新一代人工智能對中國速遞物流產業(yè)高質量發(fā)展的影響研究

曾 鋮，葉美蘭，孫知信

1.南京郵電大學 現(xiàn)代郵政學院，江蘇 南京 210003 2.南京郵電大學 校長辦公室，江蘇 南京 210023

人工智能被視為科技創(chuàng)新的下一個“超級風口”。習近平總書記多次對人工智能發(fā)展作出重要指示，強調人工智能是新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力量，是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略問題。繼2017年國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》之后，人工智能連續(xù)三年被寫入政府工作報告，相關表述從“加強技術研發(fā)”轉變?yōu)椤吧罨邪l(fā)應用”，表明人工智能在經歷初期培育之后已經從技術研發(fā)走向行業(yè)應用階段?！蛾P于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》進一步強調，要堅持以產業(yè)應用為目標，結合不同行業(yè)特點，探索創(chuàng)新成果應用轉化的路徑和方法。

速遞物流是現(xiàn)代服務業(yè)的重要組成部分，在現(xiàn)代流通體系建設中發(fā)揮重要作用。經過多年的高速發(fā)展，我國速遞物流產業(yè)的業(yè)務量已超過美、日、歐等發(fā)達經濟體的總和，穩(wěn)居世界第一?？萍紕?chuàng)新與技術應用日益加快，無人機、無人車、無人倉、智能機器人、智能客服等“黑科技”接連亮相。巨大的運營規(guī)模、海量的數(shù)據(jù)資源和廣闊的應用場景，為人工智能在中國速遞物流產業(yè)的推廣應用創(chuàng)造了有利條件。對此，國家郵政局局長馬軍勝在2019年郵政業(yè)科技創(chuàng)新工作會議上指出，要以提升人工智能科技創(chuàng)新能力和應用效果為核心，推動行業(yè)高質量發(fā)展和郵政強國建設。

基于以上認識，本文嘗試從技術應用、生產組織、產業(yè)系統(tǒng)、行業(yè)治理等角度，系統(tǒng)闡述新一代人工智能對中國速遞物流產業(yè)高質量發(fā)展的影響，為速遞物流企業(yè)抓住人工智能發(fā)展機遇、提升服務能力、加快與實體經濟深度融合提供參考。

一、文獻綜述

(一)新一代人工智能

20世紀中葉以來，人工智能的發(fā)展大致經歷了三個階段。早期階段主要在于概念和理論的突破。1956年美國達特茅斯會議首提人工智能(Artificial Intelligence，AI)，認為人工智能是讓機器做原本需要人的智能才能完成任務的一門科學[1]，標志著人工智能的誕生。此后，控制論、信息論等關鍵理論不斷深化，成為后續(xù)研究的學科基礎。中期階段是從20世紀70年代至20世紀末。隨著機器人、語音識別等技術的進步，人工智能逐漸從初始化理論向機器模型轉變[2]，大量專家系統(tǒng)和BP神經網(wǎng)絡等重要研究成果問世[3]。

21世紀以來，特別是2006年之后，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和傳感網(wǎng)的普及，大數(shù)據(jù)和超級計算等新技術的興起，以及腦科學等理論的突破，人工智能發(fā)展進入新階段，呈現(xiàn)出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征。它不同于依據(jù)既定程序執(zhí)行計算或控制等任務的常規(guī)計算機技術，具有自學習、自組織、自適應、自行動等生物智能[3]。更重要的是，人工智能技術走出實驗室，與各類傳統(tǒng)產業(yè)發(fā)生深度聯(lián)系[2]，相關應用逐漸深入社會生活的各個領域，發(fā)揮著輔助人類工作的作用[4]。

盡管新一代人工智能的內涵與外延仍處于動態(tài)變化中，但既有研究普遍強調兩點：第一，強調人工智能作為一種“通用型”技術，在行業(yè)和地區(qū)層面的局限性小、輻射擴散面大[5]，人工智能的基礎和共性技術與不同產業(yè)、場景深度融合[6]，形成由基礎支撐和應用場景組成的廣泛覆蓋的產業(yè)。第二，強調人工智能對經濟社會的“顛覆性”變革，即借助技術外溢效應為其他領域提供創(chuàng)新解決方案[7]，引發(fā)與之相配套的創(chuàng)新活動[8]。人工智能具有重新調整行業(yè)競爭秩序的潛力，能夠對各行業(yè)發(fā)展乃至整體經濟運行產生重大影響[9]。

