（上海寶開物流常務(wù)副總裁：王雷）

（本文根據(jù)5月15日物流沙龍主辦的“2018智慧物流高峰論壇”現(xiàn)場錄音整理）

從新零售的概念提出之后，我們可以看到為了追求客戶的極致體驗(yàn),大家做的很大一部分努力都跟物流息息相關(guān)。

我還清楚記得二十年前，訂單的前置時間，當(dāng)時寬泛地說是按周來計(jì)，一周到店就能滿足我們的要求了；但是很快我們就發(fā)現(xiàn)一周的時間太長，慢慢地過渡到以天來計(jì)；自京東這些后來者之后，它們把標(biāo)準(zhǔn)又提高了，按天計(jì)不行，必須按小時計(jì)；現(xiàn)在相對來說，最新的客戶體驗(yàn)連小時都覺得OUT了，現(xiàn)在變成了按分鐘計(jì)。如盒馬鮮生、美團(tuán)、餓了么經(jīng)常使用的訂單履約時間是按分鐘來計(jì)的，30分鐘的時間就要送到客戶手中。

在這樣的客戶需求拉動的影響之下，傳統(tǒng)的物流處理方式已經(jīng)不能滿足要求了。在這樣的過程中，隨著科技的進(jìn)步，很多科技企業(yè)，包括物流企業(yè)的共同努力，現(xiàn)在的整個物流系統(tǒng)逐步地走向了自動化。但純粹的自動化其實(shí)也不足以滿足這樣一種新興的全方位需求，必須結(jié)合所謂的智能、智慧，結(jié)合人工智能來充分把這個技術(shù)的優(yōu)勢發(fā)揮出來。

關(guān)于AI人工智能

首先從AI的技術(shù)開始說起。在人工智能六十年的發(fā)展歷程中經(jīng)歷了兩個時間的起浮，起起落落。時間走到今天，人工智能應(yīng)用規(guī)模性爆發(fā)。

人工智能需要的是計(jì)算的能力，在過去芯片的發(fā)展過程中，芯片的發(fā)展成熟已經(jīng)給我們帶來了底層的處理能力。在二十年前，一臺計(jì)算機(jī)已經(jīng)算是讓我覺得非常精益的事情了，但是現(xiàn)在的手機(jī)計(jì)算能力已經(jīng)十倍、百倍于二十年前的電腦，所以說人工智能的發(fā)展首先離不開計(jì)算能力。

其次在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)存儲上，科學(xué)技術(shù)都有大規(guī)模的發(fā)展。這些數(shù)據(jù)的快速增長，極大豐富了訓(xùn)練人工智能的數(shù)據(jù)來源。

同時現(xiàn)在的深入學(xué)習(xí)可以讓人不再進(jìn)行人為的編程，可以設(shè)定固定的路徑發(fā)展，通過自我學(xué)習(xí)能夠模擬人的行為。

所以人工智能底層技術(shù)的成熟，目前來說促成了下一步人工智能的高速發(fā)展。

AI技術(shù)在物流上的應(yīng)用

我個人認(rèn)為，目前，人工智能在物流自動化領(lǐng)域主要起到兩方面的作用。

輔助人

現(xiàn)在在自動化倉庫里，類似于菜鳥、京東提供的無人倉，這些都是先知先覺或者說是試探性的前期操作。在大部分的前提下，在目前的倉庫里應(yīng)用到的還是對人工操作的輔助。

首先，這種輔助的操作包括語音識別。在語音識別上，目前機(jī)器相對于人有先天性的優(yōu)勢，因?yàn)楝F(xiàn)在的倉庫規(guī)模越來越大，在這樣大規(guī)模倉庫的運(yùn)作、生產(chǎn)的過程中，我們需要組織和領(lǐng)導(dǎo)。

在以人為主體的倉庫中進(jìn)行運(yùn)作的時候，我們主要通過書面或更多地在運(yùn)用現(xiàn)場口頭傳達(dá)的方式。但是這種方式其實(shí)是要耗費(fèi)時間和精力的，或拷貝會走樣，而在自我機(jī)器里傳輸非常高效。

