一、現在的(de)物(wù)流世界

        現在的(de)物(wù)流技術與過程，我們可(kě)以從幾個(gè)維度去看一看。

        1．工廠物(wù)流（或制造業物(wù)流）

        工廠的(de)訂單履行基本是從采購(gòu)和(hé)生産計劃開始，到成品入庫和(hé)發貨爲止。在接到訂單後，需要設計好産品，然後按需采購(gòu)原料，原料入庫儲存，按設計生産（原料供貨到車間），産成品入庫儲存，最後把成品交給用(yòng)戶。大(dà)緻過程如此。

        按單生産和(hé)預測生産會有一些不同。但過程大(dà)同小異。大(dà)緻如下(xià)：

        ✓ 市場(chǎng)分(fēn)工是比較明(míng)确的(de)。誰生産什(shén)麽，需要怎樣的(de)廠房(fáng)和(hé)設備，并不是一件随意的(de)事。

        ✓ 其次，産品設計以計算(suàn)機輔助設計爲主，對(duì)人(rén)的(de)技能要求比較多(duō)。對(duì)設計人(rén)員(yuán)的(de)專業水(shuǐ)平要求比較多(duō)。産品需要不斷叠代升級，産品問題會層出不窮。

        ✓ 采購(gòu)與需求之間往往有較大(dà)差異，采購(gòu)渠道相對(duì)比較固定，沒有太多(duō)的(de)時(shí)間去進行全面客觀的(de)比較。

        ✓ 原料的(de)到貨運輸方式多(duō)樣化(huà)，人(rén)工裝卸爲主，自動裝卸已經在個(gè)别行業推廣，機械手碼垛開始應用(yòng)，立體庫儲存已經成爲首選。

        ✓ 生産配料以人(rén)工爲主，輔之以計算(suàn)機系統管理(lǐ)，以及輸送機、AGV等系統完成自動配送。

        ✓ 生産過程以機器生産爲主，人(rén)工介入爲輔，但也(yě)有例外的(de)情況。

        ✓ 成品下(xià)線後的(de)入庫，逐漸以自動化(huà)爲主，如機械手碼垛，立體庫自動儲存等，但很多(duō)（70%以上）還(hái)是以人(rén)工作業爲主。

        ✓ 計算(suàn)機管理(lǐ)庫存。可(kě)能有缺料的(de)預警系統。

        ✓ 可(kě)以支持個(gè)性化(huà)的(de)需求，但并非主流。

        ✓  随著(zhe)産品的(de)不同，生産周期從數周到數月(yuè)不等。

        2．商貿流通(tōng)領域的(de)物(wù)流

        ✓ 運輸方式多(duō)樣化(huà)，水(shuǐ)運、汽運、火車、飛(fēi)機是主要工具。單元化(huà)物(wù)流開始應用(yòng)。GPS大(dà)量應用(yòng)。訂單的(de)在線跟蹤已基本實現。

        ✓ 裝卸貨以人(rén)工爲主，自動化(huà)輔助裝卸開始應用(yòng)（伸縮皮帶機，碼垛機器人(rén)）。

        ✓ 儲存多(duō)樣化(huà)，自動化(huà)立體庫等多(duō)種自動化(huà)儲存方式大(dà)量應用(yòng)。

        ✓ 訂單的(de)拆零率越來(lái)越高(gāo)。即使是2B的(de)訂單也(yě)是如此。平台化(huà)的(de)銷售模式成爲主流。

        ✓ 自動化(huà)揀選、自動包裝技術開始應用(yòng)。

        ✓ 計算(suàn)機管理(lǐ)庫存。支持多(duō)倉庫運行，支持倉庫之間的(de)臨時(shí)調撥。

        ✓ 運輸管理(lǐ)系統逐漸成爲普遍現象，在線跟蹤已經實現。

        ✓ 小的(de)運輸公司逐漸淘汰，空載率逐漸降低，但依然難以達到要求，單元化(huà)技術應用(yòng)逐漸展開。

        ✓ 超載現象依然嚴重，事故難以杜絕。

        ✓ 自動駕駛還(hái)沒有提上議(yì)程。

        3．電子商務物(wù)流

        ✓ 電商行爲已變得(de)非常普及，人(rén)們的(de)購(gòu)物(wù)習(xí)慣發生根本性改變。

        ✓ 電商物(wù)流變得(de)很發達，自動化(huà)物(wù)流技術得(de)以全面應用(yòng)。

        ✓ 倉庫内的(de)訂單的(de)履行速度加快(kuài)，訂單被實時(shí)的(de)分(fēn)配到離目标最近的(de)物(wù)流中心。

        ✓ 倉儲自動化(huà)技術全面應用(yòng)，大(dà)型和(hé)超大(dà)型物(wù)流中心逐漸增多(duō)。

        ✓ 訂單越來(lái)越多(duō)，每天全國有多(duō)達2億個(gè)快(kuài)遞包裹。分(fēn)揀中心越來(lái)越多(duō)。自動分(fēn)揀技術普遍采用(yòng)。