(二)人工智能與高質量發(fā)展

高質量發(fā)展是近年來理論界關注的一個熱點。高質量發(fā)展具有豐富的內涵和多維性特征[10]，其質態(tài)體現(xiàn)在經濟、社會、政治、文化等多領域[11]。究其理論淵源，可以追溯到演化發(fā)展經濟學的“高質量經濟活動”，即能夠實現(xiàn)生產率、實際工資和利潤協(xié)同增長的經濟活動，其中，生產率增長是決定性特征[12]。相關的經濟學實證研究也大多認為，高質量發(fā)展的根本在于提高勞動生產率和全要素生產率[13]。

近年來，陸續(xù)有學者探討了人工智能對高質量發(fā)展或生產率增長的影響。在理論研究方面，任保平和宋文月從人工智能與實體經濟融合的角度，指出人工智能對于改造傳統(tǒng)產業(yè)、發(fā)展新興產業(yè)、催生新商業(yè)模式具有重要的帶動效應[6]；楊虎濤從技術通用性的視角對比了人工智能和傳統(tǒng)ICT技術，認為ICT技術解決了生產主體和交易主體的信息普遍連接問題，僅僅優(yōu)化了交易效率，而人工智能則實現(xiàn)了從生產到消費全流程的智能化改造，不僅優(yōu)化了交易效率，而且極大地提升了生產效率[12]；師博從創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享的新發(fā)展理念出發(fā)，指出人工智能能夠革新生產模式、改進分配效率、優(yōu)化交換模式、驅動消費升級，與新發(fā)展理念高度契合[5]。在實證研究方面，一些學者利用工業(yè)機器人、計算機資本等數(shù)據(jù)分析人工智能或自動化對全要素生產率和勞動生產率的影響，驗證了人工智能對于提高生產率具有促進作用[8,14-15]。

(三)人工智能在速遞物流產業(yè)中的應用優(yōu)勢

一般認為，人工智能商業(yè)化應用的前提是大數(shù)據(jù)積累、高性能計算和深度學習算法，這三者被倪光南院士依次類比為人工智能的燃料、載體和引擎。萬物互聯(lián)時代創(chuàng)造了大量的無結構數(shù)據(jù)，在小數(shù)據(jù)規(guī)模下無法發(fā)現(xiàn)的統(tǒng)計規(guī)律隨著數(shù)據(jù)量的級數(shù)增長被揭示出來[16]，例如利用Twitter情緒詞預測道瓊斯指數(shù)[17]。

大數(shù)據(jù)量的特性和復雜的網(wǎng)狀結構使物流業(yè)天生適合作為人工智能應用的場景[17]。移動設備和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使物流業(yè)所積累的數(shù)據(jù)爆炸式增長，因此，機器學習成為處理多變量數(shù)據(jù)，以及在復雜、動態(tài)甚至混亂的物流環(huán)境中提取大數(shù)據(jù)集內隱性關系的最佳技術工具。此外，物流運作環(huán)節(jié)眾多、各方關系復雜，利用人工智能進行深度學習可以避免人工選取特征的繁冗復雜和高維數(shù)據(jù)造成的維度災難問題[19]，更好地從海量復雜數(shù)據(jù)中獲得知識，從而提升實時決策和未來預測能力。

速遞物流是物流業(yè)的最佳子賽道，(1)華泰證券的研究報告《中國快遞行業(yè)啟示與猜想：迎接供應鏈“大時代”》(2020年)認為速遞是物流業(yè)的最佳子賽道，原因是全球12家速遞企業(yè)市值約占物流業(yè)總市值的50.8%，且?guī)缀醵际歉鲊兄底畲蟮奈锪髌髽I(yè)。中國則是全球范圍內速遞物流產業(yè)發(fā)展最快、規(guī)模最大、最具活力的市場。(2)根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2019年我國速遞物流產業(yè)的年支撐網(wǎng)上零售額超過8萬億元，對世界增長貢獻率超過50%。我國速遞物流業(yè)發(fā)展與電商相互促進，產生了海量和復雜的實物、資金、信息數(shù)據(jù)，這為人工智能的應用創(chuàng)造了充分條件；速遞物流具有顯著的規(guī)模效應和網(wǎng)絡效應[20]，業(yè)務需求在地理空間和貨量上高度離散化，要求建立大范圍軸輻式網(wǎng)絡，這為人工智能的應用創(chuàng)造了必要條件。大數(shù)據(jù)、人工智能等技術和速遞物流產業(yè)深度融合，將在全社會范圍內形成數(shù)據(jù)資源的“蓄水池”，實現(xiàn)跨行業(yè)、跨部門的數(shù)據(jù)互動交融，為企業(yè)發(fā)展、產業(yè)分析、政策制定提供依據(jù)。巨大的運營規(guī)模、海量的數(shù)據(jù)資源和廣闊的應用場景，為人工智能在中國速遞物流產業(yè)的推廣應用創(chuàng)造了有利條件。

