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输出数据是终决定执行的策略。机器学习算法可以和货位分配软件结合，通过对实施终货位摆放策略的员工的倾向性进行不断的学习，终实现自动调整。三、制定策略明确仓储相关领域可以从人工智能技术获益之后，制定相关的应用策略将非常重要。在其发表于《哈佛商业评论》的文章中，AndrewNg对高管们应该如何定 位公司的人工智能策略提出了一些有益的看法。他写道，制定一个成功战略的关键是理解在哪里创造价值，什么是很难复制的。
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7月业务量同比增长27.3%,较6月提升3.1个百分点1-7月累计,全国规模以上快递业务量261.6亿件,同比增长27.5%;7月单月,快递业务量40.8亿件,同比增长27.3%,单月增速较6月提升3.1个百分点,使得1-7月累计业务量增速与1-6月持平,以拼多多为代表的新兴电商对快递业务量的影响在加大;日均件量1.3亿件,环比减少940万件,主要原因是6月618购物节的影响;1-7月全行业CR8为81.5,环比持平。实现这些，来自中国的经验功不可没。菜鸟莫斯科仓总经理罗斯在物流行业耕耘多年，过去对他来说，出库意味着每天一次或者两天一次，如今变成了724小时;过去是整箱、整批入库，如今则是一件一件处理。更准确、更快速的背后，是一整套技术解决方案从中国移植到俄罗斯，比如天眼摄像头系统、订单号码、条码扫描等等。甚至，就连当地人的消费习惯也在变化。过去，俄罗斯80%的网上购物是货到付款，但移动支付这种预付款方式到来了，在质疑的眼光中，取得了成功。@
在这其中一项值得仔细研究的新技术是人工智能(AI)。简单而言，人工智能是计算机系统发展到一定阶段的产物，即代为执行通常需要人类智能参与的任务(如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译)。人工智能出现于1956年，但绝大多数情况下，我们都必须将智能程序明确地输入到计算机中。近年来，机器学习作为一种典型的人工智能技术。机器学习主要是探索如何可以使计算机程序通过对输入数据的学习来提高其输出性能。这些程序可以嵌入在机器中，也可以在服务器或云端操作。
在传统的启发式算法里，阿尔法狗的首席工程师发明的CooperativeA*是随机的让AGV有顺序，互相之间可以躲避。或者是WHCA算法，让每一个机器人规划自己路径的时候只看前W步。还包括全局搜索算法，比如A*算法是试图让每一个机器人的行动组合都做一个规划。在非匀速网络中，在真实物理环境下，机器人的移动无法用匀速运动近似，它面临着两个挑战，一是经过同一个点的速度不相同，经过同一条边所需时间不相同;二是时间表达从离散时间片变为连续时间。这一改革要求不久后即得到落实。同月9日，中国邮政集团开寄递事业部成立大会，按照中国邮政集团公司寄递翼改革总体方案，此举目的在于整合中国邮政集团公司总部与中国邮政速递物流股份有限公司总部资源，加快快递物流业务发展。分析指出，借由邮政、速递两大系统的资源通过改革及整合形成合力，中国邮政将有效减少内耗;此外，依托整个集团包括金融、网运、营销等方面的资源优势，中国邮政在快递市场的竞争力也有望进一步获得加持。
循环箱、可降解快递袋、无胶带纸箱、社区回收台等已经大面积使用，大量纸张的电子面单、纸箱优选算法等也推广到全国快递业。国家生态环境部副部长赵英民曾表示，菜鸟网络、三通一达、百世、天天、阿里巴巴公益基金会与环境保护基金会合作，以行业联合的形式，推动物流绿色发展，是非常有益的尝试。环境保护基金会秘书长徐光表示，环境保护是我们大家的事业，需要全社会的共同努力。唯有共治才能共享。徐光呼吁，社会各界携起手来共同努力，为建设天蓝、地绿、水清、人和的美好家园贡献自己的力量。物流平台阿里菜鸟菜鸟E.T.物流实验室是由菜鸟网络2015年底组建的内部研究机构，自主研发前沿科技。它的产生旨在开发前沿的未来物流计划，该计划涵盖了仓干配多个环节。开发产品有无人机，末端配送机器人、仓内复杂拣货机器人矩阵等。自建物流京东物流京东物流京东X事业部专注于互联网+物流，致力于打造着眼未来的智慧仓储物流系统。京东X事业部目前正自主研发京东全自动物流中心、京东无人机、京东仓储机器人以及京东自动驾驶车辆送货等一系列备受瞩目的尖端智慧物流项目。@
快递业发展至今，末端收投出现了几种主要模式：法人企业或分支机构直接收投、第三方智能快件箱代为投递、快递公共服务站代为收投等。从近几年的发展情况来看，不同的模式优劣势不同，而且从中也能反映出快递在末端收投中存在的主要问题。不同模式，各有长短我们将末端收投分为5种模式(详见上表)。需要注意的是，除企业直接收投的模式外，其余4种模式的本质就是多个快递品牌共享一个基层收投平台，这也是当前共享经济在快递业的有力实践。这一市场当下的需求不断倒逼物流企业去提供更加快速的服务，这也是企业未来需要重点发力的方向。品类同城配送市场不同于以往传统快递市场，其配送品类更加多元化，比如生鲜、鲜花、宠物、重要文件、古玩字画等，这就对物流企业提出了更高的要求，需要企业扩大服务品类，并逐渐完善相关配套设备等。成本在速度提升，品类扩充的条件下，提供同城配送服务的物流企业如果能将物流成本降低，便会提供消费者可以接受的客单价，这样也便于企业分得更多杯羹。
