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隨著人工智能的廣泛應用，一些物流公司的創始者們紛紛嘗試利用人工智能技術優化物流環節，提高物流效率。物流數據服務公司G7打造精細化智能管車系統，通過精細化的數據監控，為用戶帶來更好的服務體驗;阿里巴巴旗下菜鳥網絡，開發出配送機器人菜鳥小G，有助于解決最后一公里配送難題;京東推出無人機、無人倉等，既改變了物流行業傳統的配送方式，也大大提高了物流效率。
人工智能將如何改變物流業?這兩個行業的結合將發生怎樣的化學反應?對此，《中國企業報》記者采訪了廣東金融學院高級工程師黃承慧。
《中國企業報》：人工智能對物流行業的影響主要表現在哪些方面?
黃承慧：就物流行業而言，人工智能的技術應用主要聚焦在：智能搜索、推理規劃、模式識別、計算機視覺以及智能機器人等領域。
在倉儲環節，對于企業倉庫選址的優化問題，人工智能技術能夠根據現實環境的種種約束條件，如顧客、供應商和生產商的地理位置、運輸經濟性、勞動力可獲得性、建筑成本、稅收制度等，進行充分的優化與學習，從而給出接近最優解決方案的選址模式。人工智能能夠減少人為因素的干預，使選址更為精準，降低企業成本，提高企業的利潤。
在庫存管理方面，人工智能在降低消費者等待時間的同時使得物流相關功能分離開來，令物流運作更為有效。人工智能技術最廣為人知的一個應用就是通過分析大量歷史數據，從中學習總結相應的知識，建立相關模型對以往的數據進行解釋并預測未來的數據。
庫存管理的方法是人工智能技術應用較早的領域之一，通過分析歷史消費數據，動態調整庫存水平，保持企業存貨的有序流通，提升消費者滿意度的同時，不增加企業盲目生產的成本浪費，使得企業始終能夠提供高質量的生產服務。
對于運輸路徑的規劃，智能機器人的投遞分揀、智能快遞柜的廣泛使用都大大提高了物流系統的效率，大大降低了行業對人力的依賴。隨著無人駕駛等技術的成熟，未來的運輸將更加快捷和高效。通過實時跟蹤交通信息，以及調整運輸路徑，物流配送的時間精度將逐步提高。而無人監控的智能投遞系統也將大大減少包裝物的使用，更加環保。
《中國企業報》：物流行業在信息化建設的過程中面臨著哪些問題?
黃承慧：物流的信息化建設需要加大基礎設施投入，智慧物流發展的前提條件是互聯網基礎設施的廣泛投入。傳統物流企業信息化往往采用由內而外的發展，信息內部化和"孤島問題"凸顯。而云計算、大數據、物聯網、智能終端等互聯網基礎設施的投入，幫助企業直接接入互聯網，可以促進信息的廣泛流動，實現更廣范圍的信息分享和使用，從而降低信息處理成本。
《中國企業報》：傳統物流企業應該如何更好地擁抱人工智能?在與人工智能接軌的同時，存在哪些問題和挑戰?
黃承慧：人工智能給物流行業帶來的并不只是好處，對于不能夠擁抱人工智能的傳統物流企業來說，人工智能技術的門檻較高，不同于傳統的信息化建設，沒有足夠的技術人才儲備，會導致只能建設信息系統的企業資源浪費和失敗。這對于傳統物流企業而言，是機遇的同時，更是嚴重的挑戰。
傳統物流企業要想擁抱人工智能，從人工智能與物流行業結合的痛點來看，個人認為可以從以下三個方面進行考慮。
一、要有長遠的眼光，要建立一個有志于改進物流行業運用人工智能方面的技術人才團隊，這個團隊在初期就是全面熟悉物流行業所涉及的各個方面。
針對企業自身的具體業務場景、物流所涉及的各種業務鏈條，針對具體的目標進行小范圍的智能物流應用開發。不要把大而全的系統作為智能物流的目標。
二、智能物流的一個重要基礎就是物流的基礎數據。必須對物流基礎數據保持高度重視，馬云做菜鳥物流，其本質在于獲取物流基礎數據，進而完善其電子商務的數據生態圈。
對于物流企業而言，必須對所有物流基礎數據做到能夠及時收集、及時分析，如果能在前面兩個及時的基礎上，及時做出響應，智能物流的系統基礎框架就成功了。因而，必須加大對物聯網的高度關注和投入，充分儲備物流數據，為智能物流應用奠定基礎。
三、智能物流的核心目標是提升物流的生產效率，從而提升企業在行業中的競爭力。盡管機械化、自動化以及互聯網對物流行業的生產率提升還有很大的空間，然而人工智能的應用將引領物流行業更為激進地跨越機械化、自動化乃至互聯網這個"半智能"物流行業階段。
人工智能主要是擴充人類腦力勞動效率。人工智能能夠根據市場銷售情況、供應鏈生產情況、物流配送、倉儲庫存水平，甚至每個環節的容錯概率等等進行精準排產，最大限度利用已有資源并將成本和損耗降到極低的水平，這是依靠人工排產不可能做到的。
面對愈加錯綜復雜的市場環境，企業的風險控制和經營決策已超出人類管理者的能力，未能投資和利用人工智能的管理團隊將有很大可能會在競爭中被淘汰，進而由人工智能的應用能力來決定行業的競爭秩序。
人工智能將如何改變物流業?這兩個行業的結合將發生怎樣的化學反應?對此，《中國企業報》記者采訪了廣東金融學院高級工程師黃承慧。
《中國企業報》：人工智能對物流行業的影響主要表現在哪些方面?
