“人工智能+物流”中智能配送与管理的应用

沈逸飞 朱真逸 王逸飞 吴渊 沈雨薇 唐浩铮 李伟

摘 要：近年来随着社会经济以及科技的发展，为了满足市场需求，物流一个相对传统的大众服务行业，将受到人工智能技术的全面改造，朝着智慧化方向发展。“人工智能+物流”不仅能极大地降低了成本和人力资源，而且可以优化物流环节，提升物流行业的服务效率和服务质量。同时将人工智能在配送与管理中结合，利用物流中的“大数据+算法”，提升物流效率。

关键词：“人工智能+物流”;配送与管理

一、绪论

物流是根据用户需求，将运输、储存、分拣搬运、包装、流通加工、分拨、数据处理等功能有机融合在一起，把物品从供应地送达接收地的一种实体流动过程[1]。物流起源于20世纪30年代的美国，于80年代进入中国。在新中国成立到改革开放前，我国只有传统的储运活动，即物资运输、装卸、流通加工等活动，都以“计划”的形式流转，货物流通的价值并没有显现[2]。到了20世纪90年代，申通、顺丰等民营物流企业推动我国物流行业发展。进入21世纪，随着网络和电子商务的流行，中国物流行业飞速增长，物流企业为满足市场需求开始加大对科技的投入[3]，从信息、网络化向数字化和科技化转型来降低成本，从“汗水型物流”向“智慧物流”发展[4]。

根据《全国重点物流企业统计调查报告》的调查分析，随着物流行业飞速发展，市场需求爆发式增长使得人力资源、土地资源及运输成本不断提高，导致中国物流行业的成本增长速度高于收入增长速度。[2]而从2018—2019年，随着物流从传统模式向“人工智能+物流”模式的转型使得物流成本增势趋缓，物流效率有所改善。

二、人工智能在物流中的应用价值

（一）实现无人配送

无人配送车主要用于快运或即时物流配送中，使用低速驾驶无人车，其本质与自动驾驶系统基本无异，都是由环境感知、车辆定位、路径规划决策、车辆控制、车辆执行等模块组成。无人配送车通过激光雷达、超声波雷达、摄像头与惯性传感器等多传感器数据融合进行数据的接收与处理，再通过机器学习和深度学习对动、静态信息如道路、标识、行人、车辆与环境等进行识别与理解，再通过差分定位与高精地图做出路线规划与行为决策[5]。总的来说就是通过这些云端服务为无人车提供数据、高精地图、算法更新和后台监控，最后通过无人车的控制系统与执行系统进行导航、避让、加速、转弯、制动等操作[1]。

无人配送机目前的应用场景还非常有限。无人配送机对环境、气候等客观条件更加敏感，并且路线规划与算法更加复杂，同时需要更多种类的传感器，为了安全考虑还要避开人群与建筑。受政策限制，无人配送机目前多用于偏远或封闭地区的配送与紧急配送。

阿里的“小蛮驴”机器人融入了最前沿的智能技术和自动驾驶技术，能在各种恶劣的环境下进行配送，并且反应速度是人脑的7倍，在配送途中排除了人类的情感和不确定因素，减少了由于人工配送可能与用户产生的矛盾，也不会在配送途中产生疲劳而突发危险，增加了配送的灵活性，提升工作效率的同时降低了成本和人力资源。顺丰在物博会上展示的方舟无人机已首次尝试在城市进行中短距离末端配送，成为投入使用的主要机型之一。

（二）优化配送流程

物流中的“大数据+算法”将运送的途径计算到最为合理，为无人车提供数据、高精地图、算法更新和后台监控，使货品更加安全快捷的到达用户的手上[6]。“大数据+算法”可以对骑手的轨迹、实时环境与配送业务等数据进行收集，结合数据中心的实时数据通过优化算法、调度算法等进行分析，动态规划最优路径，与快递员实时高效互动，即时上报配送中出现的问题，最后通过机器学习预测快递员的配送耗时。如美国UPS公司使用大数据系统实时分析规划出20多萬种可能的运输路线，3秒找出最佳路径，执行尽量避免左转的政策。根据UPS往年数据分析，UPS货车在行驶路程减少2.04亿米的前提下，多送出了350000件包裹[7]。

大数据平台会与企业的信息系统相融合，提供快递员与货主的精准画像，通过计算机识别技术录入物流信息进行派收货物，避免了人工输单可能导致的配送错误而造成时间和人力的不必要消耗[8]。将取件码发送给用户，使信息递送的精准度变得更高，解决用户无法及时发现取件通知等问题，同时还能让用户随时知晓包裹取件情况。人工智能还会根据任务的要求对大数据进行筛选分析，根据运力、车型、配送员的位置与空闲时间为配送员智能化的推荐任务。例如美团投入使用了自主研发的O2O即时配送智能调度系统后，美团外卖的订单由平均每单41分钟降至了28分钟，降低了近31.7%[2]。顺丰智能穿戴设备（SF Wear）支持语音签收、导航等多种功能，利用智能设备辅佐快递员，通过简单的线上操作快速完成收派工作，平均每单能节约28秒左右。智能穿戴设备（SF Wear）通过大数据使各种需要的运算和分析更加准确例如位置地点、对路线进行优化等在节省运输成本的同时增加了效率。

