人工智能将会在生产端先运作起来
目前人工智能将全面推动传统产业的转型升级已成业内共识。如在物流领域，人工智能技术有望促成行业拐点，毕竟现在智慧物流已是一个业内津津乐道的关键词。6月8日，针对人工智能给物流行业带来的影响，物流行业龙头企业传化智联副总裁项天成接受了《每日经济新闻》记者专访。
《每日经济新闻》记者（下简称NBD）：人工智能提升中国制造是当下业界共同关注的话题，您觉得如何将人工智能运用于物流领域，才能最大限度释放货物流通潜力，降低物流流通成本？
项天成：首先要明确什么是人工智能？它的概念是“数据+个性化”。对传化智联来说，是希望达到社会供应链的优化，优化就需要有大数据的支持，而个性化则是针对不同的实体做出不同的方案。
具体来说，整个供应链从采购、运输到生产、出库，再到下个环节的运输，形成了一个物流闭环。从物流的角度出发，会发现货物又经过了很多环节，在每一个环节中会有许多要素：人、车、货、仓，每个要素都可以用人工智能的手段来优化。
比如，车辆是物流重要的基本工具，在车辆终端上的人工智能即是一个数据采集设备，分为边缘计算和云计算两种，可以在设备中计算车辆潜在问题提前避免事故，不同的车辆、不同的数据结果就会按不同需要做出不同的反应；此外，仓库也是重要一环，为了让货物更快进出，可以利用一些无人驾驶的叉车，与之前采用的激光导航技术不同，目前人工智能技术基于化媒体识别，已经可以感知前方距离精准地把货放在指定的货架上去。
而进一步的供应链优化属运筹学范畴，全国各地有几千万的货在物流网络上跑，以前物流公司都是各自为阵的，可以做到局部最优，但是没有做到全局最优，如何找到一个网络中的全局最优点和全球最优效果？就是收集更多的数据，让不同的个体分享这些数据，让原本是两个人运的货拼成一车去运，有更好的周转或者是协同，这也是一种人工智能。
NBD：那么要使人工智能从技术走向商业化，甚至是可持续的商业模式应该如何去实现？您认为未来国内的人工智能市场达 到量产普及的突破点将发生在那些领域？
项天成：所谓人工智能，绝不仅仅是像AlphaGo这样深度学习的程序系统，一个算法也是人工智能的范畴。从技术到商业化，事实上这个不难，只要找到场景就可以算投入产出比。比如做一家供应链咨询或者大数据优化的公司，他们会通过企业给予他们的数据进行一些算法，然后去优化企业的运作，达到节省好几百万元运输费用的目的。
人工智能创造的价值是很容易去量化的。前提是企业需要培养一支能够懂人工智能的又能够懂技术场景的人才队伍，不是纯学术的，而是有能力去实施预设场景的，那么便很容易计算出投入产出比，即投入了多少技术力量、人力成本、设备成本，收益又是多少，这些完全是可量化的，而且在生活中已经在大面积地使用了，其实我们每天都在接触人工智能。
而未来，若将市场划分为消费端和生产端两个场景，我认为人工智能将会在生产端先运作起来。比如无人驾驶技术，谷歌研究无人驾驶汽车至今仍是在一个上市阶段还不到大面积推广，而无人驾驶的叉车和AGB小车在仓库里已经到处都有。原因是，一方面生产端的场景更丰富更容易落地，另一方面生产端面临的是物，相对来说比服务人要简单一些。
（实习生张韵对本文亦有贡献）