行業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)折點(diǎn)

物流指的是管理物品從供貨地向接受地的實(shí)體流動(dòng)過(guò)程。一直以來(lái)，我們認(rèn)為科技的革新會(huì)極大地推動(dòng)物流行業(yè)的發(fā)展。物流行業(yè)的運(yùn)作依靠的是實(shí)體網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字網(wǎng)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)貨物安全可靠的運(yùn)輸。然而，這個(gè)過(guò)程會(huì)伴隨著海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，這就為人工智能(AI)的應(yīng)用奠定了穩(wěn)固的基石。盡管AI在物流中的應(yīng)用程度不及制造和金融等行業(yè)，但是物流從業(yè)人員卻普遍認(rèn)為AI已經(jīng)在物流的各個(gè)環(huán)節(jié)中發(fā)揮作用，從產(chǎn)生需求到倉(cāng)儲(chǔ)管理，再到運(yùn)輸、轉(zhuǎn)移、配送和簽收。

目前，科技的進(jìn)步僅僅解決了物流行業(yè)所面臨的部分挑戰(zhàn)。以運(yùn)輸環(huán)節(jié)為例，全球貿(mào)易量中有預(yù)計(jì)90%是通過(guò)海運(yùn)運(yùn)輸，但是大部分工作文件仍然采用傳統(tǒng)的紙質(zhì)記錄或者傳真發(fā)送。雖然物流業(yè)已經(jīng)開(kāi)始大規(guī)模進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但是尚處于起步階段。安永近期的一項(xiàng)調(diào)查結(jié)果顯示，全球貨物出口總額到2050年實(shí)現(xiàn)翻兩番，達(dá)68.5萬(wàn)億美元。另一方面，來(lái)自IBM的研究顯示，目前僅有10%的物流系統(tǒng)、數(shù)據(jù)和交互中融合了AI應(yīng)用。

這種不足恰恰為AI創(chuàng)新應(yīng)用提供了充足的發(fā)展空間。如今，許多企業(yè)都在努力借助AI來(lái)降低運(yùn)營(yíng)成本、提高效率，隨之而來(lái)的是AI需求的迅猛增長(zhǎng)，這將成為物流業(yè)升級(jí)的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。麥肯錫的一項(xiàng)研究表明，相比其他分析技術(shù)，AI的應(yīng)用最多能為運(yùn)輸和物流創(chuàng)造5000億美元的新增價(jià)值，這一數(shù)字僅次于旅游業(yè)。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)效率提升

如今，物流公司DHL正在針對(duì)其全線(xiàn)業(yè)務(wù)進(jìn)行大范圍的AI應(yīng)用測(cè)試，包括空運(yùn)、陸運(yùn)和海運(yùn)。例如，DHL將機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)廣泛應(yīng)用于供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理，再通過(guò)處理數(shù)百萬(wàn)個(gè)參數(shù)來(lái)評(píng)估供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)，并且效果顯著。

DHL亞太創(chuàng)新中心數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Timothy Kooi表示：“這就是人工智能的強(qiáng)大之處，我們通過(guò)人工智能技術(shù)獲取實(shí)時(shí)信息并與客戶(hù)的供應(yīng)鏈和運(yùn)輸進(jìn)行關(guān)聯(lián)。當(dāng)然，目前的智能化程度還無(wú)法完全替代人類(lèi)，但它能為我們決策提供有價(jià)值的參考意見(jiàn)。目前，我們正朝著AI應(yīng)用的方向穩(wěn)步發(fā)展。”

然而，為了有效地訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法，必須充分的收集和存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，這正是要通過(guò)云計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷進(jìn)步來(lái)解決的。SPR公司移動(dòng)和新興技術(shù)業(yè)務(wù)常務(wù)董事Kevin McMahon表示：“AI技術(shù)的應(yīng)用剛剛起步，企業(yè)掌握著龐大的數(shù)據(jù)量，如果這些數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，那么應(yīng)用的效果也會(huì)大打折扣。對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，最重要的不是AI算法有多么復(fù)雜。云計(jì)算、邊緣計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)和5G等技術(shù)的發(fā)展為我們提供了更多有效的方法來(lái)收集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，使AI有朝一日能提供更精準(zhǔn)、更具執(zhí)行性的洞察”

AI應(yīng)用領(lǐng)跑者

在中國(guó)，九州通醫(yī)藥集團(tuán)借助基于AI的華為云技術(shù)成功實(shí)現(xiàn)了運(yùn)營(yíng)的大規(guī)模優(yōu)化。九州通提升了自身收集海量數(shù)據(jù)的能力，并將AI應(yīng)用于這些數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化內(nèi)部運(yùn)營(yíng)，挺高業(yè)務(wù)效率。例如，通過(guò)分析的訂單記錄，九州通利用AI技術(shù)優(yōu)化撿貨路徑，在嚴(yán)格滿(mǎn)足運(yùn)行時(shí)間的限制條件下，還減少了同一批訂單派送所需要的車(chē)輛數(shù)量。此外，該公司還借助AI對(duì)藥品倉(cāng)庫(kù)入庫(kù)儲(chǔ)位進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)使用華為云EI的OCR識(shí)別服務(wù)對(duì)票據(jù)進(jìn)行掃碼識(shí)別，藥品復(fù)核時(shí)間從30秒降低到10秒內(nèi)。如今，從貨物下單到裝運(yùn)，僅需要不到兩小時(shí)。

九州通運(yùn)營(yíng)與IT管理總部副總監(jiān)萬(wàn)有鋼表示：“基于公司未來(lái)的發(fā)展，我們認(rèn)為傳統(tǒng)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的IT模式不夠高效，我們更傾向于采用戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)的IT模式。在華為云的幫助下，我們成功地實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)創(chuàng)新，尤其是IT管理創(chuàng)新。”

