《智慧物流与现代供应链》课件-7.智慧物流关键技术

第七章智慧物流关键技术引言随着科学技术的不断发展，物联网、大数据、云计算和人工智能等新兴技术逐渐从理论走向实际，在社会的各行各业逐步开始应用，推进着一场场“智慧的变革”，我国的物流行业也逐步进入了“智慧物流”时代。本书认为，智慧物流是拥有一定智慧能力的现代物流体系，其“智慧”主要体现在信息获取——提炼分析——权衡决策，这一完整且具有鲜明人类智慧特点的行为过程，在物流各环节借助各种新技术使系统自主实现。其中起到基础性支撑作用的技术包括：●物联网技术——对全环节物流信息的实时采集与共享；●大数据技术——对物流信息的组织管理以及对物流数据进一步的挖掘整理；●云计算技术——对海量数据集中存储与高效计算；●人工智能技术——数据信息向智能决策的转变；因此上述四项技术被认定为智慧物流的关键技术，下面的四节内容将依次对上述技术展开具体介绍。物联网技术1云计算技术2大数据技术3人工智能技术401物联网技术物联网技术物联网的概念物联网就是“物物相连的互联网”，是通过例如射频识别(RadioFrequencyIdentificationSystem，RFID)、红外感应、激光扫描、卫星定位等信息传感技术与设备，按约定的协议，根据需要实现物品互联互通的网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的智能网络系统。从本质上看，物联网是现代信息技术发展到一定阶段后出现的一种聚合性应用与技术提升，将各种感知技术、现代网络技术和人工智能与自动化技术聚合与集成应用，使人与物智慧对话，创造一个智慧的世界。物联网技术的发展几乎涉及到了信息技术的方方面面，是一种聚合性、系统性的创新应用与发展，因此亦被称为是信息技术的第三次革命性创新。物联网的本质主要体现在三个方面：一是互联网特征，即对需要联网的物一定要能够实现互联互通的互联网络；二是识别与通信特征：即纳入联网的“物”一定要具备自动识别与物物通信（Machine-to-Machine，M2M）的功能；三是智能化特征：即网络系统应该具有自动化、自我反馈与智能控制的特点。物联网的特点●连通性连通性是物联网的本质特征之一。国际电信联盟认为，物联网的“连通性”有3个维度。一是任意时间的连通性(AnytimeConnection)，二是任意地点的连通性(AnyPlaceConnection)，三是任意物体的连通性(AnythingConnection)

●智能性

物联网使得人们所处的物质世界得以实现最大程度的数字化、网络化，使得世界中的物体不仅以传感方式，也以智能化方式关联起来，网络服务也得以智能化。物联网具有智能化感知性，它可以感知人们所处的环境，最大限度地支持人们更好地洞察、利用各种环境资源，以便人们做出正确的判断。●嵌入性

