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随着数字化转型的深入和广泛，越来越多的创新技术应用于企业的各个领域，从而推动企业高质量发展。为打造能够进化并引领全出口业务的智能环保物流，出口配件事业部在公司内部率先引入人工智能视觉识别技术，自主研发了智能收货系统。该技术相比传统RFID射频和AI视觉识别技术成本更低，且后续物料量增大时无需添加额外设备，且使用越多成本越低。通过智能软硬件技术解决方案，实现复杂业务场景下收货100%智能识别，大幅提升现场自动化程度。为全面优化出口零部件配送，我们开发了智能物流调度和智能决策系统，让全多个工厂的数百种车型的订单处理更加高效、智能地完成。在厂内配送方面，利用AGV自动搬运、装卸，实现从零部件入库到成品出货的全流程自动化、智能化和卓越的物流品质，为中国全汽车生产做出贡献。我们将通过不断的技术进步，不断实现智慧物流全流程一体化数字化运营的蓝图。
一、智能物流有没有前景啊？
有
智能物流技术是一个快速发展的领域，就业前景广阔。随着电子商务和物流行业的快速发展，智能物流技术在提高物流效率、降低成本、提高服务质量方面发挥着重要作用。因此，智能物流技术人才的需求将进一步增加。
未来几年，智慧物流技术产业将快速发展，相关职业需求将不断增加。例如，开发智能物流系统需要专业技术人员、软件工程师开发相关应用程序、信息技术人员构建智能物流网络。智慧物流公司、电商等企业还需要专业的物流规划师、物流运营经理、区域配送经理等负责具体物流任务的专家。因此，智慧物流技术的采用前景非常广阔。
二、人工智能对智慧物流作用和效果？
人工智能是研究、开发模拟、延伸和延伸人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术。人工智能对物流行业的影响主要集中在智能搜索、仓库规划、智能运输与配送、机器人等领域。人工智能是加速物流业迈入智慧物流时代的新引擎。
1.智能仓库集成
将人工智能技术应用于智能仓储的一个具体例子是
1.选址决定。人工智能技术收集与选址任务和目标相关的丰富历史数据，利用大数据技术发现可以指导仓库选址决策的知识，利用大数据创建人工智能选址决策系统。通过选址目标和相关参数，人工智能系统可以直接获得最接近最优目标且不受人类主观判断和利益冲突影响的选址结果。
2、无人仓库。随着人工智能技术的出现，无人仓库的概念已经成为现实。得益于机器视觉、进化计算等人工智能技术，自动化仓库中的搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人、码垛机器人、六轴机器人、无人叉车等一系列物流机器人可以控制仓库内的物流。乔布斯通过实现自我意识、自我学习、自我决策、自我执行，实现了更高水平的自动化。
机器视觉技术允许各种摄像头和传感器捕获实时数据，然后通过品牌徽标、标签和3D形状来识别物品，使拣选机器人能够从移动的传送带上分类和选择可回收物，取代传统的运输机器、扫描、等等，可以替代设备。手工仓库的手工加工设备和工作人员大大提高了仓库的运作效率。
3、库存管理。人工智能技术基于大量过去的消费数据，利用深度学习、呼吸学习等算法来解读过去的数据并预测未来的数据，构建智能仓库需求预测系统。利用事实数据独立制定最优订购计划，实现库存水平的动态调整。同时，随着订单数据的不断增加，预测结果的敏感性和准确性可以进一步提高，使企业能够在不断降低库存成本的同时保持高水平的物流服务。
2、智慧交通联动
利用人工智能技术进行预测性运输网络管理，可以大幅提升物流业务运营能力。以航空运输为例，准时、有保障的运输是航空运输业务的核心。DHL开发了一种基于机器学习的工具来预测航空货运延误并采取主动缓解措施。通过分析内部数据的58个参数，机器学习模型可以提前一周预测特定路线的平均每日出行时间。
3.智能分发链路
随着自动驾驶等技术的成熟，未来的交通将变得更快、更高效。通过跟踪交通信息，实时调整运输路线，配送时间的准确性将逐步提高。
送货机器人。配送机器人根据目的地自动创建合理的配送路线，并在移动过程中避让车辆、通过减速带、避开障碍物，到达停靠点时向用户发送通知短信。用户可以自行检查配送的商品，也可以通过人脸识别拆箱提货。
无人机送货。利用无线遥控设备和自制的程序控制装置，控制无人低空飞行器将包裹运送到目的地。无人机快递可以解决偏远地区的配送题，提高配送效率，降低人工成本。同时，无人机快递受恶劣天气、人为破坏等，尚未大规模使用。
4.其他链接
智能计算。通过产品数量、数量等基础数据分析，深入分析数百万SKU库存单位、产品体积数据、包装箱尺寸，对包装、运输车辆等各个环节进行智能调度。通过学习算法技术，通过智能计算和推荐耗材、包装分类等的系统，合理安排盒型和摆放方案。
图像识别。计算机视觉技术中的卷积神经网络可以用于手写识别，与人工识别相比，可以有效提高准确率，减少工作量和错误率。计算机视觉技术还可以应用于仓库中机器人的定位和导航，以及无人驾驶时识别远处车辆的位置。
三、智能物流的概念是什么？
利用集成智能技术，使物流系统模仿人类智能，具有自主思考、识别、学习、推理、判断和解决物流中具体题的能力。
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