一,、現(xiàn)在的物流世界

        現(xiàn)在的物流技術(shù)與過程，我們可以從幾個維度去看一看,。

        1．工廠物流（或制造業(yè)物流）

        工廠的訂單履行基本是從采購和生產(chǎn)計劃開始,，到成品入庫和發(fā)貨為止。在接到訂單后,，需要設(shè)計好產(chǎn)品,，然后按需采購原料，原料入庫儲存,，按設(shè)計生產(chǎn)（原料供貨到車間）,，產(chǎn)成品入庫儲存,，最后把成品交給用戶。大致過程如此,。

        按單生產(chǎn)和預(yù)測生產(chǎn)會有一些不同,。但過程大同小異。大致如下：

        ? 市場分工是比較明確的,。誰生產(chǎn)什么,，需要怎樣的廠房和設(shè)備，并不是一件隨意的事,。

        ? 其次,，產(chǎn)品設(shè)計以計算機輔助設(shè)計為主，對人的技能要求比較多,。對設(shè)計人員的專業(yè)水平要求比較多,。產(chǎn)品需要不斷迭代升級，產(chǎn)品問題會層出不窮,。

        ? 采購與需求之間往往有較大差異,，采購渠道相對比較固定，沒有太多的時間去進行全面客觀的比較,。

        ? 原料的到貨運輸方式多樣化,，人工裝卸為主，自動裝卸已經(jīng)在個別行業(yè)推廣,，機械手碼垛開始應(yīng)用,，立體庫儲存已經(jīng)成為首選。

        ? 生產(chǎn)配料以人工為主,，輔之以計算機系統(tǒng)管理,，以及輸送機、AGV等系統(tǒng)完成自動配送,。

        ? 生產(chǎn)過程以機器生產(chǎn)為主,，人工介入為輔，但也有例外的情況,。

        ? 成品下線后的入庫,，逐漸以自動化為主，如機械手碼垛,，立體庫自動儲存等,，但很多（70%以上）還是以人工作業(yè)為主。

        ? 計算機管理庫存,?？赡苡腥绷系念A(yù)警系統(tǒng)。

        ? 可以支持個性化的需求,，但并非主流,。

        ?  隨著產(chǎn)品的不同,，生產(chǎn)周期從數(shù)周到數(shù)月不等。

        2．商貿(mào)流通領(lǐng)域的物流

        ? 運輸方式多樣化,，水運,、汽運、火車,、飛機是主要工具,。單元化物流開始應(yīng)用。GPS大量應(yīng)用,。訂單的在線跟蹤已基本實現(xiàn),。

        ? 裝卸貨以人工為主，自動化輔助裝卸開始應(yīng)用（伸縮皮帶機,，碼垛機器人）,。

        ? 儲存多樣化，自動化立體庫等多種自動化儲存方式大量應(yīng)用,。

        ? 訂單的拆零率越來越高,。即使是2B的訂單也是如此。平臺化的銷售模式成為主流,。

        ? 自動化揀選、自動包裝技術(shù)開始應(yīng)用,。

        ? 計算機管理庫存,。支持多倉庫運行，支持倉庫之間的臨時調(diào)撥,。

        ? 運輸管理系統(tǒng)逐漸成為普遍現(xiàn)象,，在線跟蹤已經(jīng)實現(xiàn)。

        ? 小的運輸公司逐漸淘汰,，空載率逐漸降低,，但依然難以達到要求，單元化技術(shù)應(yīng)用逐漸展開,。

        ? 超載現(xiàn)象依然嚴重,，事故難以杜絕。

        ? 自動駕駛還沒有提上議程,。

        3．電子商務(wù)物流

        ? 電商行為已變得非常普及,，人們的購物習慣發(fā)生根本性改變。

        ? 電商物流變得很發(fā)達,，自動化物流技術(shù)得以全面應(yīng)用,。

        ? 倉庫內(nèi)的訂單的履行速度加快，訂單被實時的分配到離目標最近的物流中心,。

        ? 倉儲自動化技術(shù)全面應(yīng)用,，大型和超大型物流中心逐漸增多,。

        ? 訂單越來越多，每天全國有多達2億個快遞包裹,。分揀中心越來越多,。自動分揀技術(shù)普遍采用。

        ? 訂單越來越小,。

        ? 最后一公里已經(jīng)有一些解決辦法,，包括快遞柜的普及應(yīng)用，但仍然以人工配送為主,。

        ? 計算機應(yīng)用非常普及,，功能越來越強大。各種新技術(shù)全面應(yīng)用,。

        ? 面向個人的精準銷售模式已經(jīng)在逐漸實現(xiàn),。

        4.  突變的前夜

        越來越多的跡象表明，計算機對物流技術(shù)的影響已接近臨界,。自動化技術(shù)已經(jīng)達到非常高的水平,，很多新概念已經(jīng)提出，并且各種問題的提出和解決越來越快,，這將對物流技術(shù)產(chǎn)生根本的影響,。

