無(wú)人車也是應(yīng)用AI技術(shù)的重點(diǎn)領(lǐng)域，但還只是處于起步階段，要達(dá)到普及的程度還需要很多年。不過(guò)，亞馬遜已經(jīng)開(kāi)始使用AI作為其供應(yīng)鏈技術(shù)戰(zhàn)略的基石，這也前所未有地讓它滿足了消費(fèi)者的需求。

2016年12月7日，亞馬遜完成了第一個(gè)完全由無(wú)人機(jī)送貨的訂單——從點(diǎn)擊購(gòu)買到確認(rèn)收貨只需13分鐘。亞馬遜的PrimeAir無(wú)人機(jī)封閉測(cè)試錄像中，小小的四軸飛行器優(yōu)雅從容地在英國(guó)東部田園上空飛行，最后還來(lái)上一段酷炫的創(chuàng)新展示……反正看過(guò)后你肯定會(huì)發(fā)出驚嘆。英國(guó)劍橋的居民RichardB.就表示，現(xiàn)在，從他一大早在網(wǎng)站上挑選要買的東西，到亞馬遜接單、提貨、包裝、配送他下單的FireTV和一大袋Propercorn咸甜口味爆米花，這一系列事情所花的時(shí)間大大縮短了。

AI研究的是如何教會(huì)機(jī)器思考，或者也可以說(shuō)像人工智能科學(xué)家AstroTeller指出的那樣，“AI的研究目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)完成電影里展示出來(lái)的那些高級(jí)操作?，F(xiàn)在最靠譜的方法就是機(jī)器學(xué)習(xí)，即使用“訓(xùn)練”數(shù)據(jù)教授機(jī)器不依賴人工操控完成任務(wù)。以無(wú)人車為例，研究人員從多個(gè)不同系統(tǒng)自帶的GPS、相機(jī)、雷達(dá)等設(shè)備中收集數(shù)據(jù)，然后應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法理解消化數(shù)據(jù)(如判斷前方是路還是湖)，接著再開(kāi)展合適的行動(dòng)。

無(wú)人車也是應(yīng)用AI技術(shù)的重點(diǎn)領(lǐng)域，但還只是處于起步階段，要達(dá)到普及的程度還需要很多年。不過(guò)，亞馬遜已經(jīng)開(kāi)始使用AI作為其供應(yīng)鏈技術(shù)戰(zhàn)略的基石，這也前所未有地讓它滿足了消費(fèi)者的需求。

亞馬遜與Kiva結(jié)合

或許你可以在大家認(rèn)為最不可能的地方發(fā)現(xiàn)亞馬遜倉(cāng)庫(kù)。2012年，亞馬遜花了7.75億美元收購(gòu)了倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)先驅(qū)KivaRobotics(以下簡(jiǎn)稱Kiva)。Kiva在倉(cāng)儲(chǔ)中部署了一個(gè)小型橙色機(jī)器人軍團(tuán)(它們外表有點(diǎn)像放大版的掃地機(jī)器人Roombas)，它們協(xié)助把便攜貨架拿給人類訂單分揀人員。但是當(dāng)這些機(jī)器人獲得大量關(guān)注后，我們發(fā)現(xiàn)，背后以AI技術(shù)為基礎(chǔ)的軟件才是真正的魅力所在——AI會(huì)自動(dòng)設(shè)置倉(cāng)儲(chǔ)內(nèi)的貨架擺放，保證需要盡快配送的產(chǎn)品始終垂手可得。

考慮到產(chǎn)品銷售速度不穩(wěn)定，AI與倉(cāng)儲(chǔ)的結(jié)合可以算是個(gè)顯著的進(jìn)步。打個(gè)比方，萬(wàn)圣節(jié)前一個(gè)星期你肯定是希望快遞員優(yōu)先配送糖果，但過(guò)了這個(gè)星期，糖果什么的啥時(shí)候送都不急。Kiva的動(dòng)態(tài)配置明顯提高了倉(cāng)庫(kù)運(yùn)作效率，從前60-75分鐘的周轉(zhuǎn)時(shí)間放到現(xiàn)在只需約15分鐘。