物联网的嵌入性表现在两个方面。一是各种各样的物体本身被嵌入在人们所生活的环境中；二是由物联网提供的网络服务将被无缝嵌入到人们日常的工作与生活中。物联网技术物联网的工作原理●信息的感知即信息来源与对物体属性的感知过程。首先，物联网终端设备需要对物体属性进行标识，物体属性包括静态性和动态属性，静态属性可以直接存储在标签中，动态属性需要先由传感器实时探测。其次，在识别设备完成对物体属性的读取后，需要进一步将信息转换为适合网络传输的数据格式。●信息的传输处理物体属性通过感知采集过程转化为信息，通过网络传输到信息处理中心，处理中心可能是分布式的，如家用计算机或者手机；也可能是集中式的，如互联网数据中心等，由处理中心完成物体通信的相关计算，将有效信息进行集中处理。●信息的应用物体的有效信息分为两个应用方向：一个是经过集中处理反映给“人”，通过“人”的高级处理后根据需求进一步控制物；另一个是直接对“物”进行智能控制，而不需要经过“人”进行授权。物联网技术信息感知层网络传输层应用服务层物联网体系架构物联网技术在智慧物流中的应用物联网技术序号物流活动主要物联网技术1对“物”进行识别RFID技术、条码自动识别技术等；2对“物”进行分类、拣选RFID技术、激光技术、红外技术等；3对“物”进行定位、追踪卫星定位技术、GIS地理信息系统技术、RFID技术、车载视频技术等；4对“物”进行监控视频识别技术、RFID技术、卫星定位技术等；5对“物”进行调度互联网技术、卫星定位系统、GIS技术等；6物流信息网络通信无线移动通信技术、4G技术、5G技术、M2M技术、现场总线技术等；集成应用●产品的智能可追溯网络系统●物流过程的可视化网络系统●智慧物流中心02云计算技术云计算技术云计算的概念云计算(CloudComputing)这个概念的起源是亚马逊EC2(ElasticComputeCloud的缩写)产品和Google-IBM分布式计算项目。这两个项目直接使用了“CloudComputing”这个概念。之所以采用这样的表述形式，很大程度上是由于这两个项目与网络的关系十分密切，而“云”的形象又常用来表示互联网。因此，云计算的原始含义即为“将计算能力放在互联网上”。随着云计算发展至今，社会对云计算的认知早已超越了其原始的概念。●2008年研究机构Gartner发布的《云计算安全风险评估报告》认为，“云计算是一种使用网络技术，并由IT使其具有可扩展性和弹性能力作为服务，提供给多个外部用户的计算方式。”●维基百科中对云计算的定义是：“云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。”●美国国家标准与技术研究院（NIST）：“云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。”云计算技术云计算的分类云计算按照使用用户类型可以分为公有云（PublicCloud）、私有云（PrivateCloud）、混合云（HybridCloud）和社区云（CommunityCloud）。云平台社区云私有云混合云公有云●公有云通过网络及第三方服务供应者开放给客户使用，用户只要注册一个账号，就能在一个网页上点一下创建一台虚拟电脑。●私有云具备许多公有云环境的优点，例如弹性、适合提供服务，两者差别在于私有云服务中，数据与程序皆在组织内管理，且与公有云服务不同，不会受到网络带宽、安全疑虑、法规限制影响。●混合云结合公有云及私有云，这个模式中，用户通常将非企业关键信息外包，并在公有云上处理，但同时掌控企业关键服务及数据。

●社区云是将云端资源分配给两个及以上特定单位内员工使用的服务模式，除上述规定人群外，任何机构和人员都无权租赁和使用云端计算资源。参与社区云的单位组织往往具备业务相关性、存在隶属关系、或者具有共同的服务模式需求，如云服务模式、安全级别等。云计算技术云计算的优点

●灵活弹性

云计算技术使用户能够快速和廉价地利用基础设施资源；大部分的软件和硬件都对虚拟化有一定支持，各种资源、软件、硬件都虚拟化放在云计算平台中统一管理，通过动态的扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的；用户在无须了解云计算的具体机制的情况下，可以从任何位置，利用正在使用的设备，获得他们所需的服务。●成本低廉在云计算系统中众多用户分享云计算服务商提供的资源，用户不需要为了一次性或非经常性的计算任务购买昂贵的设备并且避免了单一用户承担较高的费用。同时，以计算量为计费标准，也减少了客户对IT设备知识的要求。如此可使客户成本大大降低。●安全可靠供应商能够将足够的资源用于进行安全审计和解决安全问题，云计算系统由大量商用计算机组成机群向用户提供数据处理服务，而一般的客户往往局限于能力或资金的限制。此外，由于云计算服务商利用多种硬件和冗余机制，使得云端用户得以保证业务的连续性。●高效环保计算机及相关的基础设施是主要的消费能源，而云计算服务商无论出于成本或可持续发展等各方面考虑，都会提高计算资源的利用率，建设更有效的云端系统，从而降低整体能耗。云计算技术云计算的特征泛在接入用户可以利用各种终端设备（如PC电脑、笔记本电脑、智能手机等）随时随地通过互联网访问云计算服务。弹性服务服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。用户使用的资源同业务的需求相一致，避免了因为服务器性能过载或冗余而导致的服务质量下降或资源浪费。资源池化资源以共享资源池的方式统一管理。利用虚拟化技术，将资源分享给不同用户，资源的放置、管理与分配策略对用户透明。按需服务以服务的形式为用户提供应用程序、数据存储、基础设施等资源，并可以根据用户需求，自动分配资源，而不需要系统管理员干预。云计算技术云计算的架构云计算的基础架构由4部分组成，它们由上至下分别是：

