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從物流行業進入“黃金十年”看物聯網+AI在物流行業應用的大未來

作者 | 小周伯通

來源 | 物流沙龍

看看工業革命對企業結構的影響, 第一次工業革命產生了工廠, 第二次工業革命形成壟斷集團, 第三次工業革命世界進入了互聯網時代和移動互聯網時代, 出現了全球科技壟斷型企業, 比如微軟、穀歌等等, 現在到了ABC(人工智慧、大資料、雲計算)時代, 我們把它稱為第四次工業革命。

物流行業裡, AI+大資料時代才剛剛開始

在最近的一兩年, 人工智慧發展越來越迅速, 越來越多關於人工智慧的產品開始問世, 有涉及圖像識別、動作識別、語音辨識的機器人, 也有無人駕駛技術的。

世界也開始從第三次工業革命進入到第四次工業革命, 而且與前面幾次技術革命有點不一樣。

就物流行業而言, 第四次工業革命技術應用主要聚焦在:智慧搜索、推理規劃、模式識別、電腦視覺以及智慧型機器人等領域。

一些物流+互聯網企業也開始紛紛嘗試利用人工智慧技術優化物流環節,

提高物流效率。 比如智慧物聯網公司G7一直著力打造的智慧物流生態平臺, 將物聯網+AI落地於物流車隊運營領域, 運營機器人、安全機器人、財務機器人形成智慧管理鏈條;菜鳥網路從庫存管理、攬收、決策、倉內作業、幹線運輸, 到末端派送中, 基於演算法做的銷量預測&網路規劃、揀選路徑優化、車輛路徑規劃、智慧分單等;京東智慧供應鏈的預測與計畫和供應鏈產銷協等等。

世界互聯網思想巨頭凱文·凱利說:“我們現在處於的這個時代是在最開始的最開始, 一切改變都將會接踵而至, 只有擁抱這些改變, 才會得到我們想要的。 ”

那麼, 人工智慧將如何改變物流業?

未來十年是物流行業的“黃金十年”,

也是被人工智慧重新定義物流全流程的十年, 人工智慧給物流行業帶來的“改變”:將引領物流行業更為激進地跨越機械化、自動化乃至互聯網這個“半智慧”物流行業階段。

也就是未來十年物流行業要進入智慧時代, 我們稱之為智慧物流和智慧供應鏈。

從我們理解的角度來看, 智慧供應鏈自上而下分為三個部分, 包括智慧化平臺、數位化運營、智慧化作業。 如果把智慧物流比作人, 那麼智慧化平臺是“大腦”, 數位化運營是“中樞”, 而智慧化作業則是“四肢”。

智慧供應鏈利用智慧化平臺去計算、思考、決策, 通過數位化運營平臺去量化供應商供貨量、供貨合理價格、倉儲量、入倉位置、用戶喜好等作出精准預測, 從而指導企業經營以及倉儲、運輸等自動化作業。

比如在數位化運營層面上, 一方面是如何從全國範圍內選擇合理的倉庫, 另一方面是如何做到智慧調度, 優化配送時效和各方面成本。

首先可以用機器學習模型進行銷量預測、供應商和生產商的地理位置、運輸經濟性等進行充分的優化與學習,

從而給出接近最優解決方案的選址模式。 其次是車輛路徑規劃, 通過TMS+演算法+動態規劃即時跟蹤交通資訊, 以及調整運輸路徑, 就是把哪裡的活、什麼樣的活、派給什麼樣的車, 物流配送的成本和效率做到最優。

接下來, 我們往更細、社會物流總費用占比最大(2016年運輸費用占53.6%)的運輸層面來看, 如何做到智慧調度, 如何對車輛進行智慧化管理?

這其中會涉及一個車聯網平臺(運輸車輛定制的管理平臺), 可以通過車載通訊設備和系統對人、車、貨進行智慧化管理。 一方面, 可以保障行車安全, 使整個運輸透明化;另一方面, 通過與場站管理、指揮調度等系統的連接, 實現業務全程管理的視覺化。

車聯網是貨車和物流智慧技術應用發展的產物,近年國內車聯網的發展勢頭迅猛,各家車企都在著力開發。2009年陝汽就推出了天行健車聯網系統,隨後又有了紅岩傑時達車聯網、福田iFoton車聯網、重汽智慧通車聯網等等,也有專注於物聯網技術公司開發的系統,譬如物流圈內有名的G7。

