物流人工智能小论文模板

你复制粘贴到WORD上，页数排版将自动恢复！（模板你应该用你们学校自己的）加上模板就完整了！题目: 物流信息技术与应用 系 （部）： 专业班级: 学生姓名: 指导老师: 完成日期: 摘 要 根据物流的功能以及特点，物流信息技术包括如计算机技术、网络技术、信息分类编码技术、条码技术、射频识别技术、电子数据交换技术、全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）等。物流信息技术是物流现代化的重要标志，也是物流技术中发展最快的领域，从数据采集的条形码系统，到办公自动化系统中的微机、互联网，各种终端设备等硬件以及计算机软件都在日新月异地发展。同时，随着物流信息技术的不断发展，产生了一系列新的物流理念和新的物流经营方式，推进了物流的变革。在供应链管理方面，物流信息技术的发展也改变了企业应用供应链管理获得竞争优势的方式，成功的企业通过应用信息技术来支持它的经营战略并选择它的经营业务。通过利用信息技术来提高供应链活动的效率性，增强整个供应链的经营决策能力。关键词：现代化；自动化；变革；竞争优势目 录1.物流信息的概述 .数据、信息与决策 . 物流信息 .物流信息技术 现代物流技术在我国的物流企业的应用与发展 12 数据组织与管理技术 .文件组织技术 .数据库技术 .数据库设计 .分布式数据库系统 23.物流企业网络技术 .企业内部网络INTERNET .物流企业网络规划。 .物流企业网络设计 .物流企业网络软件设计 34. 物流条码技术 .条码技术的概述 .物流条码的标准体系 .二维条码 物流条码识别技术。 .物流条码技术的应用 45.物流EDI技术 .物流EDI的概述 系统的结构 与INTRENET 在物流行业中的应用 技术 概述 的数据组织与管理 系统的开发与应用 技术 概述 工作原理 在运输业中的应用 .网络GPS在物流业中的应用 68.物流与电子商务 6 .电子商务的概述 .电子商务与物流 .我国电子商务的物流配送体系建设 .物流信息与电子商务安全 .我国电子商务的应用模式 7主要结论与不足 7参考文献 81.物流信息的概述.数据、信息与决策数据是用来人们反应客观事物而记录下来、可以鉴别的符号是客观事物的基本表达方式。数据具有（1）数据名：载重吨数、品牌、数量；（2）数据类型：整型与字符型；（3）数据长度：2字节、4字节、3字节信息是数据所表达的客观事实。信息是指数据处理后所形成的对人们有意义的和有用处的文件、表格和图形等形式。决策：1、战略性决策2、战术性决策3、日常业务活动决策。. 物流信息物流信息(Logistics Information)是指反映物流各种活动内容的知识、资料、图像、数据、文件的总称。 ⑴狭义的物流信息。从狭义的范围来看，物流信息是指与物流活动有关的信息。⑵广义的物流信息。从广义的范围看，物流信息不仅指与物流活动有关的信息，而且包括与其他物流活动有关的信息，如商品交易信息和市场信息等。.物流信息技术是指运用于物流各环节中的信息技术。它是建立在计算机、网络通信技术平台上的各种技术应用，包括硬件技术和软件技术。 现代物流技术在我国的物流企业的应用与发展 我国物流企业信息化现状 我国物流业具有广阔的发展空间和巨大的市场潜力,现代物流业将会成为我国经济发展的重要产业和新的经济增长点。目前,我国已建成由铁路、公路、水路、航空和管道5种运输方式组成的综合运输体系。在信息技术建设、信息的安全运性环境和保障体制、金融体系的建设、法律政策环境及相关专业人员人才的培养上都进行规划与完善。2 数据组织与管理技术 相对于普通三维应用，虚拟建筑环境的数据规模大，数据类型丰富多样，场景的图形数据复杂度高，给数据管理和场景描绘带来了前所未有的困难，高复杂度的海量三维空间数据是阻碍应用的主要因素，数据组织与管理技术理就成为核心重要内容。.文件组织技术文件的分类1.文件按其用途刻划分为系统文件、库存文件和用户文件：2.按期操作特征刻划分为只读文件、读写文件和保护文件3.根据其组织方式和所面向的对象不同可分为逻辑文件物理文件按其记录长度的固定和不固定分成定常文件和不定长文件文件组织形式。.数据库技术数据库因为具有强大的功能和灵活性，是计算机科学技术中发展最快的领域之一，也是应用最广的技术之一，广泛应用于各个领域，它已成为计算机信息系统的重要组成部分。在众多的数据库系统中，Visual FoxPro(VFP)是一个关系型数据库管理系统。.数据库设计数据库设计的特点.数据库建设是硬件、软件和干件的结合.三分技术，七分管理，十二分基础数据.技术与管理的界面称之为“干件”..数据库设计应该与应用系统设计相结合.结构（数据）设计：设计数据库框架或数据库结构.行为（处理）设计：设计应用程序、事务处理等.结构和行为分离的设计。.分布式数据库系统分布式数据库具有1.具有数据有独立性2.集中于自制相结合的控制结构3.适当增加数据可靠性和系统性4.全局的一致性.可串行性和复杂性.其目标就是适应分布的组织结构，降低费用提高系统的可靠性和可用性并且利用数据库资源提高集中式数据库的利用率逐步扩展能力和系统规模。3.物流企业网络技术.企业内部网络Internet Internet又称为国际互联网，是一种集通讯技术、信息技术和计算机技术为一体的网络系统；Intranet又称企业内部网，它是在Internet基础上，将企业内部的各个分支机构和管理部门连接起来，以实现企业内部信息流的电子网络。.物流企业网络规划。物流系统的构建最为重要的环节是在物流系统基本原理的指导下,对系统的网络组织进行规划,确定产品从采购到最终销售的整体物流渠道和组织结构。其中,物流系统构建数据的获取及其信息化、规划模型的选取、物流节点的选址、运输线路的优化是构建物流网络的重要环节。