人工智能（AI）、數(shù)字化、機(jī)器人技術(shù)等對物流帶來的好處是巨大的。一下來自德國的五位專家解釋了人工智能如何降低成本和提高效率。

AI 在物流領(lǐng)域得到進(jìn)一步發(fā)展，不是因為技術(shù)上的可能性，而是因為它有巨大的潛力。- 圖片：AdobeStock生產(chǎn)的Perig

在物流行業(yè)，更多地使用人工智能是有意義的，正如德國多特蒙德弗勞恩霍夫IML 的負(fù)責(zé)人Michael ten Hompel 解釋的那樣：“人工智能在物流中的應(yīng)用潛力巨大，物流將成為第一個大規(guī)模建立人工智能流程的行業(yè)?！逼渲幸粋€原因是，就像幾何學(xué)一樣，物流可以在算法上相對輕松，細(xì)節(jié)已經(jīng)相對標(biāo)準(zhǔn)化——但也非常復(fù)雜。

AI 無處不在

ABB SE 國際業(yè)務(wù)發(fā)展總監(jiān)Torsten Mallée 解釋說：“人工智能不是未來的愿景，但現(xiàn)在在日常生活中無處不在，例如手機(jī)和導(dǎo)航系統(tǒng)。然而，人們的期望很高，因為有聲明“人工智能將改變一切?！?/p>

人工智能不會因為技術(shù)可能性的存在而被擴(kuò)展，而是因為它具有降低成本、提高效率以及更好地識別和滿足客戶需求的巨大潛力。據(jù)說人工智能是一種關(guān)鍵的一個競爭因素?！?/p>

（1）實際上使用AI 有多容易或困難。在數(shù)據(jù)保護(hù)方面，您需要考慮什么？

“但它并不總是關(guān)于大數(shù)據(jù)。您實際上需要多少數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)是其中的一個方面?！盇gile IT Management GmbH 董事總經(jīng)理Arvin Arora 說。

Agile IT Management 董事總經(jīng)理Arvin Arora描述了使用人工智能帶來的挑戰(zhàn)：“任何想要將人工智能以高附加值帶入運(yùn)營實踐的人，也不得不掙扎一下?！币虼?，他提到了關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)質(zhì)量、可擴(kuò)展性、穩(wěn)健性、透明度。他說：“這不僅僅是機(jī)器學(xué)習(xí)。因為80% 是更傳統(tǒng)的軟件開發(fā)?！庇幸粋€關(guān)鍵的因素組合。數(shù)據(jù)是一個因素，更快的系統(tǒng)，更好的算法和不斷增長的軟件形式的生態(tài)系統(tǒng)。

沒有AI 就沒有數(shù)字化轉(zhuǎn)型

Arora 警告說：“但它并不總是關(guān)于大數(shù)據(jù)。你實際上需要多少數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)是其中的一個方面。它還與數(shù)據(jù)保護(hù)有關(guān)，因為并非必須插入每個員工姓名- 還有其他選項。因為你可以提取數(shù)據(jù)并查看哪些層工作得更好——這并不重要。所以它不一定是關(guān)于大數(shù)據(jù)，而是關(guān)于你正在做的事情或相應(yīng)問題的重要數(shù)據(jù)?！?/p>

AI 在正確的地方

另一個重要方面是缺失數(shù)據(jù)或訓(xùn)練數(shù)據(jù)，特別是對于那些開始從事沒有可用數(shù)據(jù)的AI 項目的公司而言。有時您必須收集一到兩年的數(shù)據(jù)。還有一個問題是，為一個客戶成功運(yùn)行的模型是否可以轉(zhuǎn)移到另一個客戶。Arora 說：“這取決于模型使用的數(shù)據(jù)。如果這些不是特定于客戶的，那么當(dāng)然不是關(guān)鍵?！?/p>

（2）以整個歐洲的大型卡車車隊為例，AI 在行動中可以真正實現(xiàn)什么？

匈牙利布達(dá)佩斯Waberer's International公司的首席執(zhí)行官Robert Ziegler 說：“我們必須每天匹配負(fù)載和容量，基本上是每小時和每分鐘。有很多無法估量的事情?！?/p>

