干貨：人工智能在物流行業(yè)中應用的優(yōu)勢分析！
時(shí)間：2023-12-27
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今天將著(zhù)重介紹人工智能作為智能物流數據底盤(pán)的三大核心技術(shù)之一，在物流行業(yè)的各個(gè)階段都發(fā)揮了重要的作用?？萍紕?chuàng )新帶動(dòng)科技應用發(fā)展，科技應用發(fā)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(chuàng )新……
人工智能在物流行業(yè)中應用的優(yōu)勢分析
1、海量數據學(xué)習與處理
物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)設備的發(fā)展使得各行各業(yè)所積累的數據呈爆炸式增長(cháng)，數據的種類(lèi)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(yè)帶來(lái)高回報的熱點(diǎn)。
一般來(lái)說(shuō)，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(shí)候它們對非結構化數據的處理無(wú)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(lèi)型的數據快速地進(jìn)行處理，又能很好地挖掘各種類(lèi)型數據更深層次的有用信息。機器學(xué)習算法是一種通過(guò)模式識別對信息進(jìn)行分組或分類(lèi)，進(jìn)而從信息中尋找上下文提取有效信息的算法。機器學(xué)習能從大量的結構化數據和文本、圖像、視頻、語(yǔ)音、肢體語(yǔ)言、面部表情等非結構化數據中學(xué)習，發(fā)掘其中蘊含并且有用的信息。其處理的數據越多，機器學(xué)習就越能體現出優(yōu)勢。物流行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了大量數據，這些數據關(guān)系錯綜復雜，機器學(xué)習技術(shù)正是處理這些多變量數據，以及能在復雜，動(dòng)態(tài)，甚至混亂的物流環(huán)境中提取大數據集內隱性的關(guān)系最佳工具。此外，面對物流行業(yè)的數據豐富而知識貧乏的狀況，機器學(xué)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(xué)習的人工智能的數據處理技術(shù)是物流行業(yè)數字業(yè)務(wù)轉向自動(dòng)化的關(guān)鍵。
2、先進(jìn)算法
人工智能追求研發(fā)能夠像人類(lèi)一樣具有智力的機器，人工智能算法是一種通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對信息進(jìn)行抽取和表示的算法架構，其原理是構建一個(gè)“虛擬大腦”，用大量輸入/輸出數據來(lái)訓練這個(gè)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(xué)習、深度學(xué)習、強化學(xué)習、表征學(xué)習等算法。機器學(xué)習通過(guò)模式識別系統根據事物特征將其劃分到不同類(lèi)別，通過(guò)對識別算法的選擇和優(yōu)化，使其具有更強的分類(lèi)能力;加入多層感知器構建的深度學(xué)習模型成功解決了圖像識別、語(yǔ)音識別以及自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的眾多問(wèn)題，與傳統機器學(xué)習相比，深度學(xué)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(wèn)題。近年來(lái)，在ibm等科技巨頭推動(dòng)下認知計算蓬勃發(fā)展，通過(guò)學(xué)習理解語(yǔ)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(jìn)算法使得在復雜的物流場(chǎng)景中，機器能替代人對海量信息和數據進(jìn)行認知、分析和推理，從而快速、精準地解決復雜決策的問(wèn)題。智能決策將成為推動(dòng)物流業(yè)從數字化邁向智能化最為關(guān)鍵的一步，這些都離不開(kāi)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(jìn)的算法，還得有處理大數據和執行先進(jìn)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(lǐng)域，常用的是cnn;語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域，主要是rnn，這是兩類(lèi)有區別的算法;但是，他們本質(zhì)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(wǎng)的超級計算模式，是遠程的數據中心中成千上萬(wàn)臺電腦和服務(wù)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(wàn)億次的運算速度，性能堪比超級計算機。深度學(xué)習需要極大的計算資源，通過(guò)云計算可以以低成本的方式獲取大規模的算力，動(dòng)態(tài)獲取幾千上萬(wàn)個(gè)cpu算力。
