新基建加速，行业人才缺口大开，企业如何破局重生？

交通运输业是较早应用人工智能的领域之一，而美国无人驾驶汽车发生交通事故后，关于将尚不成熟的人工智能应用到交通运输行业的质疑声音不断提升。当无人驾驶汽车的软件系统可以通过道路安全测试时，无人驾驶汽车的大规模商业化应用时代将会快速来临。业内人士预测，2030年时，无人驾驶不但会被应用到汽车领域，在船舶、飞机等领域也将会被充分应用。

早在2001年时，个人汽车中开始使用GPS定位系统，不久后，该系统在交通运输中得到大规模推广普及。技术的迅猛发展，使汽车中的传感设备数量实现大规模增长，未来，人工智能汽车中将会使用安全感应器、陀螺仪、温度传感器、环境光传感器等。

进入21世纪后，自动驾驶技术发展速度十分迅猛，在天空及海洋中，自动驾驶已经得到了实现，然而因为道路驾驶的复杂性，自动驾驶在汽车上的应用尚处于摸索阶段，行人、其他车辆加塞、不平整的路面等，导致汽车自动驾驶难度相对较高。

在无人驾驶领域，国内的百度及国际上的谷歌处于世界领先水平，二者研发的自动驾驶汽车经过了多次测试，具有较高的国际知名度。未来，传感器、深度学习等技术的融合应用，将会使无人驾驶汽车的商业化应用成为可能。

AI+物流：智慧物流新变革

完善物流等基础设施建设，推进物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在各行业的研究应用，是推动我国国民经济持续稳定增长的有效手段，也是实现中华民族伟大复兴中国梦的必由之路。智慧物流是人工智能等现代科技在物流领域的落地应用，为提高物流业发展水平提供了巨大推力。

互联网企业、物流服务商等都在积极布局智慧物流，京东积极研发无人仓技术，实现仓储环节提质增效；菜鸟物流研发了机器人小G，运用动态识别、智能感知等技术解决最后一公里配送问题。整体来看，人工智能对物流业的影响并非局限于某个领域，而是全方位的，将会创造巨大的经济效益和社会效益。

计算机视觉、智能机器人、动态识别、自动避障等人工智能技术将深刻改变传统物流业。具体而言，这种影响将在以下几个方面得到充分体现。

01、优化仓库选址

仓库选址需要海量地理与地图数据提供支持，也要借助地理信息系统软件和地理模型等工具。但国内仓库选址面临地理数据质量低、获取成本高、处理难度大等痛点，给仓库选址建模等工作带来了诸多阻碍。

而人工智能技术的发展与应用，为解决仓库选址问题提供了新的思路。人工智能技术可以帮助企业综合地理位置、运输量、物流成本等多种因素，对相关大数据进行整合并分析，快速建立仓库选址模型，而且随着相关数据的不断积累，该模型将会得到持续优化，从而使选址结果更加客观、精准。

02、合理管理库存量

传统库存管理对人工管理有较高的依赖性，需要管理人员有丰富的经验，这样才能对不同商品存放库位进行整体优化，提高库存量，减少搬运作业；合理安排出入库时间，满足客户实际需要等。显然这种管理人才是稀缺资源，而且库存管理劳动强度大，管理人员要承担较大的工作压力。

而应用人工智能技术后，可以由库存智能管理系统实时分析历史库存数据和实时订单信息，对库存量进行动态调整，避免库存积压，降低企业经营风险，提高库存周转率。为此，企业需要实现库位联网化，基于可视化定位导引、大数据、云计算等技术，打造具备订单实时处理与服务能力的仓储管理系统。

03、提高效率配送更快捷

（编辑：西安站长网）

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