不断地对物流系统组织进行优化重组, 可以使企业节省物流成本、提升客户服务水平,而科学合理的网络规划是保证物流系统高效运行的前提。.物流企业网络设计物流作业的设施的数量、规模，以及地理关系等实际却影响着向顾客提供服务的能力和成本。物流设施是制造工厂、仓库、码头之间的作业条件以及零售商店。确定每一种设施需要多少数量、其地理位置，以及各自承担的工作等，是网络设计的一个十分重要的组成部分。它还必须确定每一种设施怎样进行存货作业和储备多少存货，以及安排在哪里对顾客订货进行交付。.物流企业网络软件设计 废弃物逆向物流网络设计问题是一个关系到经济效益和社会效益的问题。考虑了在满足公众的意愿的情况下，建立了一个多目标的整数规划模型，使得总的建设费用最小和对公众的负效用最小。设计了基于启发式的两阶段分解算法求解，从而构建一个废弃物回收的多层逆向物流网络。4. 物流条码技术.条码技术的概述在计算机的应用实践中产生和发展起来的一种自动识别技术 。是为实现对信息的自动扫描而设计的。它是实现快速、准确而可靠地采集数据的有效手段 、条形码技术的应用解决了数据录入和数据采集和“瓶颈”问题，为供应链管理提供了有力的技术支持 。.物流条码的标准体系目前，条码标准体系共分三层.第一层包括全国的所有条码标准.第二层是由第一层展开的，共20个方面.第三层是由第二层扩展成的，每个方面都是由若干个标准组成的，形成一个标准系列。第三层由具体单项标准构成。.二维条码 二维条码技术是在一维条码无法满足实际应用需求的前提下产生的。由于受信息容量的限制，一维条码通常是对物品的标识，而不是对物品的描述。所谓对物品的标识，就是给某物品分配一个代码，代码以条码的形式标识在物品上，用来标识该物品以便自动扫描设备的识读，代码或一维条码本身不表示该产品的描述性信息。物流条码识别技术。 条码是由一组按一定编码规则排列的条、空符号，用以表示一定的字符、数字及符号组成的信息。条码系统是由条码符号设计、制作及扫描阅读组成的自动识别系统。它是实现快速、准确并可靠地采集数据的有效手段。.物流条码技术的应用 目前，国际广泛使用的条码种类有EAN、UPC码(商品条码，用于在世界范围内唯一标识一种商品，在超市中最常见的就是这种条码)、Code39码(可表示数字和字母，在管理领域应用最广)、ITF25码(在物流管理中应用较多)、Codebar码(多用于医疗、图书领域)、Code93码、Code128码等。5.物流EDI技术.物流EDI的概述物流EDI业务数据交互系统不只是定向为物流中介代理或者生产型企业定制的EDI传输工具，还要支持多重路由的双向传输功能.物流EDI业务数据交互系统必须支持上下级用户之间的数据互动，即上游用户接收到业务回执后可以直接通过系统向下级进行发送，同时，有传输协议关系的业务用户之间也可以进行点对点消息和数据传输。系统的结构 报文生成处理模块 报文生成和处理模块的作用有两个方面，第一是接受用户联系接口和其他信息系统或数据库内部联系接口模块的命令和信息，按EDI 标准生成报文；第二个作用是接受外部EDI报文并进行处理.与Intrenet 采用EDI技术大大减少了纸质单据的传递工作量，节省了信息传递的时间。在神龙和雪铁龙的国际贸易中采用EDI技术，使订单、发货通知、发票等大量的数据、文件信息传递变得可靠和通畅，减少了低效工作和非增值活动，并使双方快速获得信息，更方便地进行交流和联系，提高了相互的服务水平。对于大部分国内的供应商或分销商来说，最经济、最实用的方式就是通过建立Internet来达到电子商务、同步作业、资源共享的目的。 在物流行业中的应用物流业应用EDI的目的在于协助相关业务顺利运作。物流EDI用户遍及零售商、供应商、货运公司、流通中心等。不同行业的物流体系针对本身营业特性应用EDI以处理订购、进货、接单、出货、配送、对帐及转帐等业务，如零售商利用EDI处理进货、对帐、转帐等业务，而批发商则在上述业务外，并应用EDI处理接单及出货。技术概述地理信息系统，简称GIS（Geographic Information System）。顾名思义，地理信息系统是处理地理信息的系统。地理信息是指直接或间接与地球上的空间位置有关的信息，又常称为空间信息。的数据组织与管理 数据的有效组织与管理，是GIS系统应用成功与否的关键。主要提供空间与非空间数据的存储、查询检索、修改和更新的能力。矢量数据结构、光栅数据结构、矢栅一体化数据结构是存储 GIS的主要数据结构。数据结构的选择在相当程度上决定了系统所能执行的功能。系统的开发与应用我国地理信息系统进入发展阶段的标志是第七个五年计划的开始，地理信息系统研究作为政府行为，正式列入国家科技攻关计划，开始了有计划、有组织、有目标的科学研究、应用实验和工程建设工作。许多部门同时展开了地理信息系统研究与开发工作。地理信息系统在资源调查、评价、管理和监测，在城市的管理、规划和市政工程、行政管理与空间决策、灾害的评估与预测、地籍管理及土地利用，在交通、农业、公安等诸多领域得到了广泛的应用。技术概述 全球定位系统（Global Positioning System）。简单地说，这是一个由覆盖全球的24颗卫星组成的卫星系统。这个系统可以保证在任意时刻，地球上任意一点都可以同时观测到4颗卫星，以保证卫星可以采集到该观测点的经纬度和高度，以便实现导航、定位、授时等功能。工作原理 地面监控部分包括四个监控站、一个上行注入站和一个主控站。监控站设有GPS用户接收机、原子钟、收集当地气象数据的传感器和进行数据初步处理的计算机。监控站的主要任务是取得卫星观测数据并将这些数据传送至主控站。在运输业中的应用目前的GPS精确度还不能达到1米以下，其发展前景也很不确定，但除去这些因素，GPS在运输业中仍然是一个有效的工具。