黃承慧：就物流行業而言，人工智能的技術應用主要聚焦在：智能搜索、推理規劃、模式識別、計算機視覺以及智能機器人等領域。
在倉儲環節，對于企業倉庫選址的優化問題，人工智能技術能夠根據現實環境的種種約束條件，如顧客、供應商和生產商的地理位置、運輸經濟性、勞動力可獲得性、建筑成本、稅收制度等，進行充分的優化與學習，從而給出接近最優解決方案的選址模式。人工智能能夠減少人為因素的干預，使選址更為精準，降低企業成本，提高企業的利潤。
在庫存管理方面，人工智能在降低消費者等待時間的同時使得物流相關功能分離開來，令物流運作更為有效。人工智能技術最廣為人知的一個應用就是通過分析大量歷史數據，從中學習總結相應的知識，建立相關模型對以往的數據進行解釋并預測未來的數據。
庫存管理的方法是人工智能技術應用較早的領域之一，通過分析歷史消費數據，動態調整庫存水平，保持企業存貨的有序流通，提升消費者滿意度的同時，不增加企業盲目生產的成本浪費，使得企業始終能夠提供高質量的生產服務。
對于運輸路徑的規劃，智能機器人的投遞分揀、智能快遞柜的廣泛使用都大大提高了物流系統的效率，大大降低了行業對人力的依賴。隨著無人駕駛等技術的成熟，未來的運輸將更加快捷和高效。通過實時跟蹤交通信息，以及調整運輸路徑，物流配送的時間精度將逐步提高。而無人監控的智能投遞系統也將大大減少包裝物的使用，更加環保。
《中國企業報》：物流行業在信息化建設的過程中面臨著哪些問題?
黃承慧：物流的信息化建設需要加大基礎設施投入，智慧物流發展的前提條件是互聯網基礎設施的廣泛投入。傳統物流企業信息化往往采用由內而外的發展，信息內部化和"孤島問題"凸顯。而云計算、大數據、物聯網、智能終端等互聯網基礎設施的投入，幫助企業直接接入互聯網，可以促進信息的廣泛流動，實現更廣范圍的信息分享和使用，從而降低信息處理成本。
《中國企業報》：傳統物流企業應該如何更好地擁抱人工智能?在與人工智能接軌的同時，存在哪些問題和挑戰?
黃承慧：人工智能給物流行業帶來的并不只是好處，對于不能夠擁抱人工智能的傳統物流企業來說，人工智能技術的門檻較高，不同于傳統的信息化建設，沒有足夠的技術人才儲備，會導致只能建設信息系統的企業資源浪費和失敗。這對于傳統物流企業而言，是機遇的同時，更是嚴重的挑戰。
傳統物流企業要想擁抱人工智能，從人工智能與物流行業結合的痛點來看，個人認為可以從以下三個方面進行考慮。
一、要有長遠的眼光，要建立一個有志于改進物流行業運用人工智能方面的技術人才團隊，這個團隊在初期就是全面熟悉物流行業所涉及的各個方面。
針對企業自身的具體業務場景、物流所涉及的各種業務鏈條，針對具體的目標進行小范圍的智能物流應用開發。不要把大而全的系統作為智能物流的目標。
二、智能物流的一個重要基礎就是物流的基礎數據。必須對物流基礎數據保持高度重視，馬云做菜鳥物流，其本質在于獲取物流基礎數據，進而完善其電子商務的數據生態圈。
對于物流企業而言，必須對所有物流基礎數據做到能夠及時收集、及時分析，如果能在前面兩個及時的基礎上，及時做出響應，智能物流的系統基礎框架就成功了。因而，必須加大對物聯網的高度關注和投入，充分儲備物流數據，為智能物流應用奠定基礎。
三、智能物流的核心目標是提升物流的生產效率，從而提升企業在行業中的競爭力。盡管機械化、自動化以及互聯網對物流行業的生產率提升還有很大的空間，然而人工智能的應用將引領物流行業更為激進地跨越機械化、自動化乃至互聯網這個"半智能"物流行業階段。
人工智能主要是擴充人類腦力勞動效率。人工智能能夠根據市場銷售情況、供應鏈生產情況、物流配送、倉儲庫存水平，甚至每個環節的容錯概率等等進行精準排產，最大限度利用已有資源并將成本和損耗降到極低的水平，這是依靠人工排產不可能做到的。
面對愈加錯綜復雜的市場環境，企業的風險控制和經營決策已超出人類管理者的能力，未能投資和利用人工智能的管理團隊將有很大可能會在競爭中被淘汰，進而由人工智能的應用能力來決定行業的競爭秩序。
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