二、人工智能在速遞物流產業(yè)的技術應用

當前，計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、深度學習等人工智能技術在速遞物流產業(yè)的倉儲、分揀、運輸、配送、客服等環(huán)節(jié)的應用不斷深化，有力降低了行業(yè)的運營成本和勞動強度，提升了服務效率和服務質量，推動了行業(yè)從勞動密集型向科技密集型轉變[21]。部分典型應用與場景如下：

(一)倉儲和分揀

首先是無人倉。人工智能與控制算法、工業(yè)設計、機械結構、電氣設計相結合，通過搬運機器人、分揀機器人、堆垛機器人和無人叉車、貨架穿梭車的協(xié)同工作，組成了完整的中小件智慧物流場景[22]。目前，順豐和京東物流等多家企業(yè)都在大力發(fā)展無人倉儲項目。

其次是自動分揀系統(tǒng)。通過計算機視覺和人工智能算法，實現(xiàn)物流產品的自動化分揀，極大地解放了勞動力，提高了生產效率。目前，我國已建成上百個智能化分撥中心，“小黃人”自動分揀機器人在行業(yè)投放超過6 000臺，350個小黃人組成的系統(tǒng)分揀能力達1.8萬件/小時，能夠24小時不間斷工作，比使用傳統(tǒng)分揀模式減少了70%的人力。

最后是倉儲優(yōu)化。利用人工智能算法，將中轉場的流向與分區(qū)的配載優(yōu)化、倉庫的庫存優(yōu)化等問題組合在一起，并應用于倉庫內揀貨最優(yōu)路徑規(guī)劃[22]，有助于優(yōu)化中轉場負載與倉庫庫存。此外，基于人工智能算法的倉庫管理系統(tǒng)(WMS)和倉庫控制系統(tǒng)(WCS)能夠實現(xiàn)自動推薦存儲貨位、補貨庫存分布平衡、調度機器人搬運、驅動生產端配貨等功能，最大限度地優(yōu)化倉儲運營。

總之，基于人工智能的智慧化倉儲體系具有網(wǎng)絡協(xié)調化、管理系統(tǒng)化、操作信息化、決策智能化、全面自動化等優(yōu)點，核心特色是數(shù)據(jù)感知、算法指導生產和機器人的融入，既能保障倉儲安全，又能提高出庫和入庫的效率，全面改善倉儲的運行模式。

(二)運輸

首先是無人駕駛。物流運輸?shù)娜詣踊刂埔蕾囉跓o人駕駛技術，包括物流無人貨車、物流車隊編隊行駛等。其背后的管理系統(tǒng)依賴于遠程節(jié)點控制，可利用人工智能算法對臨時環(huán)境進行分析，從而完成運輸路徑的規(guī)劃和決策，實現(xiàn)智能調度。

其次是新一代電子地圖。人工智能的深度學習技術與地理信息系統(tǒng)(GIS)、大數(shù)據(jù)相結合，可以提供高精定位、地址匹配和路徑規(guī)劃等服務。2018年，京東物流推出專注于機器人地圖和智能駕駛數(shù)據(jù)應用的“京東地圖”，開發(fā)了智能導航、車輛實時位置監(jiān)控、車輛歷史軌跡回放和包裹跟蹤等功能，下一步還將聯(lián)合汽車、機器人等廠商共同推動智能時代的地圖創(chuàng)新。

