制高点以及全球竞争中的主动权。　　

中国、美国、日本、欧盟等主要经济体都不约而同将人工智能视为新一轮产业变革的核心驱动力，我国《第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中罗列的八大前沿科技领域，居于首位的就是人工智能。2017年，为抢抓人工智能发展重大战略机遇，构筑人工智能发展先发优势，中国制定并实施了《新一代人工智能发展规划》。　　

在人工智能这一新兴技术发展上，中国企业与世界强手们，站在同一起跑线上，目前，我国人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业数量超过3000家，我国人工智能高水平论文发表数量已经位居世界一二名，人工智能基础研究发展态势良好，已经成为人工智能基础研究大国。　　

人工智能具有算力、算法、数据三大要素，构筑了人工智能的基础，这三个要素缺一不可，相互促进、相互支撑。我国多个城市规划建设人工智能计算中心，通过“算力网络”实现“算力、数据、生态”三汇聚，使AI算力与水、电一样成为城市基础设施的一部分，如果说过去是数据和算法的繁荣时期，那么现在显然是算力发展的黄金年代。

人工智能彰显“头雁效应”，引领科技革命、产业革命。人工智能可分为三个阶段，分别为计算智能、感知智能和认知智能，或者称弱人工智能（ANI）、强人工智能（AGI）和超强人工智能（ASI）。　　

我国正在利用人工智能来建立发展优势，智能芯片、开源框架等关键核心技术不断取得重要突破，中国从制造大国走向制造强国，离不开人工智能技术的支撑。　　

二、应用现状面面观　　

人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平方面起到越来越重要的作用。中国是世界第一制造大国，产业结构中制造业比重偏高，这也为人工智能的技术应用提供了更多机会。

2021年，中国科技部启动实施的科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目，为中国制造业由中低端向高端转型提供了技术支撑。　　

人工智能将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，重构经济活动各环节，我国人工智能产业发展路径是，厚积薄发，从技术研发到成果转化，再到赋能应用，即需求为牵引，应用为动力。　　

正如有人说，在中国，如果说过去是人工智能技术兴起的10年，未来则是人工智能技术落地的10年，积极挖掘并开放一批应用场景，促进研发，推动智能技术产品落地应用与迭代，是我们现在要做的事情。　　

我国各地的人工智能计算中心，通过提供普惠AI算力，牵引区域人工智能产业落地，发展本土人工智能生态。　　

人工智能的基础软硬件，包括芯片、算法、软件硬件协同、开源框架、应用开发接口等等，作为一个桥梁，把人工智能基础研究成果和场景应用广泛地结合在一起。　　

我国人工智能应用正处于密集落地应用阶段的前期，未来几年落地应用将会加速发展，2022年我国人工智能企业应用市场规模保持高增长趋势，总体市场规模达到1.87万亿元，2021至2025年复合增长率将达到31.5%。　　

8月15日，科技部等六部委，印发《指导意见》统筹推进人工智能场景创新，着力解决人工智能重大应用和产业化问题，场景创新是以新技术的创造性应用为导向，以供需联动为路径。

我国数据和算力资源日益丰富、应用场景不断拓展，为开展人工智能场景创新奠定了坚实基础。但仍存在对场景创新认识不到位，重大场景系统设计不足，场景机会开放程度不够，场景创新生态不完善等问题。　　

场景创新成为人工智能技术升级、产业增长的新路径，促进人工智能与实体经济深度融合为主线，推动场景资源开放、提升场景创新能力。　　

我国有人工智能成长的深厚土壤，也有其应用的丰富场景，我国有着海量数据，也有着完善的产业链，更有着鼓励创新创造的政策，正如钱学森先生所说，在人工智能上，我们的做法要有中国特色。　　

人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的，怎样协助，当然是应用。人工智能，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系。　　

百度公司，每年人工智能的研发投入已达到营收20%左右，百度创始人李彦宏，连续撰写了三本以人工智能为主题的专著，对人工智能产业实践做了中肯的论述。

从长远来看，人工智能的应用，其过程是点、线、面，由单点应用到行业与地域的应用。　　

从推动产业发展的角度选择一些超级场景对于牵引人工智能应用发展非常关键，算力（算力设施）、算法（训练框架）、数据（知识）是人工智能的基础，人工智能要大规模落地，要有算力设施和训练框架做根基，行业知识做内涵。　　

