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據(jù)媒體報道，在下了訂單后，每個人都想知道，你的Amazon Prime包裹是如何在幾個小時后出現(xiàn)在門口的？這是個非常復雜的過程，涉及到供應(yīng)商、制造商、批發(fā)商、零售商以及終端消費者。這個過程被統(tǒng)稱為供應(yīng)鏈管理（SCM），其中物流是負責處理商品流動和運輸?shù)哪遣糠帧嗰R遜等電商巨頭就專注于物流業(yè)務(wù)，而Unilever這樣的快速消費品領(lǐng)域領(lǐng)先公司則提供全面的供應(yīng)鏈管理服務(wù)。

就像其他所有數(shù)據(jù)驅(qū)動的行業(yè)那樣，物流公司與供應(yīng)鏈公司都在投資于人工智能（AI）解決方案，以解決他們最緊迫的痛點。無論大小企業(yè)，都在涉足創(chuàng)新領(lǐng)域，從機器學習到機器人等。物流崩潰會導致整個供應(yīng)鏈斷裂，為此公司需要不斷尋求改進管理庫存、預測價格以及簡化操作的方法。財富500強中的多聯(lián)式運輸公司C.H. Robinson的首席信息官扎德·林德布魯姆（Chad Lindbloom）最近分享了他利用AI解決這些問題的親身經(jīng)驗。

C.H. Robinson在北美地區(qū)最主要的業(yè)務(wù)就是卡車貨運。他們的客戶定期外包部分或所有物流業(yè)務(wù)，還有許多一次性服務(wù)，導致公司計劃外貨運任務(wù)激增。令人感到驚訝的是，作為運輸公司，C.H. Robinson本身卻沒有任何車輛。它被稱為“貨運經(jīng)紀人”似乎更為恰當，即在想要運送貨物的客戶和提供卡車運送服務(wù)的承運商之間充當運營和金融中間人。提供運輸服務(wù)的承運商極度分散，從只有一輛卡車的獨行俠，到擁有大量車輛的車隊等各不相同。

盡管面臨這些挑戰(zhàn)，C.H. Robinson必須兌現(xiàn)承諾，提前為客戶準備好特定價格的貨運服務(wù)。有時候，他們可能最后一分鐘才會得到最終報價，有時候則要求當日送達。

價格預測是C.H. Robinson面臨的最大業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。line布魯姆解釋稱：“在我們這個行業(yè)，價格隨著季節(jié)、月份甚至每天的不同時段都有變化。此外，卡車行駛車道不同，價格也存在差異。舉例來說，從俄亥俄州的托雷多前往紐約市與返程所走車道相反，而返回的成本會更低，因為城市中心向制造區(qū)行駛沒有太多貨物可運。”

雖然許多廠商提供AI支持的物流和供應(yīng)鏈軟件，比如Watson Supply Chain、ToolsGroup以及TransVoyant等，但C.H. Robinson的龐大業(yè)務(wù)更為復雜，為此要求其開發(fā)專門的技術(shù)以滿足特定需求。此前，定價由人類專家決定，他們擁有豐富的業(yè)內(nèi)經(jīng)驗和市場知識。

在成為C.H. Robinson的首席信息官之前，林德布魯姆已經(jīng)在金融行業(yè)從業(yè)25年，擔任了15年首席財務(wù)官職位。金融與技術(shù)特長相結(jié)合，他和自己的團隊已經(jīng)開發(fā)出用于預測價格的機器學習模型，就像華爾街的自動交易商開發(fā)出的算法。這些模型會研究貨運定價歷史數(shù)據(jù)，并將天氣、交通以及社會經(jīng)濟挑戰(zhàn)等參數(shù)加入其中，估算出公平的交易價格。

