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唐隆基|全球物流的人工智能創(chuàng)新格局

[羅戈導(dǎo)讀]人工智能在物流中的創(chuàng)新及應(yīng)用。

數(shù)據(jù)根實(shí)驗(yàn)室(data root labs)是一家烏克蘭的數(shù)據(jù)研究公司。本文是在它最近發(fā)布的一個(gè)研究報(bào)告《物流中的人工智能:新興的初創(chuàng)企業(yè),剩余的挑戰(zhàn)和新模式(AI in Logistics: Emerging Startups, Remaining Challenges and New Models)》【1】的基礎(chǔ)上編譯而成,旨在促進(jìn)人工智能在物流中的創(chuàng)新及應(yīng)用。

唐隆基博士:中國(guó)數(shù)字化學(xué)會(huì)特聘終身顧問(wèn)及羅戈研究院副院長(zhǎng),廣州捷世通物流股份有限公司戰(zhàn)略副總兼IT總監(jiān),湖南大學(xué)計(jì)算機(jī)信息工程學(xué)院兼職教授。

1. 全球100新興的物流人工智能初創(chuàng)企業(yè)

隨著供應(yīng)鏈管理和物流等行業(yè)在人工智能競(jìng)賽中占據(jù)中心地位,人工智能每年都會(huì)達(dá)到新的應(yīng)用水平。據(jù)Infoholic Research預(yù)測(cè)【2】,2017-2023年,物流和供應(yīng)鏈?zhǔn)袌?chǎng)的人工智能將以42.9%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng),到2023年將達(dá)到65億美元。

過(guò)程的復(fù)雜性和行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量要求通過(guò)數(shù)字化實(shí)現(xiàn)更高、更緊密的結(jié)構(gòu)和透明度。撇開(kāi)運(yùn)營(yíng)挑戰(zhàn)不談,人們現(xiàn)在就想要他們的東西——無(wú)論是等待新設(shè)備的跨國(guó)公司,還是期待節(jié)日到來(lái)時(shí)收到禮物的亞馬遜客戶。在當(dāng)今世界,交貨速度比以往任何時(shí)候都重要。除了速度,客戶還要求在特定的時(shí)間段交貨和提貨,這給路線優(yōu)化增加了一層復(fù)雜性。然后,還有定價(jià)問(wèn)題。

在網(wǎng)絡(luò)價(jià)格透明的時(shí)代,企業(yè)有望以較低的成本提供更高質(zhì)量的服務(wù),這給企業(yè)利潤(rùn)帶來(lái)壓力,并推動(dòng)企業(yè)向勞動(dòng)自動(dòng)化方向發(fā)展。物流這個(gè)行業(yè)有太多的移動(dòng)部件,如果沒(méi)有人工智能和增強(qiáng),它將無(wú)法持續(xù)。由于供應(yīng)鏈的不同部分有多個(gè)參與者,監(jiān)管機(jī)構(gòu),大量第三方,包括分包商、運(yùn)營(yíng)商、航空公司,這確實(shí)太大了,以至不能倒,但如果整個(gè)體系不適應(yīng)現(xiàn)代社會(huì),它肯定很容易出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)停滯和嚴(yán)重虧損。

根據(jù)【1】從Crunchbase【3】和其他來(lái)源收集的公共信息,編制了100家將人工智能帶入全球物流行業(yè)的初創(chuàng)公司的清單(見(jiàn)圖1)。每個(gè)物流技術(shù)初創(chuàng)公司都采用獨(dú)特的人工智能方法,其中一些已經(jīng)實(shí)施了多個(gè)用例。

圖1:世界100新興的物流人工智能初創(chuàng)企業(yè)

圖2展示了按國(guó)家分,物流人工智能初創(chuàng)企業(yè)個(gè)數(shù),其中美國(guó)59家占據(jù)了59%。前五大國(guó)家,除美國(guó)外,印度排名第二有7家,中國(guó)和德國(guó)排名第三各6家,以色列有5家。這說(shuō)明在物流人工智能創(chuàng)新領(lǐng)域,美國(guó)遠(yuǎn)走在世界的前頭,其勢(shì)頭不可忽視,其精神和思路值得學(xué)習(xí)。 