        而影響最大的是AI的進化。人工智能已經(jīng)開始走進人們的生活,。這就是以智能手機,、自動駕駛、自動翻譯,、智能家居,、智能機器人、大數(shù)據(jù),，云計算等構(gòu)成的一個巨大的AI場景,。

        對物流系統(tǒng)來說，用戶的體驗很重要,，更快捷,，更方便，更安全是用戶的需求,，個性化變得越來越普遍,。而企業(yè)追求的是更高的效率和更低的成本。所有這一切,，都會在AI的應(yīng)用中找到答案,。

        種種跡象表明，人類已經(jīng)進化到AI的前夜。

        二,、AI的威力有多大,？

        要闡述AI的巨大作用，可以看看其在棋類運動的作用,。因為這是最直觀和最成熟的應(yīng)用案例,。

        1． 還記得圍棋ALPHA GO嗎

        2016年3月，在韓國進行一場別開生面的比賽,，由計算機ALPHA GO1.0對陣韓國棋手李世石九段,。最終計算機以4：1獲勝。

        在此之前,，沒有人認為,，計算機一定會取得勝利。但在此次比賽之后,，人們改變了看法,。特別是2017年，中國天才棋手柯潔以0：3完敗給ALPHA GO2.0后,，再也沒有人懷疑計算機的能力,。事實上，人類再也沒有人贏過ALPHA GO了,。

        在柯潔比賽后,，全世界的圍棋頂尖高手集體與ALPHA GO下了60盤棋，結(jié)果是0：60敗北,。與李世石的比賽不同的是,，這60盤棋無一例外是在短短的幾十步以后就已經(jīng)明顯不行了。人類棋手在ALPHA GO面前,，幾乎是不堪一擊。其差距大致在讓2~3子之間,。這是一位九段頂尖棋手與業(yè)余高手之間的差距,。

        很多人不理解為什么會發(fā)生這一結(jié)果。因為圍棋界的頂尖高手們,，他們下棋的漏洞已經(jīng)很少了,，怎么會在短短的幾十步就顯出敗象，并且毫無還手之力呢,？難道計算機就沒有任何漏洞嗎,？

        其實明白計算機原理的人都知道，一旦計算機的能力超過人類,，就永遠無法追趕,。盡管計算機不是每一步棋都完美無缺，但它的計算是以“勝率”作為基礎(chǔ)的。當人類下出一步棋以后,，計算機會計算一遍勝率,，同時它會在勝率比較高的下一步中，選擇落子,。不可否認,，人類也會下出完美無缺的棋，但很難在一盤棋中保持幾百手都不犯錯誤,。尤其在紛繁復(fù)雜的局面面前,，人類的計算力和判斷力是完全無法與計算機相提并論的。一步小小的錯誤,，就足以斷送一盤棋,。正所謂“一著不慎，滿盤皆輸”,。

        2． 現(xiàn)在的ALPHA GO有什么表現(xiàn)

        輸了棋的人類,，終于改變主意，拜計算機為師?，F(xiàn)在計算機系統(tǒng)已經(jīng)成為各專業(yè)棋手的唯一老師,。幾千年來的圍棋理論，被計算機重新定義,，并且毫無爭議,。

        可以說，人類幾千年的積累,，比不上計算機幾年的積累,。這是計算機的可怕和厲害之處。

        人們好奇,，如果兩臺計算機對弈,，結(jié)果會如何呢？事實上,，在ALPHA GO研制的過程中,，計算機完成了幾千萬次對弈，其中主要是與自己對弈,。以驗證非常復(fù)雜的算法,。如果分析計算機的棋譜，我們可以發(fā)現(xiàn),，其與人類的圍棋理論既有相似之處,，也有大相徑庭的地方。人類的思維方式因計算機而大為改變,。

