人工智能的大多數技術都可以在小型計算機上實現，只有兩點：算法，算法，算法。而算法是可以短時間內達到“像人”的水平的，最基本的是基因檢測和深度學習都可以。如果做到“像ai”，直接生產個ai就可以了，而算法的研究也僅限于已有的人工智能技術，不可能重新設計，難度比較大，最后會進入比較雞肋的地步。

　　機器人物流，ai做收貨人跟蹤跟蹤貨物、分類存儲、智能揀貨、智能退貨，直到送貨上門信息系統：客戶信息管理，客戶信息檔案，客戶關系管理，客戶信息監控，網絡協調，共享客戶，績效管理，顧客管理，物流管理，庫房管理，投資/管理，財務，統計報表等。物流管理：車輛調度，路徑調度，過路查詢，停車，損耗評估，單據處理，物流記錄管理，log10，訂單管理，企業級物流管理，差旅管理，銷售管理，客戶追蹤，協調管理，降本提效，推送物流，顧客消費數據管理等。

        精益生產、物流執行計劃、生產跟蹤、庫存控制、新產品開發、長/短期物流預測、協調物流、庫存監控、庫存處理、路徑管理、生產物流物流反饋分析、物流數據采集和傳輸、供應商/客戶協調管理、整車物流等。

　　物流工具、工業物流、庫存管理、b2b物流等。先問問國內哪幾家有？機器人物流ai物流可能也沒有人想到的難點。

        比如ai是否能避免運輸的物流誤區？ai的目標客戶能否如真實客戶一樣對接到成熟客戶？ai物流結合智能it系統可能有意想不到的事情發生？ai將我們的一線人員慣性思維轉化為大數據精準的供應鏈判斷，可能有很多其他目前沒有想到的想法和想象空間。物流這個領域機器人已經有非常先進的產品在各方面領先了。

　　反而我想多談談物流的另一個方面，那就是自動化。ai在自動化領域目前還主要處于雛形階段，還需要更多在物流自動化方面的前輩企業和成熟技術來引領物流業的發展。我先說一個核心問題：互聯網和物流結合，怎么樣才是最優解？

　　1.人工智能（大數據計算和機器學習還不成熟，也是現在物流重要的一步）

        2.智能化管理及it系統（自動化模式還只是工業物流的入門階段，還有很長的路要走）人工智能物流=人工智能（行業本質特征）+高科技的產品

        3.把人工智能應用到自動化管理系統，如：可以根據物流的情況，實時智能識別客戶需求，實時對客戶下單、配送、收貨、出貨和退貨，且由系統自動學習對方，等等。

        4.基于物流重視數據化管理,物流一定要基于大數據的物流基礎上。

        5.人工智能物流可以解決很多工業物流的短板。