尽管在运输业中“在途导航”是GPS技术较为引人注目的应用，但对于GPS 接收器来说，“车辆自动定位”它提高了车辆到达目的地的速度。AVL系统同时还能与第三方的应用软件相结合，允许驾驶员在每次工作或运输任务后，利用移动数据终端和定制的用户软件提供电子化报告，而不用再提供书面的文件，从而减少了文书工作量，使信息反馈更加及时。.网络GPS在物流业中的应用 我国亟待加强地理信息系统（GIS）和卫星定位系统（GPS）在现代物流业中的应用。现代物流是以物流企业为主，以运输和信息为平台，涉及生产、流通和消费全过程的现代全供应链管理系统。而GPS是实现，物流的信息化、网络化和社会化.是现代物流的发展的必然趋势。通常应用在运输业，这样对于物流企业优化资源配置、提高市场竞争力，将起到积极的促进作用。8.物流与电子商务.电子商务的概述电子商务，英文是Electronic Commerce，简称EC。电子商务通常是指是在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。.电子商务与物流电子商务促进物流基础设施的改善和物流管理水平的提高，电子商务高效率和全球性的特点，要求物流也必须达到这一目标。而物流要达到这一目标，良好的交通运输网络、通信网络等基础设施则是最基本的保证。只有提高物流的管理水平，建立科学合理的管理制度，将科学的管理手段和方法应用十物流管理当中，才能确保物流的畅通进行，实现物流的合理化和高效化，促进电子商务的发展。.我国电子商务的物流配送体系建设物流配送的现代化是电子商务的基础 电子商务通过快捷、高效的信息处理手段可以比较容易地解决信息流、商流和资金流的问题，而将商品及时地配送到用户手中。合理化、现代化的物流，通过降低费用从而降低成本、优化库存结构、减少资金占压、缩短生产周期，保障现代化生产的高效进行。 物流服务十商流 在电子商务下，消费者通过上网点击购物，完成了商品所有权的交割过程，即商流过程。但电子商务的活动并未结束，只有商品和服务真正转移到消费者手中，商务活动才告终结。物流实际上是商流的后继者和服务者。.物流信息与电子商务安全合法商户进行网上查询、交易，采用身份认证和数据加密技术能够保护商户私人信息及商务数据在公共网络上传输时不被窃听、篡改、顶替及非法使用。1、身份验证.采用数字证书身份认证加上口令认证的双因子身份认证技术。2、数据加密物流信息在网络中传输时，通常不是以明文方式而是以密文的方式进行通信传输。只有这样可以确保商业的机密性、可靠性和安全性。.我国电子商务的应用模式我国电子商务的应用模式主要是将信息转化为实际生产力，还需不断挖掘企业能力、实现物流资源合理搭配、实现供应链集成、加强物流体系建设，特别是在与信息收集、客户服务紧密相关的物流配送上，更要加强管理的应用模式.目前仍在不断的改革不断的发展。主要结论与不足就全国来说，随着循环经济的深入发展，以下两个方面的矛盾变得日益突出， 一是政策、法律和制度上的瓶颈，我国尚未建立一套完善的政策制度、法律标准来规范约束企业、公众和社会遵循循环经济的发展模式参考文献[1] 王立彦.成本会计.上海:企业管理出版社，2006[2] 徐中伟.个人教育成本与教育选择的经济诱导.教育与经济,2004[3] 张民选.成本分担与大学生资助.商教研究与探索,2005,(6)[4] 王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展.[5] 诸大建，邱寿丰.生态效率是循环经济的合适测度：中国人口•资源与环境，2006[6] 王善迈.教育经济学概论.北京:北京师范大学出版社，2002,16-18[7] 刘基余.全球定位系统原理及应用.北京机械工业出版社，2002[8] 曾宪文.计算机网络技术.北京：测绘出版社.1995

[摘 要] 本文对电子商务物流配送的内涵和优势进行了探讨，对制约我国电子商务物流配送发展的因素进行了分析，并提出了相应的对策。 [关键词] 电子商务 物流配送 制约因素 推动策略 一、电子商务物流配送的内涵及其优势 电子商务物流配送，是指物流配送企业采用网络化的计算机技术和现代化的硬件设备、软件系统及先进的管理手段，针对客户的需求，根据用户的订货要求，进行一系列分类、编码、整理、配货等理货工作，按照约定的时间和地点将确定数量和规格要求的商品传递到用户的活动及过程。这种新型的物流配送模式带来了流通领域的巨大变革，越来越多的企业开始积极搭乘电子商务快车，采用电子商务物流配送模式。相对于传统的物流配送模式而言，电子商务物流配送模式具有以下优势： 1.能够实现货物的高效配送 在传统的物流配送企业内，为了实现对众多客户大量资源的合理配送，需要大面积的仓库来用于存货，并且由于空间的限制，存货的数量和种类受到了很大的限制。而在电子商务系统中，配送体系的信息化集成可以使虚拟企业将散置在各地分属不同所有者的仓库通过网络系统连接起来，使之成为“集成仓库”，在统一调配和协调管理之下，服务半径和货物集散空间都放大了。这样情况下，货物配置的速度、规模和效率都大大提高，使得货物的高效配送得以实现。 2.能够实现配送的适时控制 传统的物流配送过程是由多个业务流程组成的，各个业务流程之间依靠人来衔接和协调，这就难免受到人为因素的影响，问题的发现和故障的处理都会存在时滞现象。而电子商务物流配送模式借助于网络系统可以实现配送过程的适时监控和适时决策，配送信息的处理、货物流转的状态、问题环节的查找、指令下达的速度等都是传统的物流配送无法比拟的，配送系统的自动化程序化处理、配送过程的动态化控制、指令的瞬间到达都使得配送的适时控制得以实现。 3.物流配送过程得到了简化 传统物流配送的整个环节由于涉及主体的众多及关系处理的人工化，所以极为烦琐。而在电子商务物流配送模式下，物流配送中心可以使这些过程借助网络实现简单化和智能化。