        有意思的是,，計算機自己對弈也會分出輸贏,，有時是先手輸，有時是后手輸,，并且每一盤的棋譜也不一樣,。這就說明，計算機下的棋也并非“最優(yōu)”,。還有一點就是,，雙方的“勝率”非常接近，且交替改變,，并不會出現(xiàn)一邊倒或脆敗的局面,。

        ALPHA GO 是人類第一次推出具有“智能”的計算機系統(tǒng)，其實,，這種“智能”也僅僅是一種優(yōu)化算法而已,，與真正的人類智能還是相去甚遠。為什么這樣說呢,？這是因為所謂的“智能”或“智慧”,，從其定義來說，要具備“感知,、分析,、決策”的能力，一般來說,，人們將“感覺,、記憶、回憶,、思維,、語言、決策,、行為”的整個過程稱為智能過程,。計算機到目前為止，其感覺是片面的,，其思維和行為是受程序代碼控制的,，而非完全自主的。

        優(yōu)化目標很重要,。做過優(yōu)化設(shè)計的人都會知道，所謂的最優(yōu)解往往并不存在或很難求解,，所以,，計算機的每一次運算，如果都要求求解最優(yōu)解,，可能一方面要耗費很長時間,，另一方面，很可能無解，會造成無限等待,。因此,，我們有理由認為ALPHA GO在計算時，并不一定要求解最優(yōu)解,，而是只要找到一個“較優(yōu)”的解即可,。而這個“較優(yōu)”的解，只要符合幾個條件即可：其一是盡可能提升“勝率”,，第二是盡可能保持“勝率”大于50%,，這樣即可以立于不敗之地，第三是盡量簡化過程,，把變數(shù)降低到最少,，第四是如果無法達到前面兩點，也不要超時,。據(jù)說李世石贏了ALPHA GO的那盤棋,，在李世石下出“神之一手”時，ALPHA GO也做了“長考”,，其實,，它已經(jīng)找不到滿足以上前面兩個條件的解了，只是在即將超時時,，胡亂下了一手而已,。還有一點，就是我們經(jīng)?？吹?，計算機“遇強愈強”，而在局面領(lǐng)先后,，并不急于趕盡殺絕,。因為對它而言，找到了一個“次優(yōu)”的解即可,。顯然,，對于人類而言，不要死記硬背計算機的招數(shù)和招法,，尤其是在計算機局面領(lǐng)先時,，因為這時計算機也往往會下出一些緩手。有些人對此過度解讀,，認為計算機有智能,，會手下留情，其實是自作多情而已,。

        三,、AI應(yīng)用到物流

        1．AI應(yīng)用到物流的場景和作用

        對物流系統(tǒng)來說,，AI不僅僅是自動化，而是智能化的全面應(yīng)用,。

        ? 對物流規(guī)劃的指導(dǎo)

        AI對物流的改變的第一步將是在設(shè)計層面,。AI將提供基于多目標優(yōu)化的多種方案的設(shè)計及比較，提供系統(tǒng)仿真和數(shù)字孿生（虛擬現(xiàn)實）技術(shù),，這已經(jīng)是目前人類所無法達到的高度,。人類的作用，是提供各種需求,、限制和條件,。

        ?  對采購的管理

        在采購層面，AI可以考慮的參數(shù)要比人類多得多,，不僅僅是現(xiàn)有庫存的多少,，它會提供諸如材料產(chǎn)地的情況，供貨周期測算,，采購時機建議,，價格比較，運輸方式,，儲存方式等一些列優(yōu)化結(jié)果,。在AI的管理下，未來實現(xiàn)“零庫存”應(yīng)不是奢望,。

        ? 對庫存的管理

        基于AI的庫存管理,，要比我們現(xiàn)有的所有技術(shù)都會更加優(yōu)化。自動化和無人化將是常態(tài),，且占比將大幅度提升,。包括基于無人化的裝卸貨作業(yè)、庫位建議,、自動揀選,、自動分揀、自動包裝等,?？梢栽O(shè)想，未來的收貨將直接為發(fā)貨服務(wù),，揀選會變得相對簡單,。可以完全實現(xiàn)FIFO先進先出或定制化作業(yè),?！鞍踩珟齑妗钡母拍顚⑷匀贿m用，但內(nèi)涵會有很大變化,。死庫存問題將得到徹底解決,。人們更多的精力不是在操作，而是在管理和維護,。由于采用AI進行倉庫設(shè)計,，倉庫的形態(tài)將會發(fā)生根本改變。包括倉庫的高度,，月臺等傳統(tǒng)設(shè)計理念將會發(fā)生大的改變,。