圖3.1 gpu與cpu算力對比
gpu計算的進(jìn)步對深度學(xué)習也有很大的推動(dòng)作用。深度學(xué)習需要很高的內在并行度、大量的浮點(diǎn)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(diǎn)計算性能特別提高了深度學(xué)習兩大關(guān)鍵活動(dòng)：分類(lèi)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(wù)器投入和更低的功耗，如圖3.1所示。使用gpu計算具有優(yōu)異表現，催生了各類(lèi)gpu服務(wù)器，帶動(dòng)了gpu服務(wù)器的快速發(fā)展。
為專(zhuān)門(mén)用于加速ai應用中的大量計算任務(wù)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(chēng)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(diǎn)是性能強大、能夠同時(shí)支持大量運算、并且能夠靈活地支持圖片、語(yǔ)音、視頻等不同ai應用;終端ai芯片的特點(diǎn)是體積小、耗電少，能嵌入設備內部并且讓設備在沒(méi)有聯(lián)網(wǎng)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(shù)路線(xiàn)，是ai芯片的主戰場(chǎng)，此外，一些面向人工智能的專(zhuān)用硬件架構也開(kāi)始出現，如用fpga技術(shù)做專(zhuān)用的人工智能加速芯片和加速的基礎設施。
對物流行業(yè)來(lái)說(shuō)，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(jìn)一步提高物流效率。
4、計算機視覺(jué)
作為人工智能的關(guān)鍵技術(shù)之一，計算機視覺(jué)技術(shù)指計算機從圖像中識別出物體、場(chǎng)景和活動(dòng)的能力。計算機視覺(jué)技術(shù)運用由圖像處理操作及其他技術(shù)所組成的序列，從而將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。人工智能背景下的計算機視覺(jué)技術(shù)主要涵蓋：圖像分類(lèi)、對象檢測、目標跟蹤、語(yǔ)義分割和實(shí)例分割等。
隨著(zhù)技術(shù)與物流的持續融合，物流活動(dòng)正在產(chǎn)生越來(lái)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(zhù)巨大的價(jià)值。計算機視覺(jué)中，針對上述非結構化數據的識別技術(shù)是使其得以有效利用的關(guān)鍵，這些識別技術(shù)的主要作用在于將物流活動(dòng)中實(shí)時(shí)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(yè)的自動(dòng)化和準確性。
5、自然語(yǔ)言處理
自然語(yǔ)言處理有時(shí)候也稱(chēng)作自然語(yǔ)言理解，旨在利用計算機分析自然語(yǔ)言語(yǔ)句和文本，抽取重要信息，進(jìn)行檢索、問(wèn)答、自動(dòng)翻譯和文本生成。自然語(yǔ)言處理的目標是讓計算機、機器在理解語(yǔ)言上像人類(lèi)一樣智能，是彌補人類(lèi)交流(自然語(yǔ)言)和計算機理解(機器語(yǔ)言)之間的差距。有了自然語(yǔ)言處理，計算機就可能完成自動(dòng)語(yǔ)音、自動(dòng)文本編寫(xiě)，處理大型文本數據這樣的任務(wù)。自然語(yǔ)言處理技術(shù)的應用場(chǎng)景甚廣，大致可分為分析型、生成型和交互型三類(lèi)。輿情監控系統是典型的分析型系統;自動(dòng)寫(xiě)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(yè)來(lái)說(shuō)，自然語(yǔ)言處理能力可以對物流表單信息進(jìn)行文本分類(lèi)和聚類(lèi)，篩選文本關(guān)鍵信息構建索引庫;還可以平臺化方式提供物流服務(wù)，在客服領(lǐng)域發(fā)揮較高的應用價(jià)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(hù)的體驗。
6、開(kāi)源框架
基礎機器學(xué)習算法應用的巨大需求促進(jìn)了開(kāi)源軟件的繁榮，一系列基于機器學(xué)習算法的開(kāi)源軟件不斷涌現。在算法應用方面，隨著(zhù)深度學(xué)習理論和工程技術(shù)體系的成熟，包括通過(guò)云服務(wù)或者開(kāi)源的方式向行業(yè)輸出技術(shù)，先進(jìn)的算法被封裝為易于使用的產(chǎn)品和服務(wù)，越來(lái)越多的人和公司能夠開(kāi)始使用這些算法。人工智能相關(guān)的技術(shù)包括了水平層和垂直層的技術(shù)，水平層面上主要體現在算法方面。這兩個(gè)層面都有很多大廠(chǎng)商都在做，包括google、微軟、amazon以及一些開(kāi)源的第三方軟件，都試圖在搭建通用的人工智能機器學(xué)習和深度學(xué)習計算底層平臺。而上面的應用比如說(shuō)語(yǔ)音、文字、圖像、即時(shí)定位等等，也有很多開(kāi)源的框架，特別是圖像處理，很多框架都應用了機器學(xué)習和深度學(xué)習。從這方面來(lái)看，伴隨著(zhù)各個(gè)層面的企業(yè)參與，人工智能的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程已逐步展開(kāi)。這些算法框架的開(kāi)源性使得物流行業(yè)應用機器學(xué)習算法的門(mén)檻大大降低，實(shí)現高性能計算。
