今天将着重介绍人工智能作为智能物流数据底盘的三大核心技术之一，在物流行业的各个阶段都发挥了重要的作用。科技创新带动科技应用发展，科技应用发展使物流竞争往高水平提升，高水平的物流竞争又促使科技不断创新……
人工智能在物流行业中应用的优势分析
1、海量数据学习与处理
物联网和移动设备的发展使得各行各业所积累的数据呈爆炸式增长，数据的种类也包括图片、文本、视频等非结构化数据，这些非结构化数据的背后隐含了大量不易被感官识别的信息、知识、规律等，如何揭示这些信息、规则、趋势正成为当下给企业带来高回报的热点。
一般来说，人工数据处理及一些传统的数据处理工具不仅处理速度慢，其统计的数据特征只能反映数据的极少量信息，而且很多时候它们对非结构化数据的处理无能为力。因此我们迫切地需要一种更智能的方式，既能对海量的、各种类型的数据快速地进行处理，又能很好地挖掘各种类型数据更深层次的有用信息。机器学习算法是一种通过模式识别对信息进行分组或分类，进而从信息中寻找上下文提取有效信息的算法。机器学习能从大量的结构化数据和文本、图像、视频、语音、肢体语言、面部表情等非结构化数据中学习，发掘其中蕴含并且有用的信息。其处理的数据越多，机器学习就越能体现出优势。物流行业的发展产生了大量数据，这些数据关系错综复杂，机器学习技术正是处理这些多变量数据，以及能在复杂，动态，甚至混乱的物流环境中提取大数据集内隐性的关系最佳工具。此外，面对物流行业的数据丰富而知识贫乏的状况，机器学习算法作为一种有效工具可以增强对数据的理解，挖掘和应用。因此基于机器学习的人工智能的数据处理技术是物流行业数字业务转向自动化的关键。
2、先进算法
人工智能追求研发能够像人类一样具有智力的机器，人工智能算法是一种通过多层神经网络对信息进行抽取和表示的算法架构，其原理是构建一个“虚拟大脑”，用大量输入/输出数据来训练这个大脑，使其能够针对特定输入做出快速、精确的输出。人工智能算法主要涉及机器学习、深度学习、强化学习、表征学习等算法。机器学习通过模式识别系统根据事物特征将其划分到不同类别，通过对识别算法的选择和优化，使其具有更强的分类能力;加入多层感知器构建的深度学习模型成功解决了图像识别、语音识别以及自然语言处理等领域的众多问题，与传统机器学习相比，深度学习避免了人工选取特征的繁冗复杂和高维数据造成的维度灾难问题。近年来，在ibm等科技巨头推动下认知计算蓬勃发展，通过学习理解语言、图像、视频等非结构化数据，更好地从海量复杂数据中获得知识，做出更为精准的决策。
人工智能的先进算法使得在复杂的物流场景中，机器能替代人对海量信息和数据进行认知、分析和推理，从而快速、精准地解决复杂决策的问题。智能决策将成为推动物流业从数字化迈向智能化最为关键的一步，这些都离不开人工智能算法的支持。
3、强大算力
人工智能有了大数据和先进的算法，还得有处理大数据和执行先进算法的能力。ai的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。ai算法，在图像识别等领域，常用的是cnn;语音识别、自然语言处理等领域，主要是rnn，这是两类有区别的算法;但是，他们本质上，都是矩阵或vector的乘法、加法，然后配合一些除法、指数等算法。云计算、gpu、ai芯片为人工智能的强大算力提供了保障。
云计算是一种基于因特网的超级计算模式，是远程的数据中心中成千上万台电脑和服务器连成的一片电脑云。云计算的计算能力可以达到每秒10万亿次的运算速度，性能堪比超级计算机。深度学习需要极大的计算资源，通过云计算可以以低成本的方式获取大规模的算力，动态获取几千上万个cpu算力。
图3.1 gpu与cpu算力对比
gpu计算的进步对深度学习也有很大的推动作用。深度学习需要很高的内在并行度、大量的浮点计算能力以及矩阵预算，而gpu的工作方式就是多核并行计算流的方式，此外，gpu出色的浮点计算性能特别提高了深度学习两大关键活动：分类和卷积的性能。在相同的精度下，相对传统cpu的方式，拥有更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗，如图3.1所示。使用gpu计算具有优异表现，催生了各类gpu服务器，带动了gpu服务器的快速发展。
为专门用于加速ai应用中的大量计算任务的模块，具有海量并行计算能力的ai芯片也应运而生。ai芯片被称为ai加速器或计算卡。ai芯片部署的位置有云端和终端两种，云端ai芯片的特点是性能强大、能够同时支持大量运算、并且能够灵活地支持图片、语音、视频等不同ai应用;终端ai芯片的特点是体积小、耗电少，能嵌入设备内部并且让设备在没有联网的情况之下也能够使用相应的ai能力。以gpu、fpga、asic为代表的ai芯片是目前可大规模商用的技术路线，是ai芯片的主战场，此外，一些面向人工智能的专用硬件架构也开始出现，如用fpga技术做专用的人工智能加速芯片和加速的基础设施。
