近日，全球物流業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者和面向世界的物流企業(yè)DHL聯(lián)合IBM發(fā)布了 《人工智能在物流行業(yè)的應(yīng)用》報(bào)告。報(bào)告既介紹了AI在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域中的發(fā)展，也探討了AI技術(shù)在物流產(chǎn)業(yè)內(nèi)的應(yīng)用。

一、物流貨物的可視化、互動(dòng)化和智能化

　　AI應(yīng)用在現(xiàn)代物流工作的物理需求方面也能提供諸多方便。AI機(jī)器人、計(jì)算機(jī)科可視系統(tǒng)、會(huì)話交互界面、以及自動(dòng)運(yùn)輸工具等都是AI在物流運(yùn)營中的實(shí)際體現(xiàn)，這一系列新工具的應(yīng)用充實(shí)壯大了現(xiàn)有的工作力量。

　　智能機(jī)器人分揀

　　對信件，包裹甚至碼垛貨物進(jìn)行高速有效分揀，是現(xiàn)代包裹和快遞運(yùn)營商最重要的本職工作之一。近期中外運(yùn)-敦豪國際航空快件有限公司獲得專利的“小型高效自動(dòng)分揀裝置”就利用了部分圖像識(shí)別技術(shù)，在進(jìn)行快件分揀的同時(shí)，自動(dòng)獲取數(shù)據(jù)，并對接DHL的相應(yīng)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)上傳。

在中國DHL快遞的作業(yè)過程中，已經(jīng)運(yùn)用到了一些AI相關(guān)技術(shù)（來源：DHL）

　　未來，面對數(shù)以百萬計(jì)的貨物，我們不再需要傳送機(jī)器、掃描設(shè)備、人工處理設(shè)備和工作人員進(jìn)行一道道分揀，而是可以利用人機(jī)協(xié)作機(jī)器人。通過AI引擎，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(shí)、標(biāo)簽和3D形態(tài)來識(shí)別物品。機(jī)器和人從而可以同時(shí)對移動(dòng)傳送帶上的可回收物品進(jìn)行分類和挑揀。

　　AI驅(qū)動(dòng)的可視化監(jiān)測技術(shù)也是物流操作環(huán)境下AI應(yīng)用的一支潛力股。在物流行業(yè)，貨物滅失或磨損是無可避免的問題。IBM Watson通過對貨運(yùn)列車進(jìn)行追蹤拍攝，成功實(shí)現(xiàn)了對貨物損壞情況的識(shí)別和分類，并能夠采取適當(dāng)措施進(jìn)行修復(fù)。具體來說，首先將照相機(jī)沿火車軌道安裝，以收集經(jīng)行火車車廂的圖像，然后自動(dòng)上傳到IBM Watson圖像存儲(chǔ)區(qū)，由AI圖像分類器識(shí)別損壞的貨車組件。

二、作業(yè)過程中的AI

　　當(dāng)今世界瞬息萬變，AI能夠助物流業(yè)一臂之力，推動(dòng)其從根本上轉(zhuǎn)變運(yùn)作模式--從反應(yīng)式行動(dòng)和預(yù)報(bào)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄茴A(yù)測下的主動(dòng)式行為。

　　使用AI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。準(zhǔn)時(shí)保量運(yùn)輸是空運(yùn)業(yè)務(wù)的關(guān)鍵，雖然空運(yùn)業(yè)務(wù)僅占全球運(yùn)輸總噸數(shù)的1％，但其貿(mào)易價(jià)值占比卻高達(dá)35％。

預(yù)測業(yè)務(wù)峰值可以幫企業(yè)提高網(wǎng)絡(luò)效率（來源：DHL）

　　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，這一機(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。此外，它還能確定導(dǎo)致運(yùn)輸延誤的主要因素，比如是出發(fā)日之類的時(shí)間因素，或是航空公司準(zhǔn)時(shí)率等方面的運(yùn)營因素，有助于空運(yùn)代理商提前進(jìn)行科學(xué)計(jì)劃，而不是只能靠主觀猜測。

　　DHL全球貿(mào)易晴雨表是一個(gè)非常獨(dú)特的工具，可對全球貿(mào)易當(dāng)下狀況和未來發(fā)展進(jìn)行前期預(yù)測，即基于其應(yīng)用龐大的運(yùn)營物流數(shù)據(jù)、先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)模型和AI來對全球經(jīng)濟(jì)前景進(jìn)行月度展望。

　　模型采用自下而上的方法，匯總了來自七個(gè)國家的商品空運(yùn)和集裝箱海運(yùn)進(jìn)出口數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。系統(tǒng)對來自占全球貿(mào)易75％的七個(gè)國家（中國，德國，英國，印度，日本，韓國和美國）的2.4億個(gè)變量進(jìn)行評估，運(yùn)用AI引擎和其他非認(rèn)知分析模型，總結(jié)出一個(gè)單一的指數(shù)來表示當(dāng)前貿(mào)易增長和未來兩月全球貿(mào)易的加權(quán)平均值。歷史數(shù)據(jù)測試顯示，DHL全球貿(mào)易晴雨表與實(shí)際集裝箱貿(mào)易量之間存在高度相關(guān)性，表明其能夠?qū)θ蛸Q(mào)易進(jìn)行三個(gè)月為周期的有效預(yù)測。

