引言
隨著新基建戰(zhàn)略的推進(jìn)和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，人工智能已成為推動(dòng)中國(guó)物流行業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。2020年，在新冠疫情的沖擊與催化下，物流行業(yè)對(duì)智能化、無(wú)人化、柔性化的需求空前高漲，人工智能應(yīng)用軟件的開發(fā)與應(yīng)用進(jìn)入了快速發(fā)展與深度融合的新階段。本報(bào)告旨在系統(tǒng)梳理2020年中國(guó)人工智能在物流領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀，重點(diǎn)分析人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)的趨勢(shì)、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場(chǎng)景及面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。
一、發(fā)展背景與驅(qū)動(dòng)因素
2020年，中國(guó)社會(huì)物流總額保持穩(wěn)定增長(zhǎng)，但傳統(tǒng)物流模式在效率、成本與韌性方面的短板日益凸顯。國(guó)家層面，《“十四五”規(guī)劃》明確將人工智能列為前沿科技，并大力推動(dòng)智慧物流建設(shè)。市場(chǎng)需求方面，電商、新零售、制造業(yè)對(duì)供應(yīng)鏈的實(shí)時(shí)可視、智能調(diào)度和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)提出了更高要求。技術(shù)層面，算力提升、數(shù)據(jù)積累以及深度學(xué)習(xí)等算法的成熟，為人工智能應(yīng)用軟件的落地提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。疫情催生的“無(wú)接觸配送”和供應(yīng)鏈波動(dòng)，進(jìn)一步加速了AI在物流環(huán)節(jié)的應(yīng)用滲透。
二、人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)的關(guān)鍵領(lǐng)域與趨勢(shì)
2020年，中國(guó)物流領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)主要聚焦于以下幾個(gè)核心方向，并呈現(xiàn)出平臺(tái)化、云原生、微服務(wù)化的明顯趨勢(shì)：
- 智能倉(cāng)儲(chǔ)與分揀軟件： 開發(fā)重點(diǎn)在于倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)與各類機(jī)器人（AGV、AMR、分揀機(jī)器人）的協(xié)同控制平臺(tái)。軟件通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)貨物的自動(dòng)識(shí)別、定位、抓取及最優(yōu)路徑規(guī)劃，大幅提升倉(cāng)儲(chǔ)空間的利用率和訂單處理速度。
- 智能運(yùn)輸與配送規(guī)劃軟件： 此類軟件利用運(yùn)籌優(yōu)化算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，處理復(fù)雜的車輛路徑問(wèn)題。在2020年，其功能進(jìn)一步深化，不僅實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)度以應(yīng)對(duì)交通擁堵和訂單變化，還整合了天氣、交通事件等多源數(shù)據(jù)，進(jìn)行配送時(shí)效的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，并支持“最后一公里”的無(wú)人車、無(wú)人機(jī)配送調(diào)度。
- 供應(yīng)鏈智能決策與預(yù)測(cè)軟件： 這是AI價(jià)值深挖的關(guān)鍵領(lǐng)域。軟件開發(fā)側(cè)重于利用時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)市場(chǎng)需求、庫(kù)存水平、運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多維度預(yù)測(cè)。2020年的進(jìn)展體現(xiàn)在開發(fā)出更能應(yīng)對(duì)突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的韌性供應(yīng)鏈模型，以及能夠自動(dòng)執(zhí)行補(bǔ)貨、調(diào)撥等決策的智能系統(tǒng)。
- 智能視覺(jué)與安全監(jiān)控軟件： 基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的軟件應(yīng)用廣泛，如通過(guò)攝像頭自動(dòng)識(shí)別貨物破損、車輛裝載率、倉(cāng)庫(kù)人員安全行為規(guī)范，以及物流場(chǎng)站的智能安防。這類軟件的開發(fā)更注重邊緣計(jì)算與云端分析的協(xié)同，以降低延遲、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。
