AI大模型的賦能為物流園區(qū)帶來了創(chuàng)新的解決方案，從提升物流作業(yè)效率到降低配送成本，從智能化管理到安全監(jiān)測，AI技術(shù)的應(yīng)用正在深刻地影響著物流產(chǎn)業(yè)的每一個環(huán)節(jié)。

一、物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

1. 消費變革：定制化、個性化需求明顯；受B2C影響，客戶對于購買體驗（包括物流體驗）變得越來愈苛刻和嚴格，更快的物流響應(yīng)速度與更好的物流體驗已然成為商品的一部分。
2. 服務(wù)升級：應(yīng)對供需兩端的變化，流程優(yōu)化與運營升級更為迫切，物流在供應(yīng)鏈體系中的地位將得到提升；為應(yīng)對激烈的市場競爭，內(nèi)外部合作、整合將不可避免。
3. 技術(shù)升級：新技術(shù)的廣泛應(yīng)用，IOT、AI人工智能、大數(shù)據(jù)、智能設(shè)備等新技術(shù)得到普遍應(yīng)用，技術(shù)賦能的結(jié)果深刻影響整個行業(yè)。

物流行業(yè)技術(shù)應(yīng)用發(fā)展，可大致分為四個階段，分別為：

• 1.0階段：手工/半手工作業(yè)階段，大量依賴手工作業(yè)，沒有或具有少量信息系統(tǒng)，業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)層面使用大量的紙質(zhì)單據(jù)。
• 2.0階段：信息化階段，擁有較為完善的信息系統(tǒng)，諸如財務(wù)系統(tǒng)、ERP、WMS、TMS已經(jīng)得到大面積應(yīng)用，物流作業(yè)開始采用條碼、PDA、RFID等進行操作，物流作業(yè)流程化、規(guī)范化。
• 3.0階段：全面可視化、數(shù)字化階段，重視互聯(lián)網(wǎng)，有效實現(xiàn)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)、各業(yè)務(wù)角色之間的鏈接；管理思維向用戶思維的轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)對營銷方式、生產(chǎn)工藝等的深刻影響。
• 4.0階段：智能化階段，物流作業(yè)的過程中大量運籌與決策智能化；物流大腦將成為企業(yè)作戰(zhàn)指揮的司令部；數(shù)據(jù)變?yōu)榈谝簧a(chǎn)力，數(shù)據(jù)開始驅(qū)動物流產(chǎn)品全生命周期；各環(huán)節(jié)的高度一體化和物流系統(tǒng)的層次化。

應(yīng)用數(shù)據(jù)與AI全面重構(gòu)物流業(yè)務(wù)

二、AI智能多式聯(lián)運平臺

1、運輸

1）數(shù)智一體化提升物流作業(yè)效率、降低配送成本

結(jié)合區(qū)塊鏈、OCR識別技術(shù)，強化系統(tǒng)的安全性、便捷性。改變系統(tǒng)注重流程管控，在運輸計劃階段嚴重依賴人為經(jīng)驗的情況中，通過智能調(diào)度規(guī)劃配送方案，并結(jié)合實時路網(wǎng)數(shù)據(jù)，保證計劃可落地，真正幫助企業(yè)提升作業(yè)效率，節(jié)約配送成本。

2）商業(yè)地圖物流專業(yè)服務(wù)提升數(shù)字化服務(wù)精度

依托商業(yè)地圖海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采集道路五限信息等物流行業(yè)專有數(shù)據(jù)，為物流行業(yè)提供線路規(guī)劃、貨運導(dǎo)航、軌跡服務(wù)、私有化圖層、園區(qū)上圖等全方位地圖服務(wù)。

3）物流算法助力數(shù)字化價值創(chuàng)新

以云計算為核心，通過靈活配置約束條件，大規(guī)模計算的算法優(yōu)勢，來為不同物流模式下的各種場景提供高效的智能算法解決方案。

常見的物流算法倉庫包括：

• 排隊類服務(wù)：停車場調(diào)度、門崗調(diào)度、采樣站調(diào)度、裝卸點調(diào)度
• 選址類讀物：服務(wù)區(qū)分切分、地址點評估
• 運輸/配送調(diào)度算法：干支線調(diào)度、配送調(diào)度、動態(tài)調(diào)度
• 裝箱/裝載類算法：二維裝箱/配載、三維裝箱/配載
• 資源匹配類算法：網(wǎng)絡(luò)貨運平臺聚合

4）智能調(diào)度算法整體框架

采用基于聚簇優(yōu)化的Ruin-Recreate啟發(fā)策略并結(jié)合模擬退火的高級混合式啟發(fā)算法，可以在較短的時間內(nèi)得到成本更低的多車路徑規(guī)劃方案。

