摘 要

人工智能技术广泛应用的背景下，智慧物流一夜间被推至话题顶峰。电商企业如京东、亚马逊、菜鸟物流和物流业的顺丰、联邦快递纷纷踏上深入布局智慧物流的道路。在物流行业向智慧物流的智能科技化转型道路上，先进的人工智能技术起到了催化剂的作用，发展智慧物流来提效降本已是大势所趋。在以往的研究中，大多学者以某一技术为基础对智慧物流模式进行分析，本文提出基于大数据和物联网等技术相融合的智慧物流模式架构；行业的发展数据表明：智慧物流已经从智慧仓储、智慧平台延伸到了智慧供应链。通过信息技术，实现资金流、商流、物流与信息流的一体化运作是智慧物流发展的终极目标，本文着重以京东为例，对智慧供应链做出分析。目前我国智慧物流还处于转型发展的初级阶段，在发展运营的过程中仍存在很多短板，因此有必要对智慧物流的发展现状进行深度剖析，希望能为企业智慧道路提供参考依据。

关键字：人工智能；智慧物流；智慧供应链

Abstract

In the context of the widespread use of artificial intelligence technology, smart logistics was pushed to the top of the topic overnight. E-commerce companies such as JD.com, Amazon.com, Cainiao Logistics and the logistics industry, SF Express and FedEx have embarked on an in-depth approach to the distribution of smart logistics. From the logistics industry to the smart technology transformation of smart logistics, advanced artificial intelligence technology has played a role as a catalyst. Developing smart logistics to reduce costs is a general trend. In previous studies, most scholars used a certain technology as a basis to analyze the smart logistics model. This paper proposes a smart logistics model architecture based on the convergence of technologies such as big data and the Internet of Things. Industry development data shows that smart logistics has already emerged from wisdom. Warehousing, wisdom platform extends to the wisdom of the supply chain. Through information technology, the realization of the integrated operation of capital flow, business flow, logistics and information flow is the ultimate goal of the development of smart logistics. This paper focuses on Jingdong as an example to analyze the smart supply chain. At present, China's smart logistics is still in the initial stage of transformation and development. There are still many shortcomings in the process of development and operation. Therefore, it is necessary to conduct an in-depth analysis of the status quo of the development of smart logistics, hoping to provide reference for the wisdom of enterprises.

Keywords: Artificial Intelligence; Smart Logistics; Smart Supply Chain

目 录

第一章 绪论 1

1.1 选题背景及研究意义 1

1.1.1 选题背景 1

1.1.2 研究意义 1

1.2 国内外研究综述 2

1.2.1 国外研究综述 2

1.2.2 国内研究综述 2

1.3 研究方法与思路 2

1.3.1 研究方法 3

1.3.2 研究思路 3

1.4 研究框架及内容 4

第二章 基础理论 6

2.1 人工智能 6

2.1.1 定义 6

2.2.2 发展历史 6

2.2.3 研究领域 6

2.2.4 应用场景 7

2.2 人工智能的物流业应用 8

2.2.1 物流业AI应用的必然性 8

2.2.2 物流业AI的应用现状 9

2.2.3 物流业AI的应用形式 9

2.2.4 应用初期已取得良好成效 10

2.3 智慧物流加速物流业变革 11

2.3.1 智慧物流与传统物流 12

2.3.2 智慧物流的作用 12

2.3.3 智慧物流助力物流业加速变革 12

第三章 智慧物流及延伸发展 14

3.1 智慧物流模式架构 14

3.1.1 基于大数据的智慧物流模式 14

3.1.2 基于物联网的智慧物流模式 15

3.1.3 综合技术的智慧物流模式 16

3.2 智慧物流案例分析 16

3.2.1 京东智慧物流 16

3.2.2 苏宁智慧物流 17

3.2.3 菜鸟智慧物流 17

3.3 智慧仓储 17

3.3.1 主要仓储设备 17

3.3.2 智慧仓储发展趋势 18

3.4 智慧供应链 19

3.4.1 供应链（电商） 19

3.4.2 智慧供应链（京东为例） 20

第四章 未来的智慧物流 22

4.1 物流业融入人工智能需深入规划 22

4.2 智慧物流发展趋势 22

第五章 总结 24

参考文献 25

致谢 26

1. 绪论
   1. 选题背景及研究意义
      1. 选题背景

陆续出现的物流机器人代替快递工作人员帮助客户更快拿到包裹、机器人投资顾问帮助客户的资产配置更合理、无人驾驶的小规模路测、医疗机器人帮助将诊断效率提升好几个数量级等服务场景，说明了目前各行各业都与人工智能技术紧密融合。快速变化的市场环境中、信息变得越来越密集化和全球化，共享已经成为提升效率降低成本的必要手段。诸多企业已经不断推出各类身怀绝技的黑科技，使生活更效率化、工作更加智能化。政府就人工智能发展的问题也不断发布相关政策，更是直接将AI产业发展上升为国家战略行动计划。在电商流量红利逐渐消失的今天，伴随着新零售的崛起，物流行业中人工智能的应用无论从哪个方面来看，都将是未来发展中最具价值的一面。

