智能物流就是利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等先进的物联网技术通过信息处理和网络通信技术平台广泛应用于物流业运输、仓储、配送、包装、装卸等基本活动环节，实现货物运输过程的自动化运作和高效率优化管理，提高物流行业的服务水平，降低成本，减少自然资源和社会资源消耗。

目前相对成熟的应用场景包括：客服、装卸、分拣、配送

客服

使用语音识别技术优化智能客服系统。语音识别是包含特征提取技术、模型训练技术以及模式匹配准则在内的智能科技，是让机器通过识别与理解，把语音信息转变为相应的文本符号。在物流领域，语音识别已成为电话信道上最为重要的应用之一。基于语音识别技术的客服座席，可实现客户语音的可视化和智能分析，辅助人工坐席迅速完成词条和关键字识别，并进行关键知识库与知识点的搜索匹配，从而提高物流行业客服坐席的工作效率、服务质量与电话接通率。

分拣

未来，面对数以百万计的货物，我们不再需要传送机器、扫描设备、人工处理设备和工作人员进行一道道分拣，而是可以利用人机协作机器人。通过AI引擎，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。机器和人从而可以同时对移动传送带上的可回收物品进行分类和挑拣。

配送

新兴的末端AI配送市场的到来，线下配送依然是人力密集的环节。随着人力成本的飙升与业务量的增长，末端配送领域正在酝酿低速无人驾驶配送小车参与配送的历程。美团无人配送开放平台的配送车已经在北京朝阳大悦城完成了B端测试运营，以及深圳联想大厦的C端试运营。BATJ都在不同层面参与无人配送车的商业化落地。据麦肯锡预测，未来10年，80%的包裹交付都将自动进行配送。

人口红利的消失，配送机器人成为各大互联网电商平台和初创科技企业解决末端配送问题的新方向。

装卸

2019年，顺丰对外发布的“慧眼神瞳”一度备受关注，这也是顺丰科技人工智能计算机视觉成果在业务场景的落地突破。其实简单地说，“慧眼神瞳”就是利用各种视频和图像进行自动化分析的人工智能系统。比如中转场的装卸口环节，将摄像机部署在装卸口，通过分析车辆到离卡行为、车牌识别、车辆装载率、人员工作能效等基础数据，就可以刻画出装卸口作业场景的完整生产要素，将所有作业数据线上化，持续优化各项运营成本，优化运转效率。

同样，与华为云合作的德邦快递，也有类似技术应用。比如，可以通过AI来监控快递分拣的场地、场景，抓取对货物搬运不规范的情况，从而让业务员或者理货员操作的规范程度大大提高。

如果说上述场景的应用是在“助人”，无人叉车的应用则是在“替人”。2018年，物流指闻曾见证：德邦快递与智久共同宣布，作为德邦快递无人智慧物流的发展探索，首款无人叉车将应用于德邦快递浦东分拨中心。当时，智久机器人相关负责人介绍说，改进后的无人叉车采用“无人叉车+智能托盘+多层货架+JDS（调度系统）+LMS（库位管理系统）”的形式进行实地操作、多机调度、多车协同，同时通过RFID及传感器等进行智能路径规划。经测试新解决方案可使仓内成本下降30%，total毛利润增加7%。

智慧物流发展方向-大数据应用

大数据作为国家战略，“十三五”期间将受到政策重点扶持，此前国务院办公厅印发运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见，要求在政府层面推动大数据应用。在物流行业等需求的推动下，大数据产业迎来年均逾100%的增长率，市场规模将达百亿级别，基于物联网大数据的智慧物流将是现代物流的发展方向–智能物流。

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