　　預(yù)測型風(fēng)險(xiǎn)管理對于確保供應(yīng)鏈的連續(xù)性至關(guān)重要。DHL Resilience360 平臺(tái)是基于云計(jì)算的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理解決方案，專為滿足全球物流企業(yè)的需求而量身定制。 對于許多行業(yè)（汽車，技術(shù)，工程和制造業(yè)等）的供應(yīng)鏈上游企業(yè)來說，管理來自全球數(shù)千家供應(yīng)商的零部件流轉(zhuǎn)是家常便飯，而供應(yīng)商一旦出現(xiàn)問題，無論是原材料短缺，不當(dāng)勞動(dòng)措施，還是法律調(diào)查，都可能給整個(gè)供應(yīng)鏈帶來嚴(yán)重干擾。

　　Resilience360平臺(tái)的Supply Watch模塊便是AI幫助供應(yīng)商壓降風(fēng)險(xiǎn)的范例之一。通過使用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，Supply Watch可監(jiān)控來自30多萬個(gè)在線和社交媒體信息源的800萬篇內(nèi)容，并且能夠理解在線對話這種零散文本中的態(tài)度和觀點(diǎn)，以預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。 這反過來也使得圖40中描繪的供應(yīng)鏈管理者能夠提前采取措施，以免供應(yīng)鏈中斷。

DHL員工使用Resilience360平臺(tái)的機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)識(shí)別供應(yīng)商側(cè)風(fēng)險(xiǎn)（來源：DHL）

三、行政辦公中的AI

　　在企業(yè)生存環(huán)境復(fù)雜多變的大背景下，大量細(xì)致且重復(fù)任務(wù)的行政工作給全球企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)行帶來巨大壓力。在這一點(diǎn)上，AI技術(shù)能夠幫助企業(yè)節(jié)省時(shí)間、降低成本，從而提高生產(chǎn)力和工作準(zhǔn)確度。

　　1、認(rèn)知自動(dòng)化技術(shù)

　　AI和機(jī)器人過程自動(dòng)化技術(shù)（RPA）相結(jié)合下的自動(dòng)化智能業(yè)務(wù)處理技術(shù)。這一技術(shù)通過將軟件機(jī)器人整合至現(xiàn)有的商務(wù)應(yīng)用和IT系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)人工文書工作的替代。如圖所示，RPA并不等同于AI，AI能夠自我學(xué)習(xí)，并從雜亂無章的數(shù)據(jù)中去蕪存菁，而RPA往往只是代替人工，在固定框架下執(zhí)行基于規(guī)則的工作流命令，它的學(xué)習(xí)能力也受到自身程序設(shè)計(jì)的限制。

　　2、財(cái)務(wù)異常情況檢測

　　物流企業(yè)核心業(yè)務(wù)正常運(yùn)轉(zhuǎn)往往高度依賴于公共運(yùn)輸業(yè)者、分包商、包機(jī)航空公司等第三方供應(yīng)商，因而其財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)團(tuán)隊(duì)每年需要處理上百萬張來自供應(yīng)商及合作伙伴的發(fā)票，背負(fù)著巨大的業(yè)務(wù)壓力。自然語言處理技術(shù)能夠從成堆的發(fā)票中抽絲剝繭，提取發(fā)票金額、賬戶信息、日期、地址等關(guān)鍵信息。RPA機(jī)器人可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，然后輸入到現(xiàn)有的財(cái)會(huì)軟件中，就可以生成訂單、執(zhí)行付款并向客戶發(fā)送確認(rèn)電子郵件，整個(gè)過程無需人工干預(yù)。

　　3、認(rèn)知型海關(guān)申報(bào)

　　使用AI對海關(guān)申報(bào)流程進(jìn)行優(yōu)化和自動(dòng)化也是一個(gè)趨勢。以往海關(guān)申報(bào)的主要問題在于過度依賴復(fù)雜的人工處理，相關(guān)工作人員需要熟知法律法規(guī)，并且十分了解行業(yè)及客戶信息，以事無巨細(xì)地對各類內(nèi)容和條文進(jìn)行交叉驗(yàn)證和反復(fù)確認(rèn)。

　　中國在4月20日剛剛實(shí)行了關(guān)檢合并新政策，從根本上對海關(guān)申報(bào)流程進(jìn)行了優(yōu)化與革新。中外運(yùn)-敦豪背后的DHL全球快遞網(wǎng)絡(luò)采用了部分AI技術(shù)進(jìn)行細(xì)致的地址管理，從而提高了運(yùn)送效率，并保證了送達(dá)準(zhǔn)確性。

AI技術(shù)可以幫助物流供應(yīng)商進(jìn)行細(xì)致的地址管理，保證準(zhǔn)確送達(dá)（來源：DHL）

　　在清關(guān)可視化方面，中外運(yùn)-敦豪也將AI技術(shù)融入到工作流程中。流程可視方面，客戶可通過清關(guān)關(guān)鍵進(jìn)程檢查點(diǎn)，了解貨物清關(guān)狀態(tài)，時(shí)刻掌握清關(guān)進(jìn)展。而在交互可視方面，系統(tǒng)可以將現(xiàn)有各類系統(tǒng)信息整合，進(jìn)行分析，根據(jù)既有清關(guān)信息及清關(guān)習(xí)慣提出建議，提升清關(guān)效率。

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