AI世界里的物流将是什么样子

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03月04至06日 广州 广州物流包装展

04月23至25日 成都 成都机器人展 成都国际工业博览会
04月24至26日 深圳 国际内部物流解决方案及流程管理展览会
05月21至23日 广州 广州国际物流装备与技术展览会

05月21至23日 上海 国际货运 多式联运 港航物流（上海）展览会

06月04至06日 深圳 华南物流机器人展 华南国际工业博览会

06月24至26日 上海 智慧物流与智能制造 上海国际加工包装展览会

07月09至11日 上海 产线物流 上海 国际工业装配与传输技术展览会

09月23至27日 上海 物流机器人展暨中国国际工业博览会

10月28至31日 上海 亚洲物流展（上海）

11月06至08日 深圳 产线物流展 深圳 国际工业装配与传输技术

11月25至27日 上海 包装世界博览会 上海

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现在的物流技术与过程，我们可以从几个维度去看一看。

1．工厂物流（或制造业物流）

工厂的订单履行基本是从采购和生产计划开始，到成品入库和发货为止。在接到订单后，需要设计好产品，然后按需采购原料，原料入库储存，按设计生产（原料供货到车间），产成品入库储存，最后把成品交给用户。大致过程如此。

按单生产和预测生产会有一些不同。但过程大同小异。大致如下：

✓ 市场分工是比较明确的。谁生产什么，需要怎样的厂房和设备，并不是一件随意的事。

✓ 其次，产品设计以计算机辅助设计为主，对人的技能要求比较多。对设计人员的专业水平要求比较多。产品需要不断迭代升级，产品问题会层出不穷。

✓ 采购与需求之间往往有较大差异，采购渠道相对比较固定，没有太多的时间去进行全面客观的比较。

✓ 原料的到货运输方式多样化，人工装卸为主，自动装卸已经在个别行业推广，机械手码垛开始应用，立体库储存已经成为首选。

✓ 生产配料以人工为主，辅之以计算机系统管理，以及输送机、AGV等系统完成自动配送。

✓ 生产过程以机器生产为主，人工介入为辅，但也有例外的情况。

✓ 成品下线后的入库，逐渐以自动化为主，如机械手码垛，立体库自动储存等，但很多（70%以上）还是以人工作业为主。

✓ 计算机管理库存。可能有缺料的预警系统。

✓ 可以支持个性化的需求，但并非主流。

✓  随着产品的不同，生产周期从数周到数月不等。

2．商贸流通领域的物流

✓ 运输方式多样化，水运、汽运、火车、飞机是主要工具。单元化物流开始应用。GPS大量应用。订单的在线跟踪已基本实现。

✓ 装卸货以人工为主，自动化辅助装卸开始应用（伸缩皮带机，码垛机器人）。

✓ 储存多样化，自动化立体库等多种自动化储存方式大量应用。

✓ 订单的拆零率越来越高。即使是2B的订单也是如此。平台化的销售模式成为主流。

✓ 自动化拣选、自动包装技术开始应用。

✓ 计算机管理库存。支持多仓库运行，支持仓库之间的临时调拨。

✓ 运输管理系统逐渐成为普遍现象，在线跟踪已经实现。

✓ 小的运输公司逐渐淘汰，空载率逐渐降低，但依然难以达到要求，单元化技术应用逐渐展开。

✓ 超载现象依然严重，事故难以杜绝。

✓ 自动驾驶还没有提上议程。

3．电子商务物流

✓ 电商行为已变得非常普及，人们的购物习惯发生根本性改变。

✓ 电商物流变得很发达，自动化物流技术得以全面应用。

✓ 仓库内的订单的履行速度加快，订单被实时的分配到离目标最近的物流中心。

✓ 仓储自动化技术全面应用，大型和超大型物流中心逐渐增多。

✓ 订单越来越多，每天全国有多达2亿个快递包裹。分拣中心越来越多。自动分拣技术普遍采用。

✓ 订单越来越小。

✓ 最后一公里已经有一些解决办法，包括快递柜的普及应用，但仍然以人工配送为主。

✓ 计算机应用非常普及，功能越来越强大。各种新技术全面应用。

✓ 面向个人的精准销售模式已经在逐渐实现。

4.  突变的前夜

越来越多的迹象表明，计算机对物流技术的影响已接近临界。自动化技术已经达到非常高的水平，很多新概念已经提出，并且各种问题的提出和解决越来越快，这将对物流技术产生根本的影响。

而影响最大的是AI的进化。人工智能已经开始走进人们的生活。这就是以智能手机、自动驾驶、自动翻译、智能家居、智能机器人、大数据，云计算等构成的一个巨大的AI场景。

对物流系统来说，用户的体验很重要，更快捷，更方便，更安全是用户的需求，个性化变得越来越普遍。而企业追求的是更高的效率和更低的成本。所有这一切，都会在AI的应用中找到答案。

