人工智能近年來的迅猛發(fā)展，預(yù)示著其將為倉庫運(yùn)作方式帶來革命性的變革。但在企業(yè)決定在運(yùn)營實(shí)踐中引入并實(shí)施這一新技術(shù)之前，必須要確保已擁有相關(guān)數(shù)據(jù)及所需人才。
對(duì)相關(guān)企業(yè)而言，即時(shí)關(guān)注并對(duì)供應(yīng)鏈技術(shù)的進(jìn)步具有敏感性幾乎已經(jīng)成為必須。機(jī)器人技術(shù)、自動(dòng)化、數(shù)據(jù)分析和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等各種新技術(shù)，正在逐步展示出其在提升貨物運(yùn)輸，處理，存儲(chǔ)和配送效率方面的潛力。這些新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，使得我們很難確認(rèn)究竟應(yīng)把注意力集中在哪一方面。
在這其中一項(xiàng)值得仔細(xì)研究的新技術(shù)是人工智能(AI)。簡(jiǎn)單而言， 人工智能是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，即代為執(zhí)行通常需要人類智能參與的任務(wù)（如視覺感知、語音識(shí)別、決策和語言翻譯）。人工智能出現(xiàn)于1956年，但絕大多數(shù)情況下，我們都必須將智能程序明確地輸入到計(jì)算機(jī)中。
近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種典型的人工智能技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)主要是探索如何可以使計(jì)算機(jī)程序通過對(duì)輸入數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來提高其輸出性能。這些程序可以嵌入在機(jī)器中，也可以在服務(wù)器或云端操作。亞馬遜(Amazon)、谷歌、Facebook、微軟(Microsoft)等大型科技公司已經(jīng)將機(jī)器學(xué)習(xí)融入到他們的產(chǎn)品和服務(wù)中，為用戶提供：相關(guān)度更高的網(wǎng)絡(luò)搜索內(nèi)容，更好的圖像與語音識(shí)別技術(shù)以及更智能化的設(shè)備。
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析（收集、轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)分析的流程）之間有一些相似之處。兩者都需要一個(gè)經(jīng)過清理的、多樣化的、大型的數(shù)據(jù)庫才能有效地運(yùn)作。然而，主要的區(qū)別在于，數(shù)據(jù)分析允許用戶從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論，進(jìn)而要求用戶采取相應(yīng)措施來改善其供應(yīng)鏈。相比較而言，對(duì)于已處于可解決范疇內(nèi)的問題，機(jī)器學(xué)習(xí)可以基于“訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫”自動(dòng)執(zhí)行操作（本文后續(xù)關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的部分將對(duì)此進(jìn)行討論）。基于其允許任務(wù)自動(dòng)執(zhí)行這一特性，人工智能 — 尤其是機(jī)器學(xué)習(xí) — 對(duì)許多供應(yīng)鏈管理人員來說都是一項(xiàng)值得關(guān)注的重要技術(shù)。對(duì)于今天的許多企業(yè)來講，制定并實(shí)施供應(yīng)鏈相關(guān)的人工智能戰(zhàn)略，將使其隨著技術(shù)的逐漸成熟，提升自身的生產(chǎn)力、速度與效率。
一、人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀
人工智能近期的迅猛發(fā)展，得益于以下因素的共同作用。第一，各種設(shè)備的互通互連而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)以及促使日常生活數(shù)字化的高級(jí)傳感器的使用的增長(zhǎng)。第二，從移動(dòng)設(shè)備到云計(jì)算，各種設(shè)備的計(jì)算能力也在持續(xù)增長(zhǎng)。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)可以運(yùn)行在最新的硬件運(yùn)算設(shè)備上，同時(shí)獲取大批量、多樣化及高質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫，進(jìn)而自動(dòng)執(zhí)行各種任務(wù)。
