人工智能赋能 物流行业加速变革

发布时间:2018-08-28 浏览次数: 我要分享

  我国传统物流行业目前面临劳动力密集且从事简单重复劳动、成本高企、管理落后、效率有待提升等行业痛点,而人工智能在物流领域的应用,有望帮助解决这些痛点,由此带来相应的投资机会。随着科技手段在物流行业的应用和渗透,将会显著优化物流企业的业务流程和运作方式,通过替代、辅助、赋能等方式将劳动力从简单重复劳动中解放出来,也会对企业供应链管理产生深远的影响。

  中金公司认为物流行业的发展方向主要可以总结为信息化、标准化、智能化三大趋势,在各个业务环节当中又有各自的应用场景,看好将受益于自动化、无人化、智能化趋势的快递公司以及基于工业相机和智能机器人的智慧物流解决方案提供商等。

  事件驱动 国家智能物流骨干网将加速成型

  据悉,《国家物流枢纽布局和建设规划》正在紧锣密鼓编制中,即将印发实施。不少地方也将物流枢纽网络建设纳入战略部署。在政策扶持、技术支撑和资金支持下,国家智能物流骨干网有望加速成型。

  在2018全球智慧物流峰会上,阿里巴巴董事局主席马云宣布,菜鸟网络将全力以赴建设国家智能物流骨干网。马云表示,国家智能物流骨干网将由两部分组成:一部分是国内24小时必达的网络,另一部分是沿“一带一路”、按eWPT在全球实现72小时货运必达。

  据交通运输部网站信息,交通运输部、国家发改委和中央网信办已经联合委托第三方机构组织开展了首批骨干物流信息平台试点评选工作,全国28家平台入选。包括公路车货匹配领域8家、铁路运输领域2家、多式联运领域6家、冷链物流领域1家、城市配送领域1家。另有物流需求支撑类企业2家,物流服务保障类企业8家。

  据悉,下一步,三部门将探索建立试点单位的动态调整机制,以适当形式在全国范围内宣传推广试点单位的成功经验和做法,加快推动解决“信息孤岛”“信息烟囱”等突出问题,提高物流业现代化、组织化、智能化水平,为深入推进物流降本增效、促进实体经济发展创造更好条件。

  行业动态 物流行业存较大改善空间

  物流行业是劳动力密集型产业,运输、仓储和配送环节均需要大量劳动力,并且部分人工从事的仅仅是简单的重复劳动。根据物流与采购联合会数据,2016年我国物流从业人员数为5,012万人,占全国就业人员6.5%,每年新增物流就业岗位130多万,而“人口红利”正逐渐消失,并且年轻一代人不愿意从事简单重复、强度高而附加值低的劳动,未来可能面临劳动力“有效”供给不足的问题。由于物流行业公司小而分散,数字化、信息化程度低,管理落后,导致成本高企,效率有待提升。

  随着中国人口红利的逐渐消失,劳动力成本上涨是必然趋势,而这为自动化、无人化技术的发展进步提供了要求和契机,而人工智能的应用不仅仅是在于对劳动力的替代,也包括通过人工智能科技手段对劳动力的辅助和赋能,提高人均效能。在这些技术的应用上,主要有以菜鸟物流、京东物流等为代表的平台型企业、传统物流公司、技术设备企业和新兴创业企业三大类型。

  以快递为例,物流服务的业务流程可以简化为运输、仓储和配送三个部分,加上管理、客户服务等配套的服务。人工智能在其中的应用方向主要包括:一方面,对简单重复劳动的替代、对人工的辅助和赋能,如运输环节的无人卡车、无人机,仓储环节的无人仓、自动化分拣,配送环节的智能快递柜以及管理支持环节的智能客服等;通过人工智能与相应的设备、业务流程的结合,可以显著降低成本。如顺丰通过引入智能语音客服,2017年客服人员数量同比减少了27%,同时也实现了整体效率的提升,中通快递通过引入自动化分拣设备,二季度分拣中心的平均人数仅同比增长16.7%,远低于业务量增长41.7%,人均效能大幅提升。另一方面,对业务流程和管理的优化等,如智慧地图、智能路由规划,车货匹配提升装载率,实现效率的提升,如使用菜鸟的智能分单系统,效率可从传统分单系统的3~5秒/件提升到1~2秒/件,准确率从95%左右提升至98%以上。

  从科技与物流相结合的角度而言,中金公司认为物流行业的发展方向主要可以总结为信息化、标准化、智能化三大趋势,在各个业务环节当中又有各自的应用场景。人工智能在其中的应用主要包括对于简单重复劳动的替代、对人工的辅助和赋能,如无人卡车、无人机、无人仓、自动化分拣、智能快递柜、智能客服等,对业务流程和管理的优化等。

  中国物流与采购联合会公布的数据显示,上半年,全国社会物流总额131.1万亿元,同比增长6.9%。工业品物流总额119万亿元,同比增长6.7%,其中高技术产业和装备制造业物流需求分别增长11.6%和9.2%。互联网平台车辆利用率较传统运输企业提高50%,平均等货时间缩短至8-9小时,交易成本下降6%至8%。

  投资机会 快递公司+解决方案提供商

  目前参与AI+物流的应用浪潮主要有四类公司:一是依托于电商的平台型公司如菜鸟网络、京东物流;二是传统的快递物流公司如顺丰和通达系快递公司;三是提供相关技术和设备的企业,例如基于计算机视觉技术的工业相机和智能机器人设备制造商海康威视、大华股份等;四是初创型公司,如G7,满帮集团等。

  “物流行业劳动力密集,成本高而效率偏低,随着人工智能在物流领域的应用,有望帮助改善这一现象,由此带来相应的投资机会。”中金公司看好将受益于自动化、无人化、智能化趋势的快递公司,如在科技领域有大量投入、已经建立领先优势的顺丰控股和自动化分拣比例高的中通快递等,以及基于工业相机和智能机器人的智慧物流解决方案提供商海康威视、大华股份等。