对物流行业来说，ai强大的算力能够快速处理庞大繁复的物流数据，ai芯片也能为端物流设备提供ai运算支持，进一步提高物流效率。
4、计算机视觉
作为人工智能的关键技术之一，计算机视觉技术指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，从而将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。人工智能背景下的计算机视觉技术主要涵盖：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割等。
随着技术与物流的持续融合，物流活动正在产生越来越多的图像、音频、视频等非结构化数据，这些数据背后蕴藏着巨大的价值。计算机视觉中，针对上述非结构化数据的识别技术是使其得以有效利用的关键，这些识别技术的主要作用在于将物流活动中实时感知或历史积累的图像、音频、视频等非结构化数据变成可视化、可分析的信息和信号，输入给相应的决策系统，大大地提高物流作业的自动化和准确性。
5、自然语言处理
自然语言处理有时候也称作自然语言理解，旨在利用计算机分析自然语言语句和文本，抽取重要信息，进行检索、问答、自动翻译和文本生成。自然语言处理的目标是让计算机、机器在理解语言上像人类一样智能，是弥补人类交流(自然语言)和计算机理解(机器语言)之间的差距。有了自然语言处理，计算机就可能完成自动语音、自动文本编写，处理大型文本数据这样的任务。自然语言处理技术的应用场景甚广，大致可分为分析型、生成型和交互型三类。舆情监控系统是典型的分析型系统;自动写作系统是典型的生成型系统;形形色色的聊天机器人是典型的交互型系统。 对物流行业来说，自然语言处理能力可以对物流表单信息进行文本分类和聚类，筛选文本关键信息构建索引库;还可以平台化方式提供物流服务，在客服领域发挥较高的应用价值，减少人工客服的使用，提高客服的效率、效果以及提升客户的体验。
6、开源框架
基础机器学习算法应用的巨大需求促进了开源软件的繁荣，一系列基于机器学习算法的开源软件不断涌现。在算法应用方面，随着深度学习理论和工程技术体系的成熟，包括通过云服务或者开源的方式向行业输出技术，先进的算法被封装为易于使用的产品和服务，越来越多的人和公司能够开始使用这些算法。人工智能相关的技术包括了水平层和垂直层的技术，水平层面上主要体现在算法方面。这两个层面都有很多大厂商都在做，包括google、微软、amazon以及一些开源的第三方软件，都试图在搭建通用的人工智能机器学习和深度学习计算底层平台。而上面的应用比如说语音、文字、图像、即时定位等等，也有很多开源的框架，特别是图像处理，很多框架都应用了机器学习和深度学习。从这方面来看，伴随着各个层面的企业参与，人工智能的产业化进程已逐步展开。这些算法框架的开源性使得物流行业应用机器学习算法的门槛大大降低，实现高性能计算。
7、机器人技术
人工智能机器人主要指运用信息技术，使机器人具备人的智能，让机器人学会学习知识并掌握先进技术。将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器、以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人。机器有能力与人类一起工作，并且能在各种未知环境中灵活处理不同的任务;机器无需休息，可以比人类工作的更快，还可以同时完成多项任务;机器人通过机器学习分析，可以实现生产线的精准配合，更准确的预测和实时检测生产问题;此外，机器智能还能被用来执行一些危险的任务。
传统物流有较保守的生产线，较正规的运输线，各个环节都需要人工值守的仓库，彼此之间相对独立而封闭，耗费大量不必要的人力、物力、财力、时间，成本巨大却效率低下。相比传统物流，应用物流机器人于货物运输、储存、包装、流通加工和配送等过程进行装卸搬运，贯穿物流作业的始末从而直接提高了物流系统的效率和效益。机器人技术运用在物流行业将带来人力成本的节省、周转效率的提高。
物流运作往往环节众多，各方关系复杂，并且有大量的实物、资金、信息数据产生。人工智能对处理复杂网状结构和大数据量的强大能力与优势使其能为现代物流工作需求提供诸多方便，复杂网状结构和大数据量的特性使得物流天生就适合作为ai应用的场景。同样，人工智能在数据、算法、算力、技术等方面的优势可以为物流提供智能决策、可视化、自动化、机器人技术等强大的科技支持，能极大地推动智能物流的发展。
基于人工智能的智能物流体系
人工智能是一种前沿的交叉技术，主要目的是模拟人类思维生产出一些智能化的系统，他们像人类一样在社会中发挥着相应的职能作用。近年来，人工智能能够迅猛发展，主要动力来源于信息技术和智能设备，信息技术主要是计算机技术和通信技术，例如高等复杂的运算系统、能够处理数
