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來源丨騰訊新聞

一、現(xiàn)在的物流世界

現(xiàn)在的物流技術(shù)與過程，我們可以從幾個維度去看一看。

1．工廠物流（或制造業(yè)物流）

工廠的訂單履行基本是從采購和生產(chǎn)計(jì)劃開始，到成品入庫和發(fā)貨為止。在接到訂單后，需要設(shè)計(jì)好產(chǎn)品，然后按需采購原料，原料入庫儲存，按設(shè)計(jì)生產(chǎn)（原料供貨到車間），產(chǎn)成品入庫儲存，最后把成品交給用戶。大致過程如此。

按單生產(chǎn)和預(yù)測生產(chǎn)會有一些不同。但過程大同小異。大致如下：

市場分工是比較明確的。誰生產(chǎn)什么，需要怎樣的廠房和設(shè)備，并不是一件隨意的事。

其次，產(chǎn)品設(shè)計(jì)以計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)為主，對人的技能要求比較多。對設(shè)計(jì)人員的專業(yè)水平要求比較多。產(chǎn)品需要不斷迭代升級，產(chǎn)品問題會層出不窮。

采購與需求之間往往有較大差異，采購渠道相對比較固定，沒有太多的時間去進(jìn)行全面客觀的比較。

原料的到貨運(yùn)輸方式多樣化，人工裝卸為主，自動裝卸已經(jīng)在個別行業(yè)推廣，機(jī)械手碼垛開始應(yīng)用，立體庫儲存已經(jīng)成為首選。

生產(chǎn)配料以人工為主，輔之以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)管理，以及輸送機(jī)、AGV等系統(tǒng)完成自動配送。

生產(chǎn)過程以機(jī)器生產(chǎn)為主，人工介入為輔，但也有例外的情況。

成品下線后的入庫，逐漸以自動化為主，如機(jī)械手碼垛，立體庫自動儲存等，但很多（70%以上）還是以人工作業(yè)為主。

計(jì)算機(jī)管理庫存?？赡苡腥绷系念A(yù)警系統(tǒng)。

可以支持個性化的需求，但并非主流。

隨著產(chǎn)品的不同，生產(chǎn)周期從數(shù)周到數(shù)月不等。

2．商貿(mào)流通領(lǐng)域的物流

運(yùn)輸方式多樣化，水運(yùn)、汽運(yùn)、火車、飛機(jī)是主要工具。單元化物流開始應(yīng)用。GPS大量應(yīng)用。訂單的在線跟蹤已基本實(shí)現(xiàn)。

裝卸貨以人工為主，自動化輔助裝卸開始應(yīng)用（伸縮皮帶機(jī)，碼垛機(jī)器人）。

儲存多樣化，自動化立體庫等多種自動化儲存方式大量應(yīng)用。

訂單的拆零率越來越高。即使是2B的訂單也是如此。平臺化的銷售模式成為主流。

自動化揀選、自動包裝技術(shù)開始應(yīng)用。

計(jì)算機(jī)管理庫存。支持多倉庫運(yùn)行，支持倉庫之間的臨時調(diào)撥。

運(yùn)輸管理系統(tǒng)逐漸成為普遍現(xiàn)象，在線跟蹤已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。

小的運(yùn)輸公司逐漸淘汰，空載率逐漸降低，但依然難以達(dá)到要求，單元化技術(shù)應(yīng)用逐漸展開。

超載現(xiàn)象依然嚴(yán)重，事故難以杜絕。

自動駕駛還沒有提上議程。

3．電子商務(wù)物流

電商行為已變得非常普及，人們的購物習(xí)慣發(fā)生根本性改變。

電商物流變得很發(fā)達(dá)，自動化物流技術(shù)得以全面應(yīng)用。

倉庫內(nèi)的訂單的履行速度加快，訂單被實(shí)時的分配到離目標(biāo)最近的物流中心。

倉儲自動化技術(shù)全面應(yīng)用，大型和超大型物流中心逐漸增多。

訂單越來越多，每天全國有多達(dá)2億個快遞包裹。分揀中心越來越多。自動分揀技術(shù)普遍采用。

訂單越來越小。

最后一公里已經(jīng)有一些解決辦法，包括快遞柜的普及應(yīng)用，但仍然以人工配送為主。

計(jì)算機(jī)應(yīng)用非常普及，功能越來越強(qiáng)大。各種新技術(shù)全面應(yīng)用。

面向個人的精準(zhǔn)銷售模式已經(jīng)在逐漸實(shí)現(xiàn)。

4.  突變的前夜

越來越多的跡象表明，計(jì)算機(jī)對物流技術(shù)的影響已接近臨界。自動化技術(shù)已經(jīng)達(dá)到非常高的水平，很多新概念已經(jīng)提出，并且各種問題的提出和解決越來越快，這將對物流技術(shù)產(chǎn)生根本的影響。

