无人车、车联网⋯⋯AR识货最大误差低于10% AI引爆物流

　　AI在物流领域的实际应用正发挥更大的作用。

　　9月22日—9月24日，第十六届国际交通技术与设备展览会在北京举行，京东物流、货拉拉等物流公司展示了AI和数字化技术在物流领域的最新落地和实践场景。

　　除了京东和货拉拉之外，也有越来越多的物流公司开始加码AI在物流场景的落地。

　　9月23日，运满满表示将AI定价模型应用到了其最新推出的拼车功能上。顺丰科技则在今年8月宣布与大模型创业公司零一万物合作，探索人工智能技术在供应链管理中的应用，以此提高物流效率和客户服务质量。

　　过去几年，AI与物流场景的结合落地一直都是头部企业的重点布局方向，不过相比直播、电商等领域，公路货运由于安全性要求高、运输场景复杂，对于AI的实践落地也要经历更长的探索和试验时间。如今AI落地物流场景正迎来爆发期，一场新的战役也悄然打响。

　　
最大误差低于10% AR识货如何改变数字货运市场？

　　货拉拉展示其AI安全管理系统和AR识货技术 相比此前用户下单需要自己测量货物尺寸和类型，“AR识货”可以通过照片直接识别货物尺寸和其他信息，自动匹配适合的车辆并下单，同时也能自动识别危险货品提醒司机。

　　“传统测量方式大部分依靠手工测量，难以确保高精度与效率，尤其是在处理复杂形状或大宗货物时，不仅耗时费力且易出错，影响物流效率与成本控制，‘AR识货’融合了增强现实与深度学习识别技术，支持所有类型的货物体积测量，包括小物体、超薄物体、镂空物体等特殊物体，有效解决货运领域的测量痛点。”货拉拉方面表示。

　　货拉拉技术人员表示，作为行业首个无需专门设备即可实现的物体测量功能，“AR识货”以其高效、便捷的特点，引发业内关注，在实践过程中，其最大误差低于10%，解决货运测量痛点。

　　货拉拉方面透露，目前货拉拉已获得了等12项“AR识货”相关发明及外观设计专利。

　　看似简单的技术，“AR识货”从研发到正式落地并不容易。货拉拉一位技术负责人向一方面，“AR识货”功能是在货拉拉App上线的功能，因此需要该功能有较高的机型覆盖率，因此在技术研发时需要考虑不同机型的软件、硬件差异，而且不同系统和硬件需要各自适配，碎片化机型导致需要很多兼容性测试。

　　此外，货物的形状、体积、种类繁多，很难有一个通用的方案，“AR识货”辅助用户选择合适的车型，因此需要大量的数据积累，同时适配各种复杂的场景。线上场景复杂，如何知道用户想要搬运什么，如何过滤复杂的前景与背景，需要通过交互与算法去实现。

　　除了“AR识货”，货拉拉还展示了其基于AI技术车联网设备的“安心拉”，该设备可以通过借用车内车外的多重摄像头、北斗卫星导航系统等各种设备全方位地采集车内环境、货物数据、车外环境等信息，实时掌握车内、车外状况。同时，“安心拉”还内置AI算法识别异常状态，检测到异常情况，如司机疲劳驾驶、货物状态异常等，会触发报警并通知相关人员。

　　DHL趋势报告指出，视觉AI技术将在未来五年内成为物流行业的标准操作方式。该技术在健康与安全、运营、资产管理和装运处理等方面带来有利应用。专家预计计算机视觉技术市场销售额将翻两番，从2020年的94亿美元增至2030年的411.1亿美元。然而，该技术的应用也伴随着挑战，需要全面协调与合作。

　　
AI落地实际场景进入爆发期 头部企业争相布局

　　可以看到，AI在物流领域落地并不容易，但是物流工作流程众多、环环相扣、需求多样、数据庞杂，对于AI的需求也是急切且明显。经过了前两年的探索，AI也走出实验室，在物流领域迎来了应用的爆发期。

　　除了货拉拉外，在今年的交通展上，京东物流发布了搭载感知大模型的物流无人车技术，并宣布第六代智能配送车将规模化布局，
 

　　京东物流发布最新无人车技术 而在今年9月的云栖大会上，也有不少快递、物流公司展示了AI在物流领域的最新应用场景。

　　申通快递的展区以“快递员及客服的AI助手”为主题，展示AI赋能快递业的全过程，包括提供深度经营分析、即时业务支持，知识检索功能等也引发关注。

　　值得一提的是，运满满将AI定价模型应用到了其最新推出的拼车功能上，过往司机拼单往往只能依赖个人经验，依靠对线路的熟悉程度来完成，配货效率较低，而使用了AI定价模型的拼车产品则基于配载模型、顺路度计算为司机提供精准的拼货算法匹配能力，可大幅提升司机的拼单效率与拼单成功率。

　　阿里CEO吴泳铭在9月19日的云栖大会演讲中提及，当前还处于AGI变革早期，AI最大的想象力不在手机屏幕，而是改变物理世界。物理世界的大部分事物都具备AI能力，能形成下一代具备AI能力的全新产品，并与云端AI驱动的数字世界连接产生协同效应。

　　而对于AI与物流场景结合的业内共识是：2024年是AI跟物流产业结合的关键年，也是真正能够大规模落地的一年。如今随着越来越多的物流界重磅选手入局，谁又能在AI与物流结合过程中抢占先机，也成为未来最大的看点和悬念。