比如，计算机系统管理可以使整个物流配送管理过程变得简单和易于操作；网络平台上的营业推广可以使用户购物和交易过程变得效率更高、费用更低；物流信息的易得性和有效传播使得用户找寻和决策的速度加快、过程简化。很多过去需要较多人工处理、耗费较多时间的活动都因为网络系统的智能化而得以简化，这种简化使得物流配送工作的效率大大提高。 二、制约我国电子商务物流配送发展的因素分析 从总体上看，我国的电子商务还处于初期发展阶段，其功能主要局限于信息的交流，电子商务与物流之间的相互依赖、相互促进的关系还没有得到企业的普遍认可。因此，人们在重视电子商务的同时，却对面向电子商务的物流配送系统重视不够，从而出现物流配送系统建设落后，与电子商务结合不够紧密，这在很大程度上限制了电子商务高效、快速、便捷优势的发挥。具体说来，主要有以下几个方面的制约因素： 1.与电子商务相协调的物流配送基础落后 虽然基于电子商务的物流配送模式受到了越来越多的关注，但由于观念、制度和技术水平的制约，我国电子商务物流配送的发展仍然比较缓慢，与社会需求差距仍然较大。目前，高速公路网络的建设与完善、物流配送中心的规划与管理、现代化物流配送工具与技术的使用、与电子商务物流配送相适应的管理模式和经营方式的优化等都无法适应我国电子商务物流配送的要求。基础设施和管理手段的落后、必要的公共信息交流平台的缺乏，都制约着我国电子商务物流配送的发展。 2.电子商务物流配送的相关政策法规不完善 目前，我国物流管理管理体制还处于区域、部门分割管理的状态下，区域之间缺乏协调统一的发展规划和协调有序的协同运作，归口管理不一致，都制约了电子商务物流配送的效率。由于缺乏一体化的物流系统，电子商务很难发挥其应有的突破空间、快捷交易的功能。此外，与电子商务物流配送相适应的财税制度、社会安全保障制度、市场准入与退出制度、纠纷解决程序等还不够完善，制度和法规的缺陷阻碍了电子商务物流配送的发展。 3.物流配送的电子化、集成化管理程度不高 电子商务物流配送之所以受到越来越多企业的青睐，在于电子商务迎合了现代顾客多样化的需求，网络上的大量定制化越来越多的出现，电子商务企业只有通过电子化、集成化物流管理把供应链上各个环节整合起来，才能对顾客的个性化需求作出快速反应。但从我国的实际来看，企业的集成化供应链管理还处于较初级阶段，表现在运输网络的合理化有待提升、物流信息的速效性不高等方面。这与我国物流业起步较晚，先进的物流技术设备，如全球定位系统、地理识别系统、电子数据交换技术、射频识别技术、自动跟踪技术等还较少应用有关。没有先进的技术设备做基础，电子商务物流配送企业的集成化管理就难以实现；而集成化管理程度不高，电子商务物流配送企业的效率就会大打折扣。4.熟悉电子商务的物流配送人才匮乏 由于电子商务物流配送在我国的发展时间较短，大多数从传统物流企业转型而来的企业在人才的储备和培育方面显然还不能适应电子商务时代的要求，有关电子商务方面的知识和操作经验不足，这直接影响到了企业的生存和发展。与国外形成规模的物流教育系统相比较，我国在物流和配送方面的教育还相当落后，尤其在电子商务物流配送方面的教育。由于实践中运行成功案例的缺乏，熟悉电子商务的物流配送人才匮乏，制约了电子商务物流配送模式的推广，也影响了电子商务物流配送的成功运营。 三、推动我国电子商务物流配送发展的对策 针对制约电子商务物流配送发展的因素，本文认为应当从如下方面入手： 1.完善适应电子商务需要的物流配送基础设施 建设和完善与电子商务物流配送相适应的基础设施关系到我国物流行业的发展水平和国际竞争力，毕竟随着电子商务在全球范围内展开，物流业必然跨越国界发展，国际化物流是物流业发展的方向。因此，必须努力推动国内物流与国际物流标准的接轨，包括物流术语标准化、物流条码标准化和物流设备标准化。这要求政府相关部门及行业组织要在计量标准、技术标准、数据传输标准、物流作业和服务标准等方面做好基础工作。同时，在高速公路网络的建设与完善、物流配送中心的规划与管理等方面，政府应当加强投入力度，并且加强指导和管理，通过提供良好的服务与引导使基础设施的建设与完善得到落实。此外，公共信息交流平台的建立也只有依靠政府和相关行业协会的支持和引导才能建立起来。 2.加强对电子商务物流配送体系建设的支持力度 为支持和推动电子商务物流配送行业的发展，政府应当在政策法规上加强支持力度。为改善条块分割的问题，必须在政府的主导下建立统一管理和协调有序的全国性的或跨区域性的物流协调机构，由其承担组织协调职能，为统一归口管理物流行业创造条件。其次，必须规范电子商务物流配送发展的产业政策，以政府为主导并引导企业共同加大对电子商务物流配送行业的投资力度，统一进行发展规划，重点建设基于电子商务的物流配送基础设施，以此为基础建立起我国电子商务物流配送的实体网络，形成全社会的电子化物流配送系统。 3.加强软硬件建设，提高电子化集成化管理水平 电子商务物流配送的集成化管理水平依赖于物流配送各个环节软硬件的先进性以及它们之间的兼容性和良好衔接。为此，必须做到物流配送手段的机械化和现代化、物流配送管理的规范化和制度化、物流配送过程的信息化和自动化，只有做到这些方面，电子商务物流配送的集成化管理水平才能真正提高。除了管理方面应当建立、健全科学的管理体制，形成统一的程序和标准之外，先进技术的采用和管理策略的使用也非常重要。一般认为，物流信息收集的数据化和条码化、物流信息处理的电子化和计算机化、物流信息传递的标准化和适时化、物流信息存储的数字化等，是实现高水平集成化管理的关键环节。物流系统只有具有良好的信息处理和传输功能，快速、准确地对配送货物进行适时跟踪，并及时提供反馈信息，才能做到统一有序的高效管理。 4.大力培育高层次的电子商务物流配送人才 电子商务物流配送行业的发展关键还要依靠高素质高层次人才的推动。为了适应电子商务时代物流配送行业的新要求，必须大力培养从事物流理论研究与实务的专门人才、懂得电子商务理论与实务的专门人才、既懂IT技术又懂电子商务的网络经济人、既懂电子商务又懂现代物流的复合型人才。培养的途径和模式可以多种多样，职业教育、专业教育、岗位学习等方式都可以采用，但关键是与实际相结合，着重于实际运作能力的培养和操作经验的积累。虽然高层次电子商务物流配送人才的培育必然与我国电子商务物流配送发展的水平相关联，但明确的方向引导、市场需求的拉动、培训途径的科学完善都会起到有力的推动作用。 参考文献： [1]李文生:基于电子商务下的物流配送研究[J].物流科技， [2]闫 燕 蒋 伟:建立和完善我国电子商务下物流配送体系的对策[J].中国管理信息化(综合版),

