DHL聯(lián)合IBM發(fā)布報(bào)告 人工智能在物流行業(yè)大有可為

    近日，DHL與IBM發(fā)布了一份聯(lián)合報(bào)告，對(duì)人工智能（AI）在物流行業(yè)的發(fā)展?jié)摿M(jìn)行了評(píng)估，并揭示了如何更好地應(yīng)用人工智能實(shí)行物流行業(yè)變革，增加新智能物流資產(chǎn)，創(chuàng)造運(yùn)營典范。DHL和IBM闡述了在人工智能的性能、可實(shí)現(xiàn)性和成本等方面均實(shí)現(xiàn)突破的狀況下，物流行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者該如何利用人工智能的核心優(yōu)勢和機(jī)會(huì)。

　　該合作報(bào)告指明了人工智能對(duì)物流行業(yè)的影響以及相關(guān)應(yīng)用，認(rèn)為人工智能有望顯著增強(qiáng)人類的能力。人工智能在消費(fèi)領(lǐng)域已無處不在，語音助手應(yīng)用的快速增長就是有力的證明。與此同時(shí)，DHL和IBM發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)正在快速成熟，可以為物流行業(yè)帶來新的應(yīng)用，比如幫助物流供應(yīng)商通過會(huì)話式互動(dòng)來豐富客戶體驗(yàn)，甚至能在客戶下指令前就開始遞送產(chǎn)品。

　　DHL高級(jí)副總裁兼全球創(chuàng)新主管Matthias Heutger表示：“目前的技術(shù)、商業(yè)和社會(huì)狀況比以往更適合對(duì)物流運(yùn)作模式轉(zhuǎn)變進(jìn)行展望和預(yù)測。隨著人工智能領(lǐng)域技術(shù)的飛速發(fā)展，公司有責(zé)任協(xié)同客戶和員工，共同探討人工智能如何塑造物流行業(yè)的未來?！?/span>

　　許多行業(yè)已成功將人工智能應(yīng)用于日常業(yè)務(wù)。比如，在工程和制造行業(yè)，人工智能正在生產(chǎn)線中發(fā)揮作用，通過圖像識(shí)別和會(huì)話界面來簡化生產(chǎn)和維護(hù)。在汽車業(yè)，通過人工智能來提高自動(dòng)駕駛汽車自學(xué)能力的呼聲很高。越來越多的例子證明了人工智能有諸多優(yōu)勢，有能力在改變消費(fèi)者世界后再改變工業(yè)世界。

　　有了人工智能的幫助，物流行業(yè)將把其運(yùn)營模式從被動(dòng)行為轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極主動(dòng)的預(yù)測模式，花費(fèi)較少的成本在后臺(tái)系統(tǒng)、運(yùn)營和面向客戶的活動(dòng)中產(chǎn)生更好的洞察。例如，DHL開發(fā)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工具來預(yù)測空運(yùn)延誤狀況，以預(yù)先采取緩解措施。通過對(duì)其內(nèi)部數(shù)據(jù)的58個(gè)不同參數(shù)進(jìn)行分析，這一機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠提前一周對(duì)特定航線的日平均通行時(shí)間進(jìn)行預(yù)測。此外，它還能確定導(dǎo)致運(yùn)輸延誤的主要因素，比如是出發(fā)日之類的時(shí)間因素，或是航空公司準(zhǔn)時(shí)率等方面的運(yùn)營因素，有助于空運(yùn)代理商提前進(jìn)行科學(xué)計(jì)劃，而不是只能靠主觀猜測。

　　人工智能技術(shù)可以使用先進(jìn)的圖像識(shí)別來跟蹤貨運(yùn)和資產(chǎn)狀況，為運(yùn)輸帶來端到端的自主性，或提前預(yù)測全球出貨量波動(dòng)。近期中外運(yùn)-敦豪國際航空快件有限公司獲得專利的“小型高效自動(dòng)分揀裝置”就利用了圖像識(shí)別技術(shù)，在進(jìn)行快件分揀的同時(shí)，自動(dòng)獲取數(shù)據(jù)，并對(duì)接DHL的相應(yīng)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)上傳。顯然，人工智能增強(qiáng)了人的能力，也讓物流人員從日常工作中解放出來，將工作重點(diǎn)轉(zhuǎn)向更有意義和價(jià)值的方向。

　　就像人工智能目前在消費(fèi)領(lǐng)域無處不在一樣，未來的人工智能將在工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。人工智能致力于將物流行業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極主動(dòng)、具有預(yù)測性、自動(dòng)化和個(gè)性化的行業(yè)。有鑒于此，該報(bào)告闡述了物流企業(yè)如何抓住先機(jī)，將人工智能技術(shù)應(yīng)用到全球供應(yīng)鏈中的最佳實(shí)踐與方法。

文章來自國家郵政局