再次是線路規(guī)劃。引入道路實時交通狀況，并在傳統(tǒng)的運籌學優(yōu)化算法、近似求解算法的基礎上融合大規(guī)模鄰域搜索、超啟發(fā)式算法、基因算法、分布式并行化、增強學習等技術，由此構建的線路規(guī)劃系統(tǒng)既可支持同城動態(tài)接駁和靜態(tài)干、支線路由等應用場景，又可在動態(tài)與靜態(tài)模式之間無縫切換，為未來更大范圍地去中心化的動態(tài)路徑優(yōu)化提供解決方案[22]。例如：菜鳥網(wǎng)絡自主研發(fā)的車輛路徑優(yōu)化算法，在全球最權威的車輛路徑規(guī)劃(VRP)問題評測系統(tǒng)中創(chuàng)造了26項世界紀錄，幫助零售通城配業(yè)務降低了10.3%的訂單配送成本，倉庫集貨周轉時間減少了57%[23]。

最后是車貨匹配。綜合運用GPS定位、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能推薦匹配等相關技術，完成運輸管理系統(tǒng)中的車貨匹配。此外，速遞物流企業(yè)還可以基于自身貨源建立數(shù)字化貨運平臺，低價獲取社會運力。

(三)配送

首先是無人車。基于深度學習的無人駕駛和配送體系，通過內置中央處理器接收調度平臺發(fā)出的指令，可以完成自動減速、轉彎、臨時制動等駕駛操作，實現(xiàn)最短路徑規(guī)劃和擁堵路段躲避，有效解決最后一公里的配送難題。目前，京東、菜鳥、美團、蘇寧等無人配送車已經在小區(qū)配送、快遞員接駁等多種場景中應用和測試。

其次是無人機。目前我國速遞物流產業(yè)的無人機主要應用于偏遠地區(qū)的鄉(xiāng)村配送。京東物流在陜西、青海等地實現(xiàn)無人機配送常態(tài)化運營，開通100多條配送路線，累計飛行2萬多架次；郵政集團公司在貴州、四川等地開通多條無人機郵路，縮短郵件和黨報黨刊的投遞時間。

最后是智能調度。智能調度中心搜集配送系統(tǒng)的所有數(shù)據(jù)，將參與配送過程的人與無人設備通過多維度數(shù)據(jù)綜合運算，從而實現(xiàn)機器人的智能分揀并能夠在最短時間內給出最優(yōu)配送方案。根據(jù)百度外賣的經驗，由算法自動選擇最優(yōu)的調配方案，可使每個騎手的配送效率翻倍、收入翻數(shù)倍，每單配送時長節(jié)省50%以上[24]。

總之，人工智能在速遞物流末端配送環(huán)節(jié)的應用有助于優(yōu)化配送資源、降低配送成本、提高配送效率，大大緩解對人力資源的巨大消耗，滿足客戶的個性化配送需求。

(四)客戶服務

運用規(guī)則統(tǒng)計、語音識別、自然語言處理、深度學習等技術，對客服中心的海量文本、話務數(shù)據(jù)進行學習訓練，從而搭建出智能文本客服系統(tǒng)和智能語音客服系統(tǒng)。前者可以實現(xiàn)精準的意圖捕捉、情緒識別和情感分析后的多輪交互，給客戶帶來親和的服務體驗；后者能夠識別客戶語音、分析客戶意圖，在客戶下單等環(huán)節(jié)提供標準答復或輔助支持。這創(chuàng)造了人性化和智能化的服務體驗，有助于解決傳統(tǒng)客戶服務運營成本高、培訓成本高、員工流失率高和客服效率低、客戶滿意度低的“三高兩低”難題，實現(xiàn)降本增效。2015年，順豐上線機器人“豐小滿”，為客戶提供訂單、時效、運費、服務范圍、簽收圖等查詢服務。2018年，圓通速遞應用智能客服，有效減輕了呼叫中心的人工壓力。

三、人工智能對速遞物流產業(yè)的影響趨勢

總體來說，人工智能在速遞物流產業(yè)的創(chuàng)新應用還處于起步階段。展望未來，隨著科學技術的不斷成熟和商業(yè)應用的不斷落地，人工智能與設施網(wǎng)絡、生產運營、管理服務的融合程度不斷加深，速遞物流產業(yè)將會呈現(xiàn)六大發(fā)展趨勢：網(wǎng)絡智能化、運營高效化、發(fā)展綠色化、服務品質化、產業(yè)協(xié)同化、治理現(xiàn)代化。示意見圖1。

