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傳化智聯副總裁項天成

每經記者 沈溦 杭州攝影報道 每經編輯 文多  

目前人工智能將全面推動傳統產業的轉型升級已成業內共識。如在物流領域，人工智能技術有望促成行業拐點，畢竟現在智慧物流已是一個業內津津樂道的關鍵詞。6月8日，針對人工智能給物流行業帶來的影響，物流行業龍頭企業傳化智聯副總裁項天成接受了《每日經濟新聞》記者專訪。

《每日經濟新聞》記者（下簡稱NBD）：人工智能提升中國制造是當下業界共同關注的話題，您覺得如何將人工智能運用于物流領域，才能最大限度釋放貨物流通潛力，降低物流流通成本？

項天成：首先要明確什么是人工智能？它的概念是“數據+個性化”。對傳化智聯來說，是希望達到社會供應鏈的優化，優化就需要有大數據的支持，而個性化則是針對不同的實體做出不同的方案。

具體來說，整個供應鏈從采購、運輸到生產、出庫，再到下個環節的運輸，形成了一個物流閉環。從物流的角度出發，會發現貨物又經過了很多環節，在每一個環節中會有許多要素：人、車、貨、倉，每個要素都可以用人工智能的手段來優化。

比如，車輛是物流重要的基本工具，在車輛終端上的人工智能即是一個數據采集設備，分為邊緣計算和云計算兩種，可以在設備中計算車輛潛在問題提前避免事故，不同的車輛、不同的數據結果就會按不同需要做出不同的反應；此外，倉庫也是重要一環，為了讓貨物更快進出，可以利用一些無人駕駛的叉車，與之前采用的激光導航技術不同，目前人工智能技術基于化媒體識別，已經可以感知前方距離精準地把貨放在指定的貨架上去。

而進一步的供應鏈優化屬運籌學范疇，全國各地有幾千萬的貨在物流網絡上跑，以前物流公司都是各自為陣的，可以做到局部最優，但是沒有做到全局最優，如何找到一個網絡中的全局最優點和全球最優效果？就是收集更多的數據，讓不同的個體分享這些數據，讓原本是兩個人運的貨拼成一車去運，有更好的周轉或者是協同，這也是一種人工智能。

NBD：那么要使人工智能從技術走向商業化，甚至是可持續的商業模式應該如何去實現？您認為未來國內的人工智能市場達到量產普及的突破點將發生在那些領域？

項天成：所謂人工智能，絕不僅僅是像AlphaGo這樣深度學習的程序系統，一個算法也是人工智能的范疇。從技術到商業化，事實上這個不難，只要找到場景就可以算投入產出比。比如做一家供應鏈咨詢或者大數據優化的公司，他們會通過企業給予他們的數據進行一些算法，然后去優化企業的運作，達到節省好幾百萬元運輸費用的目的。

人工智能創造的價值是很容易去量化的。前提是企業需要培養一支能夠懂人工智能的又能夠懂技術場景的人才隊伍，不是純學術的，而是有能力去實施預設場景的，那么便很容易計算出投入產出比，即投入了多少技術力量、人力成本、設備成本，收益又是多少，這些完全是可量化的，而且在生活中已經在大面積地使用了，其實我們每天都在接觸人工智能。

而未來，若將市場劃分為消費端和生產端兩個場景，我認為人工智能將會在生產端先運作起來。比如無人駕駛技術，谷歌研究無人駕駛汽車至今仍是在一個上市階段還不到大面積推廣，而無人駕駛的叉車和AGB小車在倉庫里已經到處都有。原因是，一方面生產端的場景更豐富更容易落地，另一方面生產端面臨的是物，相對來說比服務人要簡單一些。 （實習生張韻對本文亦有貢獻）