結(jié)合AI和無人機(jī)兩大科技領(lǐng)域熱點，快遞行業(yè)也要搞事情!先心疼可能面臨失業(yè)的快遞小哥一分鐘……不過，現(xiàn)在快遞行業(yè)從業(yè)人員門檻低，職業(yè)素養(yǎng)參差不齊，無人機(jī)或許是個改善的方向;只是無人機(jī)配送成本不低，如何普及也是個問題。

　　2016年12月7日，亞馬遜完成了第一個完全由無人機(jī)送貨的訂單——從點擊購買到確認(rèn)收貨只需13分鐘。亞馬遜的Prime Air無人機(jī)封閉測試錄像中，小小的四軸飛行器優(yōu)雅從容地在英國東部田園上空飛行，最后還來上一段酷炫的創(chuàng)新展示……反正看過后你肯定會發(fā)出驚嘆。英國劍橋的居民Richard B.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Fire TV和一大袋Propercorn咸甜口味爆米花，這一系列事情所花的時間大大縮短了。

　　AI 改變零售業(yè)，無人機(jī)送貨上門只需13分鐘

　　AI研究的是如何教會機(jī)器思考，或者也可以說像人工智能科學(xué)家Astro Teller指出的那樣，“AI的研究目標(biāo)是讓計算機(jī)完成電影里展示出來的那些高級操作?，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)。以無人車為例，研究人員從多個不同系統(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)，接著再開展合適的行動。

　　無人車也是應(yīng)用AI技術(shù)的重點領(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，亞馬遜已經(jīng)開始使用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)亞馬遜倉庫。2012年，亞馬遜花了7.75億美元收購了倉儲機(jī)器人產(chǎn)業(yè)先驅(qū)Kiva Robotics(以下簡稱Kiva)。Kiva在倉儲中部署了一個小型橙色機(jī)器人軍團(tuán)(它們外表有點像放大版的掃地機(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會自動設(shè)置倉儲內(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與倉儲的結(jié)合可以算是個顯著的進(jìn)步。打個比方，萬圣節(jié)前一個星期你肯定是希望快遞員優(yōu)先配送糖果，但過了這個星期，糖果什么的啥時候送都不急。Kiva的動態(tài)配置明顯提高了倉庫運作效率，從前60-75分鐘的周轉(zhuǎn)時間放到現(xiàn)在只需約15分鐘。

　　除了倉儲，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)計產(chǎn)品，預(yù)計需求，預(yù)計庫存，完成訂單，監(jiān)控物流等。難怪據(jù)說亞馬遜AI部門有1000名員工。不幸的是，并不是每個零售商都能負(fù)擔(dān)得起這么奢侈的配送形式。不過，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。我們在供應(yīng)鏈領(lǐng)域的投資給我們帶來了豐厚的回報，其中包括好幾家行業(yè)領(lǐng)先的初創(chuàng)公司：

　　產(chǎn)品設(shè)計和推銷：照傳統(tǒng)來看，品牌設(shè)計和零售商買進(jìn)產(chǎn)品時，對于如何讓消費者接受他們所知甚少，很難實現(xiàn)商品脫銷，反而錯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，幫助客戶識別和投資他們賺錢的產(chǎn)品。

　　庫存計劃與優(yōu)化：現(xiàn)在大多數(shù)的庫存管理軟件都是基于一定的規(guī)則，通過靜態(tài)參數(shù)集來確定如何分配庫存以及如何處理客戶訂單。但是，隨著分布節(jié)點和新的配送模式大量出現(xiàn)，原先的規(guī)則已經(jīng)無法適應(yīng)。Onera(BCV家族的一員)和Fusion Ops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，同時還能滿足甚至超出客戶期望。

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

　　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，它將迎來一個新型自適應(yīng)零售時代，確保像Richard B.和我這類消費者以后網(wǎng)購商品都能極速送達(dá)。

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