机器学习在智能物流研究中的应用进展与展望

魏 进，闫春雨，闫雪原 WEI Jin, YAN Chunyu, YAN Xueyuan

（1.山东畜牧兽医职业学院，山东 潍坊 261061；2.山东理工大学，山东 淄博 255000；3.潍坊学院，山东 潍坊 261061）

随着科学技术的不断发展，当今世界正掀起新一轮的产业革命。物流作为国民经济发展的基础产业和重要动脉，正面临着产业转型升级。传统的物流模式已不能满足人民日益增长的需求，物流正朝着自动化、智能化方向发展，智能物流的概念随之诞生。自动识别、人工智能、数据挖掘等技术为智能物流的发展提供了强大的驱动力[1]。其中在人工智能的研究中，学习被认为是一个关键的特征，机器学习也成为人工智能的重要分支。通过研究和构建能够学习的系统，可以让机器更加智能。以百度的无人驾驶、京东的无人配送车为例，就是一个很好的证明，通过机器学习，人工智能系统能够达到更高的水平。

1 机器学习与智能物流

1.1 机器学习

机器学习作为人工智能领域的核心，它通过仿生学原理，模拟人类的思维，使计算机有了模拟、自主学习的能力[2]。机器学习具有学习精度高，适应性强的特点。机器学习被广泛应用于各行各业，如金融、电子商务、医疗、交通、制造等领域。

在机器学习中，根据学习任务的不同，可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习[3]。监督学习的训练数据包含类别信息，例如，在垃圾邮件检测中，训练样本包含电子邮件的类别信息：垃圾邮件和非垃圾邮件。在监督学习中，典型的问题是分类和回归，典型算法是Logistic Regression、BP 神经网络算法和线性回归算法。与监督学习不同，无监督学习在训练数据中不包含任何类别信息。在无监督学习中，典型的问题是聚类，代表算法有K-means、DBSCAN 等。监督学习和无监督学习是两种使用较多的学习方法，而半监督学习是监督学习和无监督学习的混合体。强化学习又称为增强学习，是一种从环境状态到行为映射的学习，目的是使动作从环境中获得的累计回报（奖励） 值最大。强化学习有一个很大的优势，它可能是超越人类的。监督学习中，比如分类问题，最好的结果就是人类的标注水平，这是一个上界。而强化学习可以在环境中探索，最终可能超过人类。

1.2 智能物流

与传统物流相比，智能物流实现了由机器代替人力的模式转变。它采用条形码技术、无线射频技术（RFID）、电子数据交换技术（ED）I、全球定位技术（GPS）、地理信息技术（ED）I 等物联网技术，实现货物运输、仓储、配送、包装、装卸搬运、流通加工等环节的智能化操作，使货物从始发地运往目的地，满足客户的需要。智能物流具有自动化、无人化、信息化等特点，是当今现代物流的发展主要趋势。

2 机器学习在智能物流研究中的应用

目前已有越来越多的学者对智能物流展开了研究。从智能物流的发展现状及趋势到智能机器人在仓储、运输、配送等环节的具体应用，学者们的研究范围也越来越细致、广泛。郑玉飞提出了物联网背景下的智能物流发展分析[4]。刘俊秘、李梦阳等人设计出基于Arduino与机器视觉的智能物流搬运小车，对物料进行自动的抓取、运输和投送[5]。毛福新、闫光辉等人对智能物流场景搬运机器人系统进行了优化[6]。本文以智能物流中仓储、运输、配送三个非常重要的活动作为研究范围，分别研究了机器学习在智能仓储、智能运输、智能配送中的应用，具体如图1 所示。

图1 机器学习在智能物流研究中的应用概览图

2.1 机器学习在智能仓储研究中的应用

仓储是对货物进行储存、保管，是连接生产、供应、销售的中转站。仓储现代化对降低物流成本，提高物流效益具有重要意义。近年来仓储无人化、自动化，已经成为众多物流企业发展的一个趋势。京东新建的亚洲一号仓库，应用自动化立体仓库，对货物进行自动存储、自动分拣，大大提高了货物的出入库效率。在智能仓储中基于机器学习的智能分拣系统、智能仓库规划选址，一直是学者们研究的重点。

