配送是货物流动过程的最后环节，也是物流链条上人力资源投入最重的环节。以快递业与即时配送行业为例，全国快递员数量在2018年就已突破300万，工作灵活性较强的即时配送行业所需人力更甚于快递行业，2019年，仅在美团点评平台上领取过收入的骑手数量就高达398.7万人。对于旨在降低人力成本和提高人力效能的人工智能而言，配送领域的应用前景相当广阔，且场景清晰明确。从“替代人工”角度来看，配送中的人工智能核心应用集中于无人配送领域，实现形式是无人配送车与配送无人机；从“辅助管理”角度来看，人工智能主要应用在即时配送领域的订单分配系统中，为系统提供订单数量预估、订单实时匹配、订单路径规划等能力。人工智能在物流配送领域的施展空间极大，但受限于技术稳定度不足、成本与收益不匹配、监管政策严格等因素，无人配送在商业落地层面尚处在萌芽阶段；而即时配送中的订单分配系统尽管已广泛使用深度学习及优化算法，但其核心技术都由各大平台自研自用，软硬件供应商并无获利空间。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流配送的市场规模为1.9亿元，预计到2024年超过10亿元。
智能配送丨无人配送
无人配送车——城市环境中自动驾驶技术的“降维”落地
无人配送车是应用在快递快运配送与即时物流配送中低速自动驾驶无人车，其核心技术架构与汽车自动驾驶系统基本一致，都是由环境感知、车辆定位、路径规划决策、车辆控制、车辆执行等模块组成。由于无人配送车的运行环境里有着大量的非机动车与行人，路面复杂程度要高于机动车道，因此对于超声波雷达、广角摄像头等近距离传感器的依赖度更高，环境感知算法的侧重点与汽车、卡车等机动车自动驾驶系统也有所不同。但在人口、车辆密集的城市环境中，无人配送车无疑是比无人驾驶乘用车更加适合自动驾驶技术落地的载体，首要原因是无人配送车的体积小、车速低，出现事故的风险与造成人身伤害甚至死亡的概率较低；此外，无人配送的场景非常丰富，落地初期可以选择边界相对清晰、环境相对简单、对新技术接受度高的高科技园区、高等院校等场景，在技术成熟度提升和政策支持的前提下逐步向写字楼、小区等环境扩张，为自动驾驶算法的迭代与进化积累大量的数据资源。
配送无人机——测试为主，可行的应用场景有限
无人机起源于军事领域，早期的发展驱动力是为了减少飞行员伤亡以及应对极端情况，近年来消费级无人机市场也异常火爆。最早将无人机引入物流领域的是亚马逊于2013年提出的Prime Air业务，国内以顺丰、京东为代表的快递、电商巨头也纷纷跟进，推出物流无人机战略。人工智能技术在配送无人机领域的应用原理与自动驾驶并无本质上的差异，主要区别有两点：一是无人机搭载的传感器种类更为繁杂，环境感知算法对数据融合技术的要求更高；二是无人机配送中可选择的路径明显多于车辆，路径上的海拔、地貌、气候等客观约束条件都会对无人机的配送行为产生影响，此外，出于安全考虑，路径规划还需要尽量避开人群聚集区与关键设施，因此配送无人机的路径规划算法更加复杂。2015年至今，快递、电商巨头以及无人机产品技术供应商们通过大量的试验与测试不断打磨提升物流无人机的技术稳定度、探索科学的运营模式。基于国内的人口密度、居住条件、政策限制等现实条件，配送无人机目前较为可行的应用场景在于偏远山区配送、医药资源紧急配送、应急保障物资配送等。
智能配送丨订单分配系统
以“大数据+算法”之力实现订单与运力的最优匹配
鉴于无人配送距离大规模落地较远，可预见的是未来相当长的一段时间内快递及外卖“小哥”仍然会是物流配送的主力军。现阶段人工智能在物流配送中发挥的主要作用是通过订单分配系统合理匹配运力与需求，提升配送效率，有效解决配送资源配置问题。尤其是对配送时效性要求非常高的即时物流领域，在引入基于机器学习与运筹优化算法的订单分配系统后，将行业发展初期使用的效率较低的骑手抢单模式和人工派单模式转变为系统派单模式。即时物流订单分配本质上可以看作是带有若干复杂约束的动态车辆路径问题（DVRP），订单分配系统的工作原理是以大数据平台收集的骑手轨迹、配送业务、实时环境等内容作为基础数据，通过机器学习算法得到预计交付时间、预计未来订单、预计路径耗时等预测数据，最后基于基础数据和预测数据，利用运筹优化模型与算法进行系统派单、路径规划、自动改派等决策行为。订单分配系统给企业带来效率提升的最直接表现即配送时长明显下降，以美团为例，在应用了自主研发的O2O即时配送智能调度系统后，美团外卖的订单平均配送时长由2015年的41分钟缩短至28分钟，降幅达到了31.7%。
智能客服
2025年物流领域智能客服业务规模有望突破7.7亿元
物流领域的智能客服特指以智能语音和NLP技术为代表的客服机器人。从服务类型上可以分为以语音导航、业务识别、智能派单、坐席辅助为主的语音智能客服和以文字查询、业务识别为主的文字智能客服，二者分别服务于电话呼入和客户端、小程序等终端入口。2019年物流领域智能客服业务规模约为1.1亿元，其中语音与文字智能客服份额比约为6:4，按供给侧发展规律预计，2025年整体业务规模约为7.7亿元，年复合增长率为39.1%。因云呼叫中心逐渐替代传统呼叫中心业务，市场中供智能客服发展的基础环境逐渐完善，智能客服市场发展平稳向上，服务内容从面向消费者的前台形式向面向管理的中后台形式拓展，未来市场有望基于语音人机交互形式的拓展而打开新的想象空间。
人工智能+物流应用总体评价
