一、智慧倉儲環(huán)節(jié)
人工智能技術(shù)在智慧倉儲環(huán)節(jié)的具體應(yīng)用包括:
1、選址決策。人工智能技術(shù)通過收集與選址任務(wù)和目標(biāo)相關(guān)的豐富歷史數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘?qū)}儲選址決策有指導(dǎo)意義的知識，建立一個(gè)基于大數(shù)據(jù)的人工智能選址決策系統(tǒng)，在系統(tǒng)中輸入選址目標(biāo)與相關(guān)參數(shù)，人工智能系統(tǒng)便可以直接得到最接近最優(yōu)目標(biāo)，且不受人的主觀判斷與利益糾紛影響的選址結(jié)果。
2、無人倉。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)使得無人倉的構(gòu)想得以實(shí)現(xiàn)。得益于機(jī)器視覺、進(jìn)化計(jì)算等人工智能技術(shù)，自動(dòng)化倉庫中的搬運(yùn)機(jī)器人、貨架穿梭車、分揀機(jī)器人、堆垛機(jī)器人、六軸機(jī)器人、無人叉車等一系列物流機(jī)器人可以對倉庫內(nèi)的物流作業(yè)實(shí)現(xiàn)自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)更高程度的自動(dòng)化。通過機(jī)器視覺技術(shù)，不同的攝像頭和傳感器可以抓取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，繼而通過品牌標(biāo)識、標(biāo)簽和3d形態(tài)來識別物品，從而可以使揀選機(jī)器人對移動(dòng)傳送帶上的可回收物品進(jìn)行分類和挑揀，以替代傳統(tǒng)人工倉庫中的傳送機(jī)器、掃描設(shè)備、人工處理設(shè)備和工作人員一道道的分揀作業(yè)，大大提高倉庫的運(yùn)作效率。
3、庫存管理。人工智能技術(shù)基于海量歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)、寬度學(xué)習(xí)等算法建立庫存需求量預(yù)測模型，對以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋并預(yù)測未來的數(shù)據(jù)，形成一個(gè)智能倉儲需求預(yù)測系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)基于事實(shí)數(shù)據(jù)自主生成最優(yōu)的訂貨方案，實(shí)現(xiàn)對庫存水平的動(dòng)態(tài)調(diào)整。同時(shí)，隨著訂單數(shù)據(jù)的不斷增多，預(yù)測結(jié)果的靈敏性與準(zhǔn)確性能夠得到進(jìn)一步提高，使企業(yè)在保持較高物流服務(wù)水平的同時(shí)，還能持續(xù)降低企業(yè)的成本庫存。
二、智慧運(yùn)輸環(huán)節(jié)
使用人工智能技術(shù)進(jìn)行預(yù)測性運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)管理可顯著提高物流業(yè)務(wù)運(yùn)營能力。以航空運(yùn)輸為例，準(zhǔn)時(shí)保量運(yùn)輸是空運(yùn)業(yè)務(wù)的關(guān)鍵。dhl開發(fā)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工具來預(yù)測空運(yùn)延誤狀況，以預(yù)先采取緩解措施。通過對其內(nèi)部數(shù)據(jù)的58個(gè)不同參數(shù)進(jìn)行分析，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠提前一周對特定航線的日平均通行時(shí)間進(jìn)行預(yù)測。
三、智慧配送環(huán)節(jié)
隨著無人駕駛等技術(shù)的成熟，未來的運(yùn)輸將更加快捷和高效。通過實(shí)時(shí)跟蹤交通信息，以及調(diào)整運(yùn)輸路徑，配送的時(shí)間精度將逐步提高。
（1）配送機(jī)器人。配送機(jī)器人根據(jù)目的地自動(dòng)生成合理的配送路線，并在行進(jìn)途中避讓車輛、過減速帶、繞開障礙物，到達(dá)配送機(jī)器人?？奎c(diǎn)后，向用戶發(fā)送短信提醒通知收貨，用戶可直接通過驗(yàn)證或人臉識別開箱取貨。
（2）無人機(jī)快遞。利用無線電遙控設(shè)備和自備的程序控制裝置，操縱無人駕駛的低空飛行器運(yùn)載包裹到達(dá)目的地。無人機(jī)快遞可以解決偏遠(yuǎn)地區(qū)的配送問題，提高配送效率，同時(shí)減少人力成本。同時(shí)，無人機(jī)快遞也受限于惡劣天氣下、人為破壞等影響，目前尚未大范圍使用。
四、其他環(huán)節(jié)
（1）智能測算。通過對商品數(shù)量、體積等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析，對各環(huán)節(jié)如包裝、運(yùn)輸車輛等進(jìn)行智能調(diào)度，如通過測算百萬sku (庫存量單位)商品的體積數(shù)據(jù)和包裝箱尺寸，利用深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)，由系統(tǒng)智能地計(jì)算并推薦耗材和打包排序，從而合理安排箱型和商品擺放方案。（2）圖像識別。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于手寫識別，相比人工識別可有效提高準(zhǔn)確率，減少工作量和出錯(cuò)率。另外，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)也可應(yīng)用于倉內(nèi)機(jī)器人的定位導(dǎo)航，以及無人駕駛中識別遠(yuǎn)處的車輛位置等。
（3）決策輔助。利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)來自動(dòng)識別物流運(yùn)行場景內(nèi)的人、物、設(shè)備、車的狀態(tài):學(xué)習(xí)優(yōu)秀的管理和操作人員的指揮調(diào)度經(jīng)驗(yàn)和決策等，逐步實(shí)現(xiàn)輔助決策和自動(dòng)決策。