圖1 新一代人工智能對速遞物流產業(yè)的影響趨勢

(一)人工智能+基礎設施，促進網(wǎng)絡智能化

數(shù)字化是智慧物流的基礎。速遞物流產業(yè)的數(shù)字化基礎設施主要包括基礎數(shù)據(jù)、智能設備和云平臺。新一代人工智能的發(fā)展將加快基礎設施的數(shù)字化、智能化轉型，加大智能設備配置力度，加強基礎數(shù)據(jù)的采集和分析，推進行業(yè)、企業(yè)大數(shù)據(jù)中心建設，夯實算據(jù)、改進算法、提升算力，推動速遞物流產業(yè)與實體經濟的融合發(fā)展。

其中，智能設備將重組速遞物流產業(yè)的生產要素，智能計算則將重構速遞物流產業(yè)的運作流程[22]。具體而言：機械臂、機械外骨骼、機器人、無人車、無人機等智能設備將廣泛應用于倉儲、包裝、搬運、分揀、運輸、配送等環(huán)節(jié)，推動生產過程的機械化、自動化、智能化，在替代簡單勞動的同時培育高端勞動力，優(yōu)化生產要素結構。

智能設備的廣泛配置將推動速遞物流產業(yè)從人工分揀向自動化、智能化的方向快速發(fā)展，這有助于緩解速遞物流產業(yè)對勞動力的依賴，進而培育高端生產要素?！耙粏我淮a一單元”[25]的推廣和基礎數(shù)據(jù)、云平臺的建設，將促進物流全鏈條可視化、透明化、可追溯，有利于流程優(yōu)化及協(xié)同作業(yè)，從而打造信息流、物流、資金流、商流四流合一的集成化供應鏈體系，實現(xiàn)全局動態(tài)最優(yōu)目標。

(二)人工智能+生產組織，促進運營高效化

隨著技術的發(fā)展，人工智能將全面改造速遞物流企業(yè)的生產組織流程，促進倉儲、分揀、運輸、配送等環(huán)節(jié)的局部效率提升和全局網(wǎng)絡優(yōu)化。

1.倉儲環(huán)節(jié)：利用人工智能、運籌學等技術對上游制造生產企業(yè)和目標客戶的地理位置、運輸成本等進行大數(shù)據(jù)分析和學習優(yōu)化，完成科學、客觀、精準的倉儲選址。建立相關預測模型，科學分析歷史庫存信息和出入庫數(shù)據(jù)，實現(xiàn)庫存的高效管理和動態(tài)調整，降低庫存成本。建設無人倉，實現(xiàn)貨物入倉全程監(jiān)控、跟蹤對單、智能分揀、專業(yè)快遞打包、智能優(yōu)先配發(fā)等“一條龍”體系運作。

2.分揀環(huán)節(jié)：基于計算機視覺的智能分揀系統(tǒng)，集成小黃手、機械臂等不同類型的工業(yè)機器人，自動完成識別、檢測、抓取、碼放一系列分揀操作。智能機器人在裝卸、搬運和分揀等環(huán)節(jié)得到普及應用，搬運速度、揀選精度和存儲密度明顯提升。整合語言識別、圖像識別、灰階判讀、機器智能等人工智能技術優(yōu)勢，推廣集“無人值守、快速檢測、智能識別、自動判圖、自動報警、自動篩選、自動貼標”等功能于一體的智能安檢系統(tǒng)，主動適應安全形勢的需要，提高安全生產作業(yè)效率。研發(fā)分揀操作行為智能識別系統(tǒng)，接入視頻監(jiān)控圖像，自動識別分揀過程中出現(xiàn)的扔、拋、摔、踢等暴力行為，分析“暴力指數(shù)”，及時發(fā)出警告。

3.運輸環(huán)節(jié)：通過對運輸網(wǎng)絡和運輸路徑的優(yōu)化分析，智能選擇最優(yōu)行駛路線，實現(xiàn)運輸成本的最小化。實時監(jiān)測運輸車輛行駛狀況及郵件快件在途情況，及時處置安全隱患，保障運輸安全。新一代數(shù)字地圖、車載感知、自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術的集成創(chuàng)新，將會推動無人駕駛汽車在運輸環(huán)節(jié)的應用，可以在相對封閉、安全的社區(qū)、校區(qū)和園區(qū)建設無人車送貨示范區(qū)，率先開展無人車運輸測試與示范應用。

