全球物流供應鏈，其實就三個環節:收歸物品、運輸物品、分發物品。前後兩個環節均可由人工智慧機器人完成，中間運輸環節交由統一的海陸空物流運輸工具完成，且整個過程均處在自帶錄影狀態。每件物品在收歸時均植入活動式射頻晶片或二維碼，並同時聯入網路及資料庫，實現客戶端與運輸瑞全天侯全程隨時監控，任何環節出了問題均可隨時查到！

物流管理人員坐鎮監控室晝夜輪班，可把常規的兩班制、三班制改成多班制，隨時處理物品問題和客戶資訊反饋等問題。技術維護人員主要負責硬體裝置和軟體除錯、監測丶維修。程式設計工程師則負責程式設計和修改完善程式碼。

當然，物流分點至客戶之間，可採用無人駕駛物流車、無人機送達物品或收回物品。手續辦理全由客戶一次性搞定，全部中間環節照單執行，不再需要人介入和參與(故障維護與檢修除外)，全程實現自動化流水線作業，客戶只管處理好寄出和收到的手續及人臉或語音識別認證即可，最終實現物聯萬物，流通無阻，放心寄出，開心收籤的智慧化目標！

這個問題，在全球物流和供應鏈管理方面，人工智慧正在加快步伐。正如交通行業的一些高管所說，這些領域預計將經歷更重大的轉變。在人工智慧、機器學習和類似的新技術領域正在進行的進化據說具有在這些行業帶來顛覆和引領創新的潛力。

人工智慧帶有計算技術，可以幫助選擇從物流和供應鏈收集的大量資料。您可以使用這些方法，並且可以對它們進行分析，以獲得可以啟動流程和複雜功能的結果。

許多組織現在都得益於對人工智慧的投資。據Adobe稱，目前已有15%的公司已經開始使用人工智慧，另有31%的公司計劃在2019年實現。可以產生收入的一些領域是研究和開發、產品創新、供應鏈運營和客戶服務。

預測能力將會提高

公司在網路規劃和預測需求方面的效率隨著人工智慧能力的提高而提高。透過擁有一種能夠幫助進行產能規劃和準確需求預測的工具，企業可以變得更加主動。當他們知道市場的預期時，他們可以迅速將車輛轉移到需求更大的地區，從而降低運營成本。

為了避免風險、預測事件並提出解決方案，現在技術人員正在使用資料。這些資料幫助企業以正確的方式使用資源以獲得最大的利益，而人工智慧則幫助企業以更準確、更快的方式使用資源。

機器人技術

談到人工智慧，不能不提到機器人。儘管機器人技術被認為是未來的技術概念，但供應鏈已經在使用它。它們用於跟蹤、定位和移動倉庫內的庫存。這些機器人帶有深度學習演算法，可以幫助機器人自主決定倉庫中執行的不同流程。

大資料

除了機器人，人工智慧還與大資料有關。對於物流企業來說，大資料有助於最佳化未來業績，比以往任何時候都更準確地預測前景。當大資料的真知灼見與人工智慧結合使用時，有助於提高供應鏈的不同領域，如供應鏈透明度和路徑最佳化。

對於物流行業的人工智慧來說，提出清晰的資料是一個巨大的進步，沒有這些可用的資料，他們無法實現。由於資料來自不同的來源，因此很難衡量效率。在源級別，不可能改進這樣的資料，因此使用演算法來分析資料、提高資料質量、識別問題以獲得可用於業務利益的透明性。

計算機視覺

當你在世界各地運送貨物時，有一雙眼睛來監視總是很好的，而且最好是有最先進的技術。現在你可以用一種新的方式來看待事物，這是基於物流人工智慧的計算機視覺。

大資料

除了機器人，人工智慧還與大資料有關。對於物流企業來說，大資料有助於最佳化未來業績，比以往任何時候都更準確地預測前景。當大資料的真知灼見與人工智慧結合使用時，有助於提高供應鏈的不同領域，如供應鏈透明度和路徑最佳化。

