行业发展转折点

物流指的是管理物品从供货地向接受地的实体流动过程。一直以来，我们认为科技的革新会极大地推动物流行业的发展。物流行业的运作依靠的是实体网络和数字网络，从而实现货物安全可靠的运输。然而，这个过程会伴随着海量数据的产生，这就为人工智能(AI)的应用奠定了稳固的基石。尽管AI在物流中的应用程度不及制造和金融等行业，但是物流从业人员却普遍认为AI已经在物流的各个环节中发挥作用，从产生需求到仓储管理，再到运输、转移、配送和签收。

目前，科技的进步仅仅解决了物流行业所面临的部分挑战。以运输环节为例，全球贸易量中有预计90%是通过海运运输，但是大部分工作文件仍然采用传统的纸质记录或者传真发送。虽然物流业已经开始大规模进行数字化转型，但是尚处于起步阶段。安永近期的一项调查结果显示，全球货物出口总额到2050年实现翻两番，达68.5万亿美元。另一方面，来自IBM的研究显示，目前仅有10%的物流系统、数据和交互中融合了AI应用。

这种不足恰恰为AI创新应用提供了充足的发展空间。如今，许多企业都在努力借助AI来降低运营成本、提高效率，随之而来的是AI需求的迅猛增长，这将成为物流业升级的重要转折点。麦肯锡的一项研究表明，相比其他分析技术，AI的应用最多能为运输和物流创造5000亿美元的新增价值，这一数字仅次于旅游业。

数据驱动效率提升

如今，物流公司DHL正在针对其全线业务进行大范围的AI应用测试，包括空运、陆运和海运。例如，DHL将机器学习和自然语言处理技术广泛应用于供应链风险管理，再通过处理数百万个参数来评估供应商风险，并且效果显著。

DHL亚太创新中心数据分析创新项目负责人Timothy Kooi表示：“这就是人工智能的强大之处，我们通过人工智能技术获取实时信息并与客户的供应链和运输进行关联。当然，目前的智能化程度还无法完全替代人类，但它能为我们决策提供有价值的参考意见。目前，我们正朝着AI应用的方向稳步发展。”

然而，为了有效地训练机器学习算法，必须充分的收集和存储海量数据，这正是要通过云计算和网络技术的不断进步来解决的。SPR公司移动和新兴技术业务常务董事Kevin McMahon表示：“AI技术的应用刚刚起步，企业掌握着庞大的数据量，如果这些数据质量不佳，那么应用的效果也会大打折扣。对于我们来说，最重要的不是AI算法有多么复杂。云计算、边缘计算、网络、物联网和5G等技术的发展为我们提供了更多有效的方法来收集和存储数据，使AI有朝一日能提供更精准、更具执行性的洞察”

AI应用领跑者

在中国，九州通医药集团借助基于AI的华为云技术成功实现了运营的大规模优化。九州通提升了自身收集海量数据的能力，并将AI应用于这些数据，从而优化内部运营，挺高业务效率。例如，通过分析的订单记录，九州通利用AI技术优化捡货路径，在严格满足运行时间的限制条件下，还减少了同一批订单派送所需要的车辆数量。此外，该公司还借助AI对药品仓库入库储位进行优化。通过使用华为云EI的OCR识别服务对票据进行扫码识别，药品复核时间从30秒降低到10秒内。如今，从货物下单到装运，仅需要不到两小时。

九州通运营与IT管理总部副总监万有钢表示：“基于公司未来的发展，我们认为传统业务驱动的IT模式不够高效，我们更倾向于采用战略驱动的IT模式。在华为云的帮助下，我们成功地实现了业务创新，尤其是IT管理创新。”

展望未来

目前，物流业凭借AI的应用已经取得了长足的进步，未来的发展空间将是无穷无尽的。AI不仅能将传统文档工作数字化，提高工作效率，还有望挖掘AI更大的应用潜力。DHL的Kooi认为AI能从物流数据中的信息预测未来。例如，DHL开发了一款基于机器学习的工具，能够预测空运的延误情况并提供建议，主动规避风险。

除了提升效率，AI在文档处理方面还有更大的发挥空间。

世界银行和世贸组织在2015年发布的一份联合报告指出，那些在贸易中处理通关文件效率低的国家，进出口流程会耗费更长时间，由此国家贫困率也可能更高。尽管许多手续是政府强制规定，但也源自于传统习惯和老旧的工作系统。

 

DHL认为报关文件查验过程中的许多人工环节是可以优化掉的。在2018年DHL的一篇报告中描述，公司如何训练AI平台利用自然语言处理和深度学习的自学能力，来实现报关程序自动化。在此过程中，不断利用新数据来改进AI性能，系统能够处理所有通关文档，只有遇到异常情况时才会进行标记，并移交人工处理。报告还指出，安永会计师事务所也已使用了类似的技术来校验发票真假，准确率已达97%。现在，所有需要熟练掌握法规、行业和客户相关知识才能进行的复杂人工操作，AI都能够发挥作用并大显身手。

目前，华为也在利用AI进行公司内部的文档管理工作。华为称，他们利用识别准确率最高达97%的OCR技术来处理和记录客户文档。然后，结合大数据分析，华为的通关效率大大提升，风险有效降低。

人机耦合

然而，对于许多供应链从业人员而言，AI应用的终极目标并不是自动化取代人工操作，而在于让人以更合适的方式融入供应链作业中。Contextere软件公司的CEO Gabe Batstone认为，AI的核心应用可能在于所谓的“

打通AI的最后一公里，即人机自然交互”。他表示，利用AI，工人能够通过自然语言与机器对话，向机器提问，例如“电梯上显示的这串错误代码是什么意思?”或者“修理这台起落架需要什么特别工具?”

 

Batstone称：“通过将人类的智慧与AI的智能相结合，我们正在不断提升工厂的生产力和安全性。事实上，技术创新和保障就业之间并不矛盾。要应对世界全球化、互联互通所带来的机遇与挑战，最佳策略就是将AI与人相融合。”

究竟人工智能和物流未来会如何发展，这不仅取决于技术的发展，还受到更广泛的外部因素影响。不过业界普遍认为，AI的成功主要取决于其数据的质量和网络传输质量。DHL的Kooi提到，去年DHL在柳州与华为开展合作，通过华为和中国移动合作的NB-IoT，将窄带通信技术嵌入了运输卡车车队，每天调度货车按时到达指定的货物装卸台工作。Kooi称，智能、高效地分享和协调位置信息的能力对于物流作业十分重要，网络绝对是信息及时分享的关键

Contextere公司的CEO Batstone同样认为AI、物联网和网络连接是密不可分的一个整体。他表示：“从基础设施的角度看，物联网就像是一个人的身体，网络连接就是神经系统，AI则是大脑。要充分挖掘AI的潜力，我们必须将其部署在网边缘进行充分利用，同时将其连接到云。当物联网和5G通信技术发展成熟，AI将不仅仅是一个理想化的工具，而将成为为支撑我们今天一切的基础。”

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