【ZiDongHua 之“方案應(yīng)用場”收錄關(guān)鍵詞： 中控信息 人工智能 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)】
　　
　　AI進(jìn)行時④ | 中控信息AI+物流：從供應(yīng)鏈的“數(shù)字心跳”到產(chǎn)業(yè)園的“智慧大腦”
 
　　
　　2025年《政府工作報告》中指出，“激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新活力”“持續(xù)推進(jìn)‘人工智能+’行動“。在數(shù)字化浪潮的蓬勃發(fā)展趨勢中，供應(yīng)鏈、物流、人工智能之間不斷突破產(chǎn)業(yè)與技術(shù)的壁壘，在時空交錯與新質(zhì)生產(chǎn)力融合的產(chǎn)業(yè)大潮中不斷持續(xù)創(chuàng)新應(yīng)用場景，高質(zhì)量提升行業(yè)效能。
　　
　　產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展也催生了園區(qū)運(yùn)營面臨的諸多風(fēng)險與挑戰(zhàn)，等待進(jìn)入園區(qū)的大量貨車需要停放的空間和作業(yè)的效能管理、貨+車+月臺需要高效驗證機(jī)制完成匹配、標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)制度要求下的實際運(yùn)營迫切需要提質(zhì)提效、80%大貨車保有量的園區(qū)內(nèi)微交通的風(fēng)險治理、高風(fēng)險作業(yè)區(qū)塊的無人化安全管控機(jī)制等等。如何平衡和治理這一發(fā)展與困境的關(guān)聯(lián)，2024年底浙江一座近70畝的產(chǎn)業(yè)園區(qū)啟動智能化與數(shù)字化的同期建設(shè)，中控信息通過多模態(tài)AI算法融合‌（物聯(lián)網(wǎng)感知+大數(shù)據(jù)分析+深度學(xué)習(xí)），用人工智能的加持為園區(qū)發(fā)展插上“AI之翼”。
 
　　
　　“AI+研判”：從車輛（貨車）軌跡的運(yùn)行追溯，到園區(qū)經(jīng)營態(tài)勢的全面感知，引入RAG技術(shù)‌，構(gòu)建“檢索-分析-生成”一體化引擎，構(gòu)建基于園區(qū)作業(yè)數(shù)據(jù)沉淀的風(fēng)險模型，有效預(yù)測大貨車在園區(qū)行駛、作業(yè)微交通高風(fēng)險路基點。從此，微交通治堵不再是園區(qū)治理的”堵點“，成為AI服務(wù)日常運(yùn)營的焦點。
 
　　
　　“AI+交互”：借助NLP、LLM 、RAG技術(shù)迭代傳統(tǒng)人機(jī)交互中菜單層疊操作的模式，依托大模型加持解析復(fù)雜自然語言構(gòu)建客服智能體，支持多種形式的識別交互方式，打造園區(qū)自適應(yīng)的行業(yè)知識庫檢索回答機(jī)制。由于入園的貨車大多為社會化車輛，在貨車司機(jī)預(yù)約入園、二次等候入園、入園作業(yè)等流程中，同步匹配天氣、周邊交通等不確定因素供司機(jī)參考，提升貨車司機(jī)的體驗感同時大大完善了貨車入園機(jī)制與效能。
　　
　　“AI+作業(yè)”：基于視覺感知AI+能力，對于供應(yīng)鏈原材料的裝卸作業(yè)重點區(qū)域?qū)崿F(xiàn)無人化作業(yè)監(jiān)管，從貨車與月臺的自適應(yīng)作業(yè)匹配，到月臺清場-空車倒入-裝載作業(yè)-作業(yè)駛離與月臺清場-滿車倒入-卸貨作業(yè)-作業(yè)駛離兩大運(yùn)營場景，最后完成月臺作業(yè)的車輛在園區(qū)出口完成貨&車二次確認(rèn)匹配后離園，真正實現(xiàn)園區(qū)作業(yè)無人化治理的場景閉環(huán)。
　　
　　未來，”AI+物流“創(chuàng)新應(yīng)用與實踐將向著構(gòu)筑以智能運(yùn)籌算法為核心的供應(yīng)鏈整體優(yōu)化能力演進(jìn)，融合貫通人、車、貨、場、站的五大物流核心要素，重塑物流園區(qū)運(yùn)營方與用戶載體之間的協(xié)作交流模式，重構(gòu)物流園區(qū)服務(wù)產(chǎn)業(yè)競爭邏輯，驅(qū)動AI始于智能，趨向感知、互動、思考、進(jìn)化的智能體！