圖2:按國(guó)家分,物流人工智能初創(chuàng)企業(yè)個(gè)數(shù)

2. 2021年物流創(chuàng)新格局中的AI

下面是部分初創(chuàng)公司在物流領(lǐng)域進(jìn)行人工智能創(chuàng)新的案例:

1) 荷蘭初創(chuàng)公司Fizyr通過(guò)構(gòu)建用于在惡劣的物流環(huán)境中自動(dòng)揀貨和放置的軟件產(chǎn)品,使用AI實(shí)現(xiàn)物流中人工任務(wù)的自動(dòng)化。Fizyr的模塊化軟件產(chǎn)品無(wú)需購(gòu)買(mǎi)市場(chǎng)上大多數(shù)分揀公司提供的專(zhuān)有揀選單元,而是將其與任何相機(jī),機(jī)器人和末端執(zhí)行器平滑集成,從而使公司可以隨時(shí)選擇最佳設(shè)備以滿足他們的需求。該算法每秒提供100多種抓握姿勢(shì),包括分類(lèi)以不同方式處理對(duì)象,還執(zhí)行質(zhì)量控制以檢測(cè)缺陷以防止將損壞的物品放置在分類(lèi)器上。

2) 印度公司Invento Robotics專(zhuān)業(yè)從事開(kāi)發(fā)用于與客戶互動(dòng)的服務(wù)機(jī)器人。他們的旗艦機(jī)器人稱為Mitra,可以通過(guò)面部識(shí)別技術(shù)識(shí)別來(lái)賓,并與他們進(jìn)行對(duì)話,同時(shí)提醒來(lái)賓主機(jī)到來(lái)。今年,Mitra受過(guò)培訓(xùn),可以幫助醫(yī)護(hù)人員遠(yuǎn)程篩查和診斷Covid-19患者,以防止接觸Covid-19。

3) 總部位于馬薩諸塞州威爾明頓的Locus Robotics制造自主的移動(dòng)機(jī)器人,以支持零售商和倉(cāng)庫(kù)物流提供商的電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)。它最近宣布,現(xiàn)在已經(jīng)超過(guò)了2.5億個(gè)揀選量級(jí)別,這意味著Locus機(jī)器人現(xiàn)在每15分鐘可以揀選10,000多個(gè)單位。

4) 由前Google員工創(chuàng)立的加利福尼亞初創(chuàng)公司Nuro宣布獲得了軟銀的10億美元投資。這家初創(chuàng)公司生產(chǎn)R-1機(jī)器人,該機(jī)器人可以在船上運(yùn)載許多產(chǎn)品,可以橫穿人行道,甚至可以爬樓梯進(jìn)行交付,并且由于其纖巧,比大多數(shù)替代品更安全。據(jù)汽車(chē)之心報(bào)道: 12 月 24 日,美國(guó)硅谷自動(dòng)駕駛技術(shù)公司 Nuro.ai 獲得加州機(jī)動(dòng)車(chē)管理局(DMV)許可,將在該州的公共道路上推出付費(fèi)自動(dòng)駕駛送貨服務(wù),但 Nuro 沒(méi)有透露具體的合作伙伴和運(yùn)營(yíng)城市。不過(guò)在此之前,Nuro 已經(jīng)與達(dá)美樂(lè)披薩、沃爾瑪、CVS 等零售商達(dá)成了合作關(guān)系,所以大概率也會(huì)在這幾家之中。同步在加州開(kāi)展付費(fèi)無(wú)人配送(見(jiàn)圖3)。

圖3:Nuro在加州開(kāi)展付費(fèi)無(wú)人配送【4】

與此同時(shí),Nuro 還收購(gòu)了總部位于舊金山的自動(dòng)駕駛卡車(chē)創(chuàng)業(yè)公司 Ike,有意進(jìn)軍干線物流(見(jiàn)圖4)。

