一、智慧倉儲環(huán)節
人工智能技術(shù)在智慧倉儲環(huán)節的具體應用包括:
1、選址決策。人工智能技術(shù)通過(guò)收集與選址任務(wù)和目標相關(guān)的豐富歷史數據，通過(guò)大數據技術(shù)挖掘對倉儲選址決策有指導意義的知識，建立一個(gè)基于大數據的人工智能選址決策系統，在系統中輸入選址目標與相關(guān)參數，人工智能系統便可以直接得到最接近最優(yōu)目標，且不受人的主觀(guān)判斷與利益糾紛影響的選址結果。
2、無(wú)人倉。人工智能技術(shù)的出現使得無(wú)人倉的構想得以實(shí)現。得益于機器視覺(jué)、進(jìn)化計算等人工智能技術(shù)，自動(dòng)化倉庫中的搬運機器人、貨架穿梭車(chē)、分揀機器人、堆垛機器人、六軸機器人、無(wú)人叉車(chē)等一系列物流機器人可以對倉庫內的物流作業(yè)實(shí)現自感知、自學(xué)習、自決策、自執行，實(shí)現更高程度的自動(dòng)化。通過(guò)機器視覺(jué)技術(shù)，不同的攝像頭和傳感器可以抓取實(shí)時(shí)數據，繼而通過(guò)品牌標識、標簽和3d形態(tài)來(lái)識別物品，從而可以使揀選機器人對移動(dòng)傳送帶上的可回收物品進(jìn)行分類(lèi)和挑揀，以替代傳統人工倉庫中的傳送機器、掃描設備、人工處理設備和工作人員一道道的分揀作業(yè)，大大提高倉庫的運作效率。
3、庫存管理。人工智能技術(shù)基于海量歷史消費數據，通過(guò)深度學(xué)習、寬度學(xué)習等算法建立庫存需求量預測模型，對以往的數據進(jìn)行解釋并預測未來(lái)的數據，形成一個(gè)智能倉儲需求預測系統，以實(shí)現系統基于事實(shí)數據自主生成最優(yōu)的訂貨方案，實(shí)現對庫存水平的動(dòng)態(tài)調整。同時(shí)，隨著(zhù)訂單數據的不斷增多，預測結果的靈敏性與準確性能夠得到進(jìn)一步提高，使企業(yè)在保持較高物流服務(wù)水平的同時(shí)，還能持續降低企業(yè)的成本庫存。
二、智慧運輸環(huán)節
使用人工智能技術(shù)進(jìn)行預測性運輸網(wǎng)絡(luò )管理可顯著(zhù)提高物流業(yè)務(wù)運營(yíng)能力。以航空運輸為例，準時(shí)保量運輸是空運業(yè)務(wù)的關(guān)鍵。dhl開(kāi)發(fā)了一種基于機器學(xué)習的工具來(lái)預測空運延誤狀況，以預先采取緩解措施。通過(guò)對其內部數據的58個(gè)不同參數進(jìn)行分析，機器學(xué)習模型能夠提前一周對特定航線(xiàn)的日平均通行時(shí)間進(jìn)行預測。
三、智慧配送環(huán)節
隨著(zhù)無(wú)人駕駛等技術(shù)的成熟，未來(lái)的運輸將更加快捷和高效。通過(guò)實(shí)時(shí)跟蹤交通信息，以及調整運輸路徑，配送的時(shí)間精度將逐步提高。
（1）配送機器人。配送機器人根據目的地自動(dòng)生成合理的配送路線(xiàn)，并在行進(jìn)途中避讓車(chē)輛、過(guò)減速帶、繞開(kāi)障礙物，到達配送機器人?？奎c(diǎn)后，向用戶(hù)發(fā)送短信提醒通知收貨，用戶(hù)可直接通過(guò)驗證或人臉識別開(kāi)箱取貨。
（2）無(wú)人機快遞。利用無(wú)線(xiàn)電遙控設備和自備的程序控制裝置，操縱無(wú)人駕駛的低空飛行器運載包裹到達目的地。無(wú)人機快遞可以解決偏遠地區的配送問(wèn)題，提高配送效率，同時(shí)減少人力成本。同時(shí)，無(wú)人機快遞也受限于惡劣天氣下、人為破壞等影響，目前尚未大范圍使用。
四、其他環(huán)節
（1）智能測算。通過(guò)對商品數量、體積等基礎數據分析，對各環(huán)節如包裝、運輸車(chē)輛等進(jìn)行智能調度，如通過(guò)測算百萬(wàn)sku (庫存量單位)商品的體積數據和包裝箱尺寸，利用深度學(xué)習算法技術(shù)，由系統智能地計算并推薦耗材和打包排序，從而合理安排箱型和商品擺放方案。（2）圖像識別。計算機視覺(jué)技術(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可用于手寫(xiě)識別，相比人工識別可有效提高準確率，減少工作量和出錯率。另外，計算機視覺(jué)技術(shù)也可應用于倉內機器人的定位導航，以及無(wú)人駕駛中識別遠處的車(chē)輛位置等。
（3）決策輔助。利用機器學(xué)習等技術(shù)來(lái)自動(dòng)識別物流運行場(chǎng)景內的人、物、設備、車(chē)的狀態(tài):學(xué)習優(yōu)秀的管理和操作人員的指揮調度經(jīng)驗和決策等，逐步實(shí)現輔助決策和自動(dòng)決策。