曾 鋮，葉美蘭，孫知信

1.南京郵電大學(xué) 現(xiàn)代郵政學(xué)院，江蘇 南京 210003 2.南京郵電大學(xué) 校長(zhǎng)辦公室，江蘇 南京 210023

人工智能被視為科技創(chuàng)新的下一個(gè)“超級(jí)風(fēng)口”。習(xí)近平總書(shū)記多次對(duì)人工智能發(fā)展作出重要指示，強(qiáng)調(diào)人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，是事關(guān)我國(guó)能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機(jī)遇的戰(zhàn)略問(wèn)題。繼2017年國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》之后，人工智能連續(xù)三年被寫(xiě)入政府工作報(bào)告，相關(guān)表述從“加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤吧罨邪l(fā)應(yīng)用”，表明人工智能在經(jīng)歷初期培育之后已經(jīng)從技術(shù)研發(fā)走向行業(yè)應(yīng)用階段。《關(guān)于促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的指導(dǎo)意見(jiàn)》進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，要堅(jiān)持以產(chǎn)業(yè)應(yīng)用為目標(biāo)，結(jié)合不同行業(yè)特點(diǎn)，探索創(chuàng)新成果應(yīng)用轉(zhuǎn)化的路徑和方法。

速遞物流是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，在現(xiàn)代流通體系建設(shè)中發(fā)揮重要作用。經(jīng)過(guò)多年的高速發(fā)展，我國(guó)速遞物流產(chǎn)業(yè)的業(yè)務(wù)量已超過(guò)美、日、歐等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的總和，穩(wěn)居世界第一?？萍紕?chuàng)新與技術(shù)應(yīng)用日益加快，無(wú)人機(jī)、無(wú)人車、無(wú)人倉(cāng)、智能機(jī)器人、智能客服等“黑科技”接連亮相。巨大的運(yùn)營(yíng)規(guī)模、海量的數(shù)據(jù)資源和廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景，為人工智能在中國(guó)速遞物流產(chǎn)業(yè)的推廣應(yīng)用創(chuàng)造了有利條件。對(duì)此，國(guó)家郵政局局長(zhǎng)馬軍勝在2019年郵政業(yè)科技創(chuàng)新工作會(huì)議上指出，要以提升人工智能科技創(chuàng)新能力和應(yīng)用效果為核心，推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和郵政強(qiáng)國(guó)建設(shè)。

基于以上認(rèn)識(shí)，本文嘗試從技術(shù)應(yīng)用、生產(chǎn)組織、產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)、行業(yè)治理等角度，系統(tǒng)闡述新一代人工智能對(duì)中國(guó)速遞物流產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，為速遞物流企業(yè)抓住人工智能發(fā)展機(jī)遇、提升服務(wù)能力、加快與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合提供參考。

一、文獻(xiàn)綜述

(一)新一代人工智能

20世紀(jì)中葉以來(lái)，人工智能的發(fā)展大致經(jīng)歷了三個(gè)階段。早期階段主要在于概念和理論的突破。1956年美國(guó)達(dá)特茅斯會(huì)議首提人工智能(Artificial Intelligence，AI)，認(rèn)為人工智能是讓機(jī)器做原本需要人的智能才能完成任務(wù)的一門(mén)科學(xué)[1]，標(biāo)志著人工智能的誕生。此后，控制論、信息論等關(guān)鍵理論不斷深化，成為后續(xù)研究的學(xué)科基礎(chǔ)。中期階段是從20世紀(jì)70年代至20世紀(jì)末。隨著機(jī)器人、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)的進(jìn)步，人工智能逐漸從初始化理論向機(jī)器模型轉(zhuǎn)變[2]，大量專家系統(tǒng)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等重要研究成果問(wèn)世[3]。