圖4:Nuro 還收購(gòu)了Ike,有意進(jìn)軍干線物流【4】

5) Robby Technologies成立于2016年,由YCombinator支持,正在開(kāi)發(fā)Robby 2,這是一款具有先進(jìn)AI的自動(dòng)駕駛汽車(chē),具有導(dǎo)航和交互功能。它不僅可以導(dǎo)航道路,還可以導(dǎo)航人行道,行人和鐵路道口。它還配備了對(duì)話式AI,以鼓勵(lì)人類(lèi)與機(jī)器人之間的互動(dòng)。例如,如果有人擋住了羅比的路,羅比會(huì)說(shuō)“對(duì)不起”和“謝謝”。

6) 衛(wèi)星影像公司DigitalGlobe向共享單車(chē)巨頭Uber提供行星表面的高分辨率圖片。這些圖像為高級(jí)地圖繪制工具的開(kāi)發(fā)提供了豐富的輸入源,以提高其駕駛員和騎手之間的接送,導(dǎo)航和下車(chē)的精度。在一個(gè)城市將其添加到官方矢量地圖之前,DigitalGlobe的衛(wèi)星可以解密新的路面標(biāo)記,車(chē)道信息以及街道規(guī)模對(duì)交通模式的變化。

3. 知名物流企業(yè)AI趨勢(shì)和主要參與者

雖然創(chuàng)業(yè)公司正在進(jìn)行大量創(chuàng)新,給知名企業(yè),如DHL, FedEx也帶來(lái)了很多顛覆。但這些知名物流企業(yè)都在物流人工智能應(yīng)用創(chuàng)新和應(yīng)用方面奮起直追,下面是一些主要參與者的創(chuàng)新案例:

1) 在采用新技術(shù)方面,DHL等公司和鹿特丹港等港口一直是頭條新聞。更具體地說(shuō),DHL建立了一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工具,可以預(yù)測(cè)空運(yùn)時(shí)間的延遲。機(jī)器分析58個(gè)不同的數(shù)據(jù)點(diǎn),并提前一天預(yù)測(cè)每日的運(yùn)輸延誤或加速。此外,機(jī)器學(xué)習(xí)模型可精確指出影響發(fā)貨延遲的主要因素。鹿特丹港口通過(guò)開(kāi)發(fā)Pronto(一種用于港口電話標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)交換的應(yīng)用)來(lái)投資自學(xué)習(xí)模型。該應(yīng)用程序允許船運(yùn)公司,代理商和碼頭在港口呼叫期間計(jì)劃,實(shí)施和跟蹤其活動(dòng)。通過(guò)分析諸如船只類(lèi)型,貨物類(lèi)型,位置,路線,航行速度以及附近其他船只等因素,由AI驅(qū)動(dòng)的Pronto可以預(yù)測(cè)船只到達(dá)港口的時(shí)間。

2) 同時(shí),世界最大的物流公司之一東日本鐵路公司計(jì)劃在2027年開(kāi)始實(shí)施自動(dòng)駕駛列車(chē)。

3) 聯(lián)邦快遞最近宣布了其新的快遞機(jī)器人SameDay Bot(見(jiàn)圖5),以提高“最后一英里”的交付效率。該機(jī)器人以最高時(shí)速10mph的速度結(jié)合了類(lèi)似于自動(dòng)駕駛汽車(chē)和常規(guī)攝像頭的LIDAR傳感器,可在道路上獨(dú)立導(dǎo)航并避免碰撞。也許很快我們的Pizza Hut比薩或Walgreens雜貨將由SameDay機(jī)器人交付。

 

圖5:聯(lián)邦快遞最近宣布了其新的快遞機(jī)器人SameDay Bot【5】

4) 越來(lái)越多的大型汽車(chē)公司發(fā)布公告,例如寶馬,戴姆勒,福特,豐田和大眾。他們中的大多數(shù)正在開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)。同時(shí),像Google,Tesla和Waymo這樣的年輕公司通過(guò)使用專(zhuān)有AI和制造技術(shù)開(kāi)發(fā)自己的自動(dòng)駕駛汽車(chē),挑戰(zhàn)了現(xiàn)有公司。此外,出行平臺(tái)公司Lyft和Uber與知名汽車(chē)公司合作,自動(dòng)提供按需乘車(chē)服務(wù)。