三、核心技術(shù)棧與開發(fā)特點(diǎn)
2020年物流AI應(yīng)用軟件的開發(fā)呈現(xiàn)出以下技術(shù)特點(diǎn)：
算法集成化： 單一算法難以解決復(fù)雜物流問(wèn)題，開發(fā)中普遍采用深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與經(jīng)典運(yùn)籌優(yōu)化算法相結(jié)合的混合智能方法。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與仿真先行： 高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是AI軟件的“燃料”。開發(fā)流程中更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)治理，并利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建物流系統(tǒng)的虛擬模型，在軟件部署前進(jìn)行充分的仿真測(cè)試與優(yōu)化。
云邊端協(xié)同架構(gòu)： 軟件架構(gòu)普遍采用云端進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練和全局優(yōu)化，邊緣端（場(chǎng)站、車輛）進(jìn)行實(shí)時(shí)推理和快速響應(yīng)，形成高效協(xié)同。
低代碼/自動(dòng)化AI平臺(tái)興起： 為了降低AI應(yīng)用開發(fā)門檻，使物流企業(yè)的業(yè)務(wù)專家也能參與模型構(gòu)建，支持可視化建模和自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的平臺(tái)開始被應(yīng)用于特定場(chǎng)景的快速開發(fā)。
四、主要挑戰(zhàn)
盡管發(fā)展迅速，但AI應(yīng)用軟件開發(fā)在物流領(lǐng)域仍面臨多重挑戰(zhàn)：
- 數(shù)據(jù)質(zhì)量與孤島問(wèn)題： 物流數(shù)據(jù)來(lái)源多樣、標(biāo)準(zhǔn)不一，且在企業(yè)內(nèi)部及供應(yīng)鏈上下游間存在壁壘，制約了模型訓(xùn)練效果。
- 場(chǎng)景碎片化與定制成本高： 物流環(huán)節(jié)多、場(chǎng)景差異大，通用型軟件難以滿足所有需求，高度定制化開發(fā)導(dǎo)致成本高、周期長(zhǎng)。
- 復(fù)合型人才短缺： 同時(shí)精通人工智能技術(shù)、軟件開發(fā)與物流業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才嚴(yán)重不足。
- 投入產(chǎn)出比與價(jià)值衡量： AI項(xiàng)目初期投入大，其帶來(lái)的效率提升、成本節(jié)約等價(jià)值需要時(shí)間顯現(xiàn)且難以精確量化，影響企業(yè)決策。
五、前景展望與建議
中國(guó)人工智能物流軟件的發(fā)展將呈現(xiàn)以下趨勢(shì)：AI能力將更深地嵌入物流全鏈條，實(shí)現(xiàn)從單點(diǎn)智能到全局智能的演進(jìn)；軟件即服務(wù)模式將更加普及，降低中小企業(yè)應(yīng)用AI的門檻；AI與物聯(lián)網(wǎng)、5G、區(qū)塊鏈技術(shù)的融合應(yīng)用將創(chuàng)造更多創(chuàng)新場(chǎng)景。
為此，我們建議：
- 對(duì)企業(yè)而言， 應(yīng)制定清晰的智能化戰(zhàn)略，從痛點(diǎn)明確的場(chǎng)景切入，小步快跑，積累數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)，并注重內(nèi)部數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化與治理。
- 對(duì)軟件開發(fā)商而言， 需深耕垂直場(chǎng)景，打造行業(yè)解決方案，同時(shí)構(gòu)建開放、易用的開發(fā)平臺(tái)或API生態(tài)，與物流企業(yè)共同創(chuàng)新。
- 對(duì)政策制定者而言， 需推動(dòng)物流數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的建立與安全共享機(jī)制的探索，并加強(qiáng)產(chǎn)教融合，培養(yǎng)跨領(lǐng)域人才。
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2020年是中國(guó)人工智能物流應(yīng)用軟件開發(fā)承前啟后的關(guān)鍵一年。技術(shù)驅(qū)動(dòng)與市場(chǎng)需求雙輪并進(jìn)，正在重塑物流行業(yè)的運(yùn)作模式與競(jìng)爭(zhēng)格局。盡管前路仍有挑戰(zhàn)，但通過(guò)產(chǎn)業(yè)各方的協(xié)同努力，以人工智能應(yīng)用軟件為核心的智慧物流生態(tài)系統(tǒng)必將更加成熟與完善，為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的提質(zhì)增效與高質(zhì)量發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)支撐。