除了倉(cāng)儲(chǔ)，AI還可以應(yīng)用于零售供應(yīng)鏈中的其他環(huán)節(jié)，如設(shè)計(jì)產(chǎn)品，預(yù)計(jì)需求，預(yù)計(jì)庫(kù)存，完成訂單，監(jiān)控物流等。難怪據(jù)說(shuō)亞馬遜AI部門有1000名員工。不幸的是，并不是每個(gè)零售商都能負(fù)擔(dān)得起這么奢侈的配送形式。不過(guò)，謝天謝地，新型供應(yīng)鏈技術(shù)初創(chuàng)公司出現(xiàn)了，它們與AI緊密結(jié)合，零售商便可充分利用AI支持的所有技術(shù)。

初創(chuàng)公司的AI基因

許多投資者都投資了人工智能，供應(yīng)鏈，AI與供應(yīng)鏈相結(jié)合的公司，其中也包括我們BCV。我們?cè)诠?yīng)鏈領(lǐng)域的投資給我們帶來(lái)了豐厚的回報(bào)，其中包括好幾家行業(yè)領(lǐng)先的初創(chuàng)公司：

產(chǎn)品設(shè)計(jì)和推銷：照傳統(tǒng)來(lái)看，品牌設(shè)計(jì)和零售商買進(jìn)產(chǎn)品時(shí)，對(duì)于如何讓消費(fèi)者接受他們所知甚少，很難實(shí)現(xiàn)商品脫銷，反而錯(cuò)失本可以獲得的收入，導(dǎo)致盈利減少。MakerSights和Bloomreach(BCV家族的一員)這類公司把機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到了銷售數(shù)據(jù)中，幫助客戶識(shí)別和投資他們賺錢的產(chǎn)品。

庫(kù)存計(jì)劃與優(yōu)化：現(xiàn)在大多數(shù)的庫(kù)存管理軟件都是基于一定的規(guī)則，通過(guò)靜態(tài)參數(shù)集來(lái)確定如何分配庫(kù)存以及如何處理客戶訂單。但是，隨著分布節(jié)點(diǎn)和新的配送模式大量出現(xiàn)，原先的規(guī)則已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)。Onera(BCV家族的一員)和FusionOps都應(yīng)用了利用機(jī)器學(xué)習(xí)，保證訂單以最高盈利完成，同時(shí)還能滿足甚至超出客戶期望。

運(yùn)輸與物流：每一個(gè)供應(yīng)鏈都是由各種形式的運(yùn)輸線路連接起來(lái)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于地面運(yùn)送的貨物，F(xiàn)ourKites(BCV家族的一員)可以實(shí)時(shí)提供高度能見(jiàn)性的配送信息，ClearMetal則可以針對(duì)海運(yùn)貨物執(zhí)行類似功能。運(yùn)送中斷時(shí)，這種高度能見(jiàn)性還允許托運(yùn)人積極干預(yù)，從而提高了整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)作效率。

供應(yīng)鏈上還有很多地方可以應(yīng)用AI技術(shù)，而且這一領(lǐng)域有很多很多初創(chuàng)企業(yè)正在積極開(kāi)拓。這還只是AI技術(shù)應(yīng)用的冰山一角，我們現(xiàn)在已經(jīng)迫不及待繼續(xù)投資了。隨著AI在全球各地供應(yīng)鏈上的應(yīng)用，它將迎來(lái)一個(gè)新型自適應(yīng)零售時(shí)代，確保像RichardB.和我這類消費(fèi)者以后網(wǎng)購(gòu)商品都能極速送達(dá)。

更多資訊請(qǐng)關(guān)注工業(yè)機(jī)器人頻道