看看工業(yè)革命對(duì)企業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，第一次工業(yè)革命產(chǎn)生了工廠，第二次工業(yè)革命形成壟斷集團(tuán)，第三次工業(yè)革命世界進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，出現(xiàn)了全球科技?jí)艛嘈推髽I(yè)，比如微軟、谷歌等等，現(xiàn)在到了ABC(人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算）時(shí)代，我們把它稱為第四次工業(yè)革命。

物流行業(yè)里，AI+大數(shù)據(jù)時(shí)代才剛剛開(kāi)始

　　在最近的一兩年，人工智能發(fā)展越來(lái)越迅速，越來(lái)越多關(guān)于人工智能的產(chǎn)品開(kāi)始問(wèn)世，有涉及圖像識(shí)別、動(dòng)作識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別的機(jī)器人，也有無(wú)人駕駛技術(shù)的。

　　世界也開(kāi)始從第三次工業(yè)革命進(jìn)入到第四次工業(yè)革命，而且與前面幾次技術(shù)革命有點(diǎn)不一樣。

　　就物流行業(yè)而言， 第四次工業(yè)革命技術(shù)應(yīng)用主要聚焦在：智能搜索、推理規(guī)劃、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及智能機(jī)器人等領(lǐng)域。

　　一些物流+互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也開(kāi)始紛紛嘗試?yán)萌斯ぶ悄芗夹g(shù)優(yōu)化物流環(huán)節(jié)，提高物流效率。比如智慧物聯(lián)網(wǎng)公司G7一直著力打造的智能物流生態(tài)平臺(tái)，將物聯(lián)網(wǎng)+AI落地于物流車隊(duì)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域，運(yùn)營(yíng)機(jī)器人、安全機(jī)器人、財(cái)務(wù)機(jī)器人形成智能管理鏈條；菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)從庫(kù)存管理、攬收、決策、倉(cāng)內(nèi)作業(yè)、干線運(yùn)輸，到末端派送中，基于算法做的銷量預(yù)測(cè)&網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、揀選路徑優(yōu)化、車輛路徑規(guī)劃、智能分單等；京東智慧供應(yīng)鏈的預(yù)測(cè)與計(jì)劃和供應(yīng)鏈產(chǎn)銷協(xié)等等。

　　世界互聯(lián)網(wǎng)思想巨頭凱文·凱利說(shuō)：“我們現(xiàn)在處于的這個(gè)時(shí)代是在最開(kāi)始的最開(kāi)始，一切改變都將會(huì)接踵而至，只有擁抱這些改變，才會(huì)得到我們想要的。”

那么，人工智能將如何改變物流業(yè)？

　　未來(lái)十年是物流行業(yè)的“黃金十年”，也是被人工智能重新定義物流全流程的十年，人工智能給物流行業(yè)帶來(lái)的“改變”：將引領(lǐng)物流行業(yè)更為激進(jìn)地跨越機(jī)械化、自動(dòng)化乃至互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)“半智能”物流行業(yè)階段。

　　也就是未來(lái)十年物流行業(yè)要進(jìn)入智能時(shí)代，我們稱之為智慧物流和智慧供應(yīng)鏈。

　　從我們理解的角度來(lái)看，智慧供應(yīng)鏈自上而下分為三個(gè)部分，包括智慧化平臺(tái)、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)、智能化作業(yè)。如果把智慧物流比作人，那么智慧化平臺(tái)是“大腦”，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)是“中樞”，而智能化作業(yè)則是“四肢”。

　　智慧供應(yīng)鏈利用智慧化平臺(tái)去計(jì)算、思考、決策，通過(guò)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)去量化供應(yīng)商供貨量、供貨合理價(jià)格、倉(cāng)儲(chǔ)量、入倉(cāng)位置、用戶喜好等作出精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，從而指導(dǎo)企業(yè)經(jīng)營(yíng)以及倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸?shù)茸詣?dòng)化作業(yè)。

　　比如在數(shù)字化運(yùn)營(yíng)層面上，一方面是如何從全國(guó)范圍內(nèi)選擇合理的倉(cāng)庫(kù)，另一方面是如何做到智能調(diào)度，優(yōu)化配送時(shí)效和各方面成本。

　　首先可以用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行銷量預(yù)測(cè)、供應(yīng)商和生產(chǎn)商的地理位置、運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)性等進(jìn)行充分的優(yōu)化與學(xué)習(xí)，從而給出接近最優(yōu)解決方案的選址模式。其次是車輛路徑規(guī)劃，通過(guò)TMS+算法+動(dòng)態(tài)規(guī)劃實(shí)時(shí)跟蹤交通信息，以及調(diào)整運(yùn)輸路徑，就是把哪里的活、什么樣的活、派給什么樣的車，物流配送的成本和效率做到最優(yōu)。