其次，我們有電子標(biāo)簽系統(tǒng)。其實(shí)人操作，是人就會犯錯，做重復(fù)性的勞動跟他的心情很有關(guān)系，特別是在他注意力不集中的時候，差錯率會很高。但機(jī)器不一樣，它沒有情緒，按部就班亦步亦趨地處理問題?，F(xiàn)在大部分應(yīng)用到電子的標(biāo)識系統(tǒng)能幫助人提高效率。

同時，我們現(xiàn)在路徑優(yōu)化。大規(guī)模的倉庫里面，特別是類似于雙十一這樣的場合，倉庫里面運(yùn)作的人往往是非常多的。傳統(tǒng)解構(gòu)路徑的方式會造成人員的擁堵，但是通過人工智能的方式，可以動態(tài)地對人的操作路徑進(jìn)行優(yōu)化，將人安排在相對來說比較少的區(qū)域進(jìn)行操作，這也是現(xiàn)在人工智能能夠幫助我們提高效率的手段。

另外，品質(zhì)的核查。在由人來操作的高差錯率的前提下，利用電子化的手段、利用類似于外觀的檢測、利用所謂的重量等等手段，我們可以幫助核定物流訂單履約過程中的差錯。

同時利用GPS技術(shù)，我們可以進(jìn)行訂單的自動跟蹤。

逐步代替人

代替人的領(lǐng)域中，自動識別技術(shù)、自動傳感技術(shù)的發(fā)展，使設(shè)備逐漸能夠正確地識別出貨品，且對在庫內(nèi)的貨品進(jìn)行自動搬運(yùn)。同時我們把分揀的工作交給系統(tǒng)自動完成，現(xiàn)在有一部分分揀機(jī)器人也運(yùn)用到自動分揀領(lǐng)域中了，類似于機(jī)械手。

在自動包裝領(lǐng)域，做過電商的都知道，這在整個物流操作領(lǐng)域里估計(jì)要占40%的工作量，根據(jù)不同的產(chǎn)品及品類，大體上花費(fèi)的人工是非常多的?，F(xiàn)在我們利用人工智能，可以自動地識別貨品的大小，然后進(jìn)行自動地包裝。同時我們會進(jìn)行類似于自動送貨的嘗試，像京東、菜鳥都有自動送貨的無人車、無人機(jī)，目前來說應(yīng)用場景還不是特別成熟，但是作為一種先期的嘗試，現(xiàn)在已經(jīng)開始出現(xiàn)了。

目前AI在自動化物流里逐步產(chǎn)生了一種趨勢，在體力上逐步開始替代人，在腦力上逐步開始超越人。在這兩個層面上，我覺得充分表明了這樣四個方面的特點(diǎn)。

•       任務(wù)組織調(diào)度。AI系統(tǒng)可以在目前多場景、多設(shè)備、寬產(chǎn)品線的體系下進(jìn)行智能的組織；

•       可以幫助我們進(jìn)行柔性路徑的動態(tài)規(guī)劃和調(diào)整；

•       在設(shè)計(jì)的方向上我們更多的是模塊化，類似于機(jī)器人的小型模塊化，能夠進(jìn)行快速地部署，根據(jù)任務(wù)量的多少柔性地配置，顯示出硬件設(shè)備的靈活和高效；

•       由于以上這三個方面，同時運(yùn)營品質(zhì)能夠更高，由此能夠滿足客戶的極致體驗(yàn)。

由于人工智能，使得目前的整個系統(tǒng)的即時決策能力有了根本性的提升，在這樣一種提升之后，我們現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)AI技術(shù)正在逐步地接管現(xiàn)場。

