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2019行业AI素描:物流_抖音财富号

当前栏目:抖音号资讯|2022-03-21 14:52|浏览:3

在第19期行业AI系列中,我们介绍了一系列2019年有新进展的AI应用场景。但我相信很多人的第一反应是——不够用。无论是金融行业在云端降本增效的AI,还是田间每时每刻观察农作物的AI,虽然都在给我们的生活带来微妙的变化,但离我们想象中的技术变革还差一点.

不得不承认,很多时候我们对科技的想象是夸张的,血腥的,比如一提到生物技术,我们就联想到生化危机。至于想象中的AI应用,至少要改变一些看似很老的行业,大大提高效率,最好能有一些有特殊技能的机器人什么的。这不是比仅仅依靠云端的算法模型来改变行业要“刺激”得多吗?

这样的科幻应用场景在2019年真的发生了,那就是AI物流。

物流蒙太奇中的魔幻与现实

说到物流,游客一定会在巨大的仓库里播放这样一串蒙太奇式的——个包裹,卖家写好的悠悠舞动的面单,寒风中在城市里飞舞的快递小哥.这种行业似乎很难进行技术改造,至少在实现自动驾驶之前,对人类劳动力的依赖度还是很高的。

但是,其实虽然消费者自己接触到的物流业务大部分都是快递小哥做的,但其实物流是有足够的AI条件的。

首先,从动机上来说,我们对物流行业的刻板印象,比如仓库端劳动效率低,信息筛选困难等,往往是物流行业实际面临的一些问题。显然,他们有利用技术进行改进的意愿。

另一方面,快递网点用工荒从两年前开始越来越明显。快递柜逐渐取代送货上门的快递小哥,行业也渴望用科技来缓解这种“用工荒”。

而物流行业看似“原始”,其实其工作内容是高度结构化的。例如,货物在存储空间中的位置和人的路线总是固定的。而物流车辆在城市间的配送流程往往是相对固定的。

尤其是物流出行依赖地图导航,日常轨迹积累了数据。另外,物流行业是一个集群化、规模化的行业,整个业务流程非常适合通过AI处理进行结构化和改进。就连看似遥远的自动驾驶,其实在固定路线上也有了长足的进步。与物流园区的固定路线有着天然的契合。

从几年前开始,物流从来不缺智慧。我们经常在物流企业的宣传中看到,很多大型物流企业都建设了智能分拣流水线和智能仓储系统。不用人工操作,在机械臂和流水线的配合下,包裹可以去想去的地方。

解耦、重组、幻想成真:物流AI的2019

2019年,物流AI最显著的变化是业务与技术的解耦趋势。我们提到过,物流从来不缺智慧。在大型物流企业中,智能化的覆盖面其实是非常好的。但是,正是因为这些技术来自于企业内部的自驱动业务,业务本身和技术才被牢牢绑定。虽然物流企业拥有强大的技术,但成熟的智能解决方案提供商在物流行业却很少见。这将极大地影响整个行业的技术覆盖效率,我们看到的稿件中也会有机器人入地。现实中,快递小哥又累又秃。

不过今年物流行业开始出现越来越多的技术服务商,从华为、百度等科技巨头到小型科技企业,都开始着手解决物流行业的问题。

这一年,AI在交通领域的进化最为明显。

比如数据挖掘结合AI算法可以更好的规划高效的运输路线,提高里程利用率。就连原本需要熟练员工每天花一两个小时的排班工作,AI也能在几分钟内解决。尤其是通过前几年的数据挖掘,可以预测货运压力,让各个车站提前做好准备。

以双十一、618这样的购物点为例。如果没有做好充分的准备,很可能快递爆仓,派送人员疲惫不堪,站点内大量货物堆积,造成危险。但如果预估数量过大,快递站点会承担费用。但是,在AI技术的加持下,我们可以轻松应对节点压力。同时,仓储的AI能力也在提升。

不仅有大量无人车开始进入港口承担货物接驳任务,很多技术厂商也开始推出小巧灵活的仓储机器人,通过数字结对能力实现应用场景的智能化。换句话说,如果物流商家想要在仓储方面应用机器人,就不再需要建造一个庞大的智能工厂。小机器人之间的配合也可以提高仓储和分拣的效率,可以更好的避免暴力分拣。

最后,在交付过程中,一些非常“魔幻现实”的画面也相继出现。

从去年开始,苏宁、亚马逊等电商开始用小型无人车试水快递最后一公里。2019年,我们可以在更多地方看到类似的解决方案。比如像德邦快递这样的无人车出现在广东的大学校园里,中国邮政的无人车也开始在双十一帮快递小哥分担工作。

简而言之,我们幻想中的那些形象正在一一出现。

距离AI落地最具可读性的章节,还要再翻一页

但必须正视的是,虽然物流AI的实现并不难,但其商业化还有很长的路要走。

以无人车代替快递小哥为例,看似能为物流企业降低人力成本,但80万的报价足以让大部分企业望而却步。——物流的产业优势是规模,但也带来了规模的成本压力。一个城市几百个物流站全部配备一辆无人车,意味着近亿元的成本投入。

其实不难预测,2020年,物流AI很可能有以下两个趋势。第一,硬件的成本在不断的竞争和研发中降低了。尤其是仓储机器人、无人快递车等产品,还处于刚刚被资本和大企业挖掘的阶段。