今天將著重介紹人工智能作為智能物流數據底盤的三大核心技術之一，在物流行業的各個階段都發揮了重要的作用。科技創新帶動科技應用發展，科技應用發展使物流競爭往高水平提升，高水平的物流競爭又促使科技不斷創新……
人工智能在物流行業中應用的優勢分析
1、海量數據學習與處理
物聯網和移動設備的發展使得各行各業所積累的數據呈爆炸式增長，數據的種類也包括圖片、文本、視頻等非結構化數據，這些非結構化數據的背后隱含了大量不易被感官識別的信息、知識、規律等，如何揭示這些信息、規則、趨勢正成為當下給企業帶來高回報的熱點。
一般來說，人工數據處理及一些傳統的數據處理工具不僅處理速度慢，其統計的數據特征只能反映數據的極少量信息，而且很多時候它們對非結構化數據的處理無能為力。因此我們迫切地需要一種更智能的方式，既能對海量的、各種類型的數據快速地進行處理，又能很好地挖掘各種類型數據更深層次的有用信息。機器學習算法是一種通過模式識別對信息進行分組或分類，進而從信息中尋找上下文提取有效信息的算法。機器學習能從大量的結構化數據和文本、圖像、視頻、語音、肢體語言、面部表情等非結構化數據中學習，發掘其中蘊含并且有用的信息。其處理的數據越多，機器學習就越能體現出優勢。物流行業的發展產生了大量數據，這些數據關系錯綜復雜，機器學習技術正是處理這些多變量數據，以及能在復雜，動態，甚至混亂的物流環境中提取大數據集內隱性的關系最佳工具。此外，面對物流行業的數據豐富而知識貧乏的狀況，機器學習算法作為一種有效工具可以增強對數據的理解，挖掘和應用。因此基于機器學習的人工智能的數據處理技術是物流行業數字業務轉向自動化的關鍵。
2、先進算法
人工智能追求研發能夠像人類一樣具有智力的機器，人工智能算法是一種通過多層神經網絡對信息進行抽取和表示的算法架構，其原理是構建一個“虛擬大腦”，用大量輸入/輸出數據來訓練這個大腦，使其能夠針對特定輸入做出快速、精確的輸出。人工智能算法主要涉及機器學習、深度學習、強化學習、表征學習等算法。機器學習通過模式識別系統根據事物特征將其劃分到不同類別，通過對識別算法的選擇和優化，使其具有更強的分類能力;加入多層感知器構建的深度學習模型成功解決了圖像識別、語音識別以及自然語言處理等領域的眾多問題，與傳統機器學習相比，深度學習避免了人工選取特征的繁冗復雜和高維數據造成的維度災難問題。近年來，在ibm等科技巨頭推動下認知計算蓬勃發展，通過學習理解語言、圖像、視頻等非結構化數據，更好地從海量復雜數據中獲得知識，做出更為精準的決策。
人工智能的先進算法使得在復雜的物流場景中，機器能替代人對海量信息和數據進行認知、分析和推理，從而快速、精準地解決復雜決策的問題。智能決策將成為推動物流業從數字化邁向智能化最為關鍵的一步，這些都離不開人工智能算法的支持。
3、強大算力
人工智能有了大數據和先進的算法，還得有處理大數據和執行先進算法的能力。ai的許多數據處理涉及矩陣乘法和加法。ai算法，在圖像識別等領域，常用的是cnn;語音識別、自然語言處理等領域，主要是rnn，這是兩類有區別的算法;但是，他們本質上，都是矩陣或vector的乘法、加法，然后配合一些除法、指數等算法。云計算、gpu、ai芯片為人工智能的強大算力提供了保障。
云計算是一種基于因特網的超級計算模式，是遠程的數據中心中成千上萬臺電腦和服務器連成的一片電腦云。云計算的計算能力可以達到每秒10萬億次的運算速度，性能堪比超級計算機。深度學習需要極大的計算資源，通過云計算可以以低成本的方式獲取大規模的算力，動態獲取幾千上萬個cpu算力。
圖3.1 gpu與cpu算力對比
gpu計算的進步對深度學習也有很大的推動作用。深度學習需要很高的內在并行度、大量的浮點計算能力以及矩陣預算，而gpu的工作方式就是多核并行計算流的方式，此外，gpu出色的浮點計算性能特別提高了深度學習兩大關鍵活動：分類和卷積的性能。在相同的精度下，相對傳統cpu的方式，擁有更快的處理速度、更少的服務器投入和更低的功耗，如圖3.1所示。使用gpu計算具有優異表現，催生了各類gpu服務器，帶動了gpu服務器的快速發展。
為專門用于加速ai應用中的大量計算任務的模塊，具有海量并行計算能力的ai芯片也應運而生。ai芯片被稱為ai加速器或計算卡。ai芯片部署的位置有云端和終端兩種，云端ai芯片的特點是性能強大、能夠同時支持大量運算、并且能夠靈活地支持圖片、語音、視頻等不同ai應用;終端ai芯片的特點是體積小、耗電少，能嵌入設備內部并且讓設備在沒有聯網的情況之下也能夠使用相應的ai能力。以gpu、fpga、asic為代表的ai芯片是目前可大規模商用的技術路線，是ai芯片的主戰場，此外，一些面向人工智能的專用硬件架構也開始出現，如用fpga技術做專用的人工智能加速芯片和加速的基礎設施。