●基础设施(Infrastructure)

●平台(Platform)

●软件服务(Services)

●客户端(Clients)云计算技术云计算的架构

●基础设施层

云计算服务商提供虚拟的硬件资源（InfrastructureasaService，laaS），即“设施即服务”。如虚拟的主机、存储、网络、安全等资源，用户无须购买服务器、网络设备和存储设备，只需通过网络租赁即可搭建自己的应用系统。IaaS定位于底层，向用户提供可快速部署、按需分配、按需付费、高安全性与可靠性的各类服务，例如数据存储、数据计算、负载管理、数据备份等等，并可为应用提供开放的云基础设施服务接口，用户可以根据业务需求灵活定制租用相应的基础设施资源。例如，IBM公司依托其在IT基础设施及中间件领域的丰富经验，建立了云计算中心，为企业提供云计算基础设施的租用服务。云计算技术云计算的架构

●平台层云平台是云计算服务商直接提供计算平台和解决方案的一种服务（PlatformasaService，PaaS），即“平台即服务”，以方便的应用程序部署从而节省购买和管理底层硬件和软件的成本。PaaS是指应用服务引擎，如互联网应用程序接口(API)或运行平台，用户基于服务引擎构建该类服务。PaaS服务给客户带来的好处是显而易见的。从用户角度来说，这意味着他们无须自行建立开发平台，也不会在不同平台兼容性方面遇到困扰；从供应商的角度来说，可以进行产品多元化和产品定制化。例如Salesforce公司的云计算平台，就是作为一个服务运行在Internet上，是完全即时请求的，并以登录为收费标准。Salesforce公司让更多的独立软件提供商成为其平台的客户，从而开发出基于他们平台的多种SaaS应用，使其成为多元化软件服务供货商(Multi-ApplicationVendor)，扩展了其业务范围。云计算技术云计算的架构

●软件服务层云计算服务商还将软件研发的平台作为一种服务（SoftwareasaService，SaaS），以SaaS的模式提交给用户，即“软件即服务”，是指用户通过标准的Web浏览器来使用Internet上的软件。从用户角度来说，这意味着他们前期无须在服务器或软件许可证上耗费成本；从供应商角度来看，与常规的软件服务模式相比，维护一个应用软件的成本要相对低廉。SaaS供应商通常是按照客户所租用的软件模块来进行收费的，因此用户可以根据需求按需订购软件应用服务，而且SaaS的供应商会负责系统的部署、升级和维护。●客户端云客户端即专为提供云服务的计算机软、硬件终端。例如：苹果手机(iPhone)、谷歌浏览器(GoogleChrome)。云计算技术云计算技术在智慧物流中的应用云计算技术可给物流企业提供的服务

●云计算业务服务层面物流企业利用经过分析处理的数据，通过Web浏览器为其客户提供丰富的特定应用与服务，包括物流监控、智能检索、信息查询、信息码扫描、物品的运输传递扫描等。

●云计算基础服务层面为物流企业提供互联网应用所需的云计算服务器，及按需响应、按使用收费和的基础设施服务。提升物流企业在数据存储及网络资源利用方面具备效率，减少物流企业的经营成本。

