愈发成熟的物流黑科技

导语：目前京东与顺丰的无人机物流试营运点大多为远离市区、人口密度较低之处，但随着技术与模式成熟，未来无人机有机会成为物流体系中不可或缺的一环，并作为现今物流体系“最后一公里”的最佳互补模式。

目前京东与顺丰的无人机物流试营运点大多为远离市区、人口密度较低之处，但随着技术与模式成熟，未来无人机有机会成为物流体系中不可或缺的一环，并作为现今物流体系“最后一公里”的最佳互补模式。

无人机

无人机受限于法规以及安全、隐私的疑虑，使用场域受限，虽然近年消费性市场稳健发展，法规也逐步放宽与清晰，如中国于2018年6月实施《民用无人驾驶航空器经营性飞行活动管理办法》，只需申请并获取执照后，无人机就能从事商业行为，如表演、空拍、农药喷洒等，但该法规依旧不适用于载货、载人等用途。目前京东与顺丰的无人机物流试营运点大多为远离市区、人口密度较低之处，但随着技术与模式成熟，未来无人机有机会成为物流体系中不可或缺的一环，并作为现今物流体系“最后一公里”的最佳互补模式。

无人仓

无人仓结合多种人工智慧技术，包含无人搬运车、分拣机器人、机器视觉、自动化拣货系统等。智慧化系统是无人仓不可或缺的重要关键，唯有全方位的智慧系统，才有办法统合与分派各项任务给无人仓中的所有智慧设备，也就是仓库执行系统（WES）、仓库管理系统（WMS）的升级，例如可将AI应用于WMS中，提升监控和仓库的灵活性，机器学习的导入可让WMS具有发现和检测异常并优化的能力，例如透过客户订购行为、企业的机器和资源使用等数据学习。

无人车

无人搬运车（AGV）主要应用于汽车制造、半导体行业，初期以磁条、镭射等方式进行导引，并以物料搬运为主要工作内容。但直到亚马逊在自家物流中心全面导入Kiva智慧搬运车后，其余厂商才开始陆续导入智慧搬运车，成为智慧AGV大量应用于物流的契机。智慧搬运车与早期传统AGV最大差异在于AI，随着AI与导航技术精进，AGV可以利用定位、绘图与机器视觉技术，在建筑物与障碍物间移动，在最精简人力和正确性极高的情况下实现自动化运输。

聊天机器人

语音助理技术在近年快速发展，在消费性市场取得成功后，也开始逐渐转往商用市场。例如利用语音技术建立聊天机器人，并将聊天机器人置于客服系统当中，消费者可用自然语言（Natural Language）与聊天机器人对谈，并询问各项问题。UPS于2016年即开始应用聊天机器人，将其置于Facebook粉丝团，即时回答消费者问题，包括运费、寄件时效等。由于使用的是自然语言，不会让消费者在沟通上产生过多隔阂，且即时回复让消费者有受到重视的感觉，可强化消费者对该品牌的黏着度，也可减少UPS的客服人员成本。

商品识别自动化

京东目前商品的品类有400万SKU，商品分拣是非常重的工作。之前传统的图像识别算法如果用来给机器人做商品识别，一方面计算速度太慢，另一方面准确率只有60%-70%。而在深度学习技术成熟之后，则商品分拣自动化有可能实现。目前X事业部的无人仓项目就在进行这方面的工作：通过摄像头记录人类分拣员的行为作为训练数据，大幅提升机器识别商品的准确率，比如说，可以将两包外观完全一样、一个中包一个大包的两包话梅识别出来。

机器运动方式自动化

以前的六轴机械手臂，每一个轴都要规划它怎么活动，把命令形成脚本放到机器人里面，于是这只机械手臂只能每天做同样的重复活动，外部场景有变化或者货物类型变了就没用了。现在通过图像识别让它自己去找货物的抓取点，同时给它设计好边界点告诉它哪里不能去，它就可以在更加开放性的场景完成工作。同理，仓库里的AGV（自动引导机器人）以前也只能按固定路线行驶，智能化程度比较低；但给它安装双目摄像头，配合图像识别技术，它就能更加灵活地在仓库中活动。

（编辑：西双版纳站长网）

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