        ? 對訂單的執(zhí)行

        AI在訂單履行過程中的作用，包括多倉系統(tǒng)的訂單調(diào)度,，多倉之間的調(diào)撥,，訂單的分配，訂單執(zhí)行時間管理,，訂單執(zhí)行過程跟蹤,，與運輸系統(tǒng)間的互動（如車輛調(diào)度），與倉庫之間的互動（如站臺管理）等,。一方面,，如何根據(jù)優(yōu)化目標（多目標優(yōu)化，時間,，費用,，滿足度等，對不同訂單,，優(yōu)化目標并不一致）確定訂單履行的路線,；另一方面，訂單履行過程中的監(jiān)控和可視化,。這是訂單履行過程的重點內(nèi)容,。

        ? 運輸過程的管理

        車輛資源共享高效匹配，單元化物流全面實施,。物流專線有望建成,，自動駕駛將成為現(xiàn)實，GPS全程覆蓋,，全程冷鏈得以實現(xiàn),，超載和違章將徹底杜絕。貨物安全大大改善,。

        ? AI與自動化

        對物流來說,，AI需要自動化，但AI不是自動化,。很多人對此有誤解,，常常把自動化等同于智能化和AI，甚至把某一項技術(shù)應(yīng)用理解為AI,，如AGV,，無人機等,，這是錯誤的。其實,，自動化只是AI的一部分,，甚至只是很小的部分，是屬于執(zhí)行層面和作業(yè)層面的工作,，有時它甚至并非是必需的,。AI更大的功能在于決策，在于優(yōu)化系統(tǒng),。就像我們下棋,，關(guān)鍵的是如何決策走下一步，而非怎么移動棋子,。

        2．AI應(yīng)用到物流將是一個必然的過程

        比起第一次工業(yè)革命（以蒸汽機為代表的工業(yè)制造）和第二次工業(yè)革命（以電氣為代表的工業(yè)制造）,，計算機技術(shù)（包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)技術(shù),，通訊技術(shù)等）對人類的改變將是前所未有的,，顛覆性的。這是到目前為止的結(jié)論,。

        展望未來,，計算機技術(shù)的不斷升級，從互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng),，再到物聯(lián)網(wǎng),，計算機技術(shù)的發(fā)展還沒有出現(xiàn)停歇或被取代的跡象，以服務(wù)器,、云計算,、智能手機和各式機器人為代表，人工智能的技術(shù)路線和巨大作用已經(jīng)逐漸顯露出端倪,，必將推動人類的發(fā)展和變革達到一個新的高度,。

        我們有理由相信，當AI進入物流,，物流效率將會極大的提升,，而浪費將大大減少。對紛繁復(fù)雜的局面,，AI將提供一個恰到好處的解,。AI應(yīng)用到物流技術(shù)應(yīng)是不可避免和水到渠成的事情，讓我們拭目以待,。

        3．AI的應(yīng)用會有一個漸進的過程,，會不斷迭代和進步，并且要持續(xù)很長時間

        AI概念自上世紀50年代提出以來，雖然在理論上做了多方面的探索,，但卻并未取得理論和應(yīng)用方面的實質(zhì)性突破,，甚至一度走入死胡同。隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展,，計算速度越來越快,，存儲技術(shù)、通訊技術(shù),、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等出現(xiàn)了革命性的突破，直到智能手機的出現(xiàn),，特別是ALPH GO的出現(xiàn),，人類才似乎找到了AI的應(yīng)用突破點。從這一點看,，任何技術(shù)都是遵循不斷迭代發(fā)展這樣一條基本路線前進的,。雖然AI似乎找到了一個突破口，例如在語言翻譯,，汽車導(dǎo)航,，路徑優(yōu)化，棋類運動等方面得到了一定應(yīng)用,，并取得了意想不到的效果,。但未來的AI如何發(fā)展，人類還缺乏明確的思路,。

        同樣,，AI應(yīng)用于物流技術(shù)與管理，到目前為止,，還停留在初級水平,，但AI的巨大作用已經(jīng)初現(xiàn)端倪，并且毋庸置疑,。我們看到,，現(xiàn)在人類無論出行還是支付，都已經(jīng)離不開智能手機,，各種智能家居產(chǎn)品層出不窮,。終有一天，世界將是AI主導(dǎo)的世界,，物流也將是AI主導(dǎo)的物流,。