●云计算平台数据存储层面利用云计算平台，提供物流企业所需要的具体数据，包括数据的海量存储查询、分析，实现资源完全共享、资源自动部署、分配和动态调整。云计算技术云计算技术在智慧物流中的应用应用模式中小物流企业采用云服务●初创阶段采用公共云服务借助公共云的SaaS模式，既可获得企业所需的IT资源，又可降低IT投入和运营成本。●成长阶段采用私有云服务借助私有云，企业可独享运行在云平台上的运行程序；在享受较高服务质量的同时只需支付较低的运营成本。●成熟阶段采用混合云服务在企业运营峰值阶段，通过购买云平台的IT资源满足需求；在峰值过后，通过取消多余的IT资源减少闲置，也即随需而变实现IT资源的动态分配。大型物流企业采用云服务●搭建企业专属的内部云计算平台

大型物流企业具备较强的IT专业人才和IT软硬件资源。随着信息技术在行业产业的深入渗透，企业往往会在IT基础框架的维护和应用程序的运行方面投入较多。通过构建内部私有云平台，企业可在自己的IT环境中构建更安全和有效的云计算；在简化计算交付的同时，提高市场应变柔性。●内部IT服务与云计算服务相结合

大型物流企业采用混合云的方式，通过标准化的接口，将现有IT应用与云计算服务相结合，既可有效降低对云计算的新技术开发成本，又能充分利用自有IT资源并保护核心数据的安全。03大数据技术大数据技术大数据的概念

大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合。大数据技术是通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力，并从各种类型的数据中快速获得有价值信息的一种数据处理与应用模式。它是一种基于云计算的数据处理与应用模式，是可以通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力，是可以应用合理的数学算法或工具从中找出有价值的信息，为人们带来利益的一门新技术。大数据技术包括大数据采集、预处理、储存及管理、分析与挖掘四大关键技术。大数据的基本思想●由分析随机样本转变为分析全体数本思想●由追求数据精确性转变为接受数据混杂性●由注重因果关系转变为注重相关关系大数据的特点●数据体量大●数据类型多●价值密度低●处理速度快大数据技术大数据的概念

大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合。大数据技术是通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力，并从各种类型的数据中快速获得有价值信息的一种数据处理与应用模式。它是一种基于云计算的数据处理与应用模式，是可以通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力，是可以应用合理的数学算法或工具从中找出有价值的信息，为人们带来利益的一门新技术。大数据技术包括大数据采集、预处理、储存及管理、分析与挖掘四大关键技术。大数据的基本思想●由分析随机样本转变为分析全体数本思想●由追求数据精确性转变为接受数据混杂性●由注重因果关系转变为注重相关关系大数据的特点●数据体量大●数据类型多●价值密度低●处理速度快大数据技术大数据技术应用的基本环节●数据的采集数据的采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础。大数据采集技术就是通过不断发展的数据收集方法及技术获取海量有价值的数据，包括普通文本、照片、视频、链接信息等。主要是从本地数据库、互联网、物联网等数据源导入数据，包括数据的提取、转换和加载。大数据的来源多种多样既包括企业CRM、ERP等内部数据库、网页索引库或SNS等公众互联网，也可包括传感网或M2M等物联网，不仅数量庞大，而且更加参差不齐。这就要求系统在采集环节能够对数据去粗取精，同时还能尽可能保留原有语义，以便后续分析时参考。●数据存储

大数据在进行存储管理前，需要使用预处理技术完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的；对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是无用的干扰项，因此要对数据通过清洗转化从而提取出有效数据。大数据技术大数据技术应用的基本环节●数据计算与挖掘在数据计算环节需要根据处理的数据类型和分析目标采用适当的算法模型快速处理数据。海量数据处理要消耗大量的计算资源，分布式计算成为了大数据的主流计算结构。由于数据的价值会随着时间的推移不断减少，实时性成了大数据处理的关键。而数据规模巨大、种类繁多结构复杂，使得大数据的实时处理极富挑战性。对于非结构化、多源异构的大数据集的分析，往往缺乏先验知识，很难建立数学模型，这就需要发展更加智能的数据挖掘技术。据国际数据公司IDC统计，2012年，若经过标记和分析，数据总量中23%将成为有效数据，大约为643EB；但实际上只有3%的潜在有效数据被标记，大量的有效数据不幸丢失。具有隐藏价值的数据量和价值真正被挖掘出来的数据量之间差距巨大，因此对多种数据类型构成的异构数据集进行交叉分析的技术，是大数据的核心技术之一。●知识展现