2、倉儲精細化、智能化管理

1）庫內(nèi)調(diào)度優(yōu)化

• 動態(tài)調(diào)整：考慮全局資源，科學(xué)整合，均衡任務(wù)分配，實時跟蹤任務(wù)執(zhí)行情況并動態(tài)調(diào)整做出最優(yōu)決策。
• 路徑優(yōu)化：針對海量任務(wù)起終點關(guān)聯(lián)度分析，初始化合理的分區(qū)及路徑設(shè)計并跟蹤學(xué)習(xí)不定期智能優(yōu)化。
• 任務(wù)匹配：資源（設(shè)備、任務(wù)、位置）在不斷占用和釋放，不斷根據(jù)當前可用資源和任務(wù)時效要求確定（設(shè)備、任務(wù)、位置）三者最優(yōu)動態(tài)匹配策略。

2）汽運車輛調(diào)度優(yōu)化

3）倉儲智能裝備升級——車、路、云、智

• 車：L4級別自動駕駛，全時段全天候穩(wěn)定作業(yè)，實現(xiàn)深度感知、高精度定位、智能決策、精準控制。
• 路：路側(cè)單元檢測，實現(xiàn)檢測輔助、超視距感知，通過智能定位，實現(xiàn)全場設(shè)備物聯(lián)、全流程自動化、車輛引導(dǎo)與設(shè)施交互的自動化。
• 云：對接TOS/WMS系統(tǒng)，打通場站、岸橋、道閘、充電等業(yè)務(wù)系統(tǒng)，基于云端高精地圖及5G網(wǎng)絡(luò)，實時獲取生產(chǎn)系統(tǒng)中作業(yè)數(shù)據(jù)、以及無人駕駛車輛、RSU實時動態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全局車隊調(diào)度、協(xié)同。
• 智：對車輛運營、作業(yè)運營、運維、安全預(yù)警、異常等數(shù)據(jù)進行監(jiān)控及統(tǒng)計分析，使用多維視圖進行直觀呈現(xiàn)，提供整體效率數(shù)據(jù)分析、發(fā)現(xiàn)瓶頸問題。

3、園區(qū)

1）智能化、一體化升級，實現(xiàn)安全監(jiān)測全面智能、生產(chǎn)服務(wù)高效便捷、管控態(tài)勢全面掌握、時空信息實時更新。

2）園區(qū)立體化綜合管理

以AI為中樞、以大數(shù)據(jù)為依托，以云計算為基礎(chǔ)的ABC三位一體深度結(jié)合的智能物流園區(qū)管理系統(tǒng)，能支持不同類型的園區(qū)業(yè)務(wù)，實現(xiàn)人、設(shè)備、作業(yè)動作、環(huán)境、能源管控、安防、金融等全面綜合管理。

3）園區(qū)出入檢查與停車引導(dǎo)

構(gòu)建全域感知的管理模式，包括：車輛識別、停車計費、車位引導(dǎo)、分區(qū)停放等，助力物流園區(qū)高效運行。

4）停車調(diào)度模型

在電子地圖上對停車場按照物資類別劃分區(qū)域，比如采購業(yè)務(wù)停車等待區(qū)、?；吠＼噮^(qū)、車輛檢查等區(qū)域，劃設(shè)停車場的地理圍欄，各個區(qū)域司機APP端進行顯示。

車輛進入停車場后，物流平臺根據(jù)車輛已預(yù)約的物流業(yè)務(wù)類型，語音導(dǎo)航至相應(yīng)區(qū)域；如車輛未停在指定區(qū)域，將觸發(fā)停車異常事件，協(xié)調(diào)工作人員處理。

物流管理平臺收到車輛進入停車場或虛擬電子圍欄的消息后，自動依據(jù)業(yè)務(wù)類型、物資種類等信息按照到場順序為車輛排隊，排隊模型5～10分鐘進行一次計算，進行停車場調(diào)度流控。

5）物流園區(qū)安全監(jiān)測

物流園區(qū)車輛、鏟車及其他作業(yè)設(shè)備較多，作業(yè)安全風(fēng)險較高，同時由于區(qū)域范圍大、監(jiān)管難，傳統(tǒng)監(jiān)管方式很難實現(xiàn)全范圍監(jiān)控管理。通過安全生產(chǎn)監(jiān)測預(yù)警平臺實現(xiàn)了對人員著裝、人員作業(yè)、車輛作業(yè)的全方位智能化安全監(jiān)管，大幅提升物流園區(qū)安全管理效率。

6）園區(qū)能耗管理

7）物流可視化

以智慧可視化的方式全面掌控園區(qū)整體運行情況，實時、高效、智能的指揮調(diào)度，以“數(shù)據(jù)”驅(qū)動園區(qū)智慧運營，進一步提升園區(qū)運營的管理水平。