快递物流行业人工智能技术应用研究

◎李华民 袁国强

近年来，快递物流行业从“劳动密集型”迅速向“技术密集型”转型，自动分拣设备、智能机器人、无人机以及云计算等“黑科技”接连亮相。新一代人工智能在改变人们生产生活方式的同时，也在深刻地影响和改变着快递物流行业。

技术应用

1.图像处理

通过综合运用图像识别技术，实现了单据数据实时处理和应用，优化单据系统业务处理流程，大幅降低纸质单据信息获取的成本。如顺丰科技目前已通过对手写汉字运单的机器图像识别，大幅节约纸质运单输单人力；在对印刷体识别方面，发票、营业执照和身份证智能识别系统已在试点运行，整体准确率达到90%以上，未来有望取代人工录入信息等工作。

2.自然语言处理

快递物流行业依托呼叫中心海量的话务数据，在庞大的数据样本之上，通过语音语义分析等技术，实现智能客服高效学习和训练。智能客服在客户下单环节及其他客服场景中均能实时识别客户语音，分析其意图，并针对客户提出的问题进行标准答复或辅助客服工作，不仅给客户带来更为智能和人性化的服务体验，也能提升人工效能，降低服务成本。目前顺丰科技已上线应用客服机器人“丰小满”，具有智能外呼、语音客服及客服助手功能；圆通也于近期与科大讯飞合作，上线了智能客服，用于缓解呼叫中心人工客服压力。

3.数字地图应用

以地理信息系统（GIS）技术为基础，融合大数据和人工智能等技术，面向未来智慧物流的数字地图，提供高精定位、精准地址匹配和路径规划等专业服务，为物流决策提供基础支撑。在高精定位方面，其通过GPS定位、基站定位、混合定位三种模式为用户提供高精度的定位服务，新一代数字地图可通过获取用户位置，设置电子围栏，实现高精度定位信息推送，通过合理分配资源，实现效益最大化。在精准地址匹配方面，通过将地址按18级进行分级，形成标准地址，并对应赋予坐标及单元区域，为物流行业其他业务系统提供准确、有效的数据信息。目前，顺丰智能地址输入服务已在全国上线，该服务能根据用户输入的关键词完成智能推荐、匹配标准地址，每天请求量可达4500万+，提升了客户地址输入体验，规范了地址数据质量。大数据路由分单产品已在深圳、上海、北京和广州上线，统一收派地址库和单元区域数据，保证了实时性和精准性，并减少30%以上人工审补工作量。京东也建立了相似的数字地图平台，采用GIS数据层、服务层和客户端展现层三层架构，实现智能导航、车辆实时位置监控、车辆历史轨迹回放和包裹跟踪等功能。

4.线路规划与仓储优化

线路规划是快递物流行业的核心技术问题。应用机器学习、强化学习等人工智能技术，与传统的运筹学优化算法、近似求解算法结合在一起，构建线路规划算法和系统，它既可支持同城动态接驳、静态干、支线路由等应用场景，又可在动态与静态模式之间无缝切换，为未来更大范围地去中心化的动态路径优化提供解决方案。

除了线路规划之外，还可利用人工智能技术相关算法将中转场的流向与分区的配载优化、仓库的库存优化等问题组合在一起，并应用到仓库内拣货最优路径规划方面，构建快递物流行业的完整网络规划与优化算法系统，有助于提升运输时效，降低运输成本，优化中转场负载与仓库库存。目前，顺丰科技、京东Y事业部和百世研发中心等已将相关技术应用到其生产实践当中。

5.智能装备

（1）无人机。当前国内无人机的应用主要面向偏远地区的乡村配送，京东集团、顺丰集团和中国邮政集团已较早开展相关应用。其中京东和中国邮政均有常态化运营。截至今年4月，京东在陕西和江苏启动的无人机配送常态化运营，累计完成了超过4000架次的飞行，总航时超过50000分钟。中国邮政与迅蚁无人机合作，目前共计安全飞行1101架次，累计运输重量约923千克，连续安全运行时长14525分钟，连续安全飞行里程超10000公里，无人机自主运送成功率高达100%。2017年6月21日，顺丰与赣州市南康区联合申报的无人机示范运行区的空域申请得到了正式批复。6月29日，顺丰在获批空域内进行了首次业务试运营飞行，成为目前国内唯一严格按照军民航要求申报物流无人机飞行的企业。

