數據根實驗室（data root labs）是一家烏克蘭的數據研究公司。本文是在它最近發布的一個研究報告《物流中的人工智能：新興的初創企業，剩余的挑戰和新模式（AI in Logistics: Emerging Startups, Remaining Challenges and New Models）》【1】的基礎上編譯而成，旨在促進人工智能在物流中的創新及應用。

唐隆基博士：中國數字化學會特聘終身顧問及羅戈研究院副院長，廣州捷世通物流股份有限公司戰略副總兼IT總監，湖南大學計算機信息工程學院兼職教授。

1. 全球100新興的物流人工智能初創企業

隨著供應鏈管理和物流等行業在人工智能競賽中占據中心地位，人工智能每年都會達到新的應用水平。據Infoholic Research預測【2】，2017-2023年，物流和供應鏈市場的人工智能將以42.9%的復合年增長率增長，到2023年將達到65億美元。

過程的復雜性和行業產生的數據量要求通過數字化實現更高、更緊密的結構和透明度。撇開運營挑戰不談，人們現在就想要他們的東西——無論是等待新設備的跨國公司，還是期待節日到來時收到禮物的亞馬遜客戶。在當今世界，交貨速度比以往任何時候都重要。除了速度，客戶還要求在特定的時間段交貨和提貨，這給路線優化增加了一層復雜性。然后，還有定價問題。

在網絡價格透明的時代，企業有望以較低的成本提供更高質量的服務，這給企業利潤帶來壓力，并推動企業向勞動自動化方向發展。物流這個行業有太多的移動部件，如果沒有人工智能和增強，它將無法持續。由于供應鏈的不同部分有多個參與者，監管機構，大量第三方，包括分包商、運營商、航空公司，這確實太大了，以至不能倒，但如果整個體系不適應現代社會，它肯定很容易出現經濟停滯和嚴重虧損。

根據【1】從Crunchbase【3】和其他來源收集的公共信息，編制了100家將人工智能帶入全球物流行業的初創公司的清單（見圖1）。每個物流技術初創公司都采用獨特的人工智能方法，其中一些已經實施了多個用例。

圖1：世界100新興的物流人工智能初創企業

圖2展示了按國家分，物流人工智能初創企業個數，其中美國59家占據了59%。前五大國家，除美國外，印度排名第二有7家，中國和德國排名第三各6家，以色列有5家。這說明在物流人工智能創新領域，美國遠走在世界的前頭，其勢頭不可忽視，其精神和思路值得學習。 

圖2：按國家分，物流人工智能初創企業個數

2. 2021年物流創新格局中的AI

下面是部分初創公司在物流領域進行人工智能創新的案例：

1) 荷蘭初創公司Fizyr通過構建用于在惡劣的物流環境中自動揀貨和放置的軟件產品，使用AI實現物流中人工任務的自動化。Fizyr的模塊化軟件產品無需購買市場上大多數分揀公司提供的專有揀選單元，而是將其與任何相機，機器人和末端執行器平滑集成，從而使公司可以隨時選擇最佳設備以滿足他們的需求。該算法每秒提供100多種抓握姿勢，包括分類以不同方式處理對象，還執行質量控制以檢測缺陷以防止將損壞的物品放置在分類器上。

2) 印度公司Invento Robotics專業從事開發用于與客戶互動的服務機器人。他們的旗艦機器人稱為Mitra，可以通過面部識別技術識別來賓，并與他們進行對話，同時提醒來賓主機到來。今年，Mitra受過培訓，可以幫助醫護人員遠程篩查和診斷Covid-19患者，以防止接觸Covid-19。

3) 總部位于馬薩諸塞州威爾明頓的Locus Robotics制造自主的移動機器人，以支持零售商和倉庫物流提供商的電子商務運營。它最近宣布，現在已經超過了2.5億個揀選量級別，這意味著Locus機器人現在每15分鐘可以揀選10,000多個單位。

4) 由前Google員工創立的加利福尼亞初創公司Nuro宣布獲得了軟銀的10億美元投資。這家初創公司生產R-1機器人，該機器人可以在船上運載許多產品，可以橫穿人行道，甚至可以爬樓梯進行交付，并且由于其纖巧，比大多數替代品更安全。據汽車之心報道: 12 月 24 日，美國硅谷自動駕駛技術公司 Nuro.ai 獲得加州機動車管理局（DMV）許可，將在該州的公共道路上推出付費自動駕駛送貨服務，但 Nuro 沒有透露具體的合作伙伴和運營城市。不過在此之前，Nuro 已經與達美樂披薩、沃爾瑪、CVS 等零售商達成了合作關系，所以大概率也會在這幾家之中。同步在加州開展付費無人配送（見圖3）。

