驅(qū)動2030年物流業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)

導(dǎo)讀：Frost & Sullivan認(rèn)為人工智能(AI)、自主運(yùn)作機(jī)器、數(shù)字貨運(yùn)經(jīng)銷商與區(qū)塊鏈將開啟新的物流發(fā)展機(jī)會，下列將摘錄其闡述自主運(yùn)作機(jī)器對物流發(fā)展的影響。

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Frost & Sullivan認(rèn)為人工智能(AI)、自主運(yùn)作機(jī)器、數(shù)字貨運(yùn)經(jīng)銷商與區(qū)塊鏈將開啟新的物流發(fā)展機(jī)會，下列將摘錄其闡述自主運(yùn)作機(jī)器對物流發(fā)展的影響。

一、自主運(yùn)作機(jī)器

感應(yīng)周遭環(huán)境、分析數(shù)據(jù)與動態(tài)采取后續(xù)行動的系統(tǒng)能力，能讓自主運(yùn)作透過業(yè)務(wù)流程提高商業(yè)運(yùn)作效率。主要包含下列自主運(yùn)作機(jī)器：

(一) 自主性機(jī)器人(Autonomous Robot)：主要是設(shè)計用來在非結(jié)構(gòu)性的環(huán)境下運(yùn)作，能在無人引導(dǎo)情況下，執(zhí)行不同任務(wù)。工業(yè)4.0與智能工廠將驅(qū)動工廠與物流機(jī)器人市場的成長，估計全球工業(yè)物流機(jī)器人市場將從2017年的225億美元，成長至2020年的310億美元。

(二) 自主性商用車輛(Autonomous Commercial Vehicle)：自駕車能改善運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)現(xiàn)今所面臨的挑戰(zhàn)，F(xiàn)rost & Sullivan認(rèn)為2018-2025年主要影響自駕車發(fā)展的關(guān)鍵要素，包含法令架構(gòu)、自駕車技術(shù)成本下降、車隊與社會的接受度，以及自駕車技術(shù)的成熟度與可使用性。

(三) 自主性無人機(jī)(Autonomous Drone)：自主無人機(jī)可透過內(nèi)嵌系統(tǒng)的軟件控制飛行計劃，并與GPS系統(tǒng)結(jié)合，已達(dá)到執(zhí)行派送任務(wù)之目標(biāo)。目前許多國家已訂定無人機(jī)在商業(yè)應(yīng)用的規(guī)范，包含英國、德國、法國、日本、韓國與新加坡等。

二、自主運(yùn)作機(jī)器對運(yùn)輸與物流的關(guān)鍵趨勢

(一) 短期：開發(fā)支持技術(shù)，如光達(dá)(LiDAR)與計算機(jī)視覺，以強(qiáng)化自主能力與改善精準(zhǔn)度。

1.計算機(jī)視覺(Computer Vision)：幾乎所有自主技術(shù)都靠視覺來理解周遭環(huán)境，利用圖形處理器(GPU)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)強(qiáng)化的計算機(jī)視覺正顛覆機(jī)器的視覺理解力。DHL正研究如何利用計算機(jī)視覺以優(yōu)化貨車與飛機(jī)的裝載流程，并透過包裹偵測來優(yōu)化空間利用以改善堆棧。

2.光達(dá)(LiDAR)：固態(tài)光達(dá)(Solid-State Hybrid LiDAR, SH LiDAR)能加速3D數(shù)據(jù)采集，能在移動的同時取得圖片，此技術(shù)已成熟，并逐漸可大量生產(chǎn)。Daimler的自主貨車?yán)霉膺_(dá)、雷達(dá)與攝影機(jī)提高量測距離的精準(zhǔn)度至公厘，且每秒可量測1萬次。

(二) 中期：勞動力將驅(qū)動大型工廠自動化與著重少量高技術(shù)性專業(yè)人士的勞動力優(yōu)化。

1.人才與勞動力：研究顯示，目前面臨的勞動力短缺問題，將隨著人口結(jié)構(gòu)改變與特定專業(yè)領(lǐng)域缺乏誘因而更加惡化，例如美國卡車協(xié)會指出，目前的卡車司機(jī)缺口約在5萬人左右。同時需要具備特殊技能使數(shù)字轉(zhuǎn)型得以實現(xiàn)，未來將需要較少與具特定技術(shù)的專業(yè)人士，以更有效的方式執(zhí)行任務(wù)，并刪減單調(diào)的日常工作。

2.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)平臺：因?qū)I運(yùn)效率提升的重視，進(jìn)而驅(qū)動商業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的需求，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的供貨商將開發(fā)可整合更多技術(shù)的解決方案，包含邊緣計算(edge computing)與機(jī)器學(xué)習(xí)，以強(qiáng)化數(shù)據(jù)驅(qū)動的應(yīng)用能力。利用物聯(lián)網(wǎng)的貨運(yùn)解決方案將能提高貨運(yùn)業(yè)10-15%的獲利，超過50%的美國制造業(yè)有提供產(chǎn)品包裝的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，且33%提供工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)商品即服務(wù)(product-as-a-service)的模式。

(三) 長期：智慧城市將能擴(kuò)展其功能至自駕車，并建立一個整合且緊密的生態(tài)系統(tǒng)。

1.智慧城市：先進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)與智慧基礎(chǔ)設(shè)施能全方位執(zhí)行數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的平臺，研究指出2017-2018年對基礎(chǔ)設(shè)施的需求，將達(dá)14.5兆美元。智慧城市的特征，如5G鏈接、智能傳感器網(wǎng)絡(luò)、自動化建設(shè)、先進(jìn)交通管理系統(tǒng)(Advanced Traffic Management System, ATMS)將建立內(nèi)部鏈接網(wǎng)絡(luò)，促使路線優(yōu)化、獲取實時性數(shù)據(jù)與有利于自主性設(shè)備發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施，估計智慧城市市場至2025年將達(dá)2.4兆美元。

2.認(rèn)知分析匯集(convergence)：AI與機(jī)器學(xué)習(xí)的演進(jìn)將提高自主運(yùn)作機(jī)器之感測系統(tǒng)的復(fù)雜度。至2020年前，65%的分析市場將以預(yù)測與建議(predictive and prescriptive)分析的方式來維護(hù)、進(jìn)行成本分析與自我學(xué)習(xí)。FANUCs與NVIDI合作，致力于改善全球機(jī)器人與工廠自動化的生產(chǎn)力。

三、物流與運(yùn)輸應(yīng)用

(一) 室內(nèi)機(jī)器人-協(xié)作式機(jī)器人(collaborative robot, Cobot)：DHL持續(xù)在倉庫測試LocusBots的揀貨能力，透過學(xué)習(xí)最有效率的路線，揀貨效率較傳統(tǒng)提高2-3倍，且正確度近乎100%，并能自動偵測不同工作者的語言與加速工作流程。協(xié)作式機(jī)器人的市場高達(dá)70億美元，線已有越來越多的試驗計劃正在進(jìn)行。

(二) 長途貨運(yùn)運(yùn)輸-半自動駕駛貨車：特斯拉(Tesla)宣稱Semi單次充電能行駛300-500英里，半小時內(nèi)能完成80%充電，行駛每英里的耗電量僅不到2Kwh，并已接獲UPS、DHL與 FedEX預(yù)購125臺、10臺與20臺的訂單。