引言：人工智能技术（AI），是一种集开发、研究、延伸以及扩展于一体的系统技术科学。人工智能技术经过不断优化以及改进，被广泛应用到公路运输物流中。公路运输物流装备与设备的智能化、无人化，物流信息的智慧化，都将会伴随着人工智能技术的合理应用得以实现。通过人工智能技术，可以根据车辆、货物、路线等信息进行智能调度，实现运输效率的最大化。自动驾驶技术可以帮助卡车在公路上实现更安全、更高效的行驶，不仅可以减少人力成本，还可以提高道路安全。通过无人叉车、无人仓库等技术，可以实现货物的自动搬运和存储，提高仓库管理效率。通过智能包装技术，可以实现对货物的精准包装和标识，提高货物的安全性和运输效率。对人工智能技术在公路运输物流中的应用进行分析和总结，对智慧公路运输物流发展趋势进行展望。

一、人工智能技术概述

随着科技的快速发展，人工智能技术已经成为当今社会的热门话题。人工智能技术是指通过模拟人类智能的方式，让机器具有类似于人类的思考、学习、推理等功能，从而解决各种问题的一门技术。

（一）机器与深度学习

机器学习是人工智能领域的一个重要分支，是指让机器通过学习数据自动地改善其性能。机器学习技术可以应用于分类、聚类、回归等问题，帮助我们更好地分析和预测。机器学习的主要算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。深度学习是机器学习的一个分支，旨在通过模拟人脑神经元的连接方式，实现神经网络的自我学习和优化。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是深度学习的两个重要分支。

（二）自然语言处理与语音识别

自然语言处理是指让机器理解和生成人类语言的能力。自然语言处理技术可以帮助我们实现自动翻译、情感分析、文本摘要等功能。常见的自然语言处理算法包括词嵌入、循环神经网络、长短时记忆网络（LSTM）等。语音识别是指让机器通过语音信号识别和转化为文字。语音识别技术可以帮助我们实现智能语音助手、语音导航等功能。常见的语音识别算法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络等。

二、人工智能在公路运输物流管理中的应用

不同典型公路运输物流行业场景有着较大的区别，所需要技术也不尽相同，需要基于企业实际需求，确定技术类型以及应用方式，以下针对一些典型物流场景进行分析研究，可能应用的相关人工智能技术，如表1所示。

                     表1物流行业典型场景分析表

（一）供应商管理

电商企业/生产加工型企业的主要供货者就是供应商，其承担着高效收获、科学采购以及质检的任务，通过构建智慧采购、智慧质检、智慧财务等系统，可进一步提升供应环节工作效率，降低生产与运营成本，满足各参与方利益。

1.智慧采购系统

供应商的智慧采购系统主要是以大数据分析、图像识别以及深度学习等技术为基础，分析研究历史采购信息，并深入挖掘其中蕴含的深层逻辑，形成具有科学性、合理性的采购方案，以便做到适时、适量采购货物，大幅度降低库存对流动资金的占用情况，减少库存管理风险，提升企业经济效益。

2.智慧质检系统

该系统主要通过合理应用图像识别技术，实现快速清点货物数量、种类目的，再加上合理使用无人机，实现快速、高效清点货物工作；管理供应商使用专家系统的主要目的，就是在大量货物中高效、准确判断货物质量；应用人工智能技术则可大幅度减少生产车间工人数量，降低企业生产成本，并且也可全面检查货物质量，避免或者减少抽查模式存在潜在问题。

3.智慧财务系统

通过将深度学习与图像识别技术进行深度结合，可有效提升处理报表效率，降低出错率，通过大数据分析功能，可对其进行风险评估，有效规避一些潜在风险。

（二）仓储管理

 仓储管理主要由出入库、拣货、存储等部分构成，这些部分必然会涉及到大量的运输设备与工作人员、自动仓鼠设备、物流机器人等，占用着企业大量资金。推进仓储管理智能化进程，将为公路运输物流管理带来颠覆性改变。

 1.智慧存储系统

 根据相关调查研究发现，目前在公路运输物流企业仓储环节，使用的物流设备繁多，并且功能存在着较大差异。如多层穿梭车、堆垛机货架、高校存储设备MiniLoad等。为实现智慧化运行公路运输物流企业仓储设备，应合理应用自动控制、机器人学习、计算机视觉、深度神经网络等技术，有效提升多类型存储设备工作效率，最大化利用设备；针对现阶段仓储设备，通过应用专家系统、大数据分析等技术，实现系统科学规划与实施。在维护与保养仓储设备过程中，以寿命预测为基础，能精准预测、掌握多类型设备运行状态，并在系统运行过程中准确发现故障点或者故障隐患，以便采取针对有效措施进行解决。冷库存储是智慧存储系统中的特殊板块，在道路运输物流企业中，药品、生鲜等类型商品需求量较大。基于此，通过人工智能技术，打造多元化、自动化冷库，通过数据分析，将仓储现状与采购预测进行紧密结合，并基于冷库低温特点，更好控制叉车、穿梭车、码垛机器人等设备。