7、機器人技術(shù)
人工智能機器人主要指運用信息技術(shù)，使機器人具備人的智能，讓機器人學(xué)會(huì )學(xué)習知識并掌握先進(jìn)技術(shù)。將機器視覺(jué)、自動(dòng)規劃等認知技術(shù)整合至極小卻高性能的傳感器、致動(dòng)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(lèi)一起工作，并且能在各種未知環(huán)境中靈活處理不同的任務(wù);機器無(wú)需休息，可以比人類(lèi)工作的更快，還可以同時(shí)完成多項任務(wù);機器人通過(guò)機器學(xué)習分析，可以實(shí)現生產(chǎn)線(xiàn)的精準配合，更準確的預測和實(shí)時(shí)檢測生產(chǎn)問(wèn)題;此外，機器智能還能被用來(lái)執行一些危險的任務(wù)。
傳統物流有較保守的生產(chǎn)線(xiàn)，較正規的運輸線(xiàn)，各個(gè)環(huán)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(shí)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(guò)程進(jìn)行裝卸搬運，貫穿物流作業(yè)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(shù)運用在物流行業(yè)將帶來(lái)人力成本的節省、周轉效率的提高。
物流運作往往環(huán)節眾多，各方關(guān)系復雜，并且有大量的實(shí)物、資金、信息數據產(chǎn)生。人工智能對處理復雜網(wǎng)狀結構和大數據量的強大能力與優(yōu)勢使其能為現代物流工作需求提供諸多方便，復雜網(wǎng)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(chǎng)景。同樣，人工智能在數據、算法、算力、技術(shù)等方面的優(yōu)勢可以為物流提供智能決策、可視化、自動(dòng)化、機器人技術(shù)等強大的科技支持，能極大地推動(dòng)智能物流的發(fā)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(shù)，主要目的是模擬人類(lèi)思維生產(chǎn)出一些智能化的系統，他們像人類(lèi)一樣在社會(huì )中發(fā)揮著(zhù)相應的職能作用。近年來(lái)，人工智能能夠迅猛發(fā)展，主要動(dòng)力來(lái)源于信息技術(shù)和智能設備，信息技術(shù)主要是計算機技術(shù)和通信技術(shù)，例如高等復雜的運算系統、能夠處理數
人工智能在物流行業(yè)中應用的優(yōu)勢分析
1、海量數據學(xué)習與處理
物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)設備的發(fā)展使得各行各業(yè)所積累的數據呈爆炸式增長(cháng)，數據的種類(lèi)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(yè)帶來(lái)高回報的熱點(diǎn)。
一般來(lái)說(shuō)，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(shí)候它們對非結構化數據的處理無(wú)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(lèi)型的數據快速地進(jìn)行處理，又能很好地挖掘各種類(lèi)型數據更深層次的有用信息。機器學(xué)習算法是一種通過(guò)模式識別對信息進(jìn)行分組或分類(lèi)，進(jìn)而從信息中尋找上下文提取有效信息的算法。機器學(xué)習能從大量的結構化數據和文本、圖像、視頻、語(yǔ)音、肢體語(yǔ)言、面部表情等非結構化數據中學(xué)習，發(fā)掘其中蘊含并且有用的信息。其處理的數據越多，機器學(xué)習就越能體現出優(yōu)勢。物流行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了大量數據，這些數據關(guān)系錯綜復雜，機器學(xué)習技術(shù)正是處理這些多變量數據，以及能在復雜，動(dòng)態(tài)，甚至混亂的物流環(huán)境中提取大數據集內隱性的關(guān)系最佳工具。此外，面對物流行業(yè)的數據豐富而知識貧乏的狀況，機器學(xué)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(xué)習的人工智能的數據處理技術(shù)是物流行業(yè)數字業(yè)務(wù)轉向自動(dòng)化的關(guān)鍵。
2、先進(jìn)算法