（三）智慧仓储管理

21世纪，当人力资源愈发昂贵，全自动、高效率的智能管理仓库逐渐兴起。工人们不需要逐个搬运货物而是直接输入货品编号，由系统安排机器存放和寻找货物，实现智能化存取货[5]。智能管理的模式使用户也能参与到商品的管理中来，通过网络实时监控货品的状态和位置。如菜鸟驿站，将代存的快递贴上条形码，并将条形码发给用户和仓库的计算机，实现智能的管理，让取快递的人更加快速便捷地找到快递，同时避免误发快递和方便仓库的整理。

菜鸟智慧仓拥有上百台机器人，他们可以实现500到1000小时的无故障运营，既能协同合作又能独立运行。货架位置会根据订单动态调整，机器人也会就近调配，最大程度地保证了运作的效率。同时每台机器人可以提起近500公斤的重物并且还能灵活旋转，使仓储利用率提高近一倍多，缺乏电力时还会自动归巢充电。这使仓储、调度、搬运全程无人操作成为了可能。动力球分拣线新技术使得小包装、软质塑料袋包装都能分拣并且反应速度快，分拣效率高，一小时分拣量能达到5000到7000件，能够利用更少的土地资源造成更多的效益。用仿生技术模拟人体研发的“机械外骨骼”，能助力保护快递员，增强肢体运动强度与耐力，增加工作强度搬运重物。

三、“人工智能+物流”在校园中的应用

大学校园中，快递相对集中，如集中于菜鸟驿站，并且学生取快递时间相对固定，一般在中午或傍晚下课后，排队等待以及从大量货物中寻找自己的快递将会增加同学们的耗时。尤其当双11和618等活动到来时，同学们的疯狂购物将会带来数量庞大的快递，进一步延长取快递时间，降低取货体验。在校园中应用“人工智能+物流”的模式，在未来将会解决排队长、找货难的问题，节约同学们的时间，带来更多的便利。

将人工智能无人车引入校园已经实现，但目前的主要用途是校园安全巡视，它能按照设定的路线自动行经校园的每个角落，也能智能地避开障碍物。将无人车和智能快递柜相结合，会缓解取快递耗时长的问题。菜鸟驿站的快递由计算机视觉识别条形码并测量货物体积，进而引导搬运机器人自主分拣，交给无人车进行运送。计算机根据识别的货物配送地址，设置好智能无人车的路径，送到每栋宿舍的智能快递柜，通过智能无人车配备的高清攝像头扫描包裹二维码以及快递柜各个取货仓门二维码，实现精确投送，方便智能化自动管理。而计算机视觉系统会全程进行实时监测，识别记录包裹错拿、破损等情况[2]。无人车加智能快递柜配合，实现精确地点到点配送，学生们不再需要走很远的路，下楼就能拿到自己的快递。

为了方便同学们了解快递动态以及获取取货通知，可以设计一个微信小程序，将菜鸟驿站数据上传到公众号，实时更新快递信息并精准发送给用户，用户可以通过收到的条形码在智能快递柜收取自己的快递。而计算机视觉系统记录的数据也会实时反映在公众号上，及时向学生反映发生的问题。在校园配送过程中，也会出现学生急需拿取某件快递，或者快递件体积较大，无人车无法配送到快递柜的问题。微信小程序将会对这些问题进行优化，相应推出加急服务，预约“快递送到手中”服务，等等。小程序会获取同学们遇到的各种问题，通过机器学习不断完善服务机制，改进“人工智能+物流”在校园中的应用，提供更好的服务。

四、总结与展望

近年来，经济快速发展，生活节奏加快，促使物流行业蓬勃发展。“人工智能+物流”作为新兴技术，成为物流行业发展的主流，对物流各个环节进行改善，降低成本提高效率。人工智能的融入，使得无人配送的应用更加广泛，提高了灵活性，降低了配送过程中的危险系数，减少了人力的使用，并且简化了偏远、封闭地区的运送。同时“大数据+算法”也能够预测耗时与抵达时间，选取效率最高的路线，节省物流成本，优化配送过程，还能够减少人力资源的浪费。智能化在物流行业的发展，也使得全自动高效率的智能管理化仓库逐渐进入生活的主流中，网络实时监控和“条形码”的使用，使得快递的运输过程和收取更加智能高效，通过互联网服务，让信息传递更加精准，减少了快递信息的丢失率，配合无人机服务，提高了订单、货物配送效率，提升用户体验。

参考文献：

[1]付达异.浅析人工智能在物流中的应用[J].绿色环保建材，2020（09）：92-93.

[2]中国人工智能+物流发展研究报告 2020年[C].艾瑞咨询系列研究报告.上海艾瑞市场咨询有限公司，2020（7）：320-371.

[3]许爱雪，张诣，温洪念.人工智能在物流行业的运用[J].计算机产品与流通，2020（07）：117.

[4]袁俊丽，裴爱晖.物流新技术、新业态发展动因及趋势分析[J].物流技术，2020，39（04）：1-4+28.

[5]边峰.人工智能在物流领域里的应用研究[J].科技经济导刊，2019，27（22）：12+38.

[6]汪蕴平.物流数字化的七大关键技术趋势[N].中华合作时报，2020-08-28（A06）.

[7]大数据在物流行业的应用https：//blog.csdn.net/dsdaasaaa/article/details/94763907.

[8]古贞.智能物流发展的若干问题研究[J].物联网技术，2019，9（10）：61-63.