无人卡车能够从根本上颠覆整个物流运输流程，但可预见的是在未来一段相当长的时间内，国内公路运输的主力依然会是规模不一的物流企业及其管理的车队。目前，国内人工智能赋能物流运输的主要形式是基于计算机视觉技术与AIoT技术，在车队管理系统中实现车辆行驶状况、司机驾驶行为、货物装载情况的实时感知功能，使系统在车辆出现行程延误、线路异常和司机危险行为（瞌睡、看手机、超速、车道偏离等）时进行风险报警、干预和取证判责，并最终达到提升车队管理效率、减少运输安全事故的目的。与无人卡车的“替代性”功效不同，车队管理系统中所应用的计算机视觉技术是在对原有物联网功能的补充与拓展，依然是以辅助者的角度来帮助司机和车队管理者，其感知设备是后装形式的车载终端，决策来自系统平台，对车辆的控制和动作执行要通过司机手动完成。因此就现阶段而言，融入人工智能技术的车队管理系统在适用性和商业化程度上领先于无人卡车。
智能仓储中的人工智能应用
目前仍以点状应用散落于整个智能仓储系统的各个子系统中
物流业是一个“动静结合”的产业，运输与配送代表着物流的“动”，仓储则代表物流的“静”。为了提升效率，物流产业对仓储也有“动”起来的强烈需求，智能仓储即通过物联网、大数据、人工智能、自动化设备及各类软件系统的综合应用，让传统静态仓储也朝着动静结合的方向进行转变。智能仓储属于高度集成化的综合系统，一般包含立体货架、有轨巷道堆垛机、出入库输送系统、信息识别系统、自动控制系统、计算机监控系统、计算机管理系统以及其他辅助设备组成的智能化系统等。因此在智能仓储中，商品的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库等一系列流程中都有各种类型物流设备的参与，同时需要物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID等技术的支撑。从目前来看，人工智能在智能仓储系统中的应用还不够成熟，仍以货物体积测算、电子面单识别、物流设备调度、视觉引导、视觉监控等多种类型的点状应用散布于整个系统的各个环节当中。
智能仓储丨仓储现场管理
仓内管理——规范员工行为、减少货物损失、降低理赔风险
人工智能在智能仓储中的应用领域之一是在仓储现场管理场景中，其实现途径是以高清摄像头为硬件载体，通过计算机视觉技术监测并识别仓储现场中人员、货物、车辆的行为与状态。根据作业环境，我们可以将人工智能技术在仓储现场管理中的具体应用分为仓内现场管理与场院现场管理。计算机视觉技术在仓内现场管理的应用场景一是针对仓内工作人员的行为进行实时监测，识别并记录暴力分拣、违规搬运等容易对货物、包裹造成破坏及损伤的行为，采集行为实施人员的相关信息；二是监测仓内流转的货物、包裹的外观情况，识别并判断包裹的破损情况，对存在明显破损的包裹进行预警上报。在仓内现场管理中引入计算机视觉技术，能够起到监督与规范员工行为、降低货物破损与丢失概率、减少理赔成本等作用。
智能仓储丨AMR
仓储AMR市场尚处于起步阶段，未来六年CAGR达36.7%
尽管AMR具备柔性部署、自主灵活等优势，但AMR产品技术门槛较高，国内能够实现量产且推动项目落地的企业相对较少，AMR市场尚处于起步阶段，还需要一段市场验证时间。而随着落地项目带来的数据积累以及算法的不断优化打磨，AMR将会逐步得到更为广泛的应用，其市场发展前景极为可观。艾瑞认为，2019年国内仓储AMR的市场规模为6.8亿元，未来数年，AMR市场规模将以高速增长状态迅速扩张，预计到2025年，国内仓储AMR的市场规模将超过40亿元。
智能仓储丨设备调度系统
基于深度学习与运筹优化算法，提升设备群体的智能化程度
随着AS/RS、AGV、AMR、穿梭车、激光叉车、堆垛/分拣机器人等不同类别的自动化及智能化设备越来越多地进入到仓储环境中，设备的调度与协同成为影响设备工作效能的关键因素之一。如果把仓储环境中的各类设备比作一只足球队，那么设备调度系统就相当于球队的教练，负责制定球队战术、选择出场球员以及指挥球员跑位等工作。早期仓储设备的调度与控制主要是以WCS（仓库控制系统）为载体，接收WMS/ERP等上层系统的指令后，控制着设备按照既定设计的运行方式进行工作。而在人工智能技术，尤其是深度学习与运筹优化算法的驱动下，设备调度系统在准确性、灵活性、自主性方面取得显著提升。以AGVS为例，基于大规模聚类、约束优化、时间序列预测等底层算法，AGV智能调度系统能够灵活指挥数百乃至上千台AGV完成任务最优匹配、协同路径规划、调整货架布局、补货计划生成等多项业务，并随数据积累与学习不断自主优化算法。可以说，AI算法加持的设备调度系统能够在一定程度上将系统自身的智能赋予设备本体，使设备群体的智能化程度得以提升。
智能配送中的人工智能应用
理论上市场空间极为广阔，但仍需要较长时间培育