21世紀(jì)以來(lái)，特別是2006年之后，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和傳感網(wǎng)的普及，大數(shù)據(jù)和超級(jí)計(jì)算等新技術(shù)的興起，以及腦科學(xué)等理論的突破，人工智能發(fā)展進(jìn)入新階段，呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開(kāi)放、自主操控等新特征。它不同于依據(jù)既定程序執(zhí)行計(jì)算或控制等任務(wù)的常規(guī)計(jì)算機(jī)技術(shù)，具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、自行動(dòng)等生物智能[3]。更重要的是，人工智能技術(shù)走出實(shí)驗(yàn)室，與各類傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)生深度聯(lián)系[2]，相關(guān)應(yīng)用逐漸深入社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域，發(fā)揮著輔助人類工作的作用[4]。

盡管新一代人工智能的內(nèi)涵與外延仍處于動(dòng)態(tài)變化中，但既有研究普遍強(qiáng)調(diào)兩點(diǎn)：第一，強(qiáng)調(diào)人工智能作為一種“通用型”技術(shù)，在行業(yè)和地區(qū)層面的局限性小、輻射擴(kuò)散面大[5]，人工智能的基礎(chǔ)和共性技術(shù)與不同產(chǎn)業(yè)、場(chǎng)景深度融合[6]，形成由基礎(chǔ)支撐和應(yīng)用場(chǎng)景組成的廣泛覆蓋的產(chǎn)業(yè)。第二，強(qiáng)調(diào)人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的“顛覆性”變革，即借助技術(shù)外溢效應(yīng)為其他領(lǐng)域提供創(chuàng)新解決方案[7]，引發(fā)與之相配套的創(chuàng)新活動(dòng)[8]。人工智能具有重新調(diào)整行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)秩序的潛力，能夠?qū)Ω餍袠I(yè)發(fā)展乃至整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行產(chǎn)生重大影響[9]。

(二)人工智能與高質(zhì)量發(fā)展

高質(zhì)量發(fā)展是近年來(lái)理論界關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)。高質(zhì)量發(fā)展具有豐富的內(nèi)涵和多維性特征[10]，其質(zhì)態(tài)體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政治、文化等多領(lǐng)域[11]。究其理論淵源，可以追溯到演化發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)的“高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)活動(dòng)”，即能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)率、實(shí)際工資和利潤(rùn)協(xié)同增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，其中，生產(chǎn)率增長(zhǎng)是決定性特征[12]。相關(guān)的經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證研究也大多認(rèn)為，高質(zhì)量發(fā)展的根本在于提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率[13]。

近年來(lái)，陸續(xù)有學(xué)者探討了人工智能對(duì)高質(zhì)量發(fā)展或生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響。在理論研究方面，任保平和宋文月從人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的角度，指出人工智能對(duì)于改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)、催生新商業(yè)模式具有重要的帶動(dòng)效應(yīng)[6]；楊虎濤從技術(shù)通用性的視角對(duì)比了人工智能和傳統(tǒng)ICT技術(shù)，認(rèn)為ICT技術(shù)解決了生產(chǎn)主體和交易主體的信息普遍連接問(wèn)題，僅僅優(yōu)化了交易效率，而人工智能則實(shí)現(xiàn)了從生產(chǎn)到消費(fèi)全流程的智能化改造，不僅優(yōu)化了交易效率，而且極大地提升了生產(chǎn)效率[12]；師博從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享的新發(fā)展理念出發(fā)，指出人工智能能夠革新生產(chǎn)模式、改進(jìn)分配效率、優(yōu)化交換模式、驅(qū)動(dòng)消費(fèi)升級(jí)，與新發(fā)展理念高度契合[5]。在實(shí)證研究方面，一些學(xué)者利用工業(yè)機(jī)器人、計(jì)算機(jī)資本等數(shù)據(jù)分析人工智能或自動(dòng)化對(duì)全要素生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，驗(yàn)證了人工智能對(duì)于提高生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用[8,14-15]。

(三)人工智能在速遞物流產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

一般認(rèn)為，人工智能商業(yè)化應(yīng)用的前提是大數(shù)據(jù)積累、高性能計(jì)算和深度學(xué)習(xí)算法，這三者被倪光南院士依次類比為人工智能的燃料、載體和引擎。萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代創(chuàng)造了大量的無(wú)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，在小數(shù)據(jù)規(guī)模下無(wú)法發(fā)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律隨著數(shù)據(jù)量的級(jí)數(shù)增長(zhǎng)被揭示出來(lái)[16]，例如利用Twitter情緒詞預(yù)測(cè)道瓊斯指數(shù)[17]。