姓名：陈心语  学号：21009102266 书院：海棠1号书院 转自： 2020年中国人工智能+物流发展研究报告_应用 () 【嵌牛导读】 近年来，中国物流业在互联网经济的催动下发展较快，在成本不断攀升、效率提升缓慢的背景下，物流业最迫切的需求即“降本增效”。人工智能技术及相关软硬件产品的加入能够在运输、仓储、配送、客服等环节有效降低物流企业的人力成本，提高人员及设备的工作效率，是缓解物流业顽疾的一味良药。 本报告中的“人工智能 + 物流”指的是基于人工智能技术的软硬件产品及服务在物流活动各环节中的实际落地应用。 2019年人工智能+ 物流的市场规模为亿元，预计到2025年市场规模将接近百亿。在物流各环节的应用分布方面，仓储与运输占比较大，两者占比之和超过八成。 人工智能在物流中的应用方向可以大致分为两种，一是以AI技术赋能的如无人卡车、AMR、无人配送车、无人机、客服机器人等智能设备代替部分人工 ；二是通过计算机视觉、机器学习、运筹优化等技术或算法驱动的如车队管理系统、仓储现场管理、设备调度系统、订单分配系统等软件系统 提高人工效率。代替人工方向的AI应用市场前景广阔，但受技术水平和政策限制等因素影响，落地条件尚不成熟，还需要较长的培育时间。提效方向的AI应用已具备一定的技术基础，但实际场景散落在物流业务体系中的各个角落，场景清晰度不高，空间不足。 目前，人工智能在物流领域还处于探索之中，但从已经取得的成果来看，“人工智能+物流”的确能够给物流企业在降本增效层面带来收益。物流企业应该以立足当下、着眼长远的原则，以辅助管理、提升效率为短期目标，寻找自身业务链条中能够被 AI 技术赋能的环节并通过试点论证，稳步推进；对未来有望打破物流现有业态的前沿应用做好技术储备。AI公司一方面要把握与物流企业与电商平台的合作机会，在不断地测试积累中打磨核心技术；另一方面也要灵活运用自己研发的技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，具备一定的造血能力，以待机会到来之时能够迅速响应物流领域的市场需求。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于物流行业。 【嵌牛提问】人工智能在物流行业有什么运用呢？ 【嵌牛正文】 物流业的核心痛点 成本增速高于收入增速，物流效率提升缓慢 尽管中国物流业近年来一直保持着较快的发展速度，但随着人力资源、土地资源等要素成本的不断提高，中国物流企业的成本增长速度始终高于收入增速，国家发改委与中国物流与采购联合会共同发布的《全国重点物流企业统计调查报告》中的数据显示，2007-2016年国内重点企业物流业务成本年均增速为，比收入增速高个百分点。在行业成本居高不下的背景下，国内物流行业的效率一直处于较低水平。以社会物流总费用与GDP比率为例，2019年全国社会物流总费用达到万亿元，占GDP比率为。尽管这一比率近年来总体上呈持续下降态势，但下降速度非常缓慢，与发达国家8-9%的水平相比仍有非常大的差距，与全球平均水平（12%）比起来也尚有一段距离。 物流业与人工智能的契合之处 AI是物流降本增效的良药，物流亦是AI展示能力的舞台 物流业的核心痛点决定了该行业最迫切的需求即“降本增效”，物流企业的自动化、信息化转型升级都是为实现降本增效目的而做出的努力。人工智能技术产品的加入能够进一步推动物流业向“智慧物流”发展，更大限度地降低人工成本、提升经营效率。对于人工智能行业而言，随着技术的不断迭代，人工智能不再是高悬于天上的空中楼阁，“商业落地”已成为人工智能企业发展到当前阶段鲜明的主题词。从落地难度及发展前景来看，业务流程清晰、应用场景独立、市场空间巨大的物流业无疑是人工智能落地的绝佳选择。 人工智能+物流概念界定 关键词：人工智能技术、软硬件产品及服务、落地应用 本报告中所阐述的“人工智能+物流”指的是基于人工智能技术（机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶等）的软硬件产品及服务（无人卡车、无人机/无人车、智能调度系统等）在物流活动各环节（运输、仓储、配送、客服等）中的实际落地应用。“人工智能+物流”是物流科技的新形态，本报告对“人工智能+物流”的研究范围主要集中在物流活动中的运输、仓储、配送及客服四个环节，分析研究人工智能技术及产品在上述物流作业流程中的应用情况与效果。 人工智能+物流发展环境 利好政策与企业及用户的需求鼓励物流业积极拥抱人工智能 近年来，物流行业发展基础和整体环境发生显著变化，新兴技术广泛应用、包裹数量爆发增长、用户体验持续升级等因素对物流企业的运作思路、商业模式、作业方式提出新需求、新挑战。作为物流行业转型升级的新动能，人工智能进入物流领域的时间尽管相对较短，但发展环境非常有利。