快递人工智能（海量的物流需求之下,人工智能快递员解决的只是很小一）

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人工智能的“瓶颈”主要表现在以下几个方面：数据质量问题。人工智能需要大量的数据来进行训练，但要保证数据的质量不仅需要大量的人力物力投入，还需要解决数据隐私和安全问题，这是一个巨大的挑战。算法问题。

人工智能发展的瓶颈主要集中在以下几个方面：计算能力 - 现有的计算机技术和硬件水平仍无法满足人工智能应用对大规模数据分析和处理的需求。特别是在深度学习等需要海量运算的领域，需要更高效、更强大的计算设备来支持。

PART01仓储管理：“人工智能+”仓储是个高度集成化的综合体系，应用场景主要包括仓储现场管理、AMR及设备调度系统，场景细化至快递快运、电商仓储、生产物流及自动化大型仓库。

“最后一公里物流”是物流配送的最后一个环节，是指客户通过互联网等电子商务途径购物或者个人寄出包裹，该货物被运输到配送点后，由物流企业通过一定的运输工具将货物从最近的分拣中心送到客户手中，实现门到门的服务。

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物联网技术在智慧物流中的应用货物追踪和监控物联网技术可以通过标签、传感器和无线通信实现对货物的实时追踪和监控，从而提高物流管理的可视性和透明度。

伴随着网购额的激增，中国快递量也出现了狂飙式增长，2015年高达207亿件，预计2020年将达到500亿件。面对如此庞大的购物额和快递量，传统物流显得力不从心，物流行业对自动化智能化的需求与日俱增。

人工智能对物流的影响有下面几点：1，提高物流效率提效的有力武器就是以实时数据为导向，摒弃以人员组织和经验为主导的低效运营结构。

管理中断是可利用AI解决的第三个重要问题。飓风、承运人破产以及员工罢工等，都有可能导致物流业务遭到重创。

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有效调动货物体积测算、电子面单信息识别、出入库传送、物流设备调度、AMR等功能，对商品货物的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库进行一系列智能化管理。

快递员手中拿的PDA在行业内叫巴枪，PDA是物流快递业用的一种手持终端设备，有操作系统、扫描引擎，是物流快递业数据存储的载体。

智能快递投递箱是一个基于物联网的，能够将物品（快件）进行识别、暂存、监控、管理的设备。可以与PC服务器一起构成智能快递投递箱系统。

指在不直接人工干预的情况下，能自动地存储和取出物料的系统。

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