        ✓ 訂單越來(lái)越小。

        ✓ 最後一公裏已經有一些解決辦法，包括快(kuài)遞櫃的(de)普及應用(yòng)，但仍然以人(rén)工配送爲主。

        ✓ 計算(suàn)機應用(yòng)非常普及，功能越來(lái)越強大(dà)。各種新技術全面應用(yòng)。

        ✓ 面向個(gè)人(rén)的(de)精準銷售模式已經在逐漸實現。

        4.  突變的(de)前夜

        越來(lái)越多(duō)的(de)迹象表明(míng)，計算(suàn)機對(duì)物(wù)流技術的(de)影(yǐng)響已接近臨界。自動化(huà)技術已經達到非常高(gāo)的(de)水(shuǐ)平，很多(duō)新概念已經提出，并且各種問題的(de)提出和(hé)解決越來(lái)越快(kuài)，這(zhè)将對(duì)物(wù)流技術産生根本的(de)影(yǐng)響。

        而影(yǐng)響最大(dà)的(de)是AI的(de)進化(huà)。人(rén)工智能已經開始走進人(rén)們的(de)生活。這(zhè)就是以智能手機、自動駕駛、自動翻譯、智能家居、智能機器人(rén)、大(dà)數據，雲計算(suàn)等構成的(de)一個(gè)巨大(dà)的(de)AI場(chǎng)景。

        對(duì)物(wù)流系統來(lái)說，用(yòng)戶的(de)體驗很重要，更快(kuài)捷，更方便，更安全是用(yòng)戶的(de)需求，個(gè)性化(huà)變得(de)越來(lái)越普遍。而企業追求的(de)是更高(gāo)的(de)效率和(hé)更低的(de)成本。所有這(zhè)一切，都會在AI的(de)應用(yòng)中找到答(dá)案。

        種種迹象表明(míng)，人(rén)類已經進化(huà)到AI的(de)前夜。

        二、AI的(de)威力有多(duō)大(dà)？

        要闡述AI的(de)巨大(dà)作用(yòng)，可(kě)以看看其在棋類運動的(de)作用(yòng)。因爲這(zhè)是最直觀和(hé)最成熟的(de)應用(yòng)案例。

        1． 還(hái)記得(de)圍棋ALPHA GO嗎

        2016年3月(yuè)，在韓國進行一場(chǎng)别開生面的(de)比賽，由計算(suàn)機ALPHA GO1.0對(duì)陣韓國棋手李世石九段。最終計算(suàn)機以4：1獲勝。

        在此之前，沒有人(rén)認爲，計算(suàn)機一定會取得(de)勝利。但在此次比賽之後，人(rén)們改變了(le)看法。特别是2017年，中國天才棋手柯潔以0：3完敗給ALPHA GO2.0後，再也(yě)沒有人(rén)懷疑計算(suàn)機的(de)能力。事實上，人(rén)類再也(yě)沒有人(rén)赢過ALPHA GO了(le)。

        在柯潔比賽後，全世界的(de)圍棋頂尖高(gāo)手集體與ALPHA GO下(xià)了(le)60盤棋，結果是0：60敗北(běi)。與李世石的(de)比賽不同的(de)是，這(zhè)60盤棋無一例外是在短短的(de)幾十步以後就已經明(míng)顯不行了(le)。人(rén)類棋手在ALPHA GO面前，幾乎是不堪一擊。其差距大(dà)緻在讓2~3子之間。這(zhè)是一位九段頂尖棋手與業餘高(gāo)手之間的(de)差距。

        很多(duō)人(rén)不理(lǐ)解爲什(shén)麽會發生這(zhè)一結果。因爲圍棋界的(de)頂尖高(gāo)手們，他(tā)們下(xià)棋的(de)漏洞已經很少了(le)，怎麽會在短短的(de)幾十步就顯出敗象，并且毫無還(hái)手之力呢(ne)？難道計算(suàn)機就沒有任何漏洞嗎？

