“人工智能+”物流基于自动识别技术、数据挖掘技术、人工智能技术、GIS技术等，广泛应用条形码、传感器、射频识别、全球定位系统等先进物联网技术，实现智能包装、智能运输、智能仓储、智能装卸及搬运、智能配送及智能客服等活动过程，通过智能自动化作业实现货物包装、运输、仓储、装卸、搬运、配送及客服等过程的自动化运作。对“人工智能+”物流架构及场景应用研究，有助于促进“人工智能+”技术与传统物流产业链深度融合，推动“人工智能+”物流产业高质量、可持续发展。
一、研究综述
当前，传统物流产业出现明显的转型升级态势，物流新业态模式层出不穷。张敏杰(2019)指出，国内外物流新业态模式主要包括云物流、智慧物流、跨境物流、末端物流，此外还包括众包物流、前置仓库、智能快递库等新业态物流发展方向。文宗川等(2019)指出，智能物流的发展是一个循序渐进的过程，主要依靠物流企业、需求主体、政府部门和技术服务中介的共同努力。智能物流发展历经三个阶段，包括萌芽期、快速成长期及成熟期。萌芽期主要以政府驱动为主，该阶段四元主体关联性较低，各环节链接不足，信息沟通不通畅及不对称情况严重;快速成长期以需求主体推动为主，该阶段在需求主体推动下，智能物流技术服务中介融入物流产业，物流企业、政府、需求主体及技术服务中介四元主体相互配合;成熟期是物流企业、需求主体、政府部门及技术服务中介自觉均衡发展阶段，该阶段各主体间互利互惠、信息资源共享，产业资源和信息有效流动，智能物流体系有序发展。
韩海轩(2020)通过2011-2019年省级面板数据分析人工智能技术对物流业效率的影响及差异，研究结果显示：我国人工智能技术对提高物流效率有着显著正向关系，对东部地区影响最为显著，中西部地区次之。因此，为提升物流流通效率，应大力发展人工智能技术，缩小人工智能技术区域发展差距，提高人工智能技术在物流产业应用的深度及广度。人工智能技术的应用对物流企业的核心竞争力有一定影响。胡悦等(2020)基于AMOS软件和结构方程模型，从资本、人力资源和知识管理三方面构建“人工智能+”物流企业核心竞争力指标体系模型。研究结果显示，人工智能技术资本是影响基于人工智能技术的物流企业核心竞争力的关键因素，其中大数据处理水平影响最大。此外，人力资源和知识管理也会对物流企业核心竞争能力产生较大影响，只是稍逊于人工智能技术资本。刘娜等(2019)基于5G技术探索智能物流仓储，揭示智能仓储信息化建设成本高、信息管理效率低、仓储信息不对称及信息安全难以保障等发展难点，通过智能物流仓储信息系统设计、智能物流仓储信息系统建设基础、智能仓储作业信息管理来构建5G技术下的智能仓储信息系统模式。其中，智能物流仓储信息系统设计实现数据库、系统层及作业层作业，智能物流仓储信息系统建设通过5G与AI的融合、5G与VR的融合、5G与区块链的融合，实现全程自动化、可视化及数据化，智能仓储作业信息管理实现智能入库、在线盘点、出库流程。刘晓娜(2019)指出，人工智能成为物流企业降本增效的利器，巨头加大“无人仓+无人机”布局。此外，人工智能抢滩区块链物流，推动物流企业的升级变革。而人工智能对物流企业转型升级的影响主要体现在人工智能技术重组物流基础设施、生产工具及劳动力，更能计算并重新构建物流运作流程。
综上所述，人工智能技术推动了传统物流产业的转型升级，逐渐成为全球物流经济发展的“新引擎”。而人工智能对物流企业的影响不仅体现在物流基础设施、生产工具、劳动力等方面，更体现在包装、运输、仓储、装卸及搬运、配送、客服等物流运作流程等方面。
二、“人工智能+”物流的发展现状