人工智能追求研發(fā)能夠像人類(lèi)一樣具有智力的機器，人工智能算法是一種通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對信息進(jìn)行抽取和表示的算法架構，其原理是構建一個(gè)“虛擬大腦”，用大量輸入/輸出數據來(lái)訓練這個(gè)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(xué)習、深度學(xué)習、強化學(xué)習、表征學(xué)習等算法。機器學(xué)習通過(guò)模式識別系統根據事物特征將其劃分到不同類(lèi)別，通過(guò)對識別算法的選擇和優(yōu)化，使其具有更強的分類(lèi)能力;加入多層感知器構建的深度學(xué)習模型成功解決了圖像識別、語(yǔ)音識別以及自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的眾多問(wèn)題，與傳統機器學(xué)習相比，深度學(xué)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(wèn)題。近年來(lái)，在ibm等科技巨頭推動(dòng)下認知計算蓬勃發(fā)展，通過(guò)學(xué)習理解語(yǔ)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(jìn)算法使得在復雜的物流場(chǎng)景中，機器能替代人對海量信息和數據進(jìn)行認知、分析和推理，從而快速、精準地解決復雜決策的問(wèn)題。智能決策將成為推動(dòng)物流業(yè)從數字化邁向智能化最為關(guān)鍵的一步，這些都離不開(kāi)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(jìn)的算法，還得有處理大數據和執行先進(jìn)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(lǐng)域，常用的是cnn;語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域，主要是rnn，這是兩類(lèi)有區別的算法;但是，他們本質(zhì)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(wǎng)的超級計算模式，是遠程的數據中心中成千上萬(wàn)臺電腦和服務(wù)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(wàn)億次的運算速度，性能堪比超級計算機。深度學(xué)習需要極大的計算資源，通過(guò)云計算可以以低成本的方式獲取大規模的算力，動(dòng)態(tài)獲取幾千上萬(wàn)個(gè)cpu算力。
圖3.1 gpu與cpu算力對比
gpu計算的進(jìn)步對深度學(xué)習也有很大的推動(dòng)作用。深度學(xué)習需要很高的內在并行度、大量的浮點(diǎn)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(diǎn)計算性能特別提高了深度學(xué)習兩大關(guān)鍵活動(dòng)：分類(lèi)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(wù)器投入和更低的功耗，如圖3.1所示。使用gpu計算具有優(yōu)異表現，催生了各類(lèi)gpu服務(wù)器，帶動(dòng)了gpu服務(wù)器的快速發(fā)展。
為專(zhuān)門(mén)用于加速ai應用中的大量計算任務(wù)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(chēng)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(diǎn)是性能強大、能夠同時(shí)支持大量運算、并且能夠靈活地支持圖片、語(yǔ)音、視頻等不同ai應用;終端ai芯片的特點(diǎn)是體積小、耗電少，能嵌入設備內部并且讓設備在沒(méi)有聯(lián)網(wǎng)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(shù)路線(xiàn)，是ai芯片的主戰場(chǎng)，此外，一些面向人工智能的專(zhuān)用硬件架構也開(kāi)始出現，如用fpga技術(shù)做專(zhuān)用的人工智能加速芯片和加速的基礎設施。
對物流行業(yè)來(lái)說(shuō)，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(jìn)一步提高物流效率。
4、計算機視覺(jué)
作為人工智能的關(guān)鍵技術(shù)之一，計算機視覺(jué)技術(shù)指計算機從圖像中識別出物體、場(chǎng)景和活動(dòng)的能力。計算機視覺(jué)技術(shù)運用由圖像處理操作及其他技術(shù)所組成的序列，從而將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。人工智能背景下的計算機視覺(jué)技術(shù)主要涵蓋：圖像分類(lèi)、對象檢測、目標跟蹤、語(yǔ)義分割和實(shí)例分割等。
隨著(zhù)技術(shù)與物流的持續融合，物流活動(dòng)正在產(chǎn)生越來(lái)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(zhù)巨大的價(jià)值。計算機視覺(jué)中，針對上述非結構化數據的識別技術(shù)是使其得以有效利用的關(guān)鍵，這些識別技術(shù)的主要作用在于將物流活動(dòng)中實(shí)時(shí)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(yè)的自動(dòng)化和準確性。