4.配送環(huán)節(jié)：在單據(jù)處理方面，計算機視覺不僅可以快速完成表單內容的結構化識別，還能夠對文檔、簽章進行位置檢測、內容提取、一致性比對，從而大幅提升單據(jù)的處理效率。在資源調度方面，借助人工智能技術統(tǒng)籌干線運輸?shù)能囆屯扑]、支線運輸?shù)能囕v路徑規(guī)劃和末端的攬配訂單分派，實現(xiàn)物流運配環(huán)節(jié)車輛、人員、設備等作業(yè)資源的協(xié)調統(tǒng)一，使作業(yè)效率最大化。利用歷史訂單信息，運用機器學習算法，對配送區(qū)域、快遞員和客戶進行畫像分析，將訂單分配給最合適的快遞員，優(yōu)化快遞員和客戶的體驗。

5.運營環(huán)節(jié)：通過深度學習、啟發(fā)式算法等人工智能技術，設置自學習、自適應的運營規(guī)則引擎，利用歷史業(yè)務數(shù)據(jù)和當前業(yè)務條件自主制定運營決策，探索更加智慧的運營管理模式。

綜合而言，在人工智能技術的幫助下，速遞物流產業(yè)將會實現(xiàn)從倉儲、分揀、運輸?shù)脚渌偷娜溌窡o人化操作，同時驅動全鏈路數(shù)據(jù)存儲和性能計算，在精確化管理之余設置自學習和自適應的運營規(guī)則引擎，實現(xiàn)智能化運營。

(三)人工智能+節(jié)能環(huán)保，促進發(fā)展綠色化

在包裝環(huán)節(jié)，利用深度學習等技術，綜合分析郵件快件的數(shù)量、體積和包裝箱尺寸等基礎數(shù)據(jù)，智能推薦包裝耗材和打包順序，合理安排包裝箱型和裝載方案，從而減少包裝材料的過度使用。在運輸環(huán)節(jié)，利用智能傳感和計算機視覺技術，實時感知、采集車輛的位置、行駛速度、行駛線路、駕駛行為、貨物溫度等數(shù)據(jù)，對比分析平均油耗等指標，降低油品消耗。在能源管理環(huán)節(jié)，及時采集企業(yè)碳排放基礎數(shù)據(jù)，對碳排放的變化情況進行智能分析和實時監(jiān)控，減少對環(huán)境的污染。

(四)人工智能+客戶服務，促進服務品質化

運用計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習等人工智能技術打造智能服務終端和智能服務系統(tǒng)。在服務終端方面，智能收寄終端、智能驗視終端、智能信包箱在末端環(huán)節(jié)廣泛應用，大大緩解了勞動力缺口和用工矛盾，滿足了消費者個性化的收寄體驗。人臉、指紋等生物識別等技術也在末端環(huán)節(jié)得到應用。在服務系統(tǒng)方面，智能文本、智能語音客服在業(yè)務咨詢、客戶分流、自助下單、查詢投訴等場景廣泛應用，輔助客服人員或自動完成溝通交流、信息反饋等操作。

(五)人工智能+關聯(lián)領域，促進產業(yè)協(xié)同化

在速遞物流產業(yè)與現(xiàn)代農業(yè)、先進制造業(yè)、現(xiàn)代服務業(yè)等關聯(lián)領域之間，大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術也將大展身手，緊密聯(lián)系倉儲、運輸、配送等寄遞環(huán)節(jié)，無縫對接生產、流通和消費等關聯(lián)產業(yè)，實現(xiàn)產業(yè)鏈的一體化協(xié)同運作。例如，速遞物流企業(yè)的數(shù)據(jù)庫平臺與制造業(yè)企業(yè)的過程控制系統(tǒng)、生產管理系統(tǒng)互通，推動需求、庫存和物流信息的實時共享和高效協(xié)同，建設集成化、柔性化的供應鏈體系，提升服務響應速度和模式靈活性。再如，嵌入式電商模式中，速遞物流企業(yè)與電商企業(yè)ERP，CRM，SCM系統(tǒng)相集成，運用人工智能和大數(shù)據(jù)技術進行“客戶畫像”，為生產經營提供決策參考。

