劃重點
01AI技術在物流領域的應用正發(fā)揮更大作用，京東物流發(fā)布搭載感知大模型的物流無人車技術，貨拉拉展示AR識貨、車聯(lián)網等設備。
02AR識貨是貨拉拉自主研發(fā)的創(chuàng)新技術，最大誤差低于10%，解決了貨運測量痛點。
03除此之外，京東物流第六代智能配送車將規(guī)�；季郑捎幂p地圖技術路線，提高無人車的適應性和靈活性。
04運滿滿將AI定價模型應用到拼車功能上，提升司機拼單效率與成功率。
05專家預測，2024年將是AI與物流產業(yè)結合的關鍵年，有望實現(xiàn)大規(guī)模落地。
以上內容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
每經記者：趙雯琪每經編輯：張海妮
AI（人工智能）在物流領域的實際應用正發(fā)揮更大的作用。
9月22日9月24日，第十六屆國際交通技術與設備展覽會（以下簡稱交通展）在北京舉行，京東物流、貨拉拉等物流公司展示了AI和數(shù)字化技術在物流領域的最新落地和實踐場景。
《每日經濟新聞》記者在現(xiàn)場注意到，京東物流發(fā)布了搭載感知大模型的物流無人車技術，并宣布第六代智能配送車將規(guī)模化布局，而貨拉拉自研的“AR識貨”、車聯(lián)網（IoT）設備“安心拉”等技術也在展會上公開亮相，其中“AR識貨”是行業(yè)內首個無需專門設備即可實現(xiàn)的物體測量功能。
除了京東和貨拉拉之外，也有越來越多的物流公司開始加碼AI在物流場景的落地。
9月23日，運滿滿表示將AI定價模型應用到了其最新推出的拼車功能上。順豐科技則在今年8月宣布與大模型創(chuàng)業(yè)公司零一萬物合作，探索人工智能技術在供應鏈管理中的應用，以此提高物流效率和客戶服務質量。
過去幾年，AI與物流場景的結合落地一直都是頭部企業(yè)的重點布局方向，不過相比直播、電商等領域，公路貨運由于安全性要求高、運輸場景復雜，對于AI的實踐落地也要經歷更長的探索和試驗時間。如今AI落地物流場景正迎來爆發(fā)期，一場新的戰(zhàn)役也悄然打響。
最大誤差低于10% AR識貨如何改變數(shù)字貨運市場？
記者了解到，“AR識貨”是貨拉拉自主研發(fā)的一項創(chuàng)新技術，早在2020年便曾公開亮相，不過此次展示的“AR識貨”則在之前的基礎上進行了升級，于今年6月在貨拉拉App正式上線。在這次升級后，“AR識貨”的識別反應速度有所提升，而且新增了車型推薦功能，測量完成后會立即將結果反饋給用戶，幫助用戶快速了解貨物尺寸信息，從而更合理地選擇車型。
貨拉拉展示其AI安全管理系統(tǒng)和AR識貨技術 圖片來源：每經記者 趙雯琪 攝
相比此前用戶下單需要自己測量貨物尺寸和類型，“AR識貨”可以通過照片直接識別貨物尺寸和其他信息，自動匹配適合的車輛并下單，同時也能自動識別危險貨品提醒司機。
“傳統(tǒng)測量方式大部分依靠手工測量，難以確保高精度與效率，尤其是在處理復雜形狀或大宗貨物時，不僅耗時費力且易出錯，影響物流效率與成本控制，‘AR識貨’融合了增強現(xiàn)實（AR）與深度學習識別技術，支持所有類型的貨物體積測量，包括小物體、超薄物體、鏤空物體等特殊物體，有效解決貨運領域的測量痛點。”貨拉拉方面表示。
貨拉拉技術人員表示，作為行業(yè)首個無需專門設備即可實現(xiàn)的物體測量功能，“AR識貨”以其高效、便捷的特點，引發(fā)業(yè)內關注，在實踐過程中，其最大誤差低于10%，解決貨運測量痛點。
貨拉拉方面透露，目前貨拉拉已獲得了《物體尺寸測量方法、裝置、設備及存儲介質》《一種車輛檢測框的生成方法、生成裝置及計算機設備》等12項“AR識貨”相關發(fā)明及外觀設計專利。