 2.智慧盘库系统

 传统盘点库存工作非常耗费人力与物力，并且不能为企业带来较为直观的经济效益。因此，在不影响盘点库存工作效率的基础上，降低盘库成本很有必要。将多类型技术，如无人机、计算机视觉以及图像识别等技术应用其中，可实现快速准确盘点货物种类与数量目的，与人工盘点相比，自动化盘点更具有效率和准确率。

3.智能分拣系统

 在智能分拣阶段，主要使用到传送带、智能分拣车以及AGV等设备。通过机械视觉、路线规划等技术，促使运输设备更具有人性化、多元化以及高效化特点；大数据分析、数据挖掘等技术，可确保拆分与合并订单更具有合理性，并与运输设备、仓储设备及工作人员进行联动，可更加高效的拣选多类型订单。

（三）运输管理

  运输管理环节是道路运输物流企业生产与运行重要组成部分，主要包括管理运输过程与设备的信息。我国运输方式主要有铁路、航空、海陆以及公路等运输方式。将人工智能技术应用于公路运输中，可发挥出更大的作用。人工智能技术经过不断优化以及改进，被应用到车辆自动驾驶领域中，促使公路运输逐渐向高效化、多元化方向迈进，逐渐减少对人力的依赖，可在确保运输安全的同时，提升公路运输效率。与其他类型运输有着较大区别，公路运输信息管理起来较为复杂，主要包含发车前路线规划与任务下达。车辆行驶过程中的应急调度与信息工作，以及当车辆达到目的之后，需要进行盘点货物、卸货以及检车车辆状况等。将人工智能技术应用到公路运输信息管理过程中，可实时分析车辆调度机制，并通过设置设备管理系统，可多角度、全方位的监控运行车辆状态，存在异常情况，可及时向驾驶人员提出预警，有效降低发生故障概率。在冷链运输期间，将大数据分析技术应用其中，也可更好的监测司机行为与货物状态，以便实现智能化、科学化监管冷链运输。

（四）配送管理

  配送作为道路运输物流管理最后环节，面对的情形较为复杂。城市与农村地区配送场景有着较大差别，而不同城市配送场景也不尽相同，商业区、学校以及住宅区等配送有差异。基于此，采用智能化、人性化、多元化智能配送方案与设备，可有效提升道路运输企业服务效率与质量。通过应用数据分析、图像识别、人工智能机器人等技术，构建智能快递驿站，可帮助寄件人/收件人完成大部分收件与寄件工作。同时，智能驿站所设置的广告系统，也能为社区周边人们提供移动的商业与公益服务。而采用自动驾驶配送设备，则可用于农村地区、住宅区等2需要人员大量变换位置的配送场景，采用该方法，可极大降低配送人员工作强度，提升配送效率与质量。

（五）智能规划与调度

智能规划技术通过大数据分析、机器学习等手段，为公路运输物流提供最优路径规划，提高运输效率。例如，利用AI预测路况，优化行车路线，以减少拥堵和延误。此外，智能规划还能考虑多种约束条件，如货物性质、车辆载重等，为物流运输提供更合理的方案。智能调度系统通过实时追踪货物、车辆信息，以及预测运输需求，实现货物的快速配送和精准交付。借助AI技术，可以动态调整运输计划，应对各种突发状况，提高运输的可靠性和效率。此外，智能调度还能优化车辆调度，降低空驶率和运输成本。在长途运输中，智能驾驶能够有效减轻驾驶员的疲劳，提高行车安全。同时，通过实时感知环境信息，智能驾驶车辆能够自动选择最佳行驶路线，减少交通事故发生的概率。

结语：综上所述，人工智能技术在公路运输物流中的应用正在不断拓展和深化。通过配送管理、运输管理、仓储管理、供应商管理等方面的支持，公路运输物流将实现更加高效、安全和可靠的运行。随着技术的进步和应用实践的积累，人工智能将在未来为公路运输物流的发展提供更大的推动力。

作者简介：陈禹衡，男，湖南城市学院土木工程学院土木工程（道路与桥梁工程技术）专业2023届本科毕业生。