物流行业的蓬勃发展，加剧了企业之间的竞争，如何利用创新科技推动业务跳出红海，是很多物流企业都在思考的问题。企业数字化转型也正在从“互联网+”向“AI+”递进，“AI+行业”正成为不可忽视的变革力量。

用AI抽象物流业务的本质：供给与需求的智能化匹配

物流行业要解决的一个根本问题是供给与需求的匹配问题。无论是像我们启点国际主营铁路及其它多种货运方式并存的货代;还是主营快递业务的顺丰，还是像东方海外航运这样的海上运输，都是在解决供给与需求匹配的问题，即把东西送达到需要的人手里。如果将整个大物流行业的业务场景高度抽象，我们就可以得到最基本的AI应用场景。

AI在物流行业中的主要应用场景

场景一，供需预测。

物流企业并不是在业务订单来了之后才开展业务的，而是会在客户下单之前就要预估站点订单的数量，并事先规划运输工具或是预测每个港口运送的货物数量、空箱数量等。为此，需要利用时序数据，结合历史经验，考虑节假日等因素进行预测；而当有意外情况发生，如道路拥堵、船只遭遇风暴等，还要能够根据具体状况进行动态调整。有了更准确的需求预测，托运人可以优化库存管理、分派和劳动力计划，从而提高服务水平。麦肯锡在一份报告中表示，人工智能预测方法可以将供应链网络中的错误减少30-50%。

场景二，供需评价。

绝大部分的物流需求是善意的，但仍然存在遇到恶意需求的风险，比如蓄意骗保等。所以，如何利用企业及个人身份信息做到异常检测、事先预警，也成为物流企业亟待解决的课题之一。

场景三，路径优化。

这是物流行业的核心应用场景。当知道供给和需求分别在哪里后，就要决定在什么地点，派什么车辆、船只，走什么路线，如何运输货品效率最高、成本最低，是否需要设立中转站、集散中心，或是建立自己的仓储等等，这些都是路径规划需要考虑的问题。同时，一旦遇到了突发状况，也要能够及时调整，重新快速优化路线。此外，如果某条路径所对应的供需关系存在恶意风险，还需要在路径上多加入一些审查或校验的机制，以实现必要的风险控制。

场景四，仓储自动化。

由于当前全球形势，供应链中对非接触式流程的需求不断增加，似乎推动了高级自动化业务流程的必要性。人工智能有可能彻底改变仓储领域的自动化。将机器人技术与人工智能相结合，机器人可以跟踪和定位库存，并执行通常需要额外劳动力来完成的挑选和包装功能。自动化带来了高效的资源分配，使劳动力能够做更多有价值的活动，而不是手工琐事。深度学习进一步促进了这些机器人的学习，使它们能够在部署它们的场景中自主地做出活动决定。

场景五，智能计算机视觉。

深度学习和人工智能使先进的扫描、监控和自动化技术能够通过图像和视频可视化许多物流场景，并进行相应的直接操作。这改变了装货时货物的尺寸或破损检查、标签和堆叠安排。计算机视觉与深度学习结合在自动驾驶汽车上实现自动和智能导航，现在已成为现实。

场景六，工作流程自动化。

工作流程自动化是利用人工智能来简化复杂和手工的后台操作。在我们货运代理的操作环节之中，文档处理是一项乏味的工作，但是却具有着使用机器人过程自动化(RPA)和(OCR)进行自动化的巨大潜力。运输文件并非全部都采用标准格式，而这正是此类技术能够自动阅读和理解打印或手写文件的地方。这种工作流程自动化可以解放物流人员的大量工作时间，并分配他们做更多的增值活动。

场景七，增强的货运跟踪。

货运可见性数据对整个货运过程至关重要。人工智能跟踪和跟踪功能对供应链中断、延误和航路风险发出警报的能力可以帮助企业提高灵活性，并采用备份措施，以避免重大损失。机器学习还可以帮助分析历史数据，以确定航运模式，考虑各种因素，如天气条件、季节性需求波动、贸易通道拥堵等。随着语音助手或聊天机器人的广泛使用，我公司操作人员可以在几秒钟内提取跟踪信息并发送给客户端。

人工智能如何推动物流行业下一阶段的增长?

为什么物流公司正面临一个前所未有的变化的时代，因为新技术使更高的效率和更多的合作运营模式成为可能。

人工智能可以帮助物流行业重新定义今天的行为和实践，从预测到预测的规划，从标准化到个性化的服务。它还能为物流公司提供了优化网络协调的能力，这是仅靠人类无法轻易达到的效率。

在人工智能的帮助下，物流行业可以将其运营从反应性行动转变为前瞻性和预测性范式，这可以在后台办公室、运营和面向客户的活动中以有利的成本产生更高的洞察力。例如，人工智能技术将使用先进的图像识别技术来跟踪货物和资产的状况，为运输带来端到端自动化，或在世界货运量出现波动之前预测它们。

随着企业数字化转型愈演愈烈，越来越多的物流公司将人工智能整合入到他们的工作流程当中，以最高效率,最低成本与最高效益的方式利用他们的资源。