看似簡單的技術，“AR識貨”從研發(fā)到正式落地并不容易。貨拉拉一位技術負責人向《每日經濟新聞》記者表示，“AR識貨”從產品誕生到正式全面應用，再到App端，在技術層面有不少需要突破的難題。
一方面，“AR識貨”功能是在貨拉拉App上線的功能，因此需要該功能有較高的機型覆蓋率，因此在技術研發(fā)時需要考慮不同機型的軟件、硬件差異，而且不同系統(tǒng)和硬件需要各自適配，碎片化機型導致需要很多兼容性測試。
此外，貨物的形狀、體積、種類繁多，很難有一個通用的方案，“AR識貨”輔助用戶選擇合適的車型，因此需要大量的數(shù)據(jù)積累，同時適配各種復雜的場景。線上場景復雜，如何知道用戶想要搬運什么，如何過濾復雜的前景與背景，需要通過交互與算法去實現(xiàn)。
除了“AR識貨”，貨拉拉還展示了其基于AI技術車聯(lián)網（IoT）設備的“安心拉”，該設備可以通過借用車內車外的多重攝像頭、北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)等各種設備全方位地采集車內環(huán)境、貨物數(shù)據(jù)、車外環(huán)境等信息，實時掌握車內、車外狀況。同時，“安心拉”還內置AI算法識別異常狀態(tài)，檢測到異常情況，如司機疲勞駕駛、貨物狀態(tài)異常等，會觸發(fā)報警并通知相關人員。
DHL趨勢報告《人工智能驅動的計算機視覺技術》指出，視覺AI技術將在未來五年內成為物流行業(yè)的標準操作方式。該技術在健康與安全、運營、資產管理和裝運處理等方面帶來有利應用。專家預計計算機視覺技術市場銷售額將翻兩番，從2020年的94億美元增至2030年的411.1億美元。然而，該技術的應用也伴隨著挑戰(zhàn)，需要全面協(xié)調與合作。
AI落地實際場景進入爆發(fā)期 頭部企業(yè)爭相布局
可以看到，AI在物流領域落地并不容易，但是物流工作流程眾多、環(huán)環(huán)相扣、需求多樣、數(shù)據(jù)龐雜，對于AI的需求也是急切且明顯。經過了前兩年的探索，AI也走出實驗室，在物流領域迎來了應用的爆發(fā)期。
除了貨拉拉外，在今年的交通展上，京東物流發(fā)布了搭載感知大模型的物流無人車技術，并宣布第六代智能配送車將規(guī)�；季�，《每日經濟新聞》記者了解到，第六代智能配送車還采用了“輕地圖”技術路線，通過結合視覺地圖車道線拓撲重建以及紅綠燈位置與車道綁定預測技術，對車端自動駕駛算法技術棧進行了調整，不僅提高了無人車的適應性和靈活性，還有助于降低運營成本和提高物流效率。
京東物流發(fā)布最新無人車技術 圖片來源：每經記者 趙雯琪 攝
而在今年9月的云棲大會上，也有不少快遞、物流公司展示了AI在物流領域的最新應用場景。
申通快遞的展區(qū)以“快遞員及客服的AI助手”為主題，展示AI賦能快遞業(yè)的全過程，包括提供深度經營分析、即時業(yè)務支持，知識檢索功能等也引發(fā)關注。
值得一提的是，運滿滿將AI定價模型應用到了其最新推出的拼車功能上，過往司機拼單往往只能依賴個人經驗，依靠對線路的熟悉程度來完成，配貨效率較低，而使用了AI定價模型的拼車產品則基于配載模型、順路度計算為司機提供精準的拼貨算法匹配能力，可大幅提升司機的拼單效率與拼單成功率。
阿里CEO吳泳銘在9月19日的云棲大會演講中提及，當前還處于AGI（通用人工智能）變革早期，AI最大的想象力不在手機屏幕，而是改變物理世界。物理世界的大部分事物都具備AI能力，能形成下一代具備AI能力的全新產品，并與云端AI驅動的數(shù)字世界連接產生協(xié)同效應。
而對于AI與物流場景結合的業(yè)內共識是：2024年是AI跟物流產業(yè)結合的關鍵年，也是真正能夠大規(guī)模落地的一年。如今隨著越來越多的物流界重磅選手入局，誰又能在AI與物流結合過程中搶占先機，也成為未來最大的看點和懸念。
每日經濟新聞