政策层面，国务院、发改委等政府相关部门纷纷出台物流相关政策及规划，鼓励企业利用人工智能技术及产品降低物流成本、提升物流效率；经济层面，一方面全国物流业总收入始终处于稳定增长状态，另一方面物流总费用依然居高不下，企业亟需进一步控制物流成本，“人工智能+物流”的空间极为广阔；社会层面，“人工智能+物流”既能满足城市居民对提升即时物流服务效率的需求，又可拓展快递快运的服务边界以惠及农村居民。 人工智能+物流的核心技术 计算机视觉应用最为广泛，自动驾驶有望先于其他行业落地 目前，在物流行业实现应用的人工智能技术主要以深度学习、计算机视觉、自动驾驶及自然语言理解为主。物流领域中，深度学习在运输路径规划、运力资源优化、配送智能调度等场景中发挥至关重要的作用；计算机视觉是现阶段物流领域应用最广的人工智能技术，智能仓储机器人、无人配送车、无人配送机等智能设备都以视觉技术为基础，此外，计算机视觉还能实现运单识别、体积测量、装载率测定、分拣行为检测等多项功能；自动驾驶技术是运输环节智能化的核心技术，尽管尚未正式投入使用，但头部企业的无人卡车已经开始在特定路段进行实地路测和试运行；自然语言理解主要用于物流企业，尤其是快递快运企业的智能客服系统，该技术能有效降低企业在客服环节的人工成本。 人工智能+物流产业链分析 产业链尚不成熟，角色界限比较模糊 人工智能+物流产业链与传统物流产业链差异最大的地方在于，其上下游关系并非泾渭分明，或者说人工智能+物流的产业链还不太成熟，AI公司、物流企业、电商平台都在产业链中扮演重要角色，AI公司通过直客模式或集成商渠道向下游客户提供AI+物流相关产品与技术服务，而物流企业与电商平台也通过建立研发团队、成立科技子公司等方式研究开发AI技术在物流各环节中的可行应用，三者之间存在合作加潜在竞争的关系，生态比较开放。 人工智能+物流产业图谱 人工智能+物流市场规模 现有市场规模亿元，仓储与运输环节的应用占比较高 AI公司进入物流领域的时间尚短，产业链下游物流企业与电商平台在人工智能产品技术自主研发中的不遗余力也令解决方案提供方们可选择的入局角度相当有限。从供给侧能够获取的收入来看，2019年人工智能+物流领域的市场规模为亿元，随着技术能力的提升和行业理解的加深，预计到2025年市场规模将接近百亿水平。人工智能在物流各环节的应用分布方面，智能仓储与智能运输占比较大，两者占据了八成以上的份额；智能配送的落地环境尚不成熟，现阶段规模较小，但未来想象空间极大；智能客服的应用场景较为单一，在各环节中占比最小。 智能运输中的人工智能应用 人工智能在运输中的应用方向集中在无人卡车及车辆管理 运输是物流产业链条的核心环节，也是物流成本构成的重要内容，运输费用在社会物流总费用中的占比始终在50%以上。但由于运输环境及运输设备的复杂性，现阶段人工智能在物流运输中的应用尚处于起步阶段。目前国内人工智能在物流运输环节的应用集中于公路干线运输，主要有两大方向：一种是以自动驾驶技术为核心的无人卡车；另一种是基于计算机视觉与AIoT产品技术，为运输车辆管理系统提供实时感知功能。人工智能赋能物流运输的最终形态必然将是由无人卡车替代人工驾驶卡车，尽管近两年自动驾驶在卡车领域进展顺利，无人卡车在港区、园区等相对封闭的场景中已经开始进入试运行阶段，但与实际运营的距离尚远。未来数年内，人工智能在物流运输中的商业化价值主要体现在车辆状态监测、驾驶行为监控等功能。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流运输的市场规模为亿元，预计到2025年超过30亿元。 智能运输丨无人卡车 无人卡车的商业化前夜已经到来，但大规模应用仍需时日 近年来，自动驾驶技术的开发与应用一直深受各界关注，与无人卡车相比，无人驾驶乘用车往往更吸引普通民众的眼球。从技术角度出发，应用在无人卡车上的自动驾驶技术与乘用车并无二致，其系统架构同样是由感知层、决策层与执行层组成，感知载体也都以摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器为主。但对于目前尚处在实验阶段的无人驾驶车辆而言，城市路况的复杂程度和不确定因素给无人驾驶乘用车的商业化道路带来极大的障碍。反观物流领域，港口、物流园区、高速公路等道路运输主要场景的封闭性较高，运输路线相对较为固定，测试数据的获取与积累也更容易。从商业化的进程来看，以图森未来为代表的L4级别自动驾驶卡车已经率先进入到了试运营阶段，无人卡车的商业化序幕正在缓缓拉开。但这只是无人卡车在物流运输中的初步尝试，目前仍然存在技术稳定性有待验证、可测试路段较少、国内甩挂运输份额较小等诸多问题还未解决，无人卡车距离大规模商业化应用尚需时日。 智能运输丨车队管理系统 实时感知车辆与司机状态，适用于各类运输车辆 无人卡车能够从根本上颠覆整个物流运输流程，但可预见的是在未来一段相当长的时间内，国内公路运输的主力依然会是规模不一的物流企业及其管理的车队。目前，国内人工智能赋能物流运输的主要形式是基于计算机视觉技术与AIoT技术，在车队管理系统中实现车辆行驶状况、司机驾驶行为、货物装载情况的实时感知功能，使系统在车辆出现行程延误、线路异常和司机危险行为（瞌睡、看手机、超速、车道偏离等）时进行风险报警、干预和取证判责，并最终达到提升车队管理效率、减少运输安全事故的目的。与无人卡车的“替代性”功效不同，车队管理系统中所应用的计算机视觉技术是在对原有物联网功能的补充与拓展，依然是以辅助者的角度来帮助司机和车队管理者，其感知设备是后装形式的车载终端，决策来自系统平台，对车辆的控制和动作执行要通过司机手动完成。因此就现阶段而言，融入人工智能技术的车队管理系统在适用性和商业化程度上领先于无人卡车。 智能仓储中的人工智能应用 目前仍以点状应用散落于整个智能仓储系统的各个子系统中 物流业是一个“动静结合”的产业，运输与配送代表着物流的“动”，仓储则代表物流的“静”。