圖3：Nuro在加州開展付費無人配送【4】

與此同時，Nuro 還收購了總部位于舊金山的自動駕駛卡車創業公司 Ike，有意進軍干線物流（見圖4）。

圖4：Nuro 還收購了Ike，有意進軍干線物流【4】

5) Robby Technologies成立于2016年，由YCombinator支持，正在開發Robby 2，這是一款具有先進AI的自動駕駛汽車，具有導航和交互功能。它不僅可以導航道路，還可以導航人行道，行人和鐵路道口。它還配備了對話式AI，以鼓勵人類與機器人之間的互動。例如，如果有人擋住了羅比的路，羅比會說“對不起”和“謝謝”。

6) 衛星影像公司DigitalGlobe向共享單車巨頭Uber提供行星表面的高分辨率圖片。這些圖像為高級地圖繪制工具的開發提供了豐富的輸入源，以提高其駕駛員和騎手之間的接送，導航和下車的精度。在一個城市將其添加到官方矢量地圖之前，DigitalGlobe的衛星可以解密新的路面標記，車道信息以及街道規模對交通模式的變化。

3. 知名物流企業AI趨勢和主要參與者

雖然創業公司正在進行大量創新，給知名企業，如DHL， FedEx也帶來了很多顛覆。但這些知名物流企業都在物流人工智能應用創新和應用方面奮起直追，下面是一些主要參與者的創新案例:

1) 在采用新技術方面，DHL等公司和鹿特丹港等港口一直是頭條新聞。更具體地說，DHL建立了一個基于機器學習的工具，可以預測空運時間的延遲。機器分析58個不同的數據點，并提前一天預測每日的運輸延誤或加速。此外，機器學習模型可精確指出影響發貨延遲的主要因素。鹿特丹港口通過開發Pronto（一種用于港口電話標準化數據交換的應用）來投資自學習模型。該應用程序允許船運公司，代理商和碼頭在港口呼叫期間計劃，實施和跟蹤其活動。通過分析諸如船只類型，貨物類型，位置，路線，航行速度以及附近其他船只等因素，由AI驅動的Pronto可以預測船只到達港口的時間。

2) 同時，世界最大的物流公司之一東日本鐵路公司計劃在2027年開始實施自動駕駛列車。

3) 聯邦快遞最近宣布了其新的快遞機器人SameDay Bot（見圖5），以提高“最后一英里”的交付效率。該機器人以最高時速10mph的速度結合了類似于自動駕駛汽車和常規攝像頭的LIDAR傳感器，可在道路上獨立導航并避免碰撞。也許很快我們的Pizza Hut比薩或Walgreens雜貨將由SameDay機器人交付。

圖5：聯邦快遞最近宣布了其新的快遞機器人SameDay Bot【5】

4) 越來越多的大型汽車公司發布公告，例如寶馬，戴姆勒，福特，豐田和大眾。他們中的大多數正在開發自動駕駛汽車技術。同時，像Google，Tesla和Waymo這樣的年輕公司通過使用專有AI和制造技術開發自己的自動駕駛汽車，挑戰了現有公司。此外，出行平臺公司Lyft和Uber與知名汽車公司合作，自動提供按需乘車服務。

5) 中國后起的知名物流企業，如京東，阿里菜鳥，順豐等都在人工智能方面布局，并且已推出了許多AI應用產品（見圖6-7）。

圖6：京東X事業部智能物流體系 

圖7：菜鳥數智化供應鏈的自動化智能化運作

4. 物流AI創新分類

• 現有流程的自動化

自動化是全面進行大規模優化的第一步，許多公司已經做到這一點，至少可以保持競爭力：

自動化可重復的任務，例如表單完成，發票和庫存檢查。

• 加快人為易犯錯誤并需要非常特定的法規知識的復雜的流程。

• 自動化客戶數據收集和存儲–對于想要保留其客戶最新記錄的大型企業而言，這是一個持續的挑戰。

• 使用自主機器人實現倉庫操作的自動化-用于代替或協助倉庫內部的所有操作人員。

• 對過程優化的預測和預報

自動化已經為行業帶來了巨大的收益，但是AI的預測能力能獲得更大的收益。大型物流公司正在探索或內部化大量潛在的用例：

• 通過增強眾多全球供應鏈參與者之間的溝通來預測交貨路線，從而有效地運輸，提取和交付貨物。

• 預測機械的磨損并改善總體設備有效性指數。

• 預測燃油用量以優化車隊。

• 預測未來的生產需求。

•  顛覆性創新的先進技術

如果我們更深入地探索技術漏斗，那么在我們剛剛開始探索的更高級形式的AI方面，基本上就存在著無限的可能性。想想波士頓動力公司和亞馬遜的自動交付無人機機隊，然后考慮這些用例離我們還有多遠：