        其實明(míng)白計算(suàn)機原理(lǐ)的(de)人(rén)都知道，一旦計算(suàn)機的(de)能力超過人(rén)類，就永遠(yuǎn)無法追趕。盡管計算(suàn)機不是每一步棋都完美(měi)無缺，但它的(de)計算(suàn)是以“勝率”作爲基礎的(de)。當人(rén)類下(xià)出一步棋以後，計算(suàn)機會計算(suàn)一遍勝率，同時(shí)它會在勝率比較高(gāo)的(de)下(xià)一步中，選擇落子。不可(kě)否認，人(rén)類也(yě)會下(xià)出完美(měi)無缺的(de)棋，但很難在一盤棋中保持幾百手都不犯錯誤。尤其在紛繁複雜(zá)的(de)局面面前，人(rén)類的(de)計算(suàn)力和(hé)判斷力是完全無法與計算(suàn)機相提并論的(de)。一步小小的(de)錯誤，就足以斷送一盤棋。正所謂“一著(zhe)不慎，滿盤皆輸”。

        2． 現在的(de)ALPHA GO有什(shén)麽表現

        輸了(le)棋的(de)人(rén)類，終于改變主意，拜計算(suàn)機爲師。現在計算(suàn)機系統已經成爲各專業棋手的(de)唯一老師。幾千年來(lái)的(de)圍棋理(lǐ)論，被計算(suàn)機重新定義，并且毫無争議(yì)。

        可(kě)以說，人(rén)類幾千年的(de)積累，比不上計算(suàn)機幾年的(de)積累。這(zhè)是計算(suàn)機的(de)可(kě)怕和(hé)厲害之處。

        人(rén)們好奇，如果兩台計算(suàn)機對(duì)弈，結果會如何呢(ne)？事實上，在ALPHA GO研制的(de)過程中，計算(suàn)機完成了(le)幾千萬次對(duì)弈，其中主要是與自己對(duì)弈。以驗證非常複雜(zá)的(de)算(suàn)法。如果分(fēn)析計算(suàn)機的(de)棋譜，我們可(kě)以發現，其與人(rén)類的(de)圍棋理(lǐ)論既有相似之處，也(yě)有大(dà)相徑庭的(de)地方。人(rén)類的(de)思維方式因計算(suàn)機而大(dà)爲改變。

        有意思的(de)是，計算(suàn)機自己對(duì)弈也(yě)會分(fēn)出輸赢，有時(shí)是先手輸，有時(shí)是後手輸，并且每一盤的(de)棋譜也(yě)不一樣。這(zhè)就說明(míng)，計算(suàn)機下(xià)的(de)棋也(yě)并非“最優”。還(hái)有一點就是，雙方的(de)“勝率”非常接近，且交替改變，并不會出現一邊倒或脆敗的(de)局面。

        ALPHA GO 是人(rén)類第一次推出具有“智能”的(de)計算(suàn)機系統，其實，這(zhè)種“智能”也(yě)僅僅是一種優化(huà)算(suàn)法而已，與真正的(de)人(rén)類智能還(hái)是相去甚遠(yuǎn)。爲什(shén)麽這(zhè)樣說呢(ne)？這(zhè)是因爲所謂的(de)“智能”或“智慧”，從其定義來(lái)說，要具備“感知、分(fēn)析、決策”的(de)能力，一般來(lái)說，人(rén)們将“感覺、記憶、回憶、思維、語言、決策、行爲”的(de)整個(gè)過程稱爲智能過程。計算(suàn)機到目前爲止，其感覺是片面的(de)，其思維和(hé)行爲是受程序代碼控制的(de)，而非完全自主的(de)。