對物流行業來說，ai強大的算力能夠快速處理龐大繁復的物流數據，ai芯片也能為端物流設備提供ai運算支持，進一步提高物流效率。
4、計算機視覺
作為人工智能的關鍵技術之一，計算機視覺技術指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺技術運用由圖像處理操作及其他技術所組成的序列，從而將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。人工智能背景下的計算機視覺技術主要涵蓋：圖像分類、對象檢測、目標跟蹤、語義分割和實例分割等。
隨著技術與物流的持續融合，物流活動正在產生越來越多的圖像、音頻、視頻等非結構化數據，這些數據背后蘊藏著巨大的價值。計算機視覺中，針對上述非結構化數據的識別技術是使其得以有效利用的關鍵，這些識別技術的主要作用在于將物流活動中實時感知或歷史積累的圖像、音頻、視頻等非結構化數據變成可視化、可分析的信息和信號，輸入給相應的決策系統，大大地提高物流作業的自動化和準確性。
5、自然語言處理
自然語言處理有時候也稱作自然語言理解，旨在利用計算機分析自然語言語句和文本，抽取重要信息，進行檢索、問答、自動翻譯和文本生成。自然語言處理的目標是讓計算機、機器在理解語言上像人類一樣智能，是彌補人類交流(自然語言)和計算機理解(機器語言)之間的差距。有了自然語言處理，計算機就可能完成自動語音、自動文本編寫，處理大型文本數據這樣的任務。自然語言處理技術的應用場景甚廣，大致可分為分析型、生成型和交互型三類。輿情監控系統是典型的分析型系統;自動寫作系統是典型的生成型系統;形形色色的聊天機器人是典型的交互型系統。 對物流行業來說，自然語言處理能力可以對物流表單信息進行文本分類和聚類，篩選文本關鍵信息構建索引庫;還可以平臺化方式提供物流服務，在客服領域發揮較高的應用價值，減少人工客服的使用，提高客服的效率、效果以及提升客戶的體驗。
6、開源框架
基礎機器學習算法應用的巨大需求促進了開源軟件的繁榮，一系列基于機器學習算法的開源軟件不斷涌現。在算法應用方面，隨著深度學習理論和工程技術體系的成熟，包括通過云服務或者開源的方式向行業輸出技術，先進的算法被封裝為易于使用的產品和服務，越來越多的人和公司能夠開始使用這些算法。人工智能相關的技術包括了水平層和垂直層的技術，水平層面上主要體現在算法方面。這兩個層面都有很多大廠商都在做，包括google、微軟、amazon以及一些開源的第三方軟件，都試圖在搭建通用的人工智能機器學習和深度學習計算底層平臺。而上面的應用比如說語音、文字、圖像、即時定位等等，也有很多開源的框架，特別是圖像處理，很多框架都應用了機器學習和深度學習。從這方面來看，伴隨著各個層面的企業參與，人工智能的產業化進程已逐步展開。這些算法框架的開源性使得物流行業應用機器學習算法的門檻大大降低，實現高性能計算。
7、機器人技術
人工智能機器人主要指運用信息技術，使機器人具備人的智能，讓機器人學會學習知識并掌握先進技術。將機器視覺、自動規劃等認知技術整合至極小卻高性能的傳感器、致動器、以及設計巧妙的硬件中，這就催生了新一代的機器人。機器有能力與人類一起工作，并且能在各種未知環境中靈活處理不同的任務;機器無需休息，可以比人類工作的更快，還可以同時完成多項任務;機器人通過機器學習分析，可以實現生產線的精準配合，更準確的預測和實時檢測生產問題;此外，機器智能還能被用來執行一些危險的任務。
傳統物流有較保守的生產線，較正規的運輸線，各個環節都需要人工值守的倉庫，彼此之間相對獨立而封閉，耗費大量不必要的人力、物力、財力、時間，成本巨大卻效率低下。相比傳統物流，應用物流機器人于貨物運輸、儲存、包裝、流通加工和配送等過程進行裝卸搬運，貫穿物流作業的始末從而直接提高了物流系統的效率和效益。機器人技術運用在物流行業將帶來人力成本的節省、周轉效率的提高。
物流運作往往環節眾多，各方關系復雜，并且有大量的實物、資金、信息數據產生。人工智能對處理復雜網狀結構和大數據量的強大能力與優勢使其能為現代物流工作需求提供諸多方便，復雜網狀結構和大數據量的特性使得物流天生就適合作為ai應用的場景。同樣，人工智能在數據、算法、算力、技術等方面的優勢可以為物流提供智能決策、可視化、自動化、機器人技術等強大的科技支持，能極大地推動智能物流的發展。
基于人工智能的智能物流體系
人工智能是一種前沿的交叉技術，主要目的是模擬人類思維生產出一些智能化的系統，他們像人類一樣在社會中發揮著相應的職能作用。近年來，人工智能能夠迅猛發展，主要動力來源于信息技術和智能設備，信息技術主要是計算機技術和通信技術，例如高等復雜的運算系統、能夠處理數