在2020年新冠肺炎疫情蔓延全球，全球经济承受了前所未有的严峻挑战，物流在推动经济发展、保障民生需求、抗击疫情等各方面提供有力支撑。“人工智能+”技术的应用更是将人工智能技术和物流企业相融合，降低人工成本，提升经营效率，推动物流产业的长期可持续发展。“人工智能+”物流活力持续增强，为零售多业态融合发展提供保障。生鲜、医疗、汽车、家电、电子数码等零售产业呈现出“线上+线下”多业态发展模式，零售需求引领零售多业态模式融合深度发展。零售多业态模式融合发展，推动物流产业发展，为物流产业发展提供动力引擎及需求来源。根据中国物流与采购联合会发布的《2020年物流运行情况分析》(见图1)，2020年社会物流总额达300.1万亿元，同比增长3.5%，物流业总收入10.5万亿元，同比增长2.2%，经济复苏推动物流加速回升。
与此同时，“人工智能+”物流产业活力持续增强，转型升级态势明显，结构持续优化，为零售多业态融合发展提供保障。伴随着大数据、物联网及人工智能技术的融合发展，无人仓、智能物流中心等新业态模式不断涌现，为零售多业态融合发展提供物流保障。根据前瞻产业研究院相关数据显示，2019年我国“人工智能+”物流市场规模15.9亿元，伴随着技术融合发展和行业理解的深入，在未来5年内保持高增长速度，到2025年市场规模约为97.3亿元。“人工智能+”物流研究尚且有限，市场结构分布也主要以智能仓储和智能运输为主。由于人工智能技术进入物流领域发展时间较短，“人工智能+”物流研究应用领域有限。根据前瞻产业研究院研究数据显示(见图2)，“人工智能+”物流应用主要分布在智能仓储和智能运输两方面。从供给侧来看，2019年“人工智能+”物流市场规模15.9亿元，其中仓储市场规模6.8亿元，市场结构占比42.8%，运输市场规模6.1亿元，市场结构占比38.4%，配送市场规模1.9亿元，市场结构占比1.9%，客服市场规模1.1亿元，占比6.9%。由此可见，智能仓储和智能运输在“人工智能+”物流行业市场结构中占比达到80%以上。智能仓储应用发展迅速但不成熟，人工智能技术应用点状分散在各个子系统中。
随着物联网、仓储机器人等新技术的应用，智能物流仓储已成为智能物流方式的最佳仓储方案。智能仓储应用主要体现在立体仓储和配送分拣中心，包括电子面单识别、物流设备调度、货物体积测算、视觉引导、视觉监控、立体货架、多层穿梭车、高速分拣机、高密度存储穿梭等。目前而言，智能仓储应用发展较为迅速但不够成熟，人工智能技术呈点状分散在各个子系统中，尚未形成高度自动化、集成化仓储作业流程。智能运输尚处于起步阶段，“人工智能+”运输应用主要集中在车辆管理及无人卡车。运输是物流产业链条的核心环节，是物流的主要功能要素之一。运输可以创造“场所效用”，将货物转运至场所效用最高的地方。根据中国物流与采购联合会的《2020年全国物流运行情况通报》(见图3)，2020年社会物流总费用14.9万亿元，同比增长2.0%，其中运输费用7.8万亿元，占社会物流总费用的52.7%，保管费用占比5.1万亿元，占社会物流总费用的34.5%，管理费用1.9万亿元，占社会物流总费用的12.8%。由此可见，运输是物流成本构成的主要内容，在社会物流总费用中占比超过50%。由于运输环境及运输设备的复杂性，人工智能在物流运输中的应用尚处于起步阶段。
目前而言，“人工智能+”物流运输应用主要有基于自动驾驶技术的无人卡车及基于计算机视觉和ALOT产品技术的车队管理系统等两大方向。根据前瞻产业研究院相关数据显示，无人卡车市场规模0.6亿元，在“人工智能+”物流运输市场份额占比9.8%，车队管理系统市场规模5.5亿元，在“人工智能+”物流运输市场份额占比90.1%。近两年，无人卡车在港区、园区等相对封闭场景已进入试运行阶段，但与实际广泛应用距离尚远。而车队管理系统的实际应用远远超过自动驾驶技术的发展。由于自动驾驶技术目前发展处于起步阶段，伴随着“人工智能+”技术的融合发展，基于自动驾驶技术的无人卡车市场规模占比将会不断扩大，车队管理系统市场规模占比将会缩小。