而影響最大的是AI的進(jìn)化。人工智能已經(jīng)開始走進(jìn)人們的生活。這就是以智能手機(jī)、自動駕駛、自動翻譯、智能家居、智能機(jī)器人、大數(shù)據(jù)，云計(jì)算等構(gòu)成的一個巨大的AI場景。

對物流系統(tǒng)來說，用戶的體驗(yàn)很重要，更快捷，更方便，更安全是用戶的需求，個性化變得越來越普遍。而企業(yè)追求的是更高的效率和更低的成本。所有這一切，都會在AI的應(yīng)用中找到答案。

種種跡象表明，人類已經(jīng)進(jìn)化到AI的前夜。

二、

AI的威力有多大？

要闡述AI的巨大作用，可以看看其在棋類運(yùn)動的作用。因?yàn)檫@是最直觀和最成熟的應(yīng)用案例。

1． 還記得圍棋ALPHA GO嗎

2016年3月，在韓國進(jìn)行一場別開生面的比賽，由計(jì)算機(jī)ALPHA GO1.0對陣韓國棋手李世石九段。最終計(jì)算機(jī)以4：1獲勝。

在此之前，沒有人認(rèn)為，計(jì)算機(jī)一定會取得勝利。但在此次比賽之后，人們改變了看法。特別是2017年，中國天才棋手柯潔以0：3完敗給ALPHA GO2.0后，再也沒有人懷疑計(jì)算機(jī)的能力。事實(shí)上，人類再也沒有人贏過ALPHA GO了。

在柯潔比賽后，全世界的圍棋頂尖高手集體與ALPHA GO下了60盤棋，結(jié)果是0：60敗北。與李世石的比賽不同的是，這60盤棋無一例外是在短短的幾十步以后就已經(jīng)明顯不行了。人類棋手在ALPHA GO面前，幾乎是不堪一擊。其差距大致在讓2~3子之間。這是一位九段頂尖棋手與業(yè)余高手之間的差距。

很多人不理解為什么會發(fā)生這一結(jié)果。因?yàn)閲褰绲捻敿飧呤謧儯麄兿缕宓穆┒匆呀?jīng)很少了，怎么會在短短的幾十步就顯出敗象，并且毫無還手之力呢？難道計(jì)算機(jī)就沒有任何漏洞嗎？

其實(shí)明白計(jì)算機(jī)原理的人都知道，一旦計(jì)算機(jī)的能力超過人類，就永遠(yuǎn)無法追趕。盡管計(jì)算機(jī)不是每一步棋都完美無缺，但它的計(jì)算是以“勝率”作為基礎(chǔ)的。當(dāng)人類下出一步棋以后，計(jì)算機(jī)會計(jì)算一遍勝率，同時它會在勝率比較高的下一步中，選擇落子。不可否認(rèn)，人類也會下出完美無缺的棋，但很難在一盤棋中保持幾百手都不犯錯誤。尤其在紛繁復(fù)雜的局面面前，人類的計(jì)算力和判斷力是完全無法與計(jì)算機(jī)相提并論的。一步小小的錯誤，就足以斷送一盤棋。正所謂“一著不慎，滿盤皆輸”。

2． 現(xiàn)在的ALPHA GO有什么表現(xiàn)

輸了棋的人類，終于改變主意，拜計(jì)算機(jī)為師?，F(xiàn)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)已經(jīng)成為各專業(yè)棋手的唯一老師。幾千年來的圍棋理論，被計(jì)算機(jī)重新定義，并且毫無爭議。

可以說，人類幾千年的積累，比不上計(jì)算機(jī)幾年的積累。這是計(jì)算機(jī)的可怕和厲害之處。

人們好奇，如果兩臺計(jì)算機(jī)對弈，結(jié)果會如何呢？事實(shí)上，在ALPHA GO研制的過程中，計(jì)算機(jī)完成了幾千萬次對弈，其中主要是與自己對弈。以驗(yàn)證非常復(fù)雜的算法。如果分析計(jì)算機(jī)的棋譜，我們可以發(fā)現(xiàn)，其與人類的圍棋理論既有相似之處，也有大相徑庭的地方。人類的思維方式因計(jì)算機(jī)而大為改變。

