老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能在第三方物流方面的应用和人工智能对智慧物流作用和效果的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能在第三方物流方面的应用以及人工智能对智慧物流作用和效果的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

一、智慧物流的发展趋势

智慧物流是未来物流产业的趋势，具有以下发展趋势：

1.数字化：利用物联网、大数据、AI等技术，实现物流信息化、数字化，提高运输效率，降低成本。

2.绿色化：发展绿色物流，采用清洁能源，降低能耗、减少排放，保护环境。

3.个性化服务：根据客户需求提供个性化物流服务，以增加客户忠诚度。

4.国际化：随着全球化的发展，智慧物流将更加国际化，提供跨国物流服务，建立全球物流网络。

5.智能化：期望通过改造和升级运输设施、增强物流服务质量、提高灵活性等方式，推动智能化物流发展。

二、北邮的智能机器人和智慧物流怎么样

智能机器人和智慧物流系统专业是2021年北京市一流本科专业建设点。本专业以控制科学与计算机科学在物流领域的学科交叉融合为主要特征，以大数据、人工智能、移动互联网、区块链、云计算、物联网等新一代信息技术和物流自动化技术的集成应用为特色，以智慧物流系统的分析、优化、设计和运营管理的能力培养为目标，培养工学和管理学相结合的智慧物流高端复合型工程技术人才。

三、智能物流的主要技术

智能物流主要技术包括自动识别技术、数据挖掘技术、人工智能技术、GIS技术。

1、自动识别技术。自动识别技术是以计算机、光、机、电、通信等技术的发展为基础的一种高度自动化的数据采集技术。

2、数据挖掘技术。一般分为描述型数据挖掘和预测型数据挖掘两种。

3、人工智能技术。人工智能就是探索研究用各种机器模拟人类智能的途径，使人类的智能得以物化与延伸的一门学科。

4、GIS技术。GIS是打造智能物流的关键技术与工具，使用GIS可以构建物流一张图，将订单信息、网点信息、送货信息、车辆信息、客户信息等数据都在一张图中进行管理，实现快速智能分单、网点合理布局、送货路线合理规划、包裹监控与管理。

四、人工智能对物流行业的不利影响

1、在下了订单后，每个人都想知道，你的包裹是如何在几个小时后出现在门口的？

2、这是个非常复杂的过程，涉及到供应商、制造商、批发商、零售商以及终端消费者。这个过程被统称为供应链管理（SCM），其中物流是负责处理商品流动和运输的那部分。

3、就像其他所有数据驱动的行业那样，物流公司与供应链公司都在投资于人工智能（AI）解决方案，以解决他们最紧迫的痛点。

4、无论大小企业，都在涉足创新领域，从机器学习到机器人等。

5、物流崩溃会导致整个供应链断裂，为此公司需要不断寻求改进管理库存、预测价格以及简化操作的方法。

五、人工智能对智慧物流作用和效果

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术。人工智能在物流行业的影响主要聚焦在智能搜索、仓储规划、智能运输配送、机器人等领域，人工智能是加速物流行业向智慧物流时代迈进的新引擎。

人工智能技术在智慧仓储环节的具体应用包括:

1、选址决策。人工智能技术通过收集与选址任务和目标相关的丰富历史数据，通过大数据技术挖掘对仓储选址决策有指导意义的知识，建立一个基于大数据的人工智能选址决策系统，在系统中输入选址目标与相关参数，人工智能系统便可以直接得到最接近最优目标，且不受人的主观判断与利益纠纷影响的选址结果。

2、无人仓。人工智能技术的出现使得无人仓的构想得以实现。得益于机器视觉、进化计算等人工智能技术，自动化仓库中的搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人、堆垛机器人、六轴机器人、无人叉车等一系列物流机器人可以对仓库内的物流作业实现自感知、自学习、自决策、自执行，实现更高程度的自动化。

通过机器视觉技术，不同的摄像头和传感器可以抓取实时数据，继而通过品牌标识、标签和3D形态来识别物品，从而可以使拣选机器人对移动传送带上的可回收物品进行分类和挑拣，以替代传统人工仓库中的传送机器、扫描设备、人工处理设备和工作人员一道道的分拣作业，大大提高仓库的运作效率。

3、库存管理。人工智能技术基于海量历史消费数据，通过深度学习、宽度学习等算法建立库存需求量预测模型，对以往的数据进行解释并预测未来的数据，形成一个智能仓储需求预测系统，以实现系统基于事实数据自主生成最优的订货方案，实现对库存水平的动态调整。同时，随着订单数据的不断增多，预测结果的灵敏性与准确性能够得到进一步提高，使企业在保持较高物流服务水平的同时，还能持续降低企业的成本库存。

使用人工智能技术进行预测性运输网络管理可显著提高物流业务运营能力。以航空运输为例，准时保量运输是空运业务的关键。DHL开发了一种基于机器学习的工具来预测空运延误状况，以预先采取缓解措施。通过对其内部数据的58个不同参数进行分析，机器学习模型能够提前一周对特定航线的日平均通行时间进行预测。

随着无人驾驶等技术的成熟，未来的运输将更加快捷和高效。通过实时跟踪交通信息，以及调整运输路径，配送的时间精度将逐步提高。

（1）配送机器人。配送机器人根据目的地自动生成合理的配送路线，并在行进途中避让车辆、过减速带、绕开障碍物，到达配送机器人停靠点后，向用户发送短信提醒通知收货，用户可直接通过验证或人脸识别开箱取货。

（2）无人机快递。利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置，操纵无人驾驶的低空飞行器运载包裹到达目的地。无人机快递可以解决偏远地区的配送问题，提高配送效率，同时减少人力成本。同时，无人机快递也受限于恶劣天气下、人为破坏等影响，目前尚未大范围使用。

（1）智能测算。通过对商品数量、体积等基础数据分析，对各环节如包装、运输车辆等进行智能调度，如通过测算百万SKU(库存量单位)商品的体积数据和包装箱尺寸，利用深度学习算法技术，由系统智能地计算并推荐耗材和打包排序，从而合理安排箱型和商品摆放方案。

（2）图像识别。计算机视觉技术的卷积神经网络可用于手写识别，相比人工识别可有效提高准确率，减少工作量和出错率。另外，计算机视觉技术也可应用于仓内机器人的定位导航，以及无人驾驶中识别远处的车辆位置等。

好了，文章到此结束，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望可以帮助到大家。

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