G7從2010年開始為物流行業提供Saas服務,是以智慧終端機為基礎,將智慧化技術應用到物流領域,即時感知及監控物流運輸全程,改變傳統運營模式,打造的一個智慧物聯網平臺。其系統可以根據企業需求,對車隊司機的駕駛行為、車輛狀況、油耗、駕駛員狀態等進行全程即時視覺化監控,預知在途風險,並連接雲端服務進行及時管理干預,大幅降低事故率。同時,通過比對車輛、車隊和行業大資料,可實現自動建立班線管理任務、自動識別車輛停靠網站、自動判斷行駛進展等智慧化運營功能,提升管理效率,大幅減低人力成本。

繼18日剛拿到7000萬美元戰略融資後,在兩天后的2017G7夥伴大會上,G7連發三大戰略性產品,而且這三個產品都離不開人工智慧、大資料、共用。

1)G7-007智慧化車隊管理系統,這是基於G7大資料,借助國際領先的Argus智慧演算法,預知車隊運行途中安全風險及延誤風險,幫助車隊施行智慧化時效、安全、成本的管理;

2)一路通,這是基於G7優質客戶豐富的大資料,讓優質客戶享受信用過路、信用加油等物流新金融專屬服務,助力物流車隊融通資金、降低成本,推動車隊迅速成長;

3)智慧掛車,借助掛車出廠時所帶感測器+雲端演算法的智慧掛車系統,在快運快遞、危化、冷鏈、中置軸轎運車及掛車列車等細分領域,實現了掛車運輸管理全程可視,安全行駛,智慧調度,共用協作,其位置、溫度、載重、防側翻、遠端鎖車、胎溫胎壓六大智慧資料能力,將市場上大量分散的掛車被有效地集中管理,實現運力的最大化釋放。

從發佈的三個產品可以看到,G7的功能未來是通過智慧物聯網來管理車,來連結一切卡車和卡車司機的需求,智慧化設備不斷地採集自己的資料上傳到雲端,讓我們知道貨物、車輛、司機那個時候的狀態。結合智慧化技術、人工智慧技術,在每一個具體的場景裡形成一個屬於自己的貫穿前後的業務閉環,產生用戶價值。

還有,隨著G7與掛車和車企業的合作,雙方的資料進行互聯互通,這也代表著能掌握著更多的資料。就有機會把這些設備做得更標準化,更有價值,就可以把資產管理的效率能進一步提升。而這些價值可能來自於下一代的技術創新做儲備,比如汽車、貨車的自動駕駛技術。

這正是G7的核心發展路徑——找准需求,規劃閉環的場景,結合智慧化技術,將資料牢牢握在手中,把雲端服務變成真正有價值的一個智慧服務的基礎,進一步進行企業優化升級。

當然隨著人工智慧發展,除了設備的互聯互通之外,車輛和設備也可能裝上人腦晶片,人腦晶片具有自我計算和決策能力。比如安上晶片的貨運車輛可以自動計算車廂裡剩餘多少空間,哪個部件壞了,什麼時候需要維修。晶片之間可以相互聯繫,所以車輛可與配送中心自動安排裝卸時間、與維修中心自動安排修理時間。在這樣一個小範圍內,它們自動決策,自動檢測,自動修理,很多活動都可以自動按流程去排序。未來這些都是大有想像空間。

物聯網+AI的企業在物流行業價值巨大

在人工智慧的大力推動下,物流行業正在經歷智慧化、科技化轉型的巨大時代變革,新一代智慧物流產業版圖已經展開。而隨著ABC時代的來臨,演算法型企業的價值將會重新被評估。

根據IDC預測,到2020年,基於平臺參與度、資料價值以及客戶參與度的指標將會占到企業價值評估的75%以上。

在以往,一家企業的估值很大一部分是由它的資產和經濟價值定義的,而在未來的演算法型的企業,價值關鍵來源變成了跟客戶的互動,變成了能夠體現其獨特需求的資料,變成了用獨特解決方案滿足這些需求的能力。

將數百萬消費者與數百萬提供者連接到一起的能力代表了資訊交易成本的一個根本性變化。平臺運營並非在沒有資產的情況下運營,只是資產不再是價值創造的基礎——這個基礎現在已經變成了平臺參與、資料價值以及客戶參與。

所以,在這個ABC時代裡,誰能充分儲備物流資料,及時做出回應,搭建好智慧物流的基礎框架,把自動化和資料驅動學習引入到核心的決策過程當中,建立演算法型的企業,誰就能在物流行業催生出新的獨角獸公司。讓我們一起拭目以待!