有意思的是，計(jì)算機(jī)自己對弈也會分出輸贏，有時是先手輸，有時是后手輸，并且每一盤的棋譜也不一樣。這就說明，計(jì)算機(jī)下的棋也并非“最優(yōu)”。還有一點(diǎn)就是，雙方的“勝率”非常接近，且交替改變，并不會出現(xiàn)一邊倒或脆敗的局面。

ALPHA GO 是人類第一次推出具有“智能”的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其實(shí)，這種“智能”也僅僅是一種優(yōu)化算法而已，與真正的人類智能還是相去甚遠(yuǎn)。為什么這樣說呢？這是因?yàn)樗^的“智能”或“智慧”，從其定義來說，要具備“感知、分析、決策”的能力，一般來說，人們將“感覺、記憶、回憶、思維、語言、決策、行為”的整個過程稱為智能過程。計(jì)算機(jī)到目前為止，其感覺是片面的，其思維和行為是受程序代碼控制的，而非完全自主的。

優(yōu)化目標(biāo)很重要。做過優(yōu)化設(shè)計(jì)的人都會知道，所謂的最優(yōu)解往往并不存在或很難求解，所以，計(jì)算機(jī)的每一次運(yùn)算，如果都要求求解最優(yōu)解，可能一方面要耗費(fèi)很長時間，另一方面，很可能無解，會造成無限等待。因此，我們有理由認(rèn)為ALPHA GO在計(jì)算時，并不一定要求解最優(yōu)解，而是只要找到一個“較優(yōu)”的解即可。而這個“較優(yōu)”的解，只要符合幾個條件即可：其一是盡可能提升“勝率”，第二是盡可能保持“勝率”大于50%，這樣即可以立于不敗之地，第三是盡量簡化過程，把變數(shù)降低到最少，第四是如果無法達(dá)到前面兩點(diǎn)，也不要超時。據(jù)說李世石贏了ALPHA GO的那盤棋，在李世石下出“神之一手”時，ALPHA GO也做了“長考”，其實(shí)，它已經(jīng)找不到滿足以上前面兩個條件的解了，只是在即將超時時，胡亂下了一手而已。還有一點(diǎn)，就是我們經(jīng)常看到，計(jì)算機(jī)“遇強(qiáng)愈強(qiáng)”，而在局面領(lǐng)先后，并不急于趕盡殺絕。因?yàn)閷λ裕业搅艘粋€“次優(yōu)”的解即可。顯然，對于人類而言，不要死記硬背計(jì)算機(jī)的招數(shù)和招法，尤其是在計(jì)算機(jī)局面領(lǐng)先時，因?yàn)檫@時計(jì)算機(jī)也往往會下出一些緩手。有些人對此過度解讀，認(rèn)為計(jì)算機(jī)有智能，會手下留情，其實(shí)是自作多情而已。

三、

AI應(yīng)用到物流

1．AI應(yīng)用到物流的場景和作用

對物流系統(tǒng)來說，AI不僅僅是自動化，而是智能化的全面應(yīng)用。

對物流規(guī)劃的指導(dǎo)

AI對物流的改變的第一步將是在設(shè)計(jì)層面。AI將提供基于多目標(biāo)優(yōu)化的多種方案的設(shè)計(jì)及比較，提供系統(tǒng)仿真和數(shù)字孿生（虛擬現(xiàn)實(shí)）技術(shù)，這已經(jīng)是目前人類所無法達(dá)到的高度。人類的作用，是提供各種需求、限制和條件。

對采購的管理

在采購層面，AI可以考慮的參數(shù)要比人類多得多，不僅僅是現(xiàn)有庫存的多少，它會提供諸如材料產(chǎn)地的情況，供貨周期測算，采購時機(jī)建議，價格比較，運(yùn)輸方式，儲存方式等一些列優(yōu)化結(jié)果。在AI的管理下，未來實(shí)現(xiàn)“零庫存”應(yīng)不是奢望。

對庫存的管理

基于AI的庫存管理，要比我們現(xiàn)有的所有技術(shù)都會更加優(yōu)化。自動化和無人化將是常態(tài)，且占比將大幅度提升。包括基于無人化的裝卸貨作業(yè)、庫位建議、自動揀選、自動分揀、自動包裝等?？梢栽O(shè)想，未來的收貨將直接為發(fā)貨服務(wù)，揀選會變得相對簡單?？梢酝耆珜?shí)現(xiàn)FIFO先進(jìn)先出或定制化作業(yè)。“安全庫存”的概念將仍然適用，但內(nèi)涵會有很大變化。死庫存問題將得到徹底解決。人們更多的精力不是在操作，而是在管理和維護(hù)。由于采用AI進(jìn)行倉庫設(shè)計(jì)，倉庫的形態(tài)將會發(fā)生根本改變。包括倉庫的高度，月臺等傳統(tǒng)設(shè)計(jì)理念將會發(fā)生大的改變。