展望未來(lái)

目前，物流業(yè)憑借AI的應(yīng)用已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，未來(lái)的發(fā)展空間將是無(wú)窮無(wú)盡的。AI不僅能將傳統(tǒng)文檔工作數(shù)字化，提高工作效率，還有望挖掘AI更大的應(yīng)用潛力。DHL的Kooi認(rèn)為AI能從物流數(shù)據(jù)中的信息預(yù)測(cè)未來(lái)。例如，DHL開(kāi)發(fā)了一款基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工具，能夠預(yù)測(cè)空運(yùn)的延誤情況并提供建議，主動(dòng)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

除了提升效率，AI在文檔處理方面還有更大的發(fā)揮空間。

世界銀行和世貿(mào)組織在2015年發(fā)布的一份聯(lián)合報(bào)告指出，那些在貿(mào)易中處理通關(guān)文件效率低的國(guó)家，進(jìn)出口流程會(huì)耗費(fèi)更長(zhǎng)時(shí)間，由此國(guó)家貧困率也可能更高。盡管許多手續(xù)是政府強(qiáng)制規(guī)定，但也源自于傳統(tǒng)習(xí)慣和老舊的工作系統(tǒng)。

 

DHL認(rèn)為報(bào)關(guān)文件查驗(yàn)過(guò)程中的許多人工環(huán)節(jié)是可以?xún)?yōu)化掉的。在2018年DHL的一篇報(bào)告中描述，公司如何訓(xùn)練AI平臺(tái)利用自然語(yǔ)言處理和深度學(xué)習(xí)的自學(xué)能力，來(lái)實(shí)現(xiàn)報(bào)關(guān)程序自動(dòng)化。在此過(guò)程中，不斷利用新數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)AI性能，系統(tǒng)能夠處理所有通關(guān)文檔，只有遇到異常情況時(shí)才會(huì)進(jìn)行標(biāo)記，并移交人工處理。報(bào)告還指出，安永會(huì)計(jì)師事務(wù)所也已使用了類(lèi)似的技術(shù)來(lái)校驗(yàn)發(fā)票真假，準(zhǔn)確率已達(dá)97%。現(xiàn)在，所有需要熟練掌握法規(guī)、行業(yè)和客戶(hù)相關(guān)知識(shí)才能進(jìn)行的復(fù)雜人工操作，AI都能夠發(fā)揮作用并大顯身手。

目前，華為也在利用AI進(jìn)行公司內(nèi)部的文檔管理工作。華為稱(chēng)，他們利用識(shí)別準(zhǔn)確率最高達(dá)97%的OCR技術(shù)來(lái)處理和記錄客戶(hù)文檔。然后，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，華為的通關(guān)效率大大提升，風(fēng)險(xiǎn)有效降低。

人機(jī)耦合

然而，對(duì)于許多供應(yīng)鏈從業(yè)人員而言，AI應(yīng)用的終極目標(biāo)并不是自動(dòng)化取代人工操作，而在于讓人以更合適的方式融入供應(yīng)鏈作業(yè)中。Contextere軟件公司的CEO Gabe Batstone認(rèn)為，AI的核心應(yīng)用可能在于所謂的“

打通AI的最后一公里，即人機(jī)自然交互”。他表示，利用AI，工人能夠通過(guò)自然語(yǔ)言與機(jī)器對(duì)話(huà)，向機(jī)器提問(wèn)，例如“電梯上顯示的這串錯(cuò)誤代碼是什么意思?”或者“修理這臺(tái)起落架需要什么特別工具?”

 

Batstone稱(chēng)：“通過(guò)將人類(lèi)的智慧與AI的智能相結(jié)合，我們正在不斷提升工廠的生產(chǎn)力和安全性。事實(shí)上，技術(shù)創(chuàng)新和保障就業(yè)之間并不矛盾。要應(yīng)對(duì)世界全球化、互聯(lián)互通所帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，最佳策略就是將AI與人相融合。”

究竟人工智能和物流未來(lái)會(huì)如何發(fā)展，這不僅取決于技術(shù)的發(fā)展，還受到更廣泛的外部因素影響。不過(guò)業(yè)界普遍認(rèn)為，AI的成功主要取決于其數(shù)據(jù)的質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量。DHL的Kooi提到，去年DHL在柳州與華為開(kāi)展合作，通過(guò)華為和中國(guó)移動(dòng)合作的NB-IoT，將窄帶通信技術(shù)嵌入了運(yùn)輸卡車(chē)車(chē)隊(duì)，每天調(diào)度貨車(chē)按時(shí)到達(dá)指定的貨物裝卸臺(tái)工作。Kooi稱(chēng)，智能、高效地分享和協(xié)調(diào)位置信息的能力對(duì)于物流作業(yè)十分重要，網(wǎng)絡(luò)絕對(duì)是信息及時(shí)分享的關(guān)鍵

Contextere公司的CEO Batstone同樣認(rèn)為AI、物聯(lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)連接是密不可分的一個(gè)整體。他表示：“從基礎(chǔ)設(shè)施的角度看，物聯(lián)網(wǎng)就像是一個(gè)人的身體，網(wǎng)絡(luò)連接就是神經(jīng)系統(tǒng)，AI則是大腦。要充分挖掘AI的潛力，我們必須將其部署在網(wǎng)邊緣進(jìn)行充分利用，同時(shí)將其連接到云。當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)和5G通信技術(shù)發(fā)展成熟，AI將不僅僅是一個(gè)理想化的工具，而將成為為支撐我們今天一切的基礎(chǔ)。”

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