對於物流行業的人工智慧來說，提出清晰的資料是一個巨大的進步，沒有這些可用的資料，他們無法實現。由於資料來自不同的來源，因此很難衡量效率。在源級別，不可能改進這樣的資料，因此使用演算法來分析資料、提高資料質量、識別問題以獲得可用於業務利益的透明性。

計算機視覺

當你在世界各地運送貨物時，有一雙眼睛來監視總是很好的，而且最好是有最先進的技術。現在你可以用一種新的方式來看待事物，這是基於物流人工智慧的計算機視覺。

自動駕駛

自動駕駛汽車是人工智慧為供應鏈提供的下一件大事。擁有無人駕駛卡車可能需要一段時間，但物流業現在正利用高科技駕駛來提高效率和安全性。在輔助制動、車道輔助和高速公路自動駕駛方面，這一行業預計將發生重大變化。

為了實現更低的油耗，更好的驅動系統正在出現，它可以將多輛卡車組合在一起形成隊形。計算機控制著這些結構，它們之間也相互聯絡。這種配置據說可以幫助卡車獨特地節省燃料。

人工智慧提供上下文智慧

人工智慧為供應鏈提供了上下文智慧，可以用來降低運營成本和庫存管理。上下文資訊幫助他們快速回到客戶端。

公司利用人工智慧和機器學習來獲得不同領域的新見解，包括倉庫管理、物流和供應鏈管理。在這些領域使用的一些技術是人工智慧視覺檢查，透過使用特殊相機拍攝貨物照片，並透過智慧機器人分類對托盤貨物、包裹和信件進行分類，從而識別損壞並進行必要的糾正。

人工智慧提供了提高生產力的洞見

將人工智慧應用於供應鏈管理，可以分析其績效，並提出影響供應鏈績效的新因素。為了找出影響供應鏈績效的因素和問題，人工智慧結合了強化學習、無監督學習和監督學習等不同技術的能力。

人工智慧透過分析大量資料來幫助預測需求

人工智慧使測量和跟蹤所有能在需求預測中提供準確性的因素成為可能。基於天氣、實時銷售等因素，在一個迴圈中提供連續預報。這類資訊可以幫助實現自動分類、改善倉庫管理、庫存系統的自我管理以及自動駕駛叉車。

人工智慧有助於改善客戶體驗

根據Pega, 38%的消費者認為人工智慧可以提高客戶服務。AI將客戶與物流供應商的關係個性化。客戶現在可以使用基於語音的服務來跟蹤他們的發貨情況。如果出現任何問題，客戶將被重定向到客戶協助團隊。

人工智慧改進了工廠排程和生產計劃

隨著人工智慧的引入，現在企業可以致力於加強工廠排程和生產計劃。他們可以繼續分析不同的問題，然後最佳化它們。由於人工智慧具有平衡約束的能力，這可以很好地自動處理按訂單構建的情況。

人工智慧可以幫助改進供應商的選擇及其有效性

人工智慧可以分析與供應商相關的資料，如審計、全面交付效能、信用評分、評估，並基於這些交付資訊做出未來的決策。這一步驟有助於公司作為供應商做出更好的決策，並致力於改善客戶服務。

改善公共安全

透過實時跟蹤城市地區的犯罪資料，確保使用公共交通工具的人的安全成為可能。警察可以利用這類資料使其巡邏努力有效，併為確保人民的安全而努力。

行人的安全

透過預測騎腳踏車者和行人的路線，有可能減少受傷和交通事故。測量交通訊息可以減少總排放量和各種交通工具的使用。

交通模式

據說交通流量對交通有很大的影響。當利用人工智慧將與交通相關的資料用於交通管理時，這些資訊可以極大地減少交通擁堵，並使其流線化。如今，許多基於人工智慧的解決方案被用來構建更智慧的交通解決方案，據說它們能夠有效地發揮各自的作用。