        優化(huà)目标很重要。做(zuò)過優化(huà)設計的(de)人(rén)都會知道，所謂的(de)最優解往往并不存在或很難求解，所以，計算(suàn)機的(de)每一次運算(suàn)，如果都要求求解最優解，可(kě)能一方面要耗費很長(cháng)時(shí)間，另一方面，很可(kě)能無解，會造成無限等待。因此，我們有理(lǐ)由認爲ALPHA GO在計算(suàn)時(shí)，并不一定要求解最優解，而是隻要找到一個(gè)“較優”的(de)解即可(kě)。而這(zhè)個(gè)“較優”的(de)解，隻要符合幾個(gè)條件即可(kě)：其一是盡可(kě)能提升“勝率”，第二是盡可(kě)能保持“勝率”大(dà)于50%，這(zhè)樣即可(kě)以立于不敗之地，第三是盡量簡化(huà)過程，把變數降低到最少，第四是如果無法達到前面兩點，也(yě)不要超時(shí)。據說李世石赢了(le)ALPHA GO的(de)那盤棋，在李世石下(xià)出“神之一手”時(shí)，ALPHA GO也(yě)做(zuò)了(le)“長(cháng)考”，其實，它已經找不到滿足以上前面兩個(gè)條件的(de)解了(le)，隻是在即将超時(shí)時(shí)，胡亂下(xià)了(le)一手而已。還(hái)有一點，就是我們經常看到，計算(suàn)機“遇強愈強”，而在局面領先後，并不急于趕盡殺絕。因爲對(duì)它而言，找到了(le)一個(gè)“次優”的(de)解即可(kě)。顯然，對(duì)于人(rén)類而言，不要死記硬背計算(suàn)機的(de)招數和(hé)招法，尤其是在計算(suàn)機局面領先時(shí)，因爲這(zhè)時(shí)計算(suàn)機也(yě)往往會下(xià)出一些緩手。有些人(rén)對(duì)此過度解讀，認爲計算(suàn)機有智能，會手下(xià)留情，其實是自作多(duō)情而已。

        三、AI應用(yòng)到物(wù)流

        1．AI應用(yòng)到物(wù)流的(de)場(chǎng)景和(hé)作用(yòng)

        對(duì)物(wù)流系統來(lái)說，AI不僅僅是自動化(huà)，而是智能化(huà)的(de)全面應用(yòng)。

        ✓ 對(duì)物(wù)流規劃的(de)指導

        AI對(duì)物(wù)流的(de)改變的(de)第一步将是在設計層面。AI将提供基于多(duō)目标優化(huà)的(de)多(duō)種方案的(de)設計及比較，提供系統仿真和(hé)數字孿生（虛拟現實）技術，這(zhè)已經是目前人(rén)類所無法達到的(de)高(gāo)度。人(rén)類的(de)作用(yòng)，是提供各種需求、限制和(hé)條件。

        ✓  對(duì)采購(gòu)的(de)管理(lǐ)

        在采購(gòu)層面，AI可(kě)以考慮的(de)參數要比人(rén)類多(duō)得(de)多(duō)，不僅僅是現有庫存的(de)多(duō)少，它會提供諸如材料産地的(de)情況，供貨周期測算(suàn)，采購(gòu)時(shí)機建議(yì)，價格比較，運輸方式，儲存方式等一些列優化(huà)結果。在AI的(de)管理(lǐ)下(xià)，未來(lái)實現“零庫存”應不是奢望。

        ✓ 對(duì)庫存的(de)管理(lǐ)

        基于AI的(de)庫存管理(lǐ)，要比我們現有的(de)所有技術都會更加優化(huà)。自動化(huà)和(hé)無人(rén)化(huà)将是常态，且占比将大(dà)幅度提升。包括基于無人(rén)化(huà)的(de)裝卸貨作業、庫位建議(yì)、自動揀選、自動分(fēn)揀、自動包裝等。可(kě)以設想，未來(lái)的(de)收貨将直接爲發貨服務，揀選會變得(de)相對(duì)簡單。可(kě)以完全實現FIFO先進先出或定制化(huà)作業。“安全庫存”的(de)概念将仍然适用(yòng)，但内涵會有很大(dà)變化(huà)。死庫存問題将得(de)到徹底解決。人(rén)們更多(duō)的(de)精力不是在操作，而是在管理(lǐ)和(hé)維護。由于采用(yòng)AI進行倉庫設計，倉庫的(de)形态将會發生根本改變。包括倉庫的(de)高(gāo)度，月(yuè)台等傳統設計理(lǐ)念将會發生大(dà)的(de)改變。

        ✓ 對(duì)訂單的(de)執行

        AI在訂單履行過程中的(de)作用(yòng)，包括多(duō)倉系統的(de)訂單調度，多(duō)倉之間的(de)調撥，訂單的(de)分(fēn)配，訂單執行時(shí)間管理(lǐ)，訂單執行過程跟蹤，與運輸系統間的(de)互動（如車輛調度），與倉庫之間的(de)互動（如站台管理(lǐ)）等。一方面，如何根據優化(huà)目标（多(duō)目标優化(huà)，時(shí)間，費用(yòng)，滿足度等，對(duì)不同訂單，優化(huà)目标并不一緻）确定訂單履行的(de)路線；另一方面，訂單履行過程中的(de)監控和(hé)可(kě)視化(huà)。這(zhè)是訂單履行過程的(de)重點内容。

        ✓ 運輸過程的(de)管理(lǐ)

