32、AI助力物流：应对疫情与实现可持续金融增长

AI助力物流：应对疫情与实现可持续金融增长

1. 引言

人类具备感知、理解、组织、分析和学习周围环境的能力，这些能力构成了智能，使我们能够研究和解决问题，推动各领域的发展。人工智能（AI）应运而生，旨在复制人类智能，实现任务自动化，辅助决策，尤其在新冠疫情等大流行事件中，能提升金融系统的性能。

物流流程看似简单，如库存评估、产品定位和活动规划，但实际操作中需要对物流活动有深入了解，并考虑时间和疫情相关因素。传统方式在复杂环境下耗时且耗资源，员工疲劳还可能导致管理不善和决策失误。因此，基于人工智能的解决方案对于支持专家、处理应急物流任务和提升金融系统功能至关重要。

人工智能的先驱可追溯到20世纪50年代，但直到强大的数据处理方法出现，才得以在现实中广泛应用。近年来，基于人工智能的工具革新了物流决策系统，提升了物流服务质量。选择合适的智能方法成为物流系统的关键，因为人工智能技术具有强大、高效和可扩展的特点，能够处理大量数据。物流领域是人工智能的重要应用场景，可用于提取更多信息，实现精准预测。

人工智能在物流领域的研究主要分为两类：
- 弱人工智能 ：与名称不同，它比传统技术更强大，能为系统提供类似人类的推理能力，解决复杂问题。分布式人工智能（DAI）常以多智能体系统（MAS）为代表，可实现智能分布式解决方案。
- 强人工智能 ：具备学习、调整和进化的能力，能更好地解决特定问题。适用于分析物流环境中的大量数据，理解工作流程，应对新情况。

传统物流管理、数据处理和决策模型存在性能、时间和成本等问题，而人工智能技术的应用推动了物流行业的发展。因此，有必要根