三、“人工智能+”物流全链架构及场景应用
(一)“人工智能+”物流全链架构
综合“人工智能+”物流领域的研究，本文将“人工智能+”物流全链架构界定为包装、运输、仓储、配送、装卸及搬运、客服等。“人工智能+”物流基于物联网技术及智能技术的“人工智能+”包装、“人工智能+”运输、“人工智能+”仓储、“人工智能+”装卸及搬运、“人工智能+”配送及“人工智能+”客服等全链架构应用(见图4)，加以智能流通加工及智能信息处理等活动，实现货物从供应地到接收地实体流动过程中的资源配置最优化、服务最佳化、利润最大化及生态保护程度最大化。与传统物流相比，“人工智能+”物流信息集成化程度更高，在提升货物流通效率、降低物流成本、提升企业服务水平、增加企业经营利润等方面显示出了巨大优势。“人工智能+”物流全链架构特点主要体现在一体化、柔性化、智能化、可视化四方面。一体化。“人工智能+”物流包括企业生产、经营管理、居民生活等过程中的全部物流活动，更包括企业与企业、企业与个人、个人与个人之间的物流活动。此外“人工智能+”物流具有整体性和系统性，以物流管理为核心，向客户提供包装、运输、仓储、装卸及搬运、配送、客服等一体化物流服务。柔性化。“人工智能+”物流以消费者需求为导向，根据消费者需求偏好及变化，及时调节物流运输线路、运输频率、送达配送时间、生产工艺等。
相对于传统物流产业而言，“人工智能+”物流实现了“以产定销”到“以销定产”的转变，遵循“以顾客为中心”的理念，满足消费端个性化、多元化场景物流需求。智能化。智能化机理主要包括四方面内容，如信息的智能获取技术、智能传递技术、智能处理技术及智能运用技术。智能化不仅体现在智能包装、智能运输、智能仓储、智能装卸及搬运、智能配送、智能客服等物流架构环节中，还体现在具体场景应用中，如运输环节中运输道路拥堵判断及最优选择、仓储过程中仓储水平的优化确定、分拣过程中自动分拣的应用、自动跟踪定位及控制、定位追溯功能、识别感知功能、智能决策功能等方面。可视化。可视化体现在包装、运输、仓储、装卸及搬运、配送、客服等物流全过程及过程的全透明化，以便自动跟踪货物的物流环节及位置，如定位查找丢失件，更有利于货物物流环节的定位追溯。此外，可视化还体现在物流大数据的可视化，物流大数据的可视化可满足多场景物流需求，提高物流全过程效率，推动“人工智能+”物流可持续性发展。
(二)“人工智能+”物流全链场景应用
“人工智能+”物流全链架构包括“人工智能+”包装、“人工智能+”运输、“人工智能+”仓储、“人工智能+”装卸及搬运、“人工智能+”配送及“人工智能+”客服等，而“人工智能+”全链场景应用则是深入包装、运输、仓储、装卸及搬运、配送、客服六大架构挖掘(见表1)。
一是，“人工智能+”包装。“人工智能+”包装的应用场景主要包括智能包装和全自动包装管理系统。全自动包装管理系统将包装流程及控制制度固化至系统中，提供包装流程的工作流，对包装全过程进行流程预警及控制管理。全自动包装管理系统通过检测被包装对象的品种、品质、大小、数量、体积、运输环境及运输路线等信息，选择相应的包装材料、规则、大小，设置相应的个性化包装流程，将包装作业信息传递至智能包装作业机器上，由智能包装机器进行全自动化作业，从而满足不同货物的包装需求及特殊场景的包装需求。此外，“人工智能+”物流在生产溯源“一物一码”基础上提供包装溯源码录入，实现对货物的全流通过程定位、跟踪、控制及追溯管理。
