近年來，人工智能（AI）技術逐漸與物流場景融合，驅動倉儲、運輸、管理等環(huán)節(jié)的智能化升級，滿足企業(yè)降本增效的核心訴求。

為此，在最新一期《行話短說》欄目上，人工智能物流產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟首席顧問、中國倉儲與配送協(xié)會副會長兼專家委員會主任、中國商貿(mào)物流標準化行動聯(lián)盟主席王繼祥，與人工智能物流產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟秘書長、曠視副總裁王銀學，兩位物流領域的老兵就AI+物流，結合自身的行業(yè)經(jīng)驗，進行了一場別開生面的對話。

圖：王繼祥（左）對話王銀學（右）談AI+物流

以下是雙方對話的核心要點：

王銀學：人工智能技術怎樣更快地切入物流全場景？

王繼祥：第一，AI快速切入物流需要“相互學習”。物流專家要做人工智能知識培訓，人工智能專家也要做物流知識培訓，雙方相互了解、相互融合之后，就能找到更多在物流場景中的AI應用。

第二，物流場景要先為AI的融入提供“數(shù)字能源”。人工智能重要的是算法，要算法就是要“數(shù)字”。向智慧化發(fā)展，物流首先要給算法提供“數(shù)字”作為能源，做到數(shù)字化。在此基礎上，對傳統(tǒng)物流作業(yè)進行標準化、規(guī)范化分類，便于人工智能將來的運算和對整個體系的控制。

第三，雙方一定要加強相互交流合作，尤其要在實踐中去碰撞、去磨合。

王繼祥：傳統(tǒng)物流與人工智能結合會帶來哪些像降維打擊一樣的變化？

王銀學：AI有可能會顛覆“數(shù)字能源”采集的方式。原來采集數(shù)據(jù)的代價特別高，需要靠人工逐一測量和錄入信息。但如今通過計算機視覺，用攝像頭就能全方位、全息地采集數(shù)據(jù)，并自動識別物品名稱、長寬高、顏色以及是否存在變形等問題，實現(xiàn)降本增效。

王繼祥：傳統(tǒng)物流結合人工智能產(chǎn)生的不是物理反應，而是化學反應。例如，在機器人調(diào)度上，過去都是在現(xiàn)場才來考慮機器人的路徑、避障；但跟人工智能技術結合后，它不在現(xiàn)場，而是在“大腦”里做路徑規(guī)劃，在現(xiàn)場遇到臨時出現(xiàn)的障礙也能及時回避，而且能調(diào)度的機器人數(shù)量和設備種類更多。

王繼祥：人工智能和物流的結合，是追求理想還是回歸現(xiàn)實？

王繼祥：有不少純技術性的展示，很炫很酷，但沒有應用。這樣理想的東西雖然可以推動研究進展，但要在實踐中應用必須服從社會現(xiàn)實的要求。物流系統(tǒng)一定要平衡和協(xié)調(diào)，平衡成本問題、客戶需求與技術水平。

王銀學：人工智能技術之所以能在物流場景中不斷加大應用，是因為人工智能技術有其實用價值，不僅能解決客戶的生產(chǎn)痛點，也能降本增效，讓員工獲得更好的工作體驗。

技術一般會在量產(chǎn)后達到真正的性能穩(wěn)定、降本增效，曠視也在慢慢摸索，我們通過“人工智能技術工程化”的方法來讓AI回歸現(xiàn)實。即先小規(guī)模試用、驗證，可行后再在大一點規(guī)模的實際場景應用，如果成功后再要有至少三個項目來驗證。通過這些驗證，看到了對客戶的實際價值，這項技術才有可能推廣應用開。

曠視的經(jīng)驗是，我們讓懂傳統(tǒng)物流或有物流行業(yè)經(jīng)驗的人，融入到AI技術和知識體系中；同時讓公司做AI技術和產(chǎn)品研發(fā)的人也深入到應用現(xiàn)場、了解實際的應用場景，最后回歸到如何用AI技術和產(chǎn)品來解決實際問題。