种种迹象表明，人类已经进化到AI的前夜。

要阐述AI的巨大作用，可以看看其在棋类运动的作用。因为这是最直观和最成熟的应用案例。

1． 还记得围棋ALPHA GO吗

2016年3月，在韩国进行一场别开生面的比赛，由计算机ALPHA GO1.0对阵韩国棋手李世石九段。最终计算机以4：1获胜。

在此之前，没有人认为，计算机一定会取得胜利。但在此次比赛之后，人们改变了看法。特别是2017年，中国天才棋手柯洁以0：3完败给ALPHA GO2.0后，再也没有人怀疑计算机的能力。事实上，人类再也没有人赢过ALPHA GO了。

在柯洁比赛后，全世界的围棋顶尖高手集体与ALPHA GO下了60盘棋，结果是0：60败北。与李世石的比赛不同的是，这60盘棋无一例外是在短短的几十步以后就已经明显不行了。人类棋手在ALPHA GO面前，几乎是不堪一击。其差距大致在让2~3子之间。这是一位九段顶尖棋手与业余高手之间的差距。

很多人不理解为什么会发生这一结果。因为围棋界的顶尖高手们，他们下棋的漏洞已经很少了，怎么会在短短的几十步就显出败象，并且毫无还手之力呢？难道计算机就没有任何漏洞吗？

其实明白计算机原理的人都知道，一旦计算机的能力超过人类，就永远无法追赶。尽管计算机不是每一步棋都完美无缺，但它的计算是以“胜率”作为基础的。当人类下出一步棋以后，计算机会计算一遍胜率，同时它会在胜率比较高的下一步中，选择落子。不可否认，人类也会下出完美无缺的棋，但很难在一盘棋中保持几百手都不犯错误。尤其在纷繁复杂的局面面前，人类的计算力和判断力是完全无法与计算机相提并论的。一步小小的错误，就足以断送一盘棋。正所谓“一着不慎，满盘皆输”。

2． 现在的ALPHA GO有什么表现

输了棋的人类，终于改变主意，拜计算机为师。现在计算机系统已经成为各专业棋手的唯一老师。几千年来的围棋理论，被计算机重新定义，并且毫无争议。

可以说，人类几千年的积累，比不上计算机几年的积累。这是计算机的可怕和厉害之处。

人们好奇，如果两台计算机对弈，结果会如何呢？事实上，在ALPHA GO研制的过程中，计算机完成了几千万次对弈，其中主要是与自己对弈。以验证非常复杂的算法。如果分析计算机的棋谱，我们可以发现，其与人类的围棋理论既有相似之处，也有大相径庭的地方。人类的思维方式因计算机而大为改变。

有意思的是，计算机自己对弈也会分出输赢，有时是先手输，有时是后手输，并且每一盘的棋谱也不一样。这就说明，计算机下的棋也并非“最优”。还有一点就是，双方的“胜率”非常接近，且交替改变，并不会出现一边倒或脆败的局面。

ALPHA GO 是人类第一次推出具有“智能”的计算机系统，其实，这种“智能”也仅仅是一种优化算法而已，与真正的人类智能还是相去甚远。为什么这样说呢？这是因为所谓的“智能”或“智慧”，从其定义来说，要具备“感知、分析、决策”的能力，一般来说，人们将“感觉、记忆、回忆、思维、语言、决策、行为”的整个过程称为智能过程。计算机到目前为止，其感觉是片面的，其思维和行为是受程序代码控制的，而非完全自主的。

优化目标很重要。做过优化设计的人都会知道，所谓的最优解往往并不存在或很难求解，所以，计算机的每一次运算，如果都要求求解最优解，可能一方面要耗费很长时间，另一方面，很可能无解，会造成无限等待。因此，我们有理由认为ALPHA GO在计算时，并不一定要求解最优解，而是只要找到一个“较优”的解即可。而这个“较优”的解，只要符合几个条件即可：其一是尽可能提升“胜率”，第二是尽可能保持“胜率”大于50%，这样即可以立于不败之地，第三是尽量简化过程，把变数降低到最少，第四是如果无法达到前面两点，也不要超时。据说李世石赢了ALPHA GO的那盘棋，在李世石下出“神之一手”时，ALPHA GO也做了“长考”，其实，它已经找不到满足以上前面两个条件的解了，只是在即将超时时，胡乱下了一手而已。还有一点，就是我们经常看到，计算机“遇强愈强”，而在局面领先后，并不急于赶尽杀绝。因为对它而言，找到了一个“次优”的解即可。显然，对于人类而言，不要死记硬背计算机的招数和招法，尤其是在计算机局面领先时，因为这时计算机也往往会下出一些缓手。有些人对此过度解读，认为计算机有智能，会手下留情，其实是自作多情而已。