（2）无人仓。无人仓储结合人工智能、大数据和工业机器人等技术，实现了定制化、系统化整体物流解决方案。无人仓在控制算法、工业设计、机械结构、电气设计和应用场景等方面取得了大量的技术突破与创新。通过搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人、堆垛机器人、六轴机器人及无人叉车等一系列物流机器人的协同工作，组成了完整的中小件智慧物流场景。目前，京东和顺丰等多家企业均大力发展无人仓储项目，布局人工智能与智慧物流发展平台。

（3）无人车。利用无人驾驶技术，研制无人配送车辆，解决城市配送的“最后一公里”问题。目前，无人车行驶2米/秒，车身重量30公斤，刹车距离为1-2厘米，在配送点周围5公里范围内活动，利用高精度的测绘GPS点来规划路线，每小时可配送1-8个订单。

趋势与瓶颈

1.发展趋势

（1）智能设备重组快递物流业生产要素。智能设备研发将使快递物流行业从人工分拣向自动化、智能化方向快速发展，智能感知技术、信息传输技术，机械臂、机器人、自动化分拣带与无人机等智能设备将在行业运作各个环节得到广泛应用。

（2）智能计算重构快递物流业运作流程。依托云平台和大数据技术，实现对供应链、快递物流服务的数字化、智能化、标准化和一体化综合管理。以智慧物流为目标，应用人工智能技术，使得供应链整体各环节的信息流与实物流同步，实现流程优化及协同作业，货物就近入仓、就近配送，提升产业链效能。

（3）智能技术重塑快递物流业生态系统。在人工智能技术的协助下，通过云计算、大数据和物联网等新一代信息技术，实现物流、商流、信息流“三流一体”的智慧物流。为线上线下物流运输、仓储配送、商品交易、金融服务和行业诚信等业务板块提供一站式、全方位服务，形成覆盖线上线下的全新物流快递业生态系统，积极服务经济社会发展。

2.发展瓶颈

（1）快递物流信息化隔离。目前，快递物流行业仍然存在信息孤岛现象，虽然有很多企业已经使用物联网技术构建信息化系统，但不同企业之间的信息沟通还存在障碍，很难实现信息交换和共享。

（2）基础数据不完善。智慧物流的一个重要基础就是基础数据。很多企业忽视对基础数据的收集，不能及时对物流基础数据进行分析并迅速作出响应，因而无法搭建智慧物流系统基础框架。

（3）专业人才缺乏。企业要发展人工智能，需要大量的既懂物流技术，又精通计算机信息技术、网络技术和通信技术等相关专业知识的高层次复合型人才。现有的企业人才不能满足智慧物流发展的需要。

发展建议

1.完善基础数据采集及共享机制

建设行业基础数据信息库，打破行业基础数据的采集和共享壁垒，由政府部门明确技术数据管理职责，协调行业数据资源，确保信息畅通。另外，完善快递物流服务标准体系，明确信息编码、数据接口、数据格式和交换流程等标准，这样既有利于企业自身信息化建设的完善，又可以破除不同企业间信息交流的障碍，使得整个物流系统在网络兼容、数据交换和信息共享方面畅通无阻。

2.发展行业大数据技术

大数据技术的应用分为四个层面，一是大数据架构，即基础数据的收集与展示。二是利用大数据对物流快递业务进行有效评估。三是大数据应用的核心，即对生产量或物流量的预测。四是利用大数据辅助智能决策。基于“大数据+人工智能”的系统平台具有一定的开发难度，而且需要经过大量数据的持续采集和投入，才能形成预期的服务能力，实现由人工向人工智能逐步过渡。为此，一是需要各企业加大投入，培育自身研发力量。二是需要行业主管部门积极引导和鼓励，形成良性的行业技术研发环境。

■ 春泛绿桥 王建/摄

3.培养智慧物流人才

随着新技术新模式的快速发展，快递物流业需要在专业人才培养方面下功夫。一是企业要对现有员工进行相关技术培训，使员工能够胜任智慧物流业务岗位。二是建议各高校与时俱进，合理调整培养方案，修改培养目标，通过专业人才输出满足智慧物流发展需求。