2.1.1 基于机器学习的智能分拣系统

随着电子商务的发展，中国已经迈入世界超级快递大国。根据全国邮政管理工作会议统计，2022 年中国快递业务量累计完成1 105.8 亿件，平均每天产生3 亿件。如何对这些快递进行快速分拣，尤其是在每年的6.18、双11、双12 等活动时，成为当今快递业急需解决的问题。目前对快件分拣主要采用手工分拣和机器分拣两种方式。手工分拣效率低下，而且差错率高；同时人工成本也高，直接增加物流成本。利用自动分拣机器人对货物进行分拣已成为目前一种发展趋势。分拣机器人对货物分拣成功与否主要靠三个因素：物体的类别、位置、位姿。分拣机器人通过学习建立自动抓取系统，快速精准抓取货物。国内外学者针对这些问题进行了大量研究。李恺将视觉算法与机器人操作相结合，提出了基于机器人手眼系统的物体识别与位姿估计技术[7]。付晓艳等研究了基于机器学习的物流自动分拣机器人定位精度检测算法，实现了简单的定位精度检测[8]。面对机器人分拣控制效果不理想问题，李橙等人利用激光视觉对智能物流分拣机器人进行引导控制[9]。

2.1.2 基于机器学习的智能仓库规划设计

仓库的规划设计主要包括仓库选址和仓库布局。仓库的选址是一个复杂过程，不仅要考虑地理位置、交通条件，还要考虑整个地区的经济条件、人口密度，而且各个因素还存在交叉的效果。面对众多符合要求的物流网点，选址正确与否直接关系整个物流公司后期的经济效益。另外仓库布局的一个重要工作是确定合理的库存水平，库存合理化直接影响物流企业的仓储成本。随着市场经济的发展，消费者的需求也愈发随机、波动，为了满足消费者的偏好，获取竞争优势，企业不断调整产品特性。企业面临的数据成指数化增长，无法挖掘有效信息，只能保持较高库存量，以避免缺货，结果导致企业物流成本过高。传统的研究方法已不能满足此问题的研究，随着大数据、云计算等信息技术的发展，机器学习逐渐走进人民的生活。机器学习可以快速处理海量数据，做成正确决策。朱桂业在其毕业论文中，提出采用爬虫、机器学习、大数据分析技术，分析上海市的物流站点与其他类型的服务设施之间的量化关系，最终选出合适的物流中心[10]。刘星甫从库存优化问题中的需求预测和安全库存设定问题入手，利用机器学习算法构建模型框架分别进行求解，以某物流企业为实例进行库存优化，并对其提出了相应的库存管理建议[11]。

2.2 机器学习在智能运输研究中的应用

运输作为物流的重要功能，运输的速度直接关系到整个物流的服务质量。运输智能化就是将先进的信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、人工智能等学科成果综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强了车辆、道路和使用者之间的联系，从而使运输活动更准确、高效。在智能运输中机器学习主要应用于交通流预测与分析、车辆调度问题研究。

2.2.1 基于机器学习的交通流预测与分析问题研究

随着城市化进程的加快，居民汽车拥有量不断增加，道路拥堵、交通事故时有发生。交通流量预测和分析作为智能交通领域中最重要的一环，直接决定了智能交通系统的性能表现以及适用范围。一个优秀的预测模型，不仅使出行者合理地安排自己的出行方式，出发到达时间以及路线，节省不必要的时间浪费，提高工作生活效率。而且还可以让政府服务部门及时了解和预测路况信息，对可能发生的道路拥堵和交通事故提早做出预判，节省社会负担，合理配置社会资源。传统的交通流量和出行时间预测模型主要集中在基础统计方法的应用上面。该类方法主要适用于样本数量小以及数据结构简单的传统型数据。然而随着数据采集能力攀升，以及人们对数据科学机器学习领域的不断提升的需求，传统预测方法对于数据量大、复杂度高的大数据问题，其表现会严重受制于数据噪音以及突发事件的影响。针对这些问题黄益德利用机器学习方法的特点，将装袋方法与提升树模型相结合，通过组合若干个复杂度不那么大的模型来降低泛化方差从而提升最终的交通预测效果[12]。彭博文采用机器学习技术，通过整理和分析交通大数据，选取车间距、车道数、车速、流量、天气、时段、节假日等重要交通数据作为模型特征，构建基于决策树算法和随机森林算法的交通拥堵预测模型，并对不同模型的交通预测结果进行分析[13]。

2.2.2 基于机器学习的车辆调度问题研究

车辆优化调度问题作为一个典型的NP（Non-deterministic Polynomia）l 难题，应用纯粹的数学方法难以求解。随着智能优化技术的发展，越来越多的研究人员利用机器学习方法做出决策和判断，以使运输总费用最低，效益最大。针对物流中的车辆路径优化等问题，学者们根据机器学习的特点，改进传统的求解方法。胡智超利用机器学习对电商平台用户的操作数据进行分析建模，设计了一种基于K-medoids 动态聚类混合拓扑结构的粒子群算法，用以求解物流配送路径优化问题[14]。该算法很好地跳出局部最优解，并快速收敛于全局最优解。温辛平研究了基于机器学习客流预测的公交调度优化问题[15]。文超、李津等人总结了机器学习在铁路列车调度调整中的应用[16]。