此外，通過建設快遞電商產業(yè)園以及在工業(yè)園區(qū)、高新區(qū)等產業(yè)集聚區(qū)域共享物流基礎設施，為相關企業(yè)提供專業(yè)化的物流服務，實現(xiàn)由成本節(jié)約向價值創(chuàng)造的轉變。依托網(wǎng)點覆蓋廣、滲透強的優(yōu)勢，速遞物流企業(yè)還可以為制造企業(yè)提供產品逆向物流和售后服務。

(六)人工智能+決策監(jiān)管，促進治理現(xiàn)代化

對企業(yè)決策層來說，運用云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等集成技術建設人工智能管理平臺，可實現(xiàn)對郵件快件的全生命周期監(jiān)測、近遠期消費預測、智能成本測算、決策輔助等。對政府監(jiān)管層來說，人臉識別、語音和自然語言處理、機器學習等技術有望在申訴受理、執(zhí)法取證等環(huán)節(jié)得到推廣應用。實時采集安全基礎數(shù)據(jù)，綜合利用文本、音頻、視頻等多維數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)安全態(tài)勢分析預測、安全預警等功能，提升安全監(jiān)管能力，促進行業(yè)安全發(fā)展。

四、人工智能在速遞物流產業(yè)的發(fā)展瓶頸與應對策略

當前，新一代人工智能的整體發(fā)展仍受制于投資額度較小且對應領域有限，無法產生大范圍的生產率溢出效應。近年來，中國對人工智能的投資尚不及社會投資總量的1%，且主要應用集中在計算機視覺、語音和自然語言處理領域，硬件和算法的市場規(guī)模不足20%[12]。具體到速遞物流產業(yè)，人工智能技術的發(fā)展與應用面臨更加現(xiàn)實的瓶頸約束。

(一)發(fā)展瓶頸

1.基礎數(shù)據(jù)不完善。大數(shù)據(jù)是人工智能的“燃料”，遺憾的是，就行業(yè)整體水平而言，我國速遞物流產業(yè)仍處于數(shù)字化轉型的起步階段。分環(huán)節(jié)來看，電子面單的大面積推廣極大地提升了分揀和配送環(huán)節(jié)的數(shù)字化水平，但是倉儲、運輸、末端網(wǎng)點的數(shù)字化程度較低。以倉儲環(huán)節(jié)為例，目前仍有90%的倉儲沒有任何數(shù)字化設備[26]，完全依賴于人工。

2.“信息孤島”嚴重。人工智能的研究基礎是大量的訓練集，對數(shù)據(jù)的存儲、交換、共享提出了很高要求。一方面，不同的速遞物流企業(yè)和部門有著不同的數(shù)據(jù)結構和存儲方式，導致數(shù)據(jù)合并的難度和成本較高；另一方面，出于商業(yè)競爭和用戶數(shù)據(jù)隱私保護的考慮，不同企業(yè)之間的信息溝通還存在障礙，很難實現(xiàn)信息交換和共享。

3.行業(yè)人工智能領域人才匱乏。許多人認為速遞物流產業(yè)只是包裝、運輸、配送等功能的簡單集合，將其歸屬于勞動密集型的低端服務業(yè)，對其留下了大而不強、單而不綜、發(fā)展粗放的整體印象。因此，人工智能技術的研究者對該領域缺乏關注，人工智能相關專業(yè)的高校畢業(yè)生更多選擇IT、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，而較少選擇速遞物流企業(yè)。

(二)應對策略

1.加快推動速遞物流企業(yè)基礎設施的數(shù)字化轉型?；A設施數(shù)字化是實施“人工智能+”戰(zhàn)略的基礎和前提。一方面，要鼓勵速遞物流企業(yè)加快物聯(lián)網(wǎng)中心建設，推動信息化應用向云平臺遷移。另一方面，要加大智能設備配置力度，加強基礎數(shù)據(jù)的采集和分析，推進行業(yè)、企業(yè)大數(shù)據(jù)中心建設，夯實算據(jù)、改進算法、提升算力。