二是，“人工智能+”运输。“人工智能+”物流运输应用场景主要有两大方向：一是基于自动驾驶技术的无人卡车，包括整车运输和甩挂运输。无人卡车基于汽车自身的环境感知、驾驶路线规划及车辆控制等自动驾驶技术，满足港口、园区、高速公路、城市道路等多场景运输。自动驾驶技术通过摄像头、激光雷达、毫米雷达进行系统定位并获取行驶道路数据，基于计算平台及算法分析、处理感知层数据并下达指令，利用电子驱动、电子制动及电子转向执行刹车、加速、转向等行动;二是基于计算机视觉和ALOT产品技术的车队管理系统。车队管理系统基于计算机视觉和ALOT产品技术，对车辆行驶路线、司机驾驶行为、货物装载情况进行实时感知功能，在行程延误、路线偏离、司机危险行为(瞌睡、超速、看手机等)时进行风险预警、实时控管及干预，从而减少运输安全事故，提升车队管理效率。
三是，“人工智能+”仓储。“人工智能+”仓储是个高度集成化的综合体系，应用场景主要包括仓储现场管理、AMR及设备调度系统，场景细化至快递快运、电商仓储、生产物流及自动化大型仓库。仓储现场管理基于物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID等技术，有效调动货物体积测算、电子面单信息识别、出入库传送、物流设备调度、AMR等功能，对商品货物的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库进行一系列智能化管理。AMR(自动移位机器人)基于SLAM系统定位导航，实现环境感知、地图构建、自主定位、路线规划、智能避障、智能跟随等功能，为仓内现场管理发挥人工替代作用。设备调度系统主要基于约束优化、时间序列、大规模聚类等底层算法，实现协同路径优化、任务最优匹配、计划补货、货架布局调整等功能，为仓储现场管理提供辅助支撑功能。
四是，“人工智能+”装卸及搬运。“人工智能+”装卸及搬运应用场景包括全自动搬运及装卸，核心技术为AI算法，如顶升搬运、牵引搬运、料箱搬运、复合机器人。从全过程物流角度来说，装卸及搬运涉及生产、包装、运输、仓储、配送等各个物流环节。“人工智能+”装卸及搬运智能识别并辨认车辆装载区域图像，需自动识别货物材质、品类、大小、重量、体积，准备计算分配装载位置坐标，选择并分配合适的装卸搬运方式，由传感器进行搬卸装运各点平衡调整，从而减少劳动强度，降低人工成本，避免二次搬运等，提高作业效率。
五是，“人工智能+”配送。配送是全过程物流的最后环节，而“人工智能+”配送应用场景主要包括无人配送及订单分配管理系统，无人配送具体应用场景主要为无人配送车及无人配送机，订单分配管理系统在即时物流中应用较多。“人工智能+”配送通过系统中订单数量、订单配送地址、订单配送时间进行路线规划、订单规划，如将相同或类似配送地址的订单、相同或类似配送时间段的订单进行统一打包分配，将其分配至无人配送车、无人配送机等。无人配送车通过激光雷达、超声波雷达、摄像头及惯性传感器进行道路、标识、行人及车流量的环境感知及车辆定位，在实时更新的地图中进行拥堵路线规划，基于自动驾驶技术进行加速、转弯、避让、制动灯路线作业。
六是，“人工智能+”客服。“人工智能+”客服应用场景主要是客服机器人，核心技术是智能语音及NLP。“人工智能”客服是以语音文字交互为依托的人机协作模式，通过电话呼入、电话呼出、App客户端、微信小程序等终端入口，提供语音导航、业务识别、智能派单、坐席辅助、文字查询、客户跟进等智能语音文字服务，释放人工成本，降低运营成本，实现终端消费服务辐射范围的扩大。
《“人工智能+”物流全链架构及场景应用》来源：《商业经济研究》，作者:张利