大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些大量有隐藏价值的数据进行专业化处理后，将结果展现出来。数据知识展现主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获取信息与知识。数据知识展现环节主要是以直观的便于理解的方式将分析结果呈现给用户，进而通过对数据的分析和形象化，进一步推导出量化计算结论并付诸实践。大数据技术大数据技术智慧物流中的应用需求预测

依靠数据挖掘及分析，大数据技术能够帮助企业完全勾勒出其客户的行为和需求信息，通过真实而有效的数据反映市场的需求变化，从而对产品进入市场后的各个阶段做出预测，以提高服务质量。

●亚马逊对每个用户详细的搜索内容、产品详细记录、最后购买的产品等数据进行挖掘，使得亚马逊能够掌握消费者的喜好、购物习惯等，并通过对数据分析了解消费者的潜在需求。

●京东白条通过对用户长期的购买习惯与退货记录，以及购买商品的层次分析来为每一个用户进行市场定位，以此为据来为每一位客户进行小额放贷，从而促进其平台销售额，因而提高盈利值。

●菜鸟物流数据平台引入包括消费者的物流数据、商家的物流数据、物流公司数据、其它社会数据（气象数据、交通实况的数据）等相关数据，展开对各地区日常物流需求的全方面预测。

●各大电商平台在“双十一”期间，都会根据历史数据，以及当年参与“双十一”活动的商家名单、备货量等信息进行了综合的数据分析预测，用于指导线上卖家、物流快递公司、消费者的物流信息联动，并运用物流数据雷达服务，为其提供详细的区域和网点预测，进而保证了物流效率。大数据技术能够更加客观地帮助电商平台和快递公司做决策，优化物流体系，能够最大限度地帮助快递公司分拨中心不爆仓，提升快递“最后一公里”的服务质量。大数据技术大数据技术智慧物流中的应用仓储作业优化

以货位分配方面为例，合理地安排商品储存位置对于仓库利用率和搬运分拣的效率有着极为重要的意义。对于商品数量多、出货频率快的物流中心，各货物间拣选作业的关联性、货物存储时间的长短等因素决定着商品在仓库货架中的存放位置。而储位安排的合理与否很大程度上决定着拣选作业的效率和仓库的效益。为了解决这一问题，我们可以综合利用各种大数据技术实现仓库的储位优化。●可使用密度聚类算法、高斯混合模型和自组织映射算法对消费者进行聚类；●可使用Apriori算法挖掘消费者消费商品的关联关系，使用基于异构信息的网络聚类方法得到商品簇类，使用贝叶斯网络定量化描述不同商品需求间的相互影响；●基于商品需求的影响因素（包括商品需求间相互作用），建立深度表征学习算法模型，对消费者需求进行预测；最后，依据消费者的订单需求预测、在拣货前按照商品出库频次以及相关性等因素把货物分配到最佳的货位上。大数据技术大数据技术智慧物流中的应用配送作业优化●主动配送