为了提升效率，物流产业对仓储也有“动”起来的强烈需求，智能仓储即通过物联网、大数据、人工智能、自动化设备及各类软件系统的综合应用，让传统静态仓储也朝着动静结合的方向进行转变。智能仓储属于高度集成化的综合系统，一般包含立体货架、有轨巷道堆垛机、出入库输送系统、信息识别系统、自动控制系统、计算机监控系统、计算机管理系统以及其他辅助设备组成的智能化系统等。因此在智能仓储中，商品的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库等一系列流程中都有各种类型物流设备的参与，同时需要物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID等技术的支撑。从目前来看，人工智能在智能仓储系统中的应用还不够成熟，仍以货物体积测算、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散布于整个系统的各个环节当中。 智能仓储丨仓储现场管理 仓内管理——规范员工行为、减少货物损失、降低理赔风险 人工智能在智能仓储中的应用领域之一是在仓储现场管理场景中，其实现途径是以高清摄像头为硬件载体，通过计算机视觉技术监测并识别仓储现场中人员、货物、车辆的行为与状态。根据作业环境，我们可以将人工智能技术在仓储现场管理中的具体应用分为仓内现场管理与场院现场管理。计算机视觉技术在仓内现场管理的应用场景一是针对仓内工作人员的行为进行实时监测，识别并记录暴力分拣、违规搬运等容易对货物、包裹造成破坏及损伤的行为，采集行为实施人员的相关信息；二是监测仓内流转的货物、包裹的外观情况，识别并判断包裹的破损情况，对存在明显破损的包裹进行预警上报。在仓内现场管理中引入计算机视觉技术，能够起到监督与规范员工行为、降低货物破损与丢失概率、减少理赔成本等作用。 智能仓储丨AMR 仓储AMR市场尚处于起步阶段，未来六年CAGR达 尽管AMR具备柔性部署、自主灵活等优势，但AMR产品技术门槛较高，国内能够实现量产且推动项目落地的企业相对较少，AMR市场尚处于起步阶段，还需要一段市场验证时间。而随着落地项目带来的数据积累以及算法的不断优化打磨，AMR将会逐步得到更为广泛的应用，其市场发展前景极为可观。艾瑞认为，2019年国内仓储AMR的市场规模为亿元，未来数年，AMR市场规模将以高速增长状态迅速扩张，预计到2025年，国内仓储AMR的市场规模将超过40亿元。 智能仓储丨设备调度系统 基于深度学习与运筹优化算法，提升设备群体的智能化程度 随着AS/RS、AGV、AMR、穿梭车、激光叉车、堆垛/分拣机器人等不同类别的自动化及智能化设备越来越多地进入到仓储环境中，设备的调度与协同成为影响设备工作效能的关键因素之一。如果把仓储环境中的各类设备比作一只足球队，那么设备调度系统就相当于球队的教练，负责制定球队战术、选择出场球员以及指挥球员跑位等工作。早期仓储设备的调度与控制主要是以WCS（仓库控制系统）为载体，接收WMS/ERP等上层系统的指令后，控制着设备按照既定设计的运行方式进行工作。而在人工智能技术，尤其是深度学习与运筹优化算法的驱动下，设备调度系统在准确性、灵活性、自主性方面取得显著提升。以AGVS为例，基于大规模聚类、约束优化、时间序列预测等底层算法，AGV智能调度系统能够灵活指挥数百乃至上千台AGV完成任务最优匹配、协同路径规划、调整货架布局、补货计划生成等多项业务，并随数据积累与学习不断自主优化算法。可以说，AI算法加持的设备调度系统能够在一定程度上将系统自身的智能赋予设备本体，使设备群体的智能化程度得以提升。 智能配送中的人工智能应用 理论上市场空间极为广阔，但仍需要较长时间培育 配送是货物流动过程的最后环节，也是物流链条上人力资源投入最重的环节。以快递业与即时配送行业为例，全国快递员数量在2018年就已突破300万，工作灵活性较强的即时配送行业所需人力更甚于快递行业，2019年，仅在美团点评平台上领取过收入的骑手数量就高达万人。对于旨在降低人力成本和提高人力效能的人工智能而言，配送领域的应用前景相当广阔，且场景清晰明确。从“替代人工”角度来看，配送中的人工智能核心应用集中于无人配送领域，实现形式是无人配送车与配送无人机；从“辅助管理”角度来看，人工智能主要应用在即时配送领域的订单分配系统中，为系统提供订单数量预估、订单实时匹配、订单路径规划等能力。人工智能在物流配送领域的施展空间极大，但受限于技术稳定度不足、成本与收益不匹配、监管政策严格等因素，无人配送在商业落地层面尚处在萌芽阶段；而即时配送中的订单分配系统尽管已广泛使用深度学习及优化算法，但其核心技术都由各大平台自研自用，软硬件供应商并无获利空间。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流配送的市场规模为亿元，预计到2024年超过10亿元。 智能配送丨无人配送 无人配送车——城市环境中自动驾驶技术的“降维”落地 无人配送车是应用在快递快运配送与即时物流配送中低速自动驾驶无人车，其核心技术架构与汽车自动驾驶系统基本一致，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。由于无人配送车的运行环境里有着大量的非机动车与行人，路面复杂程度要高于机动车道，因此对于超声波雷达、广角摄像头等近距离传感器的依赖度更高，环境感知算法的侧重点与汽车、卡车等机动车自动驾驶系统也有所不同。但在人口、车辆密集的城市环境中，无人配送车无疑是比无人驾驶乘用车更加适合自动驾驶技术落地的载体，首要原因是无人配送车的体积小、车速低，出现事故的风险与造成人身伤害甚至死亡的概率较低；此外，无人配送的场景非常丰富，落地初期可以选择边界相对清晰、环境相对简单、对新技术接受度高的高科技园区、高等院校等场景，在技术成熟度提升和政策支持的前提下逐步向写字楼、小区等环境扩张，为自动驾驶算法的迭代与进化积累大量的数据资源。 