此文系作者個人觀點,不代表物流沙龍立場

— END —

車聯網是貨車和物流智慧技術應用發展的產物,近年國內車聯網的發展勢頭迅猛,各家車企都在著力開發。2009年陝汽就推出了天行健車聯網系統,隨後又有了紅岩傑時達車聯網、福田iFoton車聯網、重汽智慧通車聯網等等,也有專注於物聯網技術公司開發的系統,譬如物流圈內有名的G7。

G7從2010年開始為物流行業提供Saas服務,是以智慧終端機為基礎,將智慧化技術應用到物流領域,即時感知及監控物流運輸全程,改變傳統運營模式,打造的一個智慧物聯網平臺。其系統可以根據企業需求,對車隊司機的駕駛行為、車輛狀況、油耗、駕駛員狀態等進行全程即時視覺化監控,預知在途風險,並連接雲端服務進行及時管理干預,大幅降低事故率。同時,通過比對車輛、車隊和行業大資料,可實現自動建立班線管理任務、自動識別車輛停靠網站、自動判斷行駛進展等智慧化運營功能,提升管理效率,大幅減低人力成本。

繼18日剛拿到7000萬美元戰略融資後,在兩天后的2017G7夥伴大會上,G7連發三大戰略性產品,而且這三個產品都離不開人工智慧、大資料、共用。

1)G7-007智慧化車隊管理系統,這是基於G7大資料,借助國際領先的Argus智慧演算法,預知車隊運行途中安全風險及延誤風險,幫助車隊施行智慧化時效、安全、成本的管理;

2)一路通,這是基於G7優質客戶豐富的大資料,讓優質客戶享受信用過路、信用加油等物流新金融專屬服務,助力物流車隊融通資金、降低成本,推動車隊迅速成長;

3)智慧掛車,借助掛車出廠時所帶感測器+雲端演算法的智慧掛車系統,在快運快遞、危化、冷鏈、中置軸轎運車及掛車列車等細分領域,實現了掛車運輸管理全程可視,安全行駛,智慧調度,共用協作,其位置、溫度、載重、防側翻、遠端鎖車、胎溫胎壓六大智慧資料能力,將市場上大量分散的掛車被有效地集中管理,實現運力的最大化釋放。

從發佈的三個產品可以看到,G7的功能未來是通過智慧物聯網來管理車,來連結一切卡車和卡車司機的需求,智慧化設備不斷地採集自己的資料上傳到雲端,讓我們知道貨物、車輛、司機那個時候的狀態。結合智慧化技術、人工智慧技術,在每一個具體的場景裡形成一個屬於自己的貫穿前後的業務閉環,產生用戶價值。

還有,隨著G7與掛車和車企業的合作,雙方的資料進行互聯互通,這也代表著能掌握著更多的資料。就有機會把這些設備做得更標準化,更有價值,就可以把資產管理的效率能進一步提升。而這些價值可能來自於下一代的技術創新做儲備,比如汽車、貨車的自動駕駛技術。

這正是G7的核心發展路徑——找准需求,規劃閉環的場景,結合智慧化技術,將資料牢牢握在手中,把雲端服務變成真正有價值的一個智慧服務的基礎,進一步進行企業優化升級。

當然隨著人工智慧發展,除了設備的互聯互通之外,車輛和設備也可能裝上人腦晶片,人腦晶片具有自我計算和決策能力。比如安上晶片的貨運車輛可以自動計算車廂裡剩餘多少空間,哪個部件壞了,什麼時候需要維修。晶片之間可以相互聯繫,所以車輛可與配送中心自動安排裝卸時間、與維修中心自動安排修理時間。在這樣一個小範圍內,它們自動決策,自動檢測,自動修理,很多活動都可以自動按流程去排序。未來這些都是大有想像空間。

物聯網+AI的企業在物流行業價值巨大

在人工智慧的大力推動下,物流行業正在經歷智慧化、科技化轉型的巨大時代變革,新一代智慧物流產業版圖已經展開。而隨著ABC時代的來臨,演算法型企業的價值將會重新被評估。

根據IDC預測,到2020年,基於平臺參與度、資料價值以及客戶參與度的指標將會占到企業價值評估的75%以上。

在以往,一家企業的估值很大一部分是由它的資產和經濟價值定義的,而在未來的演算法型的企業,價值關鍵來源變成了跟客戶的互動,變成了能夠體現其獨特需求的資料,變成了用獨特解決方案滿足這些需求的能力。

將數百萬消費者與數百萬提供者連接到一起的能力代表了資訊交易成本的一個根本性變化。平臺運營並非在沒有資產的情況下運營,只是資產不再是價值創造的基礎——這個基礎現在已經變成了平臺參與、資料價值以及客戶參與。

所以,在這個ABC時代裡,誰能充分儲備物流資料,及時做出回應,搭建好智慧物流的基礎框架,把自動化和資料驅動學習引入到核心的決策過程當中,建立演算法型的企業,誰就能在物流行業催生出新的獨角獸公司。讓我們一起拭目以待!

此文系作者個人觀點,不代表物流沙龍立場

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