@孟雷平说，无人机具有自动投递功能，通过预先设定好程序，可在距地面一定高度的位置悬停，并投递包裹，随后自主返航至起飞点，整个飞行过程没有人为操控，智能化程度很高。未来苏宁物流计划围绕无人机上下游配套产业，在全国建设5000个无人机智慧物流枢纽。无人技术是未来颠覆物流行业格局的重要赛道，从无人驾驶技术发展的情况来看，无人驾驶在物流场景下的应用前景更易实现。然而，以无人车为例，我国现行法规并不允许无人驾驶上路，现有大部分政策法规与无人驾驶发展并不相适应。农村业务量指数：反映电商物流农村地区业务量规模，主要通过发送到农村地区的物流单量变化来体现。物流时效指数：反映电商物流消费者从提交订单到收到商品之间的物流时效，体现物流配送的效率水平。库存周转指数：反映电商物流商品库存周转情况。实载率指数：反映电商物流运输过程中货运车辆体积实载情况。履约率指数：反映电商物流配送履约水平情况，主要通过按照承诺时间，准时送达消费者的订单量与全部订单量的比率变化来体现。满意度指数：反映电商物流消费者对电商物流服务的满意度水平。
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办公厅去年印发的《关于进一步推进物流降本增效促进实体经济发展的意见》，提出了27条具体政策措施，部署推进物流降本增效有关工作，着力营造物流业发展良好环境，提升物流业发展水平，促进实体经济发展。同年，《办公厅关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》对发展现代供应链做出总体部署。与此同时，随着放管服改革的深入推进，制约行业发展的制度环境也逐步好转。从政府层面而言，对于现代物流业的发展，不仅要从政策上给予关注和支持，还要总结推广各地区、各部门的经验。
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在这其中一项值得仔细研究的新技术是人工智能(AI)。简单而言，人工智能是计算机系统发展到一定阶段的产物，即代为执行通常需要人类智能参与的任务(如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译)。人工智能出现于1956年，但绝大多数情况下，我们都必须将智能程序明确地输入到计算机中。近年来，机器学习作为一种典型的人工智能技术。机器学习主要是探索如何可以使计算机程序通过对输入数据的学习来提高其输出性能。这些程序可以嵌入在机器中，也可以在服务器或云端操作。
在传统的启发式算法里，阿尔法狗的首席工程师发明的CooperativeA*是随机的让AGV有顺序，互相之间可以躲避。或者是WHCA算法，让每一个机器人规划自己路径的时候只看前W步。还包括全局搜索算法，比如A*算法是试图让每一个机器人的行动组合都做一个规划。在非匀速网络中，在真实物理环境下，机器人的移动无法用匀速运动近似，它面临着两个挑战，一是经过同一个点的速度不相同，经过同一条边所需时间不相同;二是时间表达从离散时间片变为连续时间。这一改革要求不久后即得到落实。同月9日，中国邮政集团开寄递事业部成立大会，按照中国邮政集团公司寄递翼改革总体方案，此举目的在于整合中国邮政集团公司总部与中国邮政速递物流股份有限公司总部资源，加快快递物流业务发展。分析指出，借由邮政、速递两大系统的资源通过改革及整合形成合力，中国邮政将有效减少内耗;此外，依托整个集团包括金融、网运、营销等方面的资源优势，中国邮政在快递市场的竞争力也有望进一步获得加持。
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快递业发展至今，末端收投出现了几种主要模式：法人企业或分支机构直接收投、第三方智能快件箱代为投递、快递公共服务站代为收投等。从近几年的发展情况来看，不同的模式优劣势不同，而且从中也能反映出快递在末端收投中存在的主要问题。不同模式，各有长短我们将末端收投分为5种模式(详见上表)。需要注意的是，除企业直接收投的模式外，其余4种模式的本质就是多个快递品牌共享一个基层收投平台，这也是当前共享经济在快递业的有力实践。这一市场当下的需求不断倒逼物流企业去提供更加快速的服务，这也是企业未来需要重点发力的方向。品类同城配送市场不同于以往传统快递市场，其配送品类更加多元化，比如生鲜、鲜花、宠物、重要文件、古玩字画等，这就对物流企业提出了更高的要求，需要企业扩大服务品类，并逐渐完善相关配套设备等。成本在速度提升，品类扩充的条件下，提供同城配送服务的物流企业如果能将物流成本降低，便会提供消费者可以接受的客单价，这样也便于企业分得更多杯羹。
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办公厅去年印发的《关于进一步推进物流降本增效促进实体经济发展的意见》，提出了27条具体政策措施，部署推进物流降本增效有关工作，着力营造物流业发展良好环境，提升物流业发展水平，促进实体经济发展。同年，《办公厅关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》对发展现代供应链做出总体部署。与此同时，随着放管服改革的深入推进，制约行业发展的制度环境也逐步好转。从政府层面而言，对于现代物流业的发展，不仅要从政策上给予关注和支持，还要总结推广各地区、各部门的经验。