大數(shù)據(jù)量的特性和復(fù)雜的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)使物流業(yè)天生適合作為人工智能應(yīng)用的場(chǎng)景[17]。移動(dòng)設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使物流業(yè)所積累的數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，因此，機(jī)器學(xué)習(xí)成為處理多變量數(shù)據(jù)，以及在復(fù)雜、動(dòng)態(tài)甚至混亂的物流環(huán)境中提取大數(shù)據(jù)集內(nèi)隱性關(guān)系的最佳技術(shù)工具。此外，物流運(yùn)作環(huán)節(jié)眾多、各方關(guān)系復(fù)雜，利用人工智能進(jìn)行深度學(xué)習(xí)可以避免人工選取特征的繁冗復(fù)雜和高維數(shù)據(jù)造成的維度災(zāi)難問(wèn)題[19]，更好地從海量復(fù)雜數(shù)據(jù)中獲得知識(shí)，從而提升實(shí)時(shí)決策和未來(lái)預(yù)測(cè)能力。

速遞物流是物流業(yè)的最佳子賽道，(1)華泰證券的研究報(bào)告《中國(guó)快遞行業(yè)啟示與猜想：迎接供應(yīng)鏈“大時(shí)代”》(2020年)認(rèn)為速遞是物流業(yè)的最佳子賽道，原因是全球12家速遞企業(yè)市值約占物流業(yè)總市值的50.8%，且?guī)缀醵际歉鲊?guó)市值最大的物流企業(yè)。中國(guó)則是全球范圍內(nèi)速遞物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展最快、規(guī)模最大、最具活力的市場(chǎng)。(2)根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2019年我國(guó)速遞物流產(chǎn)業(yè)的年支撐網(wǎng)上零售額超過(guò)8萬(wàn)億元，對(duì)世界增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率超過(guò)50%。我國(guó)速遞物流業(yè)發(fā)展與電商相互促進(jìn)，產(chǎn)生了海量和復(fù)雜的實(shí)物、資金、信息數(shù)據(jù)，這為人工智能的應(yīng)用創(chuàng)造了充分條件；速遞物流具有顯著的規(guī)模效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)[20]，業(yè)務(wù)需求在地理空間和貨量上高度離散化，要求建立大范圍軸輻式網(wǎng)絡(luò)，這為人工智能的應(yīng)用創(chuàng)造了必要條件。大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)和速遞物流產(chǎn)業(yè)深度融合，將在全社會(huì)范圍內(nèi)形成數(shù)據(jù)資源的“蓄水池”，實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)、跨部門(mén)的數(shù)據(jù)互動(dòng)交融，為企業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)分析、政策制定提供依據(jù)。巨大的運(yùn)營(yíng)規(guī)模、海量的數(shù)據(jù)資源和廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景，為人工智能在中國(guó)速遞物流產(chǎn)業(yè)的推廣應(yīng)用創(chuàng)造了有利條件。

二、人工智能在速遞物流產(chǎn)業(yè)的技術(shù)應(yīng)用

當(dāng)前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在速遞物流產(chǎn)業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)、分揀、運(yùn)輸、配送、客服等環(huán)節(jié)的應(yīng)用不斷深化，有力降低了行業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本和勞動(dòng)強(qiáng)度，提升了服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量，推動(dòng)了行業(yè)從勞動(dòng)密集型向科技密集型轉(zhuǎn)變[21]。部分典型應(yīng)用與場(chǎng)景如下：