智慧物流概念于2009年首次被提出。据物流数据显示，顺丰2016年研发投入达5.6亿元，到2017年5月在无人机领域专利数量达64项；亚马逊在发展初期，商品推荐功能就已集成人工智能技术，在发货调度和仓库机器人也是如此。物流行业时代已经发生巨大的转变，无论是2017年双十一启用无人分拣中心AI黑科技的初次面世的京东，还是用无人机跨海送货的菜鸟网络，亦或是力推物流云仓的苏宁；总之不难发现，以人工智能代替物流业众多重复性工作及工作效率更高方面已经成为发展的必然趋势[1]，物流业中AI应用极其重要。目前我国智慧物流虽然迅速发展，但仍处于发展初期，与国外相比，仍存在诸多短板亟待解决。

• • 1. 研究意义

通过本文的研究，深入了解人工智能在电商物流行业的发展状况，剖析智慧物流相较于传统物流的“智慧”体现点，以什么样的智慧方式达到什么样的智慧效果从而实现智慧改变物流行业的目标。特别是在现今，人工智能已基本成为了新的物流要素结构，各大平台纷纷期望可以通过融入人工智能对物流环节进行优化，从而提高物流效率。而物流领域本身作为一个高需求、大流量的行业，全面实现其智能化的目标绝非一朝一夕可以实现，本文希望通过全面的信息解读为电商行业的智慧物流转型提供基本的参考依据。

• 1. 国内外研究综述

在社会的不断变化中，物流从产生到发展，代表着各个环节极其复杂的城市运作活动；在一定程度上，物流业甚至是一座城市是否繁荣兴盛的侧影；从20世纪六七十年代开始，日本、欧美等经济发达的国家便瞄准市场时机，积极为加速物流业的发展进行设备和技术的革新；我国后来开启了中国现代物流彻底的探索与实践征程，彰显着在国民经济和社会发展过程中，物流发展的重要作用；物流业从1.0时代到即将进入的智慧物流4.0时代，伴随着发生变化的除了市场还有物流业需求等问题。每个国家都有自己不断探索的过程，旨在帮助城市信息流与物质流高效、快速、通畅地运转。

• • 1. 国外研究综述

《欧盟物联网行动计划》于2009年出台，欧盟的物联网基础得以加快建设，智慧物流初露尖角。IBM于2009年提出的“智慧供应链”，指出智慧物流是一种建立在强大数据基础之上且具有前瞻性的自适应系统。日本及韩国也分别发放相对应的策略，如“U-Japan”和“U-Korea”战略。美国快递行业通过引入RFID和智能标签技术，提高了仓储效率并加强了物流过程的监管力度。

• • 1. 国内研究综述

汪鸣（2011）提出智慧物流是一种发展状态，可以与服务对象之间建立紧密的智能连接。郭石军、罗挺、卿太平（2011）对基于云计算和物联网的智能物流进行了初步设想。高连周（2014）提出基于大数据时代背景下，云计算和物联网的智能物流发展模式，搭建云计算平台的物流业不仅可以提高其安全性，防止数据丢失、病毒入侵等问题，根据云计算提供的数据更能够掌握企业物流的运营状态，为提高物流精准度、服务水平及物流效率提供强大的数据支持。乐烨（2016）提出智慧物流即是互联网与高效物流的完美结合，并指出物流自动化并不等同于智慧物流。周叮波、邓松（2017）就传统物流的转型进行了分析[2]。盛长琳（2018）对京东和阿里的物流智能化进行了深入分析，并指出在智慧物流中京东和菜鸟的关键影响因素是分拣机器人及仓储机器人。吴萍（2018）提出智能供应链管理及优化是帮助智能物流数据优化的主要途径，就互联网 背景下智慧物流发展的现状、动力及途径等进行了分析。

• 1. 研究方法与思路
     1. 研究方法

本文采用的研究方法包含以下几点：

文献阅读法：对人工智能现有的应用情况、物流业现阶段需求矛盾及目前电商物流中人工智能应用发展情况不十分了解的情况下，首先需要阅读大量相关文献、资料；完善自己的知识漏洞，同时帮助自己对整体论文架构构思有更清晰的认识；通过参考已有的观点思考出自己的想法，并加以引用；

