人工智能配送（人工智能配送车）

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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。

此外，第三个瓶颈主要是技术研发水平。人工智能技术研发水平能满足部分商业化发展的需求，但存在极大的拓展深化和发展空间。

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。

1、从物流各环节的应用分布来看，AI技术主用应用在智能仓储与智能运输两项中，两者共占据了八成以上的份额；智能配送的落地环境尚不成熟，现阶段规模较小，但未来成长空间极大；智能客服的应用场景较为单一，在各环节中占比最小。

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2、“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。

3、对复杂环境的适应能力有限：AI系统在处理复杂和多变的环境时可能会出现问题，因为它们缺乏人类的适应能力和灵活性。

4、目前国内做智能仓储领域的公司不少，但是真正落地项目的还是有限。实力最强的几家，比如极智嘉科技Geek+，海康机器人等等，都已经有非常成熟的落地项目，无论是技术上还是运营上都有比较完善的体系，未来前景看好。

5、**人工智能的发展限制：** 目前的AI技术虽然在某些领域已经达到了令人惊叹的水平，但在其他方面仍然存在许多局限性和挑战。要实现完全取代人工，AI技术还需要长期的发展和突破。

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6、创造性思维：AI技术能够处理大量的数据分析和自动化任务，但在创造性思维和非线性问题解决方面还存在局限性。创造力、想象力和创新思维等需要人类的独特能力。

质量控制：人工智能可以通过对原材料、半成品和成品的质量检测和跟踪，及时发现和纠正潜在的质量问题，确保产品质量达标并提高供应链的稳定性和可靠性。

预测和规划：人工智能可以通过对历史数据进行分析来预测需求量，让供应链能够提前做出准备。此外，人工智能还可以结合供应链规划，实现精准调控和灵活配送，从而有效减少废物和库存，提高效率。

综上所述，人工智能可以通过预测优化、实时监测与响应、自动化决策支持、风险管理以及自动化协调和协作等方式，提高供应链的可控性。

人工智能可以通过以下几个方面提高供应链的可持续性：优化物流和运输：利用人工智能技术进行物流和运输的优化，可以实现更加高效、精确和可见的物流管理，降低运输成本和环境污染。

建立透明的供应链：通过采用供应链智能管理技术，可以实现对供应链上各个环节的实时监控和数据分析，从而实现供应链的透明化，提高供应链的可靠性和可预测性。

保证AI模型的可解释性：采用可解释的AI技术，如线性模型、决策树等，避免“黑盒”模型。这可以让人更好理解AI的决策过程，监控其安全性。

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