　　接下來(lái)，我們往更細(xì)、社會(huì)物流總費(fèi)用占比最大（2016年運(yùn)輸費(fèi)用占53.6%）的運(yùn)輸層面來(lái)看，如何做到智能調(diào)度，如何對(duì)車輛進(jìn)行智能化管理？

　　這其中會(huì)涉及一個(gè)車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)（運(yùn)輸車輛定制的管理平臺(tái)），可以通過(guò)車載通訊設(shè)備和系統(tǒng)對(duì)人、車、貨進(jìn)行智能化管理。一方面，可以保障行車安全，使整個(gè)運(yùn)輸透明化；另一方面，通過(guò)與場(chǎng)站管理、指揮調(diào)度等系統(tǒng)的連接，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)全程管理的可視化。

　　車聯(lián)網(wǎng)是貨車和物流智能技術(shù)應(yīng)用發(fā)展的產(chǎn)物，近年國(guó)內(nèi)車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展勢(shì)頭迅猛，各家車企都在著力開(kāi)發(fā)。2009年陜汽就推出了天行健車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，隨后又有了紅巖杰時(shí)達(dá)車聯(lián)網(wǎng)、福田iFoton車聯(lián)網(wǎng)、重汽智慧通車聯(lián)網(wǎng)等等，也有專注于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)公司開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)，譬如物流圈內(nèi)有名的G7。

　　G7從2010年開(kāi)始為物流行業(yè)提供Saas服務(wù)，是以智能終端為基礎(chǔ)，將智能化技術(shù)應(yīng)用到物流領(lǐng)域，實(shí)時(shí)感知及監(jiān)控物流運(yùn)輸全程，改變傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)模式，打造的一個(gè)智慧物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。其系統(tǒng)可以根據(jù)企業(yè)需求，對(duì)車隊(duì)司機(jī)的駕駛行為、車輛狀況、油耗、駕駛員狀態(tài)等進(jìn)行全程實(shí)時(shí)可視化監(jiān)控，預(yù)知在途風(fēng)險(xiǎn)，并連接云端服務(wù)進(jìn)行及時(shí)管理干預(yù)，大幅降低事故率。同時(shí)，通過(guò)比對(duì)車輛、車隊(duì)和行業(yè)大數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)建立班線管理任務(wù)、自動(dòng)識(shí)別車輛停靠站點(diǎn)、自動(dòng)判斷行駛進(jìn)展等智能化運(yùn)營(yíng)功能，提升管理效率，大幅減低人力成本。

　　繼18日剛拿到7000萬(wàn)美元戰(zhàn)略融資后，在兩天后的2017G7伙伴大會(huì)上，G7連發(fā)三大戰(zhàn)略性產(chǎn)品，而且這三個(gè)產(chǎn)品都離不開(kāi)人工智能、大數(shù)據(jù)、共享。

　　1）G7-007智能化車隊(duì)管理系統(tǒng)，這是基于G7大數(shù)據(jù)，借助國(guó)際領(lǐng)先的Argus智能算法，預(yù)知車隊(duì)運(yùn)行途中安全風(fēng)險(xiǎn)及延誤風(fēng)險(xiǎn)，幫助車隊(duì)施行智能化時(shí)效、安全、成本的管理；

　　2）一路通，這是基于G7優(yōu)質(zhì)客戶豐富的大數(shù)據(jù)，讓優(yōu)質(zhì)客戶享受信用過(guò)路、信用加油等物流新金融專屬服務(wù)，助力物流車隊(duì)融通資金、降低成本，推動(dòng)車隊(duì)迅速成長(zhǎng)；

　　3）智能掛車，借助掛車出廠時(shí)所帶傳感器+云端算法的智能掛車系統(tǒng)，在快運(yùn)快遞、?；⒗滏?、中置軸轎運(yùn)車及掛車列車等細(xì)分領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了掛車運(yùn)輸管理全程可視，安全行駛，智能調(diào)度，共享協(xié)作，其位置、溫度、載重、防側(cè)翻、遠(yuǎn)程鎖車、胎溫胎壓六大智能數(shù)據(jù)能力，將市場(chǎng)上大量分散的掛車被有效地集中管理，實(shí)現(xiàn)運(yùn)力的最大化釋放。

　　從發(fā)布的三個(gè)產(chǎn)品可以看到，G7的功能未來(lái)是通過(guò)智慧物聯(lián)網(wǎng)來(lái)管理車，來(lái)鏈接一切卡車和卡車司機(jī)的需求，智能化設(shè)備不斷地采集自己的數(shù)據(jù)上傳到云端，讓我們知道貨物、車輛、司機(jī)那個(gè)時(shí)候的狀態(tài)。結(jié)合智能化技術(shù)、人工智能技術(shù)，在每一個(gè)具體的場(chǎng)景里形成一個(gè)屬于自己的貫穿前后的業(yè)務(wù)閉環(huán)，產(chǎn)生用戶價(jià)值。

