人工智慧：加速物流業升級的幕後英雄
物流指的是管理物品從供貨地向接受地的實體流動過程。一直以來，我們認為科技的革新會極大地推動物流行業的發展。物流行業的運作依靠的是實體網路和數字網路，從而實現貨物安全可靠的運輸。然而，這個過程會伴隨著海量資料的產生，這就為人工智慧(AI)的應用奠定了穩固的基石。儘管AI在物流中的應用程度不及製造和金融等行業，但是物流從業人員卻普遍認為AI已經在物流的各個環節中發揮作用，從產生需求到倉儲管理，再到運輸、轉移、配送和簽收。
目前，科技的進步僅僅解決了物流行業所面臨的部分挑戰。以運輸環節為例，全球貿易量中有預計90%是通過海運運輸，但是大部分工作檔案仍然採用傳統的紙質記錄或者傳真傳送。雖然物流業已經開始大規模進行數字化轉型，但是尚處於起步階段。安永近期的一項調查結果顯示，全球貨物出口總額到2050年實現翻兩番，達68.5萬億美元。另一方面，來自IBM的研究顯示，目前僅有10%的物流系統、資料和互動中融合了AI應用。
這種不足恰恰為AI創新應用提供了充足的發展空間。如今，許多企業都在努力藉助AI來降低運營成本、提高效率，隨之而來的是AI需求的迅猛增長，這將成為物流業升級的重要轉折點。麥肯錫的一項研究表明，相比其他分析技術，AI的應用最多能為運輸和物流創造5000億美元的新增價值，這一數字僅次於旅遊業。
資料驅動效率提升
如今，物流公司DHL正在針對其全線業務進行大範圍的AI應用測試，包括空運、陸運和海運。例如，DHL將機器學習和自然語言處理技術廣泛應用於供應鏈風險管理，再通過處理數百萬個引數來評估供應商風險，並且效果顯著。
DHL亞太創新中心資料分析創新專案負責人Timothy Kooi表示：“這就是人工智慧的強大之處，我們通過人工智慧技術獲取實時資訊並與客戶的供應鏈和運輸進行關聯。當然，目前的智慧化程度還無法完全替代人類，但它能為我們決策提供有價值的參考意見。目前，我們正朝著AI應用的方向穩步發展。”
然而，為了有效地訓練機器學習演算法，必須充分的收集和儲存海量資料，這正是要通過雲端計算和網路技術的不斷進步來解決的。SPR公司移動和新興技術業務常務董事Kevin McMahon表示：“AI技術的應用剛剛起步，企業掌握著龐大的資料量，如果這些資料質量不佳，那麼應用的效果也會大打折扣。對於我們來說，最重要的不是AI演算法有多麼複雜。雲端計算、邊緣計算、網路、物聯網和5G等技術的發展為我們提供了更多有效的方法來收集和儲存資料，使AI有朝一日能提供更精準、更具執行性的洞察”
AI應用領跑者
在中國，九州通醫藥集團藉助基於AI的華為雲技術成功實現了運營的大規模優化。九州通提升了自身收集海量資料的能力，並將AI應用於這些資料，從而優化內部運營，挺高業務效率。例如，通過分析的訂單記錄，九州通利用AI技術優化撿貨路徑，在嚴格滿足執行時間的限制條件下，還減少了同一批訂單派送所需要的車輛數量。此外，該公司還藉助AI對藥品倉庫入庫儲位進行優化。通過使用華為雲EI的OCR識別服務對票據進行掃碼識別，藥品複核時間從30秒降低到10秒內。如今，從貨物下單到裝運，僅需要不到兩小時。
九州通運營與IT管理總部副總監萬有鋼表示：“基於公司未來的發展，我們認為傳統業務驅動的IT模式不夠高效，我們更傾向於採用戰略驅動的IT模式。在華為雲的幫助下，我們成功地實現了業務創新，尤其是IT管理創新。”
展望未來
目前，物流業憑藉AI的應用已經取得了長足的進步，未來的發展空間將是無窮無盡的。AI不僅能將傳統文件工作數字化，提高工作效率，還有望挖掘AI更大的應用潛力。DHL的Kooi認為AI能從物流資料中的資訊預測未來。例如，DHL開發了一款基於機器學習的工具，能夠預測空運的延誤情況並提供建議，主動規避風險。
除了提升效率，AI在文件處理方面還有更大的發揮空間。
世界銀行和世貿組織在2015年釋出的一份聯合報告指出，那些在貿易中處理通關檔案效率低的國家，進出口流程會耗費更長時間，由此國家貧困率也可能更高。儘管許多手續是政府強制規定，但也源自於傳統習慣和老舊的工作系統。
DHL認為報關檔案查驗過程中的許多人工環節是可以優化掉的。在2018年DHL的一篇報告中描述，公司如何訓練AI平臺利用自然語言處理和深度學習的自學能力，來實現報關程式自動化。在此過程中，不斷利用新資料來改進AI效能，系統能夠處理所有通關文件，只有遇到異常情況時才會進行標記，並移交人工處理。報告還指出，安永會計師事務所也已使用了類似的技術來校驗發票真假，準確率已達97%。現在，所有需要熟練掌握法規、行業和客戶相關知識才能進行的複雜人工操作，AI都能夠發揮作用並大顯身手。
目前，華為也在利用AI進行公司內部的文件管理工作。華為稱，他們利用識別準確率最高達97%的OCR技術來處理和記錄客戶文件。然後，結合大資料分析，華為的通關效率大大提升，風險有效降低。
人機耦合
然而，對於許多供應鏈從業人員而言，AI應用的終極目標並不是自動化取代人工操作，而在於讓人以更合適的方式融入供應鏈作業中。Contextere軟體公司的CEO Gabe Batstone認為，AI的核心應用可能在於所謂的“
打通AI的最後一公里，即人機自然互動”。他表示，利用AI，工人能夠通過自然語言與機器對話，向機器提問，例如“電梯上顯示的這串錯誤程式碼是什麼意思?”或者“修理這臺起落架需要什麼特別工具?”
Batstone稱：“通過將人類的智慧與AI的智慧相結合，我們正在不斷提升工廠的生產力和安全性。事實上，技術創新和保障就業之間並不矛盾。要應對世界全球化、互聯互通所帶來的機遇與挑戰，最佳策略就是將AI與人相融合。”
究竟人工智慧和物流未來會如何發展，這不僅取決於技術的發展，還受到更廣泛的外部因素影響。不過業界普遍認為，AI的成功主要取決於其資料的質量和網路傳輸質量。DHL的Kooi提到，去年DHL在柳州與華為開展合作，通過華為和中國移動合作的NB-IoT，將窄帶通訊技術嵌入了運輸卡車車隊，每天排程貨車按時到達指定的貨物裝卸臺工作。Kooi稱，智慧、高效地分享和協調位置資訊的能力對於物流作業十分重要，網路絕對是資訊及時分享的關鍵
Contextere公司的CEO Batstone同樣認為AI、物聯網和網路連線是密不可分的一個整體。他表示：“從基礎設施的角度看，物聯網就像是一個人的身體，網路連線就是神經系統，AI則是大腦。要充分挖掘AI的潛力，我們必須將其部署在網邊緣進行充分利用，同時將其連線到雲。當物聯網和5G通訊技術發展成熟，AI將不僅僅是一個理想化的工具，而將成為為支撐我們今天一切的基礎。”
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