5) 中國(guó)后起的知名物流企業(yè),如京東,阿里菜鳥(niǎo)順豐等都在人工智能方面布局,并且已推出了許多AI應(yīng)用產(chǎn)品(見(jiàn)圖6-7)。

圖6:京東X事業(yè)部智能物流體系 

圖7:菜鳥(niǎo)數(shù)智化供應(yīng)鏈的自動(dòng)化智能化運(yùn)作

4. 物流AI創(chuàng)新分類(lèi)

  • 現(xiàn)有流程的自動(dòng)化

自動(dòng)化是全面進(jìn)行大規(guī)模優(yōu)化的第一步,許多公司已經(jīng)做到這一點(diǎn),至少可以保持競(jìng)爭(zhēng)力:

自動(dòng)化可重復(fù)的任務(wù),例如表單完成,發(fā)票和庫(kù)存檢查。

  • 加快人為易犯錯(cuò)誤并需要非常特定的法規(guī)知識(shí)的復(fù)雜的流程。

  • 自動(dòng)化客戶數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)–對(duì)于想要保留其客戶最新記錄的大型企業(yè)而言,這是一個(gè)持續(xù)的挑戰(zhàn)。

  • 使用自主機(jī)器人實(shí)現(xiàn)倉(cāng)庫(kù)操作的自動(dòng)化-用于代替或協(xié)助倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部的所有操作人員。

  • 對(duì)過(guò)程優(yōu)化的預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)

自動(dòng)化已經(jīng)為行業(yè)帶來(lái)了巨大的收益,但是AI的預(yù)測(cè)能力能獲得更大的收益。大型物流公司正在探索或內(nèi)部化大量潛在的用例:

  • 通過(guò)增強(qiáng)眾多全球供應(yīng)鏈參與者之間的溝通來(lái)預(yù)測(cè)交貨路線,從而有效地運(yùn)輸,提取和交付貨物。

  • 預(yù)測(cè)機(jī)械的磨損并改善總體設(shè)備有效性指數(shù)。

  • 預(yù)測(cè)燃油用量以優(yōu)化車(chē)隊(duì)。

  • 預(yù)測(cè)未來(lái)的生產(chǎn)需求。

  •  顛覆性創(chuàng)新的先進(jìn)技術(shù)

如果我們更深入地探索技術(shù)漏斗,那么在我們剛剛開(kāi)始探索的更高級(jí)形式的AI方面,基本上就存在著無(wú)限的可能性。想想波士頓動(dòng)力公司和亞馬遜的自動(dòng)交付無(wú)人機(jī)機(jī)隊(duì),然后考慮這些用例離我們還有多遠(yuǎn):

  • 圖像識(shí)別中的AI將加快庫(kù)存管理,而智能機(jī)器人分揀將加速包裹處理。

  • 人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的交集將使傳感器能夠提供供應(yīng)鏈中的可見(jiàn)性,準(zhǔn)確的安全性和安全性解決方案,并減少有害排放。

  • 通過(guò)Siri,Alexa和Google等智能AI助手進(jìn)行購(gòu)買(mǎi),將有助于個(gè)性化購(gòu)物體驗(yàn),并提高已經(jīng)十分困難的消費(fèi)主義速度。

    聯(lián)邦快遞(FedEx)首席信息官羅布?卡特(Rob Carter)表示,你將能夠“暢所欲言”,并且(Alexa)會(huì)提出正確的問(wèn)題,以確保你完成了工作。然后你就可以指望一輛卡車(chē)開(kāi)到你辦公室的前門(mén),把貨物揀起來(lái),然后把它們運(yùn)過(guò)去?!?。

