正在加載數(shù)據(jù)...
  • 人工智能助力物流“最后一公里”
  • 2023年07月25日 來源:科技日報

提要:物流業(yè)“最后一公里”這個環(huán)節(jié)涉及復(fù)雜的交通和人員調(diào)度問題,一直是物流業(yè)的難點(diǎn)之一。美國《福布斯》網(wǎng)站指出,隨著人工智能(AI)技術(shù)的不斷發(fā)展,這一難題有望得到很好的解決。

近年來,電子商務(wù)呈指數(shù)級增長,消費(fèi)者對高效及時配送的需求與日俱增,打通“最后一公里”物流的重要性也不斷飆升。

物流業(yè)“最后一公里”這個環(huán)節(jié)涉及復(fù)雜的交通和人員調(diào)度問題,一直是物流業(yè)的難點(diǎn)之一。美國《福布斯》網(wǎng)站指出,隨著人工智能(AI)技術(shù)的不斷發(fā)展,這一難題有望得到很好的解決。

自動駕駛汽車

AI領(lǐng)域最引人注目的變化之一將是自動駕駛汽車的日益普及。麥肯錫公司預(yù)測,到2025年,歐洲和北美的乘用車將“高度自動化或能夠在高速公路上自動駕駛”。

此外,全球無人駕駛出租車市場的規(guī)模預(yù)計將從2022年的17.1億美元增長到2029年的1080億美元,復(fù)合年增長率為80.8%。

隨著AI發(fā)展,可以暢想一下在本世紀(jì)末物流交付的樣子:自動駕駛汽車可以高效暢行于城市環(huán)境中,確保更迅捷、更具成本效益地交付,同時最大限度減少碳排放。

送貨無人機(jī)

《福布斯》文章指出,無人機(jī)送貨將在未來五年重塑物流行業(yè)。送貨無人機(jī)可以繞過交通擁堵,行進(jìn)于更直達(dá)目的地的路線,更迅捷地交付物品。

例如,亞馬遜、沃爾格林(美國最大的食品和藥品零售企業(yè)之一)和美國聯(lián)合包裹公司(UPS)等已經(jīng)測試并在物流運(yùn)營中使用了送貨無人機(jī)。亞馬遜無人機(jī)經(jīng)過9年的研發(fā)測試,于2022年圣誕節(jié)時,正式在加州和得州的城鎮(zhèn)開啟無人機(jī)商業(yè)化配送業(yè)務(wù)。此外,谷歌旗下的無人機(jī)公司W(wǎng)ing在2019年實現(xiàn)無人機(jī)快遞商用,為美國弗吉尼亞州、得克薩斯州等地運(yùn)輸食品、藥物。截至2022年10月,Wing完成了30萬個商業(yè)配送訂單。

隨著電池技術(shù)的進(jìn)步,無人機(jī)應(yīng)該能夠攜帶更多有效載荷,行駛更遠(yuǎn)距離,其能夠在城市或偏遠(yuǎn)地區(qū)進(jìn)行最后一公里的交付。

機(jī)器人倉儲和分揀

亞馬遜是全球最大的機(jī)器人使用主體之一,該公司以及聯(lián)邦快遞(FedEx)等巨頭已經(jīng)將先進(jìn)的機(jī)器人倉儲和分揀系統(tǒng)集成到其運(yùn)營中,利用AI對配送中心內(nèi)的包裹進(jìn)行自動存儲、組織和分揀。

智能機(jī)器人系統(tǒng)將很快與人類無縫協(xié)作,高效地在倉庫中導(dǎo)航、檢索和擱置物品,并優(yōu)化存儲空間。這種創(chuàng)新可以提高訂單的履行速度,減少錯誤并簡化物流操作。

雖然從最狹義的定義來看,這并非是最后一公里的一部分,但它肯定會對最后一公里物流產(chǎn)生影響。倉庫機(jī)器人市場的規(guī)模也將進(jìn)一步擴(kuò)大,預(yù)計未來五年將翻一番。

3D打印和按需制造

AI還可能影響3D打印和按需制造。

例如,AI算法可以實時分析需求數(shù)據(jù),并在更接近終端客戶的地方自動觸發(fā)特定商品的生產(chǎn)。這種分散制造方法可以減少對集中生產(chǎn)設(shè)施和長途運(yùn)輸?shù)囊蕾嚕瑥亩s短交貨時間并減少碳足跡。

同樣,預(yù)測模型可以考慮各種因素,如客戶行為、季節(jié)趨勢和外部突發(fā)事件等,使快遞供應(yīng)商能更好地預(yù)測需求峰值并分配相應(yīng)的資源。因此,AI可以幫助優(yōu)化生產(chǎn)計劃、材料使用和質(zhì)量控制,從而實現(xiàn)高效的按需制造和個性化產(chǎn)品的交付。

認(rèn)知機(jī)器人

深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步使認(rèn)知機(jī)器人技術(shù)取得了重大進(jìn)展,該市場有望在未來幾年快速增長。

由于認(rèn)知機(jī)器人配備了先進(jìn)的人工智能和自然語言處理能力,它們可以在公寓樓和辦公場所等復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航,向特定的個人或地點(diǎn)送貨。這些機(jī)器人將能夠直接與客戶互動,遵循語音命令并適應(yīng)動態(tài)情況,從而在不同的環(huán)境和復(fù)雜的場景中實現(xiàn)安全和個性化的交付。

不過,盡管上述有些技術(shù)已經(jīng)以某種形式存在,但由于監(jiān)管、基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營等方面面臨諸多挑戰(zhàn),它們的廣泛實施還需要時間。



責(zé)任編輯:蔡媛媛
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