由于宏观经济下行压力较大，物流市场不景气，物流货源渠道变少。中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。

而微观形式上，由于运费作为物流货主的主要成本，其通过模式不断创新压低运费，同时车队成本逐年增加，车队利润被挤压。因此，物流企业、车队要想生存好、发展好，除了开源，自身还要做到节流。

人工智能技术的应用深入地改变了业态。移动互联、物联网、大数据、云计算等技术服务，引导企业加强数据分析与应用，做掌上物流、智能物流、云物流、虚拟仓储等，多数物流企业从起初的劳动密集型已经转变为技术密集型。智慧物流成为行业新趋势。

相关报告显示，物流作为一个庞大的产业，2018年国内智慧物流市场规模预计将超过1000亿元，未来几年年均增速将达到20%。而中国市场中，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。宏观来看，物流行业从物流管控、运输配送，到整体的运营，都与AI有着较大的结合空间。AI在其中通过替代重复性的劳动工作，通过挖掘物流行业这个天然数据场的数据价值，实现降本增效。

AI在物流领域的应用

（一）视觉识别技术。 这一技术可用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体，基于此可对物流快递包裹进行分拣。还可帮助分拣人员从大量的快递邮件中进行检索和分类，更为便捷、有效地帮助在非受限环境里操作。

（二）语音识别技术。 这一技术可以自动且准确的转录人类的语音。语音识别的主要应用包括语音书写、电脑系统声控、电话客服等。在物流行业语音识别可以自助下单，语音下单。

（三）机器人、无人机技术。 目前大型物流快递企业已经批量采用机器人，无人机，智能收发设备等。例如蒙牛乳业、可口可乐、珠江啤酒等企业借助机器人技术实现包装码垛作业的自动化；京东物流使用智能搬运机器人的全流程无人仓和无人机配送站等。

无人机技术大量应用于物流行业，但无人配送并非是智慧物流的全部，作为对运转率、调配速度、人力资源要求极高的物流行业，与人工智能存在天然的结合点，并且开始在全链条中实现落地。同时，在智慧供应链的改造实践中，企业之间的竞争早已不是简单的流量和商品的竞争，更多的还是技术创新和数据管理的竞争，AI的入局不仅全面提升物流速度，更让实现销量预测及智能库存管理成为可能。

从本质上来讲，AI将产业科技化，同时也是将科技产业化，这是个漫长的过程。企业要懂得如何抓住AI的机会，打造一个全新的业态，深入场景+打造闭环或许是AI产业化的最优选择。因为未来，物流的技术必将会与场景互为促进。