　　還有，隨著G7與掛車和車企業(yè)的合作，雙方的數(shù)據(jù)進(jìn)行互聯(lián)互通，這也代表著能掌握著更多的數(shù)據(jù)。就有機(jī)會(huì)把這些設(shè)備做得更標(biāo)準(zhǔn)化，更有價(jià)值，就可以把資產(chǎn)管理的效率能進(jìn)一步提升。而這些價(jià)值可能來(lái)自于下一代的技術(shù)創(chuàng)新做儲(chǔ)備，比如汽車、貨車的自動(dòng)駕駛技術(shù)。

　　這正是G7的核心發(fā)展路徑——找準(zhǔn)需求，規(guī)劃閉環(huán)的場(chǎng)景，結(jié)合智能化技術(shù)，將數(shù)據(jù)牢牢握在手中，把云端服務(wù)變成真正有價(jià)值的一個(gè)智能服務(wù)的基礎(chǔ)，進(jìn)一步進(jìn)行企業(yè)優(yōu)化升級(jí)。

　　當(dāng)然隨著人工智能發(fā)展，除了設(shè)備的互聯(lián)互通之外，車輛和設(shè)備也可能裝上人腦芯片，人腦芯片具有自我計(jì)算和決策能力。比如安上芯片的貨運(yùn)車輛可以自動(dòng)計(jì)算車廂里剩余多少空間，哪個(gè)部件壞了，什么時(shí)候需要維修。芯片之間可以相互聯(lián)系，所以車輛可與配送中心自動(dòng)安排裝卸時(shí)間、與維修中心自動(dòng)安排修理時(shí)間。在這樣一個(gè)小范圍內(nèi)，它們自動(dòng)決策，自動(dòng)檢測(cè)，自動(dòng)修理，很多活動(dòng)都可以自動(dòng)按流程去排序。未來(lái)這些都是大有想象空間。

物聯(lián)網(wǎng)+AI的企業(yè)在物流行業(yè)價(jià)值巨大

　　在人工智能的大力推動(dòng)下，物流行業(yè)正在經(jīng)歷智慧化、科技化轉(zhuǎn)型的巨大時(shí)代變革，新一代智慧物流產(chǎn)業(yè)版圖已經(jīng)展開(kāi)。而隨著ABC時(shí)代的來(lái)臨，算法型企業(yè)的價(jià)值將會(huì)重新被評(píng)估。

　　根據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2020年，基于平臺(tái)參與度、數(shù)據(jù)價(jià)值以及客戶參與度的指標(biāo)將會(huì)占到企業(yè)價(jià)值評(píng)估的75%以上。

　　在以往，一家企業(yè)的估值很大一部分是由它的資產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值定義的，而在未來(lái)的算法型的企業(yè)，價(jià)值關(guān)鍵來(lái)源變成了跟客戶的互動(dòng)，變成了能夠體現(xiàn)其獨(dú)特需求的數(shù)據(jù)，變成了用獨(dú)特解決方案滿足這些需求的能力。

　　將數(shù)百萬(wàn)消費(fèi)者與數(shù)百萬(wàn)提供者連接到一起的能力代表了信息交易成本的一個(gè)根本性變化。平臺(tái)運(yùn)營(yíng)并非在沒(méi)有資產(chǎn)的情況下運(yùn)營(yíng)，只是資產(chǎn)不再是價(jià)值創(chuàng)造的基礎(chǔ)——這個(gè)基礎(chǔ)現(xiàn)在已經(jīng)變成了平臺(tái)參與、數(shù)據(jù)價(jià)值以及客戶參與。

　　所以，在這個(gè)ABC時(shí)代里，誰(shuí)能充分儲(chǔ)備物流數(shù)據(jù)，及時(shí)做出響應(yīng)，搭建好智能物流的基礎(chǔ)框架，把自動(dòng)化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)引入到核心的決策過(guò)程當(dāng)中，建立算法型的企業(yè)，誰(shuí)就能在物流行業(yè)催生出新的獨(dú)角獸公司。讓我們一起拭目以待！

【獨(dú)家稿件及免責(zé)聲明】本網(wǎng)注明轉(zhuǎn)載文章中的信息僅供用戶參考。凡注明來(lái)源“運(yùn)輸人網(wǎng)”的作品，未經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)均不得轉(zhuǎn)載、摘編或使用。聯(lián)系郵件：master@yunshuren.com