其實(shí)在這個問題上，類似于在十年前，我非常清醒的體會是什么？我每天都要傳送任務(wù)，把任務(wù)傳送給下屬，下屬傳遞給他的下屬，通過循環(huán)完成工作。但是現(xiàn)在的運(yùn)作不是通過人來接觸任務(wù)，而是現(xiàn)場工人通過系統(tǒng)接受任務(wù)，這是我認(rèn)為最大的變化。

未來的發(fā)展方向

在這些自動化的發(fā)展過程中，未來會怎么樣？這是我們作為系統(tǒng)集成商對此的思考。我們對于未來是這樣理解的，現(xiàn)有的系統(tǒng)基本上發(fā)展到今天還是以人工操作、人工替代的基礎(chǔ)為考量和架構(gòu)的，但未來人工智能的發(fā)展，會逐步在新的倉庫規(guī)劃里突破人的概念。

未來的發(fā)展有離散重構(gòu)的過程

以前的運(yùn)作能力從人工發(fā)展而來，倉庫、物流核心的操作離不開分、合、搬、運(yùn)、存。貨品的來源都是生產(chǎn)出來的，在生產(chǎn)端的貨品為了整體的搬運(yùn)，基本上都是將同樣的SKU放在一起，但是在消費(fèi)端，顧客需要的是將不同的產(chǎn)品合在一起。所以我們需要從原來合在一起的SKU里，把這個貨挑出來，把三個從不同地方挑出來的貨品組合在一起發(fā)給顧客，我們要做這樣的分和合。

但是這個過程隨著倉庫規(guī)模的擴(kuò)大，它的效率直線地遞減，在這樣的遞減過程中，我們前期應(yīng)用了很多的機(jī)械設(shè)備、搬運(yùn)設(shè)備、分揀設(shè)備提高效率，但是我們認(rèn)為在未來這樣一種操作還不足夠。

分和合的所有的操作出發(fā)點(diǎn)都是來源于人，人需要揀貨的時候就需要在某個位置揀某件貨，但是隨著人工智能的發(fā)展，當(dāng)機(jī)器設(shè)備具有自我識別能力的時候，其實(shí)可以非常便捷地在一堆不同的貨里面找出它想要的貨品，它的這種識別方式會比人快很多。

未來，非?？赡艿氖莻}庫里可以把不同的貨品散放在一起，人工智能的底層大數(shù)據(jù)、高速芯片的處理能力，能夠設(shè)計(jì)出最優(yōu)的揀貨路徑和揀貨方式，設(shè)備也能得到更高的效率。

一體的可塑作為未來的發(fā)展

倉庫越來越大，我們需要處理的訂單及其種類越來越多，所以需要運(yùn)用不同的工具去處理它，但是這樣發(fā)展下去很難變成集約化的高效方式。

回頭來看，在所有的工具里，最終什么樣的工具是最高效的？綜合利用率最高的？目前來說還是人。人是可以變通的，可以又揀又扛又搬，人這種“工具”做了所有的事情。所以在運(yùn)作的過程中，這是利用率最高的方式。

所以，在現(xiàn)在技術(shù)分工發(fā)展的過程中，在目前的無人倉、無人機(jī)發(fā)展的過程中，未來是會重新回歸本源的。這種設(shè)備、系統(tǒng)會變成，用一個產(chǎn)品即可以靈活多變地解決整體性的不同業(yè)務(wù)的需求。

在以上兩個業(yè)務(wù)方向之后，最終的倉庫會朝著無人化的方向發(fā)展。

因?yàn)橹挥挟?dāng)前兩個問題都解決完之后，在體力勞動上，從搬運(yùn)到揀選，設(shè)備逐步開始替代人，從前臺的操作到后臺的帳務(wù)處理替換人，包括從運(yùn)營端到事后的設(shè)備維護(hù)端逐步都開始由整個人工智能、由系統(tǒng)來替換人。這是我們對于整個未來的技術(shù)發(fā)展的展望。

這就是今天給大家的分享，謝謝大家！

 此文系作者個人觀點(diǎn)，不代表羅戈網(wǎng)立場

-END-