5. 新冠疫情對(duì)行業(yè)的影響

我們正處在充滿挑戰(zhàn)的時(shí)代,但挑戰(zhàn)給我們帶來(lái)無(wú)數(shù)機(jī)遇。新冠疫情大流行給整個(gè)部門(mén)帶來(lái)了巨大壓力。有幾個(gè)原因。一個(gè)是當(dāng)今供應(yīng)鏈的全球化性質(zhì),其一產(chǎn)品的各個(gè)組件在各個(gè)國(guó)家(尤其是在中國(guó))生產(chǎn)。二是諸如附加協(xié)議之類(lèi)的新法規(guī),這些法規(guī)與病毒的傳播有關(guān),從而造成了交付瓶頸并減慢了貨物的流通速度。第三點(diǎn)-政府,企業(yè)和消費(fèi)者期望某些商品的交付速度更快。在大流行初期,它們是口罩和個(gè)人防護(hù)設(shè)備。隨著臨近2020年底,必須建立新的流程以在適當(dāng)?shù)臈l件下在美國(guó),歐洲和世界其他地區(qū)運(yùn)送疫苗,這給物流公司帶來(lái)了更多壓力。話雖如此,大流行為物流的某些領(lǐng)域創(chuàng)造了前所未有的機(jī)會(huì)。下面就是一些實(shí)例:

  • 隨著越來(lái)越多的消費(fèi)者從線下轉(zhuǎn)向在線,電子商務(wù)行業(yè)的興起

  • 無(wú)人機(jī),自動(dòng)駕駛汽車(chē),機(jī)器人初創(chuàng)公司,可以代替運(yùn)送人員,最大限度地減少勞動(dòng)力短缺的風(fēng)險(xiǎn),并有助于保持社會(huì)距離

  • 借助AI進(jìn)行路線優(yōu)化,以加快貨物交付速度并減少碳排放。例如,位于班加羅爾的初創(chuàng)公司Invento Robotics已重新使用其機(jī)器人-進(jìn)行篩查和診斷,以防止醫(yī)生和醫(yī)護(hù)人員接觸Covid-19患者。機(jī)器人幫助收集患者數(shù)據(jù),即姓名和癥狀,并測(cè)量溫度。那些有癥狀或與Covid-19陽(yáng)性家庭成員接觸過(guò)的人被引導(dǎo)到診斷機(jī)器人,與醫(yī)生進(jìn)行遠(yuǎn)程視頻對(duì)話。

  • 供應(yīng)鏈監(jiān)控公司TagBox重新培訓(xùn)了其AI模型,以在工作場(chǎng)所實(shí)施,維護(hù)和管理社交疏離。當(dāng)人的體溫升高時(shí),初創(chuàng)公司的可穿戴Tag360會(huì)發(fā)出警報(bào)。它可以監(jiān)視診斷測(cè)試套件的處理,并在檢測(cè)到未經(jīng)授權(quán)的打開(kāi),處理不當(dāng)或溫度風(fēng)險(xiǎn)時(shí)發(fā)出警報(bào)。

6. 中國(guó)物流人工智能初創(chuàng)企業(yè)

下表展示了全球100家物流的人工智能初創(chuàng)企業(yè)中的六家中國(guó)公司的融資和創(chuàng)新情況,其中一家在香港。

7. 總結(jié)

本文介紹和分析了全球物流的人工智能創(chuàng)新格局。主要內(nèi)容包括以下幾方面:

  • 全球100新興的物流人工智能初創(chuàng)企業(yè)

  • 2021年物流創(chuàng)新格局中的AI

  • 知名物流企業(yè)AI趨勢(shì)和主要參與者

  • 物流AI創(chuàng)新分類(lèi)

  • 新冠疫情對(duì)行業(yè)的影響

  • 中國(guó)物流人工智能初創(chuàng)企業(yè)

參考文獻(xiàn):

【1】 尤利婭?希奇科娃,物流中的人工智能:新興的初創(chuàng)企業(yè),剩余的挑戰(zhàn)和新模式,Data Root Labs,https://datarootlabs.com/blog/ai-in-logistics-emerging-startups-remaining-challenges-and-new-models 

【2】 https://www.infoholicresearch.com/report/artificial-intelligence-in-logistics-market-forecasts-to-2023/

【3】 https://www.crunchbase.com/hub/artificial-intelligence-startups

【4】 陳念航,Nuro收購(gòu)無(wú)人卡車(chē)公司Ike布局干線物流,同步在加州開(kāi)展付費(fèi)無(wú)人配送,汽車(chē)之心, 2020-12-24

【5】 交付未來(lái):FedEx推出自主交付機(jī)器人,

https://newsroom.fedex.com/newsroom/thefuturefedex/utm_source=datarootlabs&utm_medium=blog 

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