主动配送服务是基于消费者历史行为大数据预测企业应向客户提供服务的内容和时间，构建基于客户实时需求的统一信息平台，有针对性的进行服务资源的动态匹配。通过实现配送路线的智能化决策、提货送货时快速验货、配送货物库区内快速分拣、根据消费者行为特征制定个性化的配送服务，从而提升配送作业的效率，降低配送成本，提高消费者的物流体验。此外，主动物流服务也将有助于缩短企业服务响应时间，变被动服务为主动服务，提高客户对产品的使用满意度，提供更好的消费体验，不断促进消费升级。●配送线路优化配送线路的优化是一个典型的非线性规划问题，它一直影响着物流企业的配送效率和配送成本。物流企业运用大数据来分析商品的特性和规格、客户的不同需求(时间和金钱)等问题，从而用最快的速度对这些影响配送计划的因素做出反应(比如选择哪种运输方案、哪种运输线路等)，制定最合理的配送线路。而且企业还可以通过配送过程中实时产生的数据，快速地分析配送路线的交通状况，对事故多发路段做出预警。精确分析配送整个过程的信息，使物流的配送管理智能化，提高了物流企业的信息化水平和可预见性。04人工智能技术人工智能技术人工智能的概念人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术。AI是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。●人工智能的分类

根据人工智能的应用，人工智能可以分为专有人工智能、通用人工智能、超级人工智能；根据人工智能的内涵，人工智能可以分为类人行为（模拟行为结果）、类人思维（模拟大脑运作）、泛智能（不再局限于模拟人）。●人工智能与人的关系

人工智能与人的关系包括：机器主导、人主导、人机融合。现阶段，人工智能正在从专有人工智能向通用人工智能发展过渡，人工智能已不再局限于模拟人的行为结果，而是拓展到“泛智能”应用，即更好地解决问题、有创意地解决问题和解决更复杂的问题。●人工智能对物流行业的影响人工智能的技术在物流行业的影响主要聚焦在：智能搜索、推理规划、以及智能机器人等领域。●人工智能技术人工智能的发展历程●第一阶段：运算智能——20世纪50年代到60年代

即快速计算和记忆存储能力。算法与数据库相结合，使得机器开始像人类一样会计算和传递信息。●第二阶段：感知智能——20世纪80年代到90年代即视觉、听觉、触觉等感知能力。数据库与浅层学习算法结合，使得机器开始看懂和听懂，并做出判断、采取行动。●第三阶段：认知智能——21世纪初即能理解会思考的能力，采用深度学习算法使得机器能够像人一样思考，主动采取行动。人工智能三个发展阶段的不同之处在于：前两阶段是学术研究主导的，而第三阶段是现实商业需求主导的。前两阶段多是市场宣传层面的，而第三阶段是商业模式层面的。前两阶段多是学术界在劝说政府和投资人投钱，第三阶段多是投资人主动向热点领域的学术项目和创业项目投钱。前两阶段更多时提出问题，第三阶段更多时解决问题。人工智能技术人工智能的体系结构人工智能技术人工智能的体系结构基础层包括社会中海量的非结构化数据以及用于收集、存储、处理、计算相关数据的设施设备与技术手段，例如感知设备、GPU、神经网络芯片，以及物联网、云计算、大数据等相关技术。数据的爆炸式增长以及相应数据处理技术的飞速提升为人工智能的进一步发展打下了坚实的基础。数据资源是人工智能不断进化的基本素材，通过对数据的学习，机器不断积累经验和优化决策参数，逐渐变得向人类一般聪明。近年来，随着互联网、物联网，特别是2012年之后移动互联网的飞速发展，线上产生的数据几何式爆炸增长。根据数据统计，全球数据资料存储量2020年将达到40ZB，相比之前预估的数额高出14%。未来，随着万物互联时代的开启，数据量的产生与积累都将进一步提速，而且数据维度也将更加丰富，从而为机器学习提供更多的学习材料，由此推动人工智能加速突破。●基础层人工智能技术人工智能的体系结构人工智能的技术层又可以细分为框架层、算法层和通用技术层，其中框架层指TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系统，算法层指的是对数据的处理方法。