2.3 机器学习在智能配送研究中的应用

物流的最后环节是配送，把货物安全、准时地交到客户手中，直接影响着客户的物流服务体验。然而进小区难、客服分散、送货时间冲突、农村物流落后等问题一直困扰着物流企业。近年来无人机、无人车的研究一直成为社会的热点，他们的出现一定程度上解决了最后一公里的难题，尤其是在刚刚结束的疫情期间发挥着重要的作用。

2.3.1 基于机器学习的无人机物流

说到无人机物流，很多人可能会认为规模化落地仍比较遥远。但事实上，近年来，顺丰、京东、美团等代表性企业已在多地开展了支线、末端无人机物流配送试点。特别是在医疗样本运输、生鲜配送等业务场景中，部分企业已经开始商业运营。无人机与其他大多数机器不同，它们可以高速穿越极其复杂的环境。加州理工学院的一个工程师团队开发了Neural-Fly，这是一种深度机器学习方法。它跟踪无人机着陆时的位置和速度，并修改其着陆轨迹和旋翼速度，以补偿旋翼从地面的反冲，实现尽可能平稳的着陆。国内学者对无人机的研究主要集中在最近几年，主要研究的方向有无人机的定位、跟踪、图像处理等。方坤提出了一种基于支持向量机的无人机目标定位信号分离算法，解决了无人机定位差的难题[17]。车梦凡提出了基于机器学习的无人机图像目标识别算法研究[18]。

2.3.2 基于机器学习的无人车

无人车即无人驾驶，给车装上各种各样的传感器，让它能够自己理解周围的环境。在遇到障碍物或行人时，它会选择最优路线，自动完成转弯、倒车退让等动作。无人车主要采用了机器学习算法，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合（如激光雷达、雷达、摄像头或物联网），评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。对比传统快递取件，无人车派送快递更具智能化、高效性。目前无人车已经开始应用在人员流动性较大的酒店、写字楼、商场、学校。当无人配送车到达指定地点后，就会给收件人发信息。收件人只需通过手机扫码，就可以打开柜子取件，实现无接触智能配送。随着无人车送货的广泛使用，相关的研究也引起学者们的关注。陈亮研究了机器学习算法在无人驾驶中的应用[19]。吕滋博对自动驾驶中的基于深度学习的目标检测问题进行了研究[20]。叶子豪提出了基于深度学习的无人驾驶感知与决策若干方法的研究[21]。

3 机器学习在智能物流研究中存在的问题

机器学习作为人工智能的一个子集，随着人工智能技术的快速发展，机器学习技术的应用无处不在，比如，我们的家居生活、购物车、娱乐媒体以及医疗保健等。目前机器学习在物流领域中的应用发展还不平衡，主要集中在仓储、运输、配送环节。而在物流的其他环节中的应用研究还不多。包装、装卸搬运、流通加工等作为物流活动的其他环节，在整个物流的流程中也具有十分重要的意义。其次物流机器人技术与西方发达国家相比还存在差距，一些核心技术还有赖于西方发达国家。同时缺乏复合型人才，机器人的发展根本上是技术，技术需要人去创新和研究。提升技术，推动机器人产业发展，不仅需要政策和应用市场，更需要开发者和人才。由于我国机器人行业起步较晚，物流机器人行业整合应用了许多新技术、新概念，这对行业内的许多从业者来说都是不小的挑战，复合型人才的短缺对行业的快速发展影响很大。

4 总结与展望

随着物联网的发展，机器学习将应用到物流的各个环节。从文献中发现有关机器学习在智能物流中的应用研究主要集中在最近五年。而且已经开始引起学者越来越多的重视，整个发展趋势良好。为了进一步促进机器学习在智能物流的发展，使中国早日进入智能物流时代，国家和政府应当建立一套科学合理、完善的行业管理标准，规范物流机器人行业的管理。同时加快机器人高端专业人才队伍建设，开设智能机器人相关专业，培养具有机器人专业素养和素质的高等人才。其次进行核心技术和核心部件研发攻关，自主研发基于机器学习的新产品、新技术，解决被西方发达国家在核心技术上“卡脖子”的难题。