對訂單的執(zhí)行

AI在訂單履行過程中的作用，包括多倉系統(tǒng)的訂單調(diào)度，多倉之間的調(diào)撥，訂單的分配，訂單執(zhí)行時間管理，訂單執(zhí)行過程跟蹤，與運(yùn)輸系統(tǒng)間的互動（如車輛調(diào)度），與倉庫之間的互動（如站臺管理）等。一方面，如何根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)（多目標(biāo)優(yōu)化，時間，費(fèi)用，滿足度等，對不同訂單，優(yōu)化目標(biāo)并不一致）確定訂單履行的路線；另一方面，訂單履行過程中的監(jiān)控和可視化。這是訂單履行過程的重點(diǎn)內(nèi)容。

運(yùn)輸過程的管理

車輛資源共享高效匹配，單元化物流全面實(shí)施。物流專線有望建成，自動駕駛將成為現(xiàn)實(shí)，GPS全程覆蓋，全程冷鏈得以實(shí)現(xiàn)，超載和違章將徹底杜絕。貨物安全大大改善。

AI與自動化

對物流來說，AI需要自動化，但AI不是自動化。很多人對此有誤解，常常把自動化等同于智能化和AI，甚至把某一項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用理解為AI，如AGV，無人機(jī)等，這是錯誤的。其實(shí)，自動化只是AI的一部分，甚至只是很小的部分，是屬于執(zhí)行層面和作業(yè)層面的工作，有時它甚至并非是必需的。AI更大的功能在于決策，在于優(yōu)化系統(tǒng)。就像我們下棋，關(guān)鍵的是如何決策走下一步，而非怎么移動棋子。

2．AI應(yīng)用到物流將是一個必然的過程

比起第一次工業(yè)革命（以蒸汽機(jī)為代表的工業(yè)制造）和第二次工業(yè)革命（以電氣為代表的工業(yè)制造），計(jì)算機(jī)技術(shù)（包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通訊技術(shù)等）對人類的改變將是前所未有的，顛覆性的。這是到目前為止的結(jié)論。

展望未來，計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷升級，從互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)，再到物聯(lián)網(wǎng)，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展還沒有出現(xiàn)停歇或被取代的跡象，以服務(wù)器、云計(jì)算、智能手機(jī)和各式機(jī)器人為代表，人工智能的技術(shù)路線和巨大作用已經(jīng)逐漸顯露出端倪，必將推動人類的發(fā)展和變革達(dá)到一個新的高度。

我們有理由相信，當(dāng)AI進(jìn)入物流，物流效率將會極大的提升，而浪費(fèi)將大大減少。對紛繁復(fù)雜的局面，AI將提供一個恰到好處的解。AI應(yīng)用到物流技術(shù)應(yīng)是不可避免和水到渠成的事情，讓我們拭目以待。

3．AI的應(yīng)用會有一個漸進(jìn)的過程，會不斷迭代和進(jìn)步，并且要持續(xù)很長時間

AI概念自上世紀(jì)50年代提出以來，雖然在理論上做了多方面的探索，但卻并未取得理論和應(yīng)用方面的實(shí)質(zhì)性突破，甚至一度走入死胡同。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算速度越來越快，存儲技術(shù)、通訊技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等出現(xiàn)了革命性的突破，直到智能手機(jī)的出現(xiàn)，特別是ALPH GO的出現(xiàn)，人類才似乎找到了AI的應(yīng)用突破點(diǎn)。從這一點(diǎn)看，任何技術(shù)都是遵循不斷迭代發(fā)展這樣一條基本路線前進(jìn)的。雖然AI似乎找到了一個突破口，例如在語言翻譯，汽車導(dǎo)航，路徑優(yōu)化，棋類運(yùn)動等方面得到了一定應(yīng)用，并取得了意想不到的效果。但未來的AI如何發(fā)展，人類還缺乏明確的思路。

同樣，AI應(yīng)用于物流技術(shù)與管理，到目前為止，還停留在初級水平，但AI的巨大作用已經(jīng)初現(xiàn)端倪，并且毋庸置疑。我們看到，現(xiàn)在人類無論出行還是支付，都已經(jīng)離不開智能手機(jī)，各種智能家居產(chǎn)品層出不窮。終有一天，世界將是AI主導(dǎo)的世界，物流也將是AI主導(dǎo)的物流。