日新月异的人工智能技术在生产生活中的应用越来越多，其所具备的感知和控制两大能力，在未来有着更广泛的应用空间，人工智能从感知、认知走向应用决策是必然发展趋势。　　

人工智能具有无所不在的广阔应用场景，将成为改变世界的有力工具，千行百业将被重构，通过产学研用共同体的努力，人工智能的技术价值将被充分开发，成为应用现实。　　

三、物流应用再深入　　

物流，作为复合型服务产业，将受到人工智能技术的深刻影响，人工智能作为引领未来的战略性技术，可望引领新一代物流技术的发展方向。

人工智能和物流的融合，潜能巨大，对物流来说，不是升级，而是重构，从内生到外化，深入地改变着物流的业态，重构物流的格局，形成新的增长曲线。　　

物流作为一个庞大的产业，从物流管控、运输配送，到整体的运营，都与人工智能存在着天然的结合点，可望在全链条中实现落地。　　

人工智能在物流上的应用，可分为二大类：一是以AI技术赋能的智能设备，如无人卡车、AMR、无人配送车、无人机、客服机器人等；一类是通过智能技术或算法驱动软件系统来提高人工效率，如车队管理系统、仓储现场管理、设备调度系统、订单分配系统等。　　

具体到仓储系统，有货物体积测算、电子面单识别、物流设备调度、视觉引导、视觉监控等多种类型的点状应用。智能感知技术、信息传输技术，机械臂、机器人、智能计算重构物流仓储运作流程。人工智能技术具有深度学习与运筹优化算法功能，驱动设备调度系统在准确性、灵活性、自主性方面取得显著提升。　　

在物流运输环节的应用场景，是以自动驾驶技术为核心的“无人卡车”。自动驾驶，作为人工智能技术的关键赛道，离不开车的智能，路的智能，更离不开车路协同的智能，人工智能不仅需要无人车辆，还需要车路协同系统发挥作用。

工欲善其事，必先利其器，物流装备怎样从制造迈向智造，人工智能将发挥重要作用。　　

我们正处于设计和制造产品革命的风口浪尖，智能制造人工智能和机器学习将很快取代试错法，并为更自动化的产品定制打开大门。将人工智能和机器学习算法分层到设备上，将使装备企业能够使用更具动态性、响应性和弹性的智能制造流程。　　

目前，习以为常的物流场景中的智能化设备，都折射出人工智能技术的影子。京东无人仓、亚马逊超级仓、阿里菜鸟的自动分拣系统中，基于人工智能的机器采用率较高。　　

在物流上，人机共生的一个重要难点是沟通，人工智能以语言建模方式使其成为可能，在智能仓库里，机器人与人亲密无间的配合操作作业，大大提高了仓库的搬运速度和存储密度以及拣选的精准度。　　

人工智能已被认为是物流业的下一个风口，但要稳步推进，仍然面临一系列的考验。人工智能在物流落地中，也碰到很多问题，例如对数据质量要求高、缺乏相应标准、落地周期长、成本高等问题。　　

降低人工智能在物流上的应用门槛是首要问题，人工智能行业的一个关键矛盾——技术成本和应用化的不匹配，现在人工智在物流上的应用，在很多时候发现还不如用人更省成本，从吸引眼球角度可以，而普通应用则是行不通的。　　

人工智能要深入物流应用，必须要满足以下几个条件：批量化、成本低、易访问、轻能耗以及最大程度的开源开放，这可能需要技术突破，也是未来5-10年人工智能落地物流的主要方向。

人工智能需要丰富的应用场景和海量的数据支撑，目前，人工智能所需要的物流数据基础设施建设滞后，相关的物流大数据、物流云等智能基础数据收集和感知设施与实际需要还有较大差距，物流互联网的覆盖度和精确度尚显不足。　　

人工智能的落地需要和装备制造、物流运行等领域深度融合。全球领先的物流服务提供商DHL和IBM评估了人工智能在物流领域的发展潜力，物流企业或电商平台通过自建研发团队、成立科技子公司等方式涉足AI技术领域。凭借其自身的科研实力与丰富场景，在人工智能方面推出了一系列成果。　　

人工智能的机器学习、深度学习功能带来的“预测未来”的神秘力量，人工智能拓宽物流的创造力还体现在其具有的学习能力和预测能力上。前瞻性和预见性的物流操作，是社会的需求，物流业会将其运营模式从反应性行为转变为前瞻性和预测性模式，有效地提升物流效率。　　

物流行业的人工智能应用也将反过来促进人工智能技术的发展，物流行业自身所携带的大数据库和丰富的场景为人工智能的发展提供了丰厚的土壤。

要很好地理解真实物流世界的复杂场景，具备了更多对现实物流的洞察，才能使人工智能在大规模知识和海量数据中持续学习。　　

结语：目前，人工智能研究离终极目标还有很远的距离，从世纪的角度看，人工智能的探索，是星辰大海一般的征途，人工智能在物流领域新的突破和发展将继续拓宽物流的想象边界，其中国故事，必将越来越精彩。