本研究報告由物流信息互通共享技術及應用國家工程實驗室與華東師范大學共同完成，得到了中通、京東、蘇寧、快倉、海康威視等知名企業(yè)的案例支持，為行業(yè)提供了很好的參考，是物流行業(yè)產學研合作的又一典范，為行業(yè)企業(yè)及產學研生態(tài)起到了示范作用.在國家大力發(fā)展"新基建"的政策背景下，期望這份報告能夠對新一代物流技術的行業(yè)應用落地應用產生良好的推動作用。感謝華東師范大學計算機科學與技術學院的大力支持!
附件：《2020人工智能在物流行業(yè)中的應用前瞻》物流行業(yè)產學研合作典范
【聲明：轉載此文出于傳遞更多信息之目的，并不意味著贊同其觀點或證實其描述，文章內容僅供參考，如有侵權，請聯(lián)系刪除�！�
智能體把聯(lián)接、計算、云、AI、行業(yè)應用一體化協(xié)同發(fā)展，形成開放兼容、穩(wěn)定成熟的基礎支撐技術體系，是智能升級的參考架構。根據不同的需求提供場景化解決方案，幫助企業(yè)客戶實現(xiàn)商業(yè)成功，幫助政府實現(xiàn)興業(yè)、惠民、善政
報告從善政、惠民、興業(yè)、智融四個部分對知識圖譜技術在其他行業(yè)中的代表性應用場景進行梳理，對知識圖譜未來的發(fā)展和應用做出展望，對城市數字化、智慧化發(fā)展的創(chuàng)新場景進行展示
本報告圍繞數據挖掘的概念內涵、關鍵技術、人才研究、應用場景、發(fā)展趨勢等方面展開深入研究，詳細介紹了數據挖掘的基本概念、發(fā)展歷程
持續(xù)探索新一代人工智能應用場景，將等經濟活動各環(huán)節(jié)，催生新技術、新產品、新產業(yè)。作為數字經催生新技術、新產品、新產業(yè)
闡釋了人工智能技術和產業(yè)的最新發(fā)展；其次圍繞網絡空間安全新特點和人工智能賦能新優(yōu)勢兩個維度，分析了人工智能賦能安全領域的發(fā)展藍海
分析目前電信網絡智能化的總體發(fā)展態(tài)勢與應用現(xiàn)狀，實現(xiàn)網絡的泛在智能能力， 幫助運營商實現(xiàn)數字化轉型，帶動整個電信產業(yè)的智能升級。
機器視覺技術在工業(yè)領域中應用，核心功能包括產品識別、測量、定位及檢測，是實現(xiàn)產品分揀、裝配、 搬運、質檢等多個生產環(huán)節(jié)智能化轉型的核心技術
中國智能語音市場在未來幾年仍處于上升趨勢，預計2023年智能語音市場規(guī)模將達到564.8億元，同比增長率雖有所下降但趨于平穩(wěn)，語音市場仍具有較大發(fā)展空間
基于2205家人工智能企業(yè)、15家國家級人工智能開放創(chuàng)新平臺、52家人工智能新型研發(fā)機構和48家新型平臺，全面刻畫和概括出我國人工智能和經濟社會全面融合發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢
闡述了全球人工智能產業(yè)迭代趨勢與特征,全球人工智能人才發(fā)展的現(xiàn)狀分析;中國人工智能人才培養(yǎng)現(xiàn)狀,模式與關鍵問題
人工智能市場定義為一個更廣的概念,包括了支撐人工智能開發(fā)與應用的基礎設施層,技術開發(fā)層,技術服務層和行業(yè)應用層四個領域的眾多細分市場
將AI應用成熟度從低到高依次分為早期實驗,初步投入,多維布局,深度應用,全面融合五個階段,并且從戰(zhàn)略,數據,場景規(guī)劃,應用解決方案開發(fā),技術基礎設施、組織與人才六個維度
制定長期規(guī)劃,營造創(chuàng)新氛圍;鉆研前沿技術,加快技術落地; 探索國產化替代方案,實現(xiàn)技術的提前儲備和自主可控;加快機器人突破工程成果孵化
中新天津生態(tài)城希望通過引入大數據和人工智能技術來構建解決方案;幫助各行各業(yè)的客戶釋放數據價值，實現(xiàn)即時、隨時、實時的數據服務
安吉智能通過使用格物鈦數據平臺的Action功能,讓整個流程實現(xiàn)自動化,當平臺監(jiān)測到數據標注完成形成新的數據版本后,會自動先進行模型訓練
基于維智Phy-gital飛吉特時空智能平臺,美宜佳構建了商業(yè)智能決策管理平臺,包含維智科技提供的時空數據和美宜佳提供的門店數據
通過餃子質檢解決方案,該餐飲企業(yè)的管理人員能夠在管理系統(tǒng)中查看實時生成的餃子品質統(tǒng)計分析報告,菜品優(yōu)秀率因此提高了 20%
安克創(chuàng)新通過釆用AR眼鏡虛擬試戴解決方案,讓用戶能夠不用到店接觸實物,在線上就能獲得很真實的眼鏡試戴效果,更好的幫助購買決策
當下人工智能在產業(yè)落地中會面臨的20個主要挑戰(zhàn),這些挑戰(zhàn)涉及戰(zhàn)略,數據,場景規(guī)劃,應用解決方案開發(fā),技術基礎設施,組織與人才六個維度
其數據科學與人工智能團隊釆用了資金投入導向的方式對AI應用進行了規(guī)劃;優(yōu)先考慮費用支持較大的場景;重點考慮數據層面的問題;用算法從數據中找到規(guī)律
