每經(jīng)記者 趙雯琪    每經(jīng)編輯 張海妮    

AI（人工智能）在物流領(lǐng)域的實際應(yīng)用正發(fā)揮更大的作用。

9月22日—9月24日，第十六屆國際交通技術(shù)與設(shè)備展覽會（以下簡稱交通展）在北京舉行，京東物流、貨拉拉等物流公司展示了AI和數(shù)字化技術(shù)在物流領(lǐng)域的最新落地和實踐場景。

《每日經(jīng)濟新聞》記者在現(xiàn)場注意到，京東物流發(fā)布了搭載感知大模型的物流無人車技術(shù)，并宣布第六代智能配送車將規(guī)?；季郑浝匝械?ldquo;AR識貨”、車聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備“安心拉”等技術(shù)也在展會上公開亮相，其中“AR識貨”是行業(yè)內(nèi)首個無需專門設(shè)備即可實現(xiàn)的物體測量功能。

除了京東和貨拉拉之外，也有越來越多的物流公司開始加碼AI在物流場景的落地。

9月23日，運滿滿表示將AI定價模型應(yīng)用到了其最新推出的拼車功能上。順豐科技則在今年8月宣布與大模型創(chuàng)業(yè)公司零一萬物合作，探索人工智能技術(shù)在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用，以此提高物流效率和客戶服務(wù)質(zhì)量。

過去幾年，AI與物流場景的結(jié)合落地一直都是頭部企業(yè)的重點布局方向，不過相比直播、電商等領(lǐng)域，公路貨運由于安全性要求高、運輸場景復(fù)雜，對于AI的實踐落地也要經(jīng)歷更長的探索和試驗時間。如今AI落地物流場景正迎來爆發(fā)期，一場新的戰(zhàn)役也悄然打響。

最大誤差低于10% AR識貨如何改變數(shù)字貨運市場？

記者了解到，“AR識貨”是貨拉拉自主研發(fā)的一項創(chuàng)新技術(shù)，早在2020年便曾公開亮相，不過此次展示的“AR識貨”則在之前的基礎(chǔ)上進行了升級，于今年6月在貨拉拉App正式上線。在這次升級后，“AR識貨”的識別反應(yīng)速度有所提升，而且新增了車型推薦功能，測量完成后會立即將結(jié)果反饋給用戶，幫助用戶快速了解貨物尺寸信息，從而更合理地選擇車型。

貨拉拉展示其AI安全管理系統(tǒng)和AR識貨技術(shù) 圖片來源：每經(jīng)記者 趙雯琪 攝

相比此前用戶下單需要自己測量貨物尺寸和類型，“AR識貨”可以通過照片直接識別貨物尺寸和其他信息，自動匹配適合的車輛并下單，同時也能自動識別危險貨品提醒司機。

“傳統(tǒng)測量方式大部分依靠手工測量，難以確保高精度與效率，尤其是在處理復(fù)雜形狀或大宗貨物時，不僅耗時費力且易出錯，影響物流效率與成本控制，‘AR識貨’融合了增強現(xiàn)實（AR）與深度學(xué)習(xí)識別技術(shù)，支持所有類型的貨物體積測量，包括小物體、超薄物體、鏤空物體等特殊物體，有效解決貨運領(lǐng)域的測量痛點。”貨拉拉方面表示。

貨拉拉技術(shù)人員表示，作為行業(yè)首個無需專門設(shè)備即可實現(xiàn)的物體測量功能，“AR識貨”以其高效、便捷的特點，引發(fā)業(yè)內(nèi)關(guān)注，在實踐過程中，其最大誤差低于10%，解決貨運測量痛點。

貨拉拉方面透露，目前貨拉拉已獲得了《物體尺寸測量方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)》《一種車輛檢測框的生成方法、生成裝置及計算機設(shè)備》等12項“AR識貨”相關(guān)發(fā)明及外觀設(shè)計專利。

看似簡單的技術(shù)，“AR識貨”從研發(fā)到正式落地并不容易。貨拉拉一位技術(shù)負(fù)責(zé)人向《每日經(jīng)濟新聞》記者表示，“AR識貨”從產(chǎn)品誕生到正式全面應(yīng)用，再到App端，在技術(shù)層面有不少需要突破的難題。

一方面，“AR識貨”功能是在貨拉拉App上線的功能，因此需要該功能有較高的機型覆蓋率，因此在技術(shù)研發(fā)時需要考慮不同機型的軟件、硬件差異，而且不同系統(tǒng)和硬件需要各自適配，碎片化機型導(dǎo)致需要很多兼容性測試。