“我們使用互聯(lián)網(wǎng)AI 以及大數(shù)據(jù)和帶有數(shù)據(jù)的傳感器，以及GPS 坐標(biāo)。根據(jù)這些信息，專家系統(tǒng)會提出建議——然后在某個時候我們可以基于此做出決定。”Robert Ziegler說。關(guān)于人工智能在公司中的實際應(yīng)用：“我們多年來一直在使用人工智能，并且每天都在努力開發(fā)它。但沒有一個項目會結(jié)束?！睋Q句話說：人工智能研究仍然忙于將仍然相對較弱的人工智能轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)大的人工智能。

經(jīng)典而智能的交通工具——仍然沒有機(jī)器人

Ziegler 繼續(xù)說道：“我們的數(shù)據(jù)非常復(fù)雜，因為我們在整個歐洲擁有非常龐大的車隊。我們使用一種出租車系統(tǒng)，所以不是從A 到B 然后再回到A，而是從A 到B 到C 到D等等這意味著我們必須每天匹配負(fù)載和容量，基本上每小時和每分鐘?！庇泻芏嗖豢晒懒康?。有時客戶取消旅行，然后卡車出現(xiàn)問題。因此，網(wǎng)絡(luò)必須不斷優(yōu)化。

AI 勝過人類智能

“以我們的規(guī)模，已經(jīng)不可能再用員工來處理這個問題。組合是無限大的。這就是為什么我們現(xiàn)在不可能忽略基于決策的系統(tǒng)?；旧?，我們必須能夠每分鐘檢查5000 輛卡車，看看是否一切都以最佳方式運(yùn)行，或者是否需要進(jìn)行更改?！比祟惔竽X無法再做的事情，計算機(jī)可以使之成為可能。但我們也想規(guī)劃未來，這意味著我們現(xiàn)在不僅要規(guī)劃我們目前可用的負(fù)載，還要規(guī)劃未來五天。五天后我們在哪里又需要一輛卡車？”Ziegler 說人類嚴(yán)重依賴智能技術(shù)。

交通正在增加，但司機(jī)呢？

目前，關(guān)于司機(jī)短缺的話題一再發(fā)生。Ziegler：“司機(jī)短缺？沒有司機(jī)短缺。因為司機(jī)是我們商業(yè)模式的一部分。如果我們不明白這一點(diǎn)，那么我們總是會談?wù)撍緳C(jī)短缺。在這方面，我們的優(yōu)化也很重要不僅要考慮質(zhì)量和產(chǎn)能利用率，還要考慮司機(jī)的滿意度。周末想在家，偏愛某些路線。工作時間，這樣我們就不會惹他生氣。”

整個供應(yīng)鏈和倉儲物流的智能行為

我們行業(yè)的特點(diǎn)是利潤率非常低，因此我們必須將目標(biāo)保持在很高的水平，從而更加數(shù)字化。競爭是巨大的。對準(zhǔn)時性的要求也越來越高：過去，經(jīng)典的貨運(yùn)公司通常會在正確的日期到達(dá)，因為那時您會準(zhǔn)時到達(dá)。今天，您可以在15 分鐘內(nèi)準(zhǔn)時到達(dá)。我們甚至在一分鐘內(nèi)測量。越來越多的人同意固定時段。復(fù)雜度越來越高。然而，讓我擔(dān)心的是，路線規(guī)劃師不再了解這個黑匣子中發(fā)生的事情。只要我們了解機(jī)器中發(fā)生的事情，一切都會好起來的。但是，我們將無法再了解黑匣子中發(fā)生的事情的時候會到來。

（3）在物流領(lǐng)域大肆宣傳AI 的背后是什么？

“目標(biāo)是讓AGV 能夠?qū)Νh(huán)境做出反應(yīng)?！倍嗵孛傻赂诙骰舴騃ML 數(shù)據(jù)驅(qū)動物流團(tuán)隊負(fù)責(zé)人Jens Leveling 說。

“在物流人工智能大肆宣傳的背后，有很多清醒的軟件開發(fā)和IT 項目都非常關(guān)注數(shù)據(jù)。第一個項目是AGV 中的環(huán)境感知主題。帶有圖像傳感器的攝像頭可以監(jiān)控AGV 周圍的環(huán)境我們將環(huán)境分類為其他AGV、人、貨架、托盤等對象，我們必須考慮到要識別的對象并非完全可見?！盝ens Leveling說目標(biāo)是AGV 可以對環(huán)境做出反應(yīng)。例如，當(dāng)AGV 要求人類避讓，用于人機(jī)通信?；蛘咭灿糜跈C(jī)器與機(jī)器的交互。