右图展现了当前人工智能的主流算法分类，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑与粗糙集、推荐系统等等。而当前研究热度最高，且最有可能使人工智能的研究迈向“强人工智能”阶段的方法当属机器学习。通用技术层包括语音识别、图像识别、人脸识别、传感器融合等技术，是人工智能底层技术框架与多种算法融合集成，按实现功能划分形成的顶层技术体系。●技术层●通用技术层●算法层●框架层人工智能技术人工智能算法——机器学习机器学习是指计算机通过对大量已有数据的处理分析和学习，从而拥有预测判断和做出最佳决策的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于做预测。按照学习方式来分类，机器算法可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习等。人工智能技术人工智能算法——机器学习●有监督式学习在有监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常用算法有回归算法、朴素贝叶斯、SVM等。●无监督式学习在无监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类分析以及数据降维等。关联规则学习的常见算法主要为Apriori算法及其拓展算法，聚类分析的常用算法有k-Means算法及其相似算法；在数据降维处理中最常见的算法主要有住处分分析、线性判断分析等。人工智能技术人工智能算法——机器学习●半监督式学习在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（GraphInference）或者拉普拉斯支持向量机（LaplacianSVM）等。●强化学习在此学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporaldifferencelearning）。人工智能技术人工智能的体系结构人工智能的应用层则主要关注将人工智能与下游各领域结合起来，主要是采用了“AI+垂直行业”的方式渗透到传统各行业，按发展层次的不同可以分为专用人工智能、通用人工智能和超级人工智能三个层次。其中，专用人工智能以一个或多个专门的领域和功能为主；通用人工智能即机器与人类一样拥有进行所有工作的可能，关键在于自动地认知和拓展；超级人工智能是指具有自我意识，包括独立自主的价值观、世界观等，目前仅存在于文化作品构想中。按应用技术类型进行划分，人工智能的应用技术又可以分为计算机视觉、机器学习、自然语言处理和机器人四块。随着我国物流业的快速发展，人工智能也已经渗透到了传统的物流行业中，“人工智能+物流”的新模式正在逐步形成，催生我国传统物流业向“智慧物流”的转型。●应用层人工智能技术人工智能智慧物流中的应用仓储环节●选址决策人工智能技术通过收集与选址任务和目标相关的丰富历史数据，通过大数据技术挖掘对仓储选址决策有普遍性的指导意义的知识，并将历次整理总结的知识存入云端数据库，以建立一个基于大数据的人工智能选址决策系统。当遇到新的选址决策问题时，在系统中输入选址目标与相关参数，人工智能系统可以兼顾新问题的特殊性和历史选址方案的通用性，直接得到最接近最优目标，且不受人的主管判断与利益纠纷影响的选址结果。并且随着案例数量的增加，知识库中的数据将不断丰富，使未来的人工智能系统越来越聪明和智能。●库存管理人工智能技术基于海量历史消费数据，通过深度学习、宽度学习等算法建立库存需求量预测模型，对以往的数据进行解释并预测未来的数据，形成一个智能仓储需求预测系统，以实现系统基于事实数据自主生成最优的订货方案，实现对库存水平的动态调整。同时，通过订单数据的不断增多，预测系统训练集的规模将会不断扩大，使得预测结果的灵敏性与准确性能够得到进一步提高，使企业在保持较高物流服务水平的同时，还能持续降低企业的成本库存。人工智能技术人工智能智慧物流中的应用仓储环节●无人仓得益于机器视觉、进化计算等人工智能技术，自动化仓库中的搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人、堆垛机器人、六轴机器人、无人叉车等一系列物流机器人可以对仓库内的物流作业实现自感知、自学习、自决策、自执行，实现更高程度的自动化。借助在线学习技术，自动识别输入的实时数据特征，综合考虑仓储机器人的负载均衡性、现有任务量及当前路径，自动选择合适的优化模型，让具有自主计算能力的仓储机器人通过“任务竞标”的方式进行任务分配，使得一定时间段内所有任务执行时间最短，解决仓储系统中订单分配及拣选路径优化等问题。通过机器视觉技术，不同的摄像头和传感器可以抓取实时数据，继而通过品牌标识、标签和3D形态来识别物品。从而可以使拣选机