1．AI应用到物流的场景和作用

对物流系统来说，AI不仅仅是自动化，而是智能化的全面应用。

✓ 对物流规划的指导

AI对物流的改变的第一步将是在设计层面。AI将提供基于多目标优化的多种方案的设计及比较，提供系统仿真和数字孪生（虚拟现实）技术，这已经是目前人类所无法达到的高度。人类的作用，是提供各种需求、限制和条件。

✓  对采购的管理

在采购层面，AI可以考虑的参数要比人类多得多，不仅仅是现有库存的多少，它会提供诸如材料产地的情况，供货周期测算，采购时机建议，价格比较，运输方式，储存方式等一些列优化结果。在AI的管理下，未来实现“零库存”应不是奢望。

✓ 对库存的管理

基于AI的库存管理，要比我们现有的所有技术都会更加优化。自动化和无人化将是常态，且占比将大幅度提升。包括基于无人化的装卸货作业、库位建议、自动拣选、自动分拣、自动包装等。可以设想，未来的收货将直接为发货服务，拣选会变得相对简单。可以完全实现FIFO先进先出或定制化作业。“安全库存”的概念将仍然适用，但内涵会有很大变化。死库存问题将得到彻底解决。人们更多的精力不是在操作，而是在管理和维护。由于采用AI进行仓库设计，仓库的形态将会发生根本改变。包括仓库的高度，月台等传统设计理念将会发生大的改变。

✓ 对订单的执行

AI在订单履行过程中的作用，包括多仓系统的订单调度，多仓之间的调拨，订单的分配，订单执行时间管理，订单执行过程跟踪，与运输系统间的互动（如车辆调度），与仓库之间的互动（如站台管理）等。一方面，如何根据优化目标（多目标优化，时间，费用，满足度等，对不同订单，优化目标并不一致）确定订单履行的路线；另一方面，订单履行过程中的监控和可视化。这是订单履行过程的重点内容。

✓ 运输过程的管理

车辆资源共享高效匹配，单元化物流全面实施。物流专线有望建成，自动驾驶将成为现实，GPS全程覆盖，全程冷链得以实现，超载和违章将彻底杜绝。货物安全大大改善。

✓ AI与自动化

对物流来说，AI需要自动化，但AI不是自动化。很多人对此有误解，常常把自动化等同于智能化和AI，甚至把某一项技术应用理解为AI，如AGV，无人机等，这是错误的。其实，自动化只是AI的一部分，甚至只是很小的部分，是属于执行层面和作业层面的工作，有时它甚至并非是必需的。AI更大的功能在于决策，在于优化系统。就像我们下棋，关键的是如何决策走下一步，而非怎么移动棋子。

2．AI应用到物流将是一个必然的过程

比起第一次工业革命（以蒸汽机为代表的工业制造）和第二次工业革命（以电气为代表的工业制造），计算机技术（包括数据库技术，网络技术，通讯技术等）对人类的改变将是前所未有的，颠覆性的。这是到目前为止的结论。

展望未来，计算机技术的不断升级，从互联网到移动互联网，再到物联网，计算机技术的发展还没有出现停歇或被取代的迹象，以服务器、云计算、智能手机和各式机器人为代表，人工智能的技术路线和巨大作用已经逐渐显露出端倪，必将推动人类的发展和变革达到一个新的高度。

我们有理由相信，当AI进入物流，物流效率将会极大的提升，而浪费将大大减少。对纷繁复杂的局面，AI将提供一个恰到好处的解。AI应用到物流技术应是不可避免和水到渠成的事情，让我们拭目以待。

3．AI的应用会有一个渐进的过程，会不断迭代和进步，并且要持续很长时间

AI概念自上世纪50年代提出以来，虽然在理论上做了多方面的探索，但却并未取得理论和应用方面的实质性突破，甚至一度走入死胡同。随着计算机技术的不断发展，计算速度越来越快，存储技术、通讯技术、数据库技术等出现了革命性的突破，直到智能手机的出现，特别是ALPH GO的出现，人类才似乎找到了AI的应用突破点。从这一点看，任何技术都是遵循不断迭代发展这样一条基本路线前进的。虽然AI似乎找到了一个突破口，例如在语言翻译，汽车导航，路径优化，棋类运动等方面得到了一定应用，并取得了意想不到的效果。但未来的AI如何发展，人类还缺乏明确的思路。

同样，AI应用于物流技术与管理，到目前为止，还停留在初级水平，但AI的巨大作用已经初现端倪，并且毋庸置疑。我们看到，现在人类无论出行还是支付，都已经离不开智能手机，各种智能家居产品层出不穷。终有一天，世界将是AI主导的世界，物流也将是AI主导的物流。

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