物流行业

以智能机器人、智能拣选车、无人机、自动驾驶汽车为代表的智能硬件，正在改变原有的仓储、运输、配送等物流作业的模式。我司进一步融合深度学习、机器视觉、自然语音处理、大数据挖掘、为基础的AI大模型，为物流行业所涉及的信息识别、存储、管理、利用开辟了更加高效的途径，让“数据驱动物流”成为现实。

应用场景：

（1）仓储-智慧存储设备：针对仓储设备的智能化运行，计算机视觉、深度神经网络、机器学习、自动控制等技术的应用，将极大的提升存储设备的周转效率，尽可能的提高设备的利用率；针对仓储设备的科学规划和实施，大数据分析和专家系统等技术，能够提升系统规划的效果；针对仓储设备的维护和保养，采用基于设备数据的寿命预测技术，能够准确、预先的对设备的状态进行掌握，便于提前采取措施；

（2）仓储-冷库存储管理：利用AI模型可将采购预测与仓储现状结合，自动控制技术可以针对冷库低温的特点，更好地控制仓储货架所用的穿梭车和堆垛机、搬运使用的叉车、码垛使用的码垛机器人等设备；

（3）仓储-智能分拣系统：智能分拣系统包括分拣过程中使用的运输设备如AGV、智能分拣车、传送带等，以及分拣过程中的信息流。AI深度学习能力将赋予运输设备更多的智能，使得无人运输更加安全、高效，能够将拣选订单进行更合理的拆分与合并，并与仓储设备、运输设备和人员形成联动，实现更高效的订单拣选；

（4）运输管理：AI模型对于信息的处理比人类更加高效，能够为车辆的调度机制提供更加实时、可靠的方案，设备寿命管理能够系统性的监测车辆的状态，及时警报提醒，降低车辆故障发生率；能够更好地监测冷链运输过程中的货物状态和司机行为，为保质保量的冷链运输提供更智能的监管；

（5）配送管理：无人车和无人机等智能运输工具在物流配送中的应用越来越广泛。AI 技术可以控制无人车和无人机的行驶路线和配送任务，实现自主导航、避障和货物投递，提高配送效率，特别是在偏远地区或交通拥堵的城市区域，提高快递服务业“最后一公里”的服务质量和服务效率；

（6）客户管理：基于AI模型的知识积累和深度学习将为客户提供更精确的信息，提升客户的购物质量。智能客服系统是基于语音识别、逻辑推理、语音生成的新技术，将为客户提供售前咨询、售中管理、售后维护等服务，能够做到24小时不间断为客户提供个性化咨询方案，并减少企业客服人员数量，提高客服服务的质量。