        車輛資源共享高(gāo)效匹配，單元化(huà)物(wù)流全面實施。物(wù)流專線有望建成，自動駕駛将成爲現實，GPS全程覆蓋，全程冷(lěng)鏈得(de)以實現，超載和(hé)違章(zhāng)将徹底杜絕。貨物(wù)安全大(dà)大(dà)改善。

        ✓ AI與自動化(huà)

        對(duì)物(wù)流來(lái)說，AI需要自動化(huà)，但AI不是自動化(huà)。很多(duō)人(rén)對(duì)此有誤解，常常把自動化(huà)等同于智能化(huà)和(hé)AI，甚至把某一項技術應用(yòng)理(lǐ)解爲AI，如AGV，無人(rén)機等，這(zhè)是錯誤的(de)。其實，自動化(huà)隻是AI的(de)一部分(fēn)，甚至隻是很小的(de)部分(fēn)，是屬于執行層面和(hé)作業層面的(de)工作，有時(shí)它甚至并非是必需的(de)。AI更大(dà)的(de)功能在于決策，在于優化(huà)系統。就像我們下(xià)棋，關鍵的(de)是如何決策走下(xià)一步，而非怎麽移動棋子。

        2．AI應用(yòng)到物(wù)流将是一個(gè)必然的(de)過程

        比起第一次工業革命（以蒸汽機爲代表的(de)工業制造）和(hé)第二次工業革命（以電氣爲代表的(de)工業制造），計算(suàn)機技術（包括數據庫技術，網絡技術，通(tōng)訊技術等）對(duì)人(rén)類的(de)改變将是前所未有的(de)，颠覆性的(de)。這(zhè)是到目前爲止的(de)結論。

        展望未來(lái)，計算(suàn)機技術的(de)不斷升級，從互聯網到移動互聯網，再到物(wù)聯網，計算(suàn)機技術的(de)發展還(hái)沒有出現停歇或被取代的(de)迹象，以服務器、雲計算(suàn)、智能手機和(hé)各式機器人(rén)爲代表，人(rén)工智能的(de)技術路線和(hé)巨大(dà)作用(yòng)已經逐漸顯露出端倪，必将推動人(rén)類的(de)發展和(hé)變革達到一個(gè)新的(de)高(gāo)度。

        我們有理(lǐ)由相信，當AI進入物(wù)流，物(wù)流效率将會極大(dà)的(de)提升，而浪費将大(dà)大(dà)減少。對(duì)紛繁複雜(zá)的(de)局面，AI将提供一個(gè)恰到好處的(de)解。AI應用(yòng)到物(wù)流技術應是不可(kě)避免和(hé)水(shuǐ)到渠成的(de)事情，讓我們拭目以待。

        3．AI的(de)應用(yòng)會有一個(gè)漸進的(de)過程，會不斷叠代和(hé)進步，并且要持續很長(cháng)時(shí)間

        AI概念自上世紀50年代提出以來(lái)，雖然在理(lǐ)論上做(zuò)了(le)多(duō)方面的(de)探索，但卻并未取得(de)理(lǐ)論和(hé)應用(yòng)方面的(de)實質性突破，甚至一度走入死胡同。随著(zhe)計算(suàn)機技術的(de)不斷發展，計算(suàn)速度越來(lái)越快(kuài)，存儲技術、通(tōng)訊技術、數據庫技術等出現了(le)革命性的(de)突破，直到智能手機的(de)出現，特别是ALPH GO的(de)出現，人(rén)類才似乎找到了(le)AI的(de)應用(yòng)突破點。從這(zhè)一點看，任何技術都是遵循不斷叠代發展這(zhè)樣一條基本路線前進的(de)。雖然AI似乎找到了(le)一個(gè)突破口，例如在語言翻譯，汽車導航，路徑優化(huà)，棋類運動等方面得(de)到了(le)一定應用(yòng)，并取得(de)了(le)意想不到的(de)效果。但未來(lái)的(de)AI如何發展，人(rén)類還(hái)缺乏明(míng)确的(de)思路。

        同樣，AI應用(yòng)于物(wù)流技術與管理(lǐ)，到目前爲止，還(hái)停留在初級水(shuǐ)平，但AI的(de)巨大(dà)作用(yòng)已經初現端倪，并且毋庸置疑。我們看到，現在人(rén)類無論出行還(hái)是支付，都已經離不開智能手機，各種智能家居産品層出不窮。終有一天，世界将是AI主導的(de)世界，物(wù)流也(yě)将是AI主導的(de)物(wù)流。