规范与实证分析相结合：首先需要对观察到的信息进行客观分析，并做出合理推测；利用相对应的工具对搜集到的数据进行图表分析并进行判断，使论文内容更具有说服力；

个案研究法：物流行业涉及范围极广且极复杂，人工智能在物流行业的应用大体采用基本说明方式，着重对电商物流深入剖析；

经验总结法：在现阶段中，AI在物流行业中的应用已有一定的研究基础；电商物流中包括供应商到消费者之间的各个环节中，均在一定程度上应用了大数据云计算、物联网及互联网等技术，为智慧物流的全面到来展开基础铺垫，因此对于目前已有的应用进行深入的总结说明。

• • 1. 研究思路

如下图1.1所示：

图1.1 研究思路图

• 1. 研究框架及内容

本文共分为五章，论文框架结构如图1.2所示：

图1.2 整体研究框架图

在第一章绪论里，对选题背景、研究的目的及意义、国内外对物流业人工智能应用的研究历程及本论文的研究内容和方法进行详细阐述；物流作为衡量城市发展的重要指标，历年来其发展随着经济体的不断变化，对于如何实现更高效运作做出一系列的探索过程。

在第二章基础理论中，主要对本文的重要词组“人工智能”“智慧物流”进行阐述，从人工智能和物流业各自发展到相融合的高效发展，其相融合发展[3]已成为必然趋势。

在第三章中，智慧物流的模式架构构建，对比分析京东、菜鸟和苏宁智慧物流的发展现状，为转型企业提供参考依据。“智慧供应链”和“智慧仓储”已成为智慧物流自动智能化发展的两大方向，在物流融入人工智能的初期，从成本、效率、用户体验等多方面已为物流业的高速运转带来巨大变化。

在第四章中，详细阐述智慧物流的特点，智慧物流与硬件智能并不是同一概念，发展的过程中必不可少会遇到障碍，包括成本、技术及消费者接受程度等各方面，能否清晰认识到问题所在并合理采取解决措施也相当重要。

在第五章中，进行总结。

1. 基础理论

2.1 人工智能

2.1.1 定义

人工智能，即Artificial Intelligence，简称AI，其最重要的是具备“快速处理”和“自主学习”两种能力。自20世纪50年代以来，各界对人工智能的理解便说法不一。通常是指计算机像人一样拥有智能能力，同时融合计算机科学、脑神经学、统计学和社会科学等的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，操作、分析和决策等多种功能。目前该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理及专家系统等。

2.2.2 发展历史

20世纪五六十年代AI概念被正式提出，90年代是发展的重要里程碑，“深蓝”计算机与国际象棋冠军比赛并获胜；2016 年，同样打败象棋冠军的AlphaGo再次引发AI热潮；随后各互联网产品中不断推出的个性化推荐、智能识别等功能。

在其发展的60多年间可以分为三个阶段：

图2.1 人工智能的发展历史

2.2.3 研究领域

人工智能研究的领域包括五层，从基层到高层依次为：基础设施建设层、算法层、重要的技术方向和问题层、具体的技术层及行业的解决方案层。

基础设施建设包括数据和计算能力两个部分。数据越大，人工智能的能力越强；算法如卷积神经网络、LSTM算法、Q-Learning、深度学习等算法；技术方向和问题如计算机视觉、语音工程、自然语言处理等，包括类似决策系统或像大数据分析的统计系统；具体的技术层如视频识别、图像识别、语音识别和机器翻译等；行业的解决方案主要应用在金融、医疗、互联网、交通和游戏等。具体内容如下图2.2所示：

图2.2 人工智能的研究领域

2.2.4 应用场景

从刷脸支付到无人超市，从智慧医疗到无人驾驶，人工智能已然存在于生活的各个方面，其应用场景主要分为以下几大方面：

表2.1 人工智能的应用场景

2.2 人工智能的物流业应用

智能物流技术投资规模从2005年的26.3亿元上升到2010年的超过70亿元，2016年，智慧物流市场规模超过2000亿元，数据预计会持续增长。伴随国家的战略倡导，中国物流正迎来最好的时代。

2.2.1 物流业AI应用的必然性

在全社会互联网化的影响下，我国物流业市场呈现出规模持续扩大、结构不断优化的局面，新模式、新业态、新理念及新技术等概念也不断涌现，物流碎片化及去中心化等特征日渐显著，信息联通及开放智能和智能化等核心理念也得到普遍的认可。物流业AI的应用是从多个方面为出发点的，包括物流市场、国家政策及不断完善的物流技术等。

（1）物流市场需要；随着电子商务的兴起，物流碎片化特征越来越明显，多频次小包装的快递需求持续扩大，流通业的发展对所在地域非常依赖，实现商品流、信息流及资金流的整个市场大流通显得极其重要，电商物流去中心化的特征逐渐明显。2012-2016年，快递业务增长率与物流增长率如下图2.3所示：

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