(一)倉(cāng)儲(chǔ)和分揀

首先是無(wú)人倉(cāng)。人工智能與控制算法、工業(yè)設(shè)計(jì)、機(jī)械結(jié)構(gòu)、電氣設(shè)計(jì)相結(jié)合，通過(guò)搬運(yùn)機(jī)器人、分揀機(jī)器人、堆垛機(jī)器人和無(wú)人叉車、貨架穿梭車的協(xié)同工作，組成了完整的中小件智慧物流場(chǎng)景[22]。目前，順豐和京東物流等多家企業(yè)都在大力發(fā)展無(wú)人倉(cāng)儲(chǔ)項(xiàng)目。

其次是自動(dòng)分揀系統(tǒng)。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能算法，實(shí)現(xiàn)物流產(chǎn)品的自動(dòng)化分揀，極大地解放了勞動(dòng)力，提高了生產(chǎn)效率。目前，我國(guó)已建成上百個(gè)智能化分撥中心，“小黃人”自動(dòng)分揀機(jī)器人在行業(yè)投放超過(guò)6 000臺(tái)，350個(gè)小黃人組成的系統(tǒng)分揀能力達(dá)1.8萬(wàn)件/小時(shí)，能夠24小時(shí)不間斷工作，比使用傳統(tǒng)分揀模式減少了70%的人力。

最后是倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化。利用人工智能算法，將中轉(zhuǎn)場(chǎng)的流向與分區(qū)的配載優(yōu)化、倉(cāng)庫(kù)的庫(kù)存優(yōu)化等問(wèn)題組合在一起，并應(yīng)用于倉(cāng)庫(kù)內(nèi)揀貨最優(yōu)路徑規(guī)劃[22]，有助于優(yōu)化中轉(zhuǎn)場(chǎng)負(fù)載與倉(cāng)庫(kù)庫(kù)存。此外，基于人工智能算法的倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)(WMS)和倉(cāng)庫(kù)控制系統(tǒng)(WCS)能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)推薦存儲(chǔ)貨位、補(bǔ)貨庫(kù)存分布平衡、調(diào)度機(jī)器人搬運(yùn)、驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)端配貨等功能，最大限度地優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)營(yíng)。

總之，基于人工智能的智慧化倉(cāng)儲(chǔ)體系具有網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)化、管理系統(tǒng)化、操作信息化、決策智能化、全面自動(dòng)化等優(yōu)點(diǎn)，核心特色是數(shù)據(jù)感知、算法指導(dǎo)生產(chǎn)和機(jī)器人的融入，既能保障倉(cāng)儲(chǔ)安全，又能提高出庫(kù)和入庫(kù)的效率，全面改善倉(cāng)儲(chǔ)的運(yùn)行模式。

(二)運(yùn)輸

首先是無(wú)人駕駛。物流運(yùn)輸?shù)娜詣?dòng)化控制依賴于無(wú)人駕駛技術(shù)，包括物流無(wú)人貨車、物流車隊(duì)編隊(duì)行駛等。其背后的管理系統(tǒng)依賴于遠(yuǎn)程節(jié)點(diǎn)控制，可利用人工智能算法對(duì)臨時(shí)環(huán)境進(jìn)行分析，從而完成運(yùn)輸路徑的規(guī)劃和決策，實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度。

其次是新一代電子地圖。人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)與地理信息系統(tǒng)(GIS)、大數(shù)據(jù)相結(jié)合，可以提供高精定位、地址匹配和路徑規(guī)劃等服務(wù)。2018年，京東物流推出專注于機(jī)器人地圖和智能駕駛數(shù)據(jù)應(yīng)用的“京東地圖”，開(kāi)發(fā)了智能導(dǎo)航、車輛實(shí)時(shí)位置監(jiān)控、車輛歷史軌跡回放和包裹跟蹤等功能，下一步還將聯(lián)合汽車、機(jī)器人等廠商共同推動(dòng)智能時(shí)代的地圖創(chuàng)新。

再次是線路規(guī)劃。引入道路實(shí)時(shí)交通狀況，并在傳統(tǒng)的運(yùn)籌學(xué)優(yōu)化算法、近似求解算法的基礎(chǔ)上融合大規(guī)模鄰域搜索、超啟發(fā)式算法、基因算法、分布式并行化