9月份，京东联合上汽大通与东风汽车共同研发的京东无人轻型货车也已在交管部门的路段开始了路试，未来通过与无人配送机器人的组合，可以覆盖城市范围内的物流配送绝大部分应用场景。这意味着，截至目前，京东已经实现从商品入库、打包、码垛、分拣、传站运输、到出库装车，配送到用户手中，实现包裹的全流程无人化。苏宁：机器人搬运货架实现货到人从一个从单纯的消费数字游戏比拼，变成一场零售行业大升级的节点。苏宁方面表示，对于他们来说，大的变化和含金量，就是科技成分。
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这可以使过去不容易自动化的流程变的可以自动运作，终提升仓库啊的运营效率。而实现这一目的的关键就是辅助做出决策的数据库的大小、质量与多样性的程度。训练输入数据库越大、越多样化，机器学习算法做出的决策就越优化。二、选择可参照案例当考虑在供应链中应用人工智能的各种方案时，直接应用相应技术然后确定应用方案或许很有吸引力。但是，如果你首先分析一下公司业务面对的挑战与机遇，然后再选择相匹配的人工智能技术来解决相关问题，这样的流程会有助于你选择更有效率、更适合的应用方案。
但是南兴军认为这些公司的业务与传统的快递业务还是有明显区别的。电商、快递都是零担物流的一种，都是两端组织货物聚散，主要区别是单票的重量。传统快递大体指单票在0.5公斤以下的投递业务，以商业信函为主，目前在这个市场占据主导的企业是顺丰和EMS。而电商的单票投递货物重量在0.5公斤以上，体积较大。做电商投递的物流公司借鉴了快递企业的运作模式和流程。在我国电商起步阶段，消费者通过电商渠道购买的商品以3C类产品和服装类产品为主，这些产品单个货值较高，体积较小，能够承受快递模式的物流费用。
对于那些不使用系统引导进行拣选的仓库，机器学习提供了一个可以更好推广高效员工经验的机会，并将系统引导模式引入到所有员工的工作中。如果联系到上文提到的监督学习，高效员工的拣选列表将作为人工智能应用的输入数据;这些员工在拣选列表中货物的顺序决策即为输出数据(基于条码扫描或其他可获取信息)。除了短拣选距离这一指标之外，避免拥挤通常是提升生产力的另外一个重要指标。因为佳拣选员工通常会同时考虑这两个因素，因此上面的输入输出数据库应该已包含这些信息。