2.加強標準供給，完善數(shù)據(jù)共享和開放利用機制。行業(yè)監(jiān)管部門要加大對基礎數(shù)據(jù)元、信息交換、新服務模式等標準的修訂力度，制定智能安檢、無人機、無人車、冷鏈等重要標準，建立健全信息采集機制。明確信息編碼、數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)格式和交換流程等標準[22]，加快行業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺建設，實現(xiàn)信息交換和數(shù)據(jù)共享。開展公共數(shù)據(jù)開放利用改革試點，在保障隱私和信息安全的條件下支持企業(yè)和公眾充分挖掘數(shù)據(jù)價值，利用大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)精準治理[27]，為產業(yè)發(fā)展和社會管理提供數(shù)據(jù)支持。

3.加強攻關組織，建立行業(yè)關鍵共性技術體系。圍繞產業(yè)轉型升級和服務質效提升，以算法為核心、以數(shù)據(jù)和硬件為基礎，征集速遞物流產業(yè)的新一代人工智能關鍵共性技術和工程難題，邀請物流領域的人工智能專家、學者、從業(yè)人員，開展聯(lián)合攻關，集中發(fā)布和轉化一批科技成果。

4.產學研聯(lián)動，培養(yǎng)智慧物流人才。充分發(fā)揮企業(yè)的創(chuàng)新主體作用，加大政策保障、財稅優(yōu)惠、經費投入等方面的力度，著力加強行業(yè)人工智能技術的研發(fā)應用和人才培養(yǎng)，支持產業(yè)技術聯(lián)盟聯(lián)合培養(yǎng)科技人才、共享科研成果。突出大數(shù)據(jù)、人工智能等技術在物流人才培養(yǎng)方案中的重要地位，推進科研教育與企業(yè)實際需求緊密對接，培育面向“人工智能+”的智慧物流高端復合型人才。

5.結合行業(yè)特點，制定促進人工智能發(fā)展的法律法規(guī)和倫理規(guī)范。速遞物流產業(yè)的多個環(huán)節(jié)涉及客戶的姓名、住址、聯(lián)系方式等敏感信息，要重點圍繞數(shù)據(jù)安全和隱私保護，開展相關法律問題研究，建立追溯和問責制度，為新技術應用奠定法律基礎。開展人工智能行為科學和倫理等問題研究，構建人工智能復雜場景下突發(fā)事件的應急預案。

五、結語

作為新一輪科技創(chuàng)新和產業(yè)變革的核心驅動力，新一代人工智能正在引發(fā)鏈式突破，推動經濟社會各領域從數(shù)字化、網(wǎng)絡化向智能化加速躍升。中國速遞物流產業(yè)經過多年的高速發(fā)展，擁有巨大的運營規(guī)模、海量的數(shù)據(jù)資源和廣闊的應用場景，為新一代人工智能的推廣應用創(chuàng)造了有利條件。當前，人工智能在速遞物流產業(yè)的倉儲、分揀、運輸、配送、客服等環(huán)節(jié)的應用不斷深化，涌現(xiàn)了一批典型案例，但總的來說，人工智能在行業(yè)的創(chuàng)新應用還處于初級階段，需要系統(tǒng)謀劃、重點突破、加快推進。

展望未來，作為一種通用型技術，人工智能與速遞物流產業(yè)的設施網(wǎng)絡、生產運營、管理服務的融合程度將不斷加深，并將推動產業(yè)向網(wǎng)絡智能化、運營高效化、發(fā)展綠色化、服務品質化、產業(yè)協(xié)同化、治理現(xiàn)代化的方向演進。與此同時，基礎數(shù)據(jù)不完善、“信息孤島”嚴重、專業(yè)人才匱乏等問題亟待解決。應對之道在于：以基礎數(shù)據(jù)為先手，加快推動速遞物流企業(yè)的基礎設施數(shù)字化轉型，加大相關標準修訂力度，建立健全數(shù)據(jù)采集和交換共享機制；以共性技術為突破，通過聯(lián)合攻關的方式解決行業(yè)人工智能發(fā)展的關鍵共性技術和工程難題，加強科技成果轉化；以人才和法律法規(guī)為保障，充分發(fā)揮企業(yè)作為技術創(chuàng)新決策、研發(fā)投入、科研組織和成果轉化的主體作用，培育一批核心技術能力突出、集成創(chuàng)新能力強的創(chuàng)新型領軍企業(yè)和復合型高端人才，同時不斷完善數(shù)據(jù)安全、隱私保護、科技倫理、應急管理等方面的法律規(guī)范。