AI并非總是比市場專家的表現(xiàn)更好，林德布魯姆認為人類不會被完全取代。他說：“在有些情況下，人類可能會給出更合理的交易價格。但在大多數(shù)情況下，這種技術(shù)都可以幫助制定公平的市場定價。”他還補充說，高效算法帶來的關(guān)鍵好處是信息的民主性和可用性。它無需依賴少數(shù)專家就可以給出評估，更多員工可利用機器智能確保他們在市場中的報價，以便確保生意成功，同時確保執(zhí)行力。

AI的第二個用例是保證和管理供應(yīng)商的庫存，以及管理龐大的卡車隊列。在貨運買家了解可用車輛和具體報價前，C.H. Robinson就可以為它們提供公平的報價。這家公司依賴于戰(zhàn)略性的人際關(guān)系，特別是龐大的貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)，以便為特定的用戶找到最相配的卡車承運商。

C.H. Robinson對每條路線都會進行背景分析，將承運人的價格和服務(wù)水平分門別類。易碎、昂貴、時間緊迫的貨物需要的服務(wù)層次更高。這些不同的因素匯聚起來，讓C.H. Robinson可為用戶和承運人提供最優(yōu)化的匹配服務(wù)。

管理中斷是可利用AI解決的第三個重要問題。颶風、承運人破產(chǎn)以及員工罷工等，都有可能導致物流業(yè)務(wù)遭到重創(chuàng)。為了預測這類中斷事件、訓練AI學習人類制定應(yīng)急計劃的能力，以便將來糾正失誤，C.H. Robinson收集大量信息源，分析過去中斷造成的影響，比如法國承運人罷工或美國西北部颶風。舉例來說，物流中心受到惡劣天氣影響，承運方就可以選擇更安全的路線行駛。

收集數(shù)據(jù)部分需要詳細的調(diào)查，包括追蹤人類員工如何處理中斷事件，以及他們的管理結(jié)果。林德布魯姆希望這套系統(tǒng)通過向人類學習后，最終能被訓練為自動優(yōu)化行動。

林德布魯姆說：“我們不斷地觀察市場，并相信自己正開發(fā)更好的技術(shù)。”由于對可靠性的迫切需要，C.H. Robinson建立并運營自己的數(shù)據(jù)中心，若需要額外計算能力則可求助于云計算。擁有數(shù)據(jù)中心的資源讓C.H. Robinson可需要的時候迅速進行調(diào)整，但依然需要利用閑置的系統(tǒng)進行研發(fā)。

除了靈活性外，擁有數(shù)中心還能控制隱私。林德布魯姆強調(diào)稱：“對于客戶來說，我們是運輸管理系統(tǒng)的云服務(wù)供應(yīng)商。作為核心云供應(yīng)商，我們擁有同樣的技術(shù)，但我們知道數(shù)據(jù)在哪里，我們可以控制它，我們可以兌現(xiàn)為客戶保密的承諾。許多人對與我們合作感到更放心。”

林德布魯姆說：“在我們這個行業(yè)，技術(shù)是非常重要的因素。”物流和供應(yīng)鏈領(lǐng)域的其他巨頭也如此認為，并大量斥資研發(fā)AI解決方案。DHL希望利用自動汽車降低成本，Active Ants開發(fā)可穿戴技術(shù)以永華倉庫任務(wù)，Locus Robotics開發(fā)可穿戴機器人，本田利用智能手機應(yīng)用實時追蹤貨物。

DHL在2016年度《Logistics Trend Radar》中預測，國內(nèi)外物流領(lǐng)域的AI投資依然會持續(xù)增長。越來越多的公司計劃加大投資，在內(nèi)部研發(fā)AI應(yīng)用以提供預測性分析、運營與管理、增強現(xiàn)實、機器人以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。

對于想要利用AI復制C.H. Robinson成功經(jīng)驗的人，林德布魯姆的建議是：你要嘗試的很多事情可能都不會產(chǎn)生任何價值；你需要愿意嘗試和接受快速失??；嘗試用多種不同的模式解決相同的問題；多元類型測試才是關(guān)鍵。此外，林德布魯姆也警告不要過度依賴AI，并鼓勵公司高管明確定義AI用例。

（網(wǎng)易）