配送无人机——测试为主，可行的应用场景有限 无人机起源于军事领域，早期的发展驱动力是为了减少飞行员伤亡以及应对极端情况，近年来消费级无人机市场也异常火爆。最早将无人机引入物流领域的是亚马逊于2013年提出的Prime Air业务，国内以顺丰、京东为代表的快递、电商巨头也纷纷跟进，推出物流无人机战略。人工智能技术在配送无人机领域的应用原理与自动驾驶并无本质上的差异，主要区别有两点：一是无人机搭载的传感器种类更为繁杂，环境感知算法对数据融合技术的要求更高；二是无人机配送中可选择的路径明显多于车辆，路径上的海拔、地貌、气候等客观约束条件都会对无人机的配送行为产生影响，此外，出于安全考虑，路径规划还需要尽量避开人群聚集区与关键设施，因此配送无人机的路径规划算法更加复杂。2015年至今，快递、电商巨头以及无人机产品技术供应商们通过大量的试验与测试不断打磨提升物流无人机的技术稳定度、探索科学的运营模式。基于国内的人口密度、居住条件、政策限制等现实条件，配送无人机目前较为可行的应用场景在于偏远山区配送、医药资源紧急配送、应急保障物资配送等。 智能配送丨订单分配系统 以“大数据+算法”之力实现订单与运力的最优匹配 鉴于无人配送距离大规模落地较远，可预见的是未来相当长的一段时间内快递及外卖“小哥”仍然会是物流配送的主力军。现阶段人工智能在物流配送中发挥的主要作用是通过订单分配系统合理匹配运力与需求，提升配送效率，有效解决配送资源配置问题。尤其是对配送时效性要求非常高的即时物流领域，在引入基于机器学习与运筹优化算法的订单分配系统后，将行业发展初期使用的效率较低的骑手抢单模式和人工派单模式转变为系统派单模式。即时物流订单分配本质上可以看作是带有若干复杂约束的动态车辆路径问题（DVRP），订单分配系统的工作原理是以大数据平台收集的骑手轨迹、配送业务、实时环境等内容作为基础数据，通过机器学习算法得到预计交付时间、预计未来订单、预计路径耗时等预测数据，最后基于基础数据和预测数据，利用运筹优化模型与算法进行系统派单、路径规划、自动改派等决策行为。订单分配系统给企业带来效率提升的最直接表现即配送时长明显下降，以美团为例，在应用了自主研发的O2O即时配送智能调度系统后，美团外卖的订单平均配送时长由2015年的41分钟缩短至28分钟，降幅达到了。 智能客服 2025年物流领域智能客服业务规模有望突破亿元 物流领域的智能客服特指以智能语音和NLP技术为代表的客服机器人。从服务类型上可以分为以语音导航、业务识别、智能派单、坐席辅助为主的语音智能客服和以文字查询、业务识别为主的文字智能客服，二者分别服务于电话呼入和客户端、小程序等终端入口。2019年物流领域智能客服业务规模约为亿元，其中语音与文字智能客服份额比约为6:4，按供给侧发展规律预计，2025年整体业务规模约为亿元，年复合增长率为。因云呼叫中心逐渐替代传统呼叫中心业务，市场中供智能客服发展的基础环境逐渐完善，智能客服市场发展平稳向上，服务内容从面向消费者的前台形式向面向管理的中后台形式拓展，未来市场有望基于语音人机交互形式的拓展而打开新的想象空间。 人工智能+物流应用总体评价 人工智能+物流发展策略——物流企业 厚积薄发：立足当下的点状应用与着眼长远的技术储备 对于物流企业来说，衡量是否要在原有的生产经营体系中引入某种技术或软硬件产品，唯一标准是该技术与自身业务融合后能够在多大程度上实现“降本增效”，人工智能亦不例外。物流企业，尤其是引领行业的头部企业们对“人工智能+物流”大多秉持着积极且谨慎的态度，一方面通过自建研发团队以及与AI技术输出方开展合作的形式在自动驾驶、智能机器人、无人机等AI前沿应用领域试图取得实质性突破；另一方面基于深刻的行业理解，在自身业务体系中寻找适合成熟度较高的AI技术“即插即用”的场景，在小范围试点应用的基础上评估应用成果并根据实际效果选择优化推广或暂时弃用，在不断地尝试中积累数据与经验、逐步建立企业的AI技术应用逻辑与应用体系。总体而言，目前物流企业较为合理的“人工智能+物流”发展策略首先要立足当下，应用方向以辅助管理、提升效率为主，将计算机视觉、智能语音等AI技术与机器学习、运筹优化等AI算法融入实际业务中形成若干能够为企业带来效益的点状应用；其次要着眼长远，对落地条件尚不成熟且未来发展前景广阔的无人卡车、无人机等应用适当投入研发力量或采用联合开发、注资收购等方式，做好技术储备，在窗口期真正到来时占据市场先机。 人工智能+物流发展策略——AI企业 多重适配：适合切入的场景有限，AI企业需要一核多用 作为“人工智能+物流”中的技术输出方，目前国内物流相关AI企业的主要业务是向物流企业、电商平台等提供基于自动驾驶、计算机视觉、智能语音、自然语言理解等AI技术的软硬件产品。由于进入物流领域的时日尚短，AI企业对物流行业理解不深导致赋能场景挖掘能力有限，涉及物流内部业务核心的类似于订单分配系统的场景又难以触达，大部分AI企业选择从自动驾驶卡车、无人配送车、无人机等具备较大市场想象空间但技术成熟度稍显不足或落地条件不够完备的应用场景入局，短期内很难取得实质性突破。因此，对于AI企业来说，其“人工智能+物流”发展策略中最关键的还是要致力于提升自身核心产品技术的领先性与稳定度，具备向客户提供较为成熟的软硬件产品的能力是企业发展的根基；其次要积极与物流企业深入合作，以标杆项目和实战数据说话；此外，要灵活运用核心技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，例如无人物流车的低速自动驾驶技术同样可以驱动无人清扫车、无人零售车等，使企业具备一定的造血能力，而不是一味地接受资本输血，生存下去的初创企业才有机会等到真正的窗口期到来。