此外，貨物的形狀、體積、種類繁多，很難有一個通用的方案，“AR識貨”輔助用戶選擇合適的車型，因此需要大量的數(shù)據(jù)積累，同時適配各種復(fù)雜的場景。線上場景復(fù)雜，如何知道用戶想要搬運什么，如何過濾復(fù)雜的前景與背景，需要通過交互與算法去實現(xiàn)。

除了“AR識貨”，貨拉拉還展示了其基于AI技術(shù)車聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備的“安心拉”，該設(shè)備可以通過借用車內(nèi)車外的多重攝像頭、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)等各種設(shè)備全方位地采集車內(nèi)環(huán)境、貨物數(shù)據(jù)、車外環(huán)境等信息，實時掌握車內(nèi)、車外狀況。同時，“安心拉”還內(nèi)置AI算法識別異常狀態(tài)，檢測到異常情況，如司機疲勞駕駛、貨物狀態(tài)異常等，會觸發(fā)報警并通知相關(guān)人員。

DHL趨勢報告《人工智能驅(qū)動的計算機視覺技術(shù)》指出，視覺AI技術(shù)將在未來五年內(nèi)成為物流行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)操作方式。該技術(shù)在健康與安全、運營、資產(chǎn)管理和裝運處理等方面帶來有利應(yīng)用。專家預(yù)計計算機視覺技術(shù)市場銷售額將翻兩番，從2020年的94億美元增至2030年的411.1億美元。然而，該技術(shù)的應(yīng)用也伴隨著挑戰(zhàn)，需要全面協(xié)調(diào)與合作。

AI落地實際場景進入爆發(fā)期 頭部企業(yè)爭相布局

可以看到，AI在物流領(lǐng)域落地并不容易，但是物流工作流程眾多、環(huán)環(huán)相扣、需求多樣、數(shù)據(jù)龐雜，對于AI的需求也是急切且明顯。經(jīng)過了前兩年的探索，AI也走出實驗室，在物流領(lǐng)域迎來了應(yīng)用的爆發(fā)期。

除了貨拉拉外，在今年的交通展上，京東物流發(fā)布了搭載感知大模型的物流無人車技術(shù)，并宣布第六代智能配送車將規(guī)?；季郑睹咳战?jīng)濟新聞》記者了解到，第六代智能配送車還采用了“輕地圖”技術(shù)路線，通過結(jié)合視覺地圖車道線拓?fù)渲亟ㄒ约凹t綠燈位置與車道綁定預(yù)測技術(shù)，對車端自動駕駛算法技術(shù)棧進行了調(diào)整，不僅提高了無人車的適應(yīng)性和靈活性，還有助于降低運營成本和提高物流效率。

京東物流發(fā)布最新無人車技術(shù) 圖片來源：每經(jīng)記者 趙雯琪 攝

而在今年9月的云棲大會上，也有不少快遞、物流公司展示了AI在物流領(lǐng)域的最新應(yīng)用場景。

申通快遞的展區(qū)以“快遞員及客服的AI助手”為主題，展示AI賦能快遞業(yè)的全過程，包括提供深度經(jīng)營分析、即時業(yè)務(wù)支持，知識檢索功能等也引發(fā)關(guān)注。

值得一提的是，運滿滿將AI定價模型應(yīng)用到了其最新推出的拼車功能上，過往司機拼單往往只能依賴個人經(jīng)驗，依靠對線路的熟悉程度來完成，配貨效率較低，而使用了AI定價模型的拼車產(chǎn)品則基于配載模型、順路度計算為司機提供精準(zhǔn)的拼貨算法匹配能力，可大幅提升司機的拼單效率與拼單成功率。

阿里CEO吳泳銘在9月19日的云棲大會演講中提及，當(dāng)前還處于AGI（通用人工智能）變革早期，AI最大的想象力不在手機屏幕，而是改變物理世界。物理世界的大部分事物都具備AI能力，能形成下一代具備AI能力的全新產(chǎn)品，并與云端AI驅(qū)動的數(shù)字世界連接產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)。

而對于AI與物流場景結(jié)合的業(yè)內(nèi)共識是：2024年是AI跟物流產(chǎn)業(yè)結(jié)合的關(guān)鍵年，也是真正能夠大規(guī)模落地的一年。如今隨著越來越多的物流界重磅選手入局，誰又能在AI與物流結(jié)合過程中搶占先機，也成為未來最大的看點和懸念。

封面圖片來源：每經(jīng)記者 趙雯琪 攝