案例一：
下面是一個(gè)眾多消費(fèi)者將逐漸熟悉的場(chǎng)景。如果你有一個(gè)iphone而且每天早晨通勤上下班， 最近一段時(shí)間你可能留意到了以下情況：當(dāng)你坐進(jìn)汽車的時(shí)候，你的手機(jī)將自動(dòng)提示你開車去公司將需要多少時(shí)間，根據(jù)實(shí)時(shí)的路況信息給出最佳行車路線的建議。當(dāng)這一現(xiàn)象第一次發(fā)生時(shí)，你可能會(huì)有這樣的疑惑：“手機(jī)怎么會(huì)知道我要去上班？感覺很酷，但也有一點(diǎn)點(diǎn)恐怖”。
因?yàn)閮?nèi)置了機(jī)器學(xué)習(xí)功能，手機(jī)可以根據(jù)你過去做過的事情來預(yù)測(cè)你將要什么。如果你換了新工作或者開車去了另外一個(gè)目的地，設(shè)備會(huì)自動(dòng)調(diào)整它的預(yù)測(cè)，并根據(jù)新的目的地發(fā)出新的通知。這一應(yīng)用場(chǎng)景的特別強(qiáng)大之處在于：設(shè)備對(duì)用戶來說越來越有幫助，而用戶或軟件開發(fā)人員不必采取任何行動(dòng)。
另一個(gè)場(chǎng)景是自動(dòng)駕駛汽車。目前路面上行駛的自動(dòng)駕駛汽車正在被用來收集數(shù)據(jù)，用來改進(jìn)下一代自動(dòng)駕駛汽車的技術(shù)。當(dāng)人工操作人員直接對(duì)車輛進(jìn)行控制時(shí)，相關(guān)的數(shù)據(jù)就會(huì)與其他車輛的數(shù)據(jù)匯集起來并進(jìn)行對(duì)比分析，以確定在何種情況下自動(dòng)駕駛汽車將切換到由人工駕駛模式。這樣的數(shù)據(jù)收集與分析將使得自動(dòng)駕駛汽車變得更加智能。
雖然人們很容易被今天人工智能相關(guān)的令人興奮的發(fā)展所鼓舞，但了解人工智能的局限性也很重要。在《哈佛商業(yè)評(píng)論》(Harvard Business Review) 2016年的一篇文章中，《人工智能現(xiàn)階段的能與不能》，斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室前負(fù)責(zé)人、跨國科技公司百度的人工智能團(tuán)隊(duì)前首席科學(xué)家Andrew Ng明確表示，“人工智能將變革許多行業(yè)，但它并不具有無所不能的魔力。”
Ng強(qiáng)調(diào)，雖然人工智能已經(jīng)有很多成功的實(shí)施案例，但大多數(shù)都是在監(jiān)督學(xué)習(xí)的場(chǎng)景下展開應(yīng)用。在這一模式下，每一個(gè)訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)庫與正確的輸出決策相關(guān)聯(lián)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過比對(duì)這個(gè)訓(xùn)練庫的信息來根據(jù)新的輸入數(shù)據(jù)做出決策。監(jiān)督學(xué)習(xí)的一些常見應(yīng)用包括照片標(biāo)記、貸款處理與語音識(shí)別。在每一個(gè)應(yīng)用案例中，系統(tǒng)都會(huì)接收輸入信息 — 比如照片標(biāo)簽應(yīng)用中的圖片 — 并基于它從訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫中學(xué)到的信息做出決定或做出反應(yīng)。
如果擁有一個(gè)足夠大的輸入數(shù)據(jù)庫，并用對(duì)應(yīng)的人工響應(yīng) (或輸出) 做以注釋 ，那么就可以構(gòu)建一個(gè)人工智能應(yīng)用程序，允許計(jì)算機(jī)系統(tǒng)接收新的輸入數(shù)據(jù)并自行做出決定。這可以使過去不容易自動(dòng)化的流程變的可以自動(dòng)運(yùn)作，最終提升倉庫啊的運(yùn)營效率。而實(shí)現(xiàn)這一目的的關(guān)鍵就是輔助做出決策的數(shù)據(jù)庫的大小、質(zhì)量與多樣性的程度。訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)庫越大、越多樣化，機(jī)器學(xué)習(xí)算法做出的決策就越優(yōu)化。