5、自然語(yǔ)言處理
自然語(yǔ)言處理有時(shí)候也稱(chēng)作自然語(yǔ)言理解，旨在利用計算機分析自然語(yǔ)言語(yǔ)句和文本，抽取重要信息，進(jìn)行檢索、問(wèn)答、自動(dòng)翻譯和文本生成。自然語(yǔ)言處理的目標是讓計算機、機器在理解語(yǔ)言上像人類(lèi)一樣智能，是彌補人類(lèi)交流(自然語(yǔ)言)和計算機理解(機器語(yǔ)言)之間的差距。有了自然語(yǔ)言處理，計算機就可能完成自動(dòng)語(yǔ)音、自動(dòng)文本編寫(xiě)，處理大型文本數據這樣的任務(wù)。自然語(yǔ)言處理技術(shù)的應用場(chǎng)景甚廣，大致可分為分析型、生成型和交互型三類(lèi)。輿情監控系統是典型的分析型系統;自動(dòng)寫(xiě)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(yè)來(lái)說(shuō)，自然語(yǔ)言處理能力可以對物流表單信息進(jìn)行文本分類(lèi)和聚類(lèi)，篩選文本關(guān)鍵信息構建索引庫;還可以平臺化方式提供物流服務(wù)，在客服領(lǐng)域發(fā)揮較高的應用價(jià)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(hù)的體驗。
6、開(kāi)源框架
基礎機器學(xué)習算法應用的巨大需求促進(jìn)了開(kāi)源軟件的繁榮，一系列基于機器學(xué)習算法的開(kāi)源軟件不斷涌現。在算法應用方面，隨著(zhù)深度學(xué)習理論和工程技術(shù)體系的成熟，包括通過(guò)云服務(wù)或者開(kāi)源的方式向行業(yè)輸出技術(shù)，先進(jìn)的算法被封裝為易于使用的產(chǎn)品和服務(wù)，越來(lái)越多的人和公司能夠開(kāi)始使用這些算法。人工智能相關(guān)的技術(shù)包括了水平層和垂直層的技術(shù)，水平層面上主要體現在算法方面。這兩個(gè)層面都有很多大廠(chǎng)商都在做，包括google、微軟、amazon以及一些開(kāi)源的第三方軟件，都試圖在搭建通用的人工智能機器學(xué)習和深度學(xué)習計算底層平臺。而上面的應用比如說(shuō)語(yǔ)音、文字、圖像、即時(shí)定位等等，也有很多開(kāi)源的框架，特別是圖像處理，很多框架都應用了機器學(xué)習和深度學(xué)習。從這方面來(lái)看，伴隨著(zhù)各個(gè)層面的企業(yè)參與，人工智能的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程已逐步展開(kāi)。這些算法框架的開(kāi)源性使得物流行業(yè)應用機器學(xué)習算法的門(mén)檻大大降低，實(shí)現高性能計算。
7、機器人技術(shù)
人工智能機器人主要指運用信息技術(shù)，使機器人具備人的智能，讓機器人學(xué)會(huì )學(xué)習知識并掌握先進(jìn)技術(shù)。將機器視覺(jué)、自動(dòng)規劃等認知技術(shù)整合至極小卻高性能的傳感器、致動(dòng)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(lèi)一起工作，并且能在各種未知環(huán)境中靈活處理不同的任務(wù);機器無(wú)需休息，可以比人類(lèi)工作的更快，還可以同時(shí)完成多項任務(wù);機器人通過(guò)機器學(xué)習分析，可以實(shí)現生產(chǎn)線(xiàn)的精準配合，更準確的預測和實(shí)時(shí)檢測生產(chǎn)問(wèn)題;此外，機器智能還能被用來(lái)執行一些危險的任務(wù)。
傳統物流有較保守的生產(chǎn)線(xiàn)，較正規的運輸線(xiàn)，各個(gè)環(huán)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(shí)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(guò)程進(jìn)行裝卸搬運，貫穿物流作業(yè)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(shù)運用在物流行業(yè)將帶來(lái)人力成本的節省、周轉效率的提高。
物流運作往往環(huán)節眾多，各方關(guān)系復雜，并且有大量的實(shí)物、資金、信息數據產(chǎn)生。人工智能對處理復雜網(wǎng)狀結構和大數據量的強大能力與優(yōu)勢使其能為現代物流工作需求提供諸多方便，復雜網(wǎng)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(chǎng)景。同樣，人工智能在數據、算法、算力、技術(shù)等方面的優(yōu)勢可以為物流提供智能決策、可視化、自動(dòng)化、機器人技術(shù)等強大的科技支持，能極大地推動(dòng)智能物流的發(fā)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(shù)，主要目的是模擬人類(lèi)思維生產(chǎn)出一些智能化的系統，他們像人類(lèi)一樣在社會(huì )中發(fā)揮著(zhù)相應的職能作用。近年來(lái)，人工智能能夠迅猛發(fā)展，主要動(dòng)力來(lái)源于信息技術(shù)和智能設備，信息技術(shù)主要是計算機技術(shù)和通信技術(shù)，例如高等復雜的運算系統、能夠處理數