• 圖像識別中的AI將加快庫存管理，而智能機器人分揀將加速包裹處理。

• 人工智能和物聯網的交集將使傳感器能夠提供供應鏈中的可見性，準確的安全性和安全性解決方案，并減少有害排放。

• 通過Siri，Alexa和Google等智能AI助手進行購買，將有助于個性化購物體驗，并提高已經十分困難的消費主義速度。

  聯邦快遞（FedEx）首席信息官羅布?卡特（Rob Carter）表示，你將能夠“暢所欲言”，并且（Alexa）會提出正確的問題，以確保你完成了工作。然后你就可以指望一輛卡車開到你辦公室的前門，把貨物揀起來，然后把它們運過去。”。

5. 新冠疫情對行業的影響

我們正處在充滿挑戰的時代，但挑戰給我們帶來無數機遇。新冠疫情大流行給整個部門帶來了巨大壓力。有幾個原因。一個是當今供應鏈的全球化性質，其一產品的各個組件在各個國家（尤其是在中國）生產。二是諸如附加協議之類的新法規，這些法規與病毒的傳播有關，從而造成了交付瓶頸并減慢了貨物的流通速度。第三點-政府，企業和消費者期望某些商品的交付速度更快。在大流行初期，它們是口罩和個人防護設備。隨著臨近2020年底，必須建立新的流程以在適當的條件下在美國，歐洲和世界其他地區運送疫苗，這給物流公司帶來了更多壓力。話雖如此，大流行為物流的某些領域創造了前所未有的機會。下面就是一些實例：

• 隨著越來越多的消費者從線下轉向在線，電子商務行業的興起

• 無人機，自動駕駛汽車，機器人初創公司，可以代替運送人員，最大限度地減少勞動力短缺的風險，并有助于保持社會距離

• 借助AI進行路線優化，以加快貨物交付速度并減少碳排放。例如，位于班加羅爾的初創公司Invento Robotics已重新使用其機器人-進行篩查和診斷，以防止醫生和醫護人員接觸Covid-19患者。機器人幫助收集患者數據，即姓名和癥狀，并測量溫度。那些有癥狀或與Covid-19陽性家庭成員接觸過的人被引導到診斷機器人，與醫生進行遠程視頻對話。

• 供應鏈監控公司TagBox重新培訓了其AI模型，以在工作場所實施，維護和管理社交疏離。當人的體溫升高時，初創公司的可穿戴Tag360會發出警報。它可以監視診斷測試套件的處理，并在檢測到未經授權的打開，處理不當或溫度風險時發出警報。

6. 中國物流人工智能初創企業

下表展示了全球100家物流的人工智能初創企業中的六家中國公司的融資和創新情況，其中一家在香港。

7. 總結

本文介紹和分析了全球物流的人工智能創新格局。主要內容包括以下幾方面:

• 全球100新興的物流人工智能初創企業

• 2021年物流創新格局中的AI

• 知名物流企業AI趨勢和主要參與者

• 物流AI創新分類

• 新冠疫情對行業的影響

• 中國物流人工智能初創企業

參考文獻：

【1】 尤利婭?希奇科娃，物流中的人工智能：新興的初創企業，剩余的挑戰和新模式，Data Root Labs，https://datarootlabs.com/blog/ai-in-logistics-emerging-startups-remaining-challenges-and-new-models 

【2】 https://www.infoholicresearch.com/report/artificial-intelligence-in-logistics-market-forecasts-to-2023/

【3】 https://www.crunchbase.com/hub/artificial-intelligence-startups

【4】 陳念航，Nuro收購無人卡車公司Ike布局干線物流，同步在加州開展付費無人配送，汽車之心， 2020-12-24

【5】 交付未來：FedEx推出自主交付機器人，

https://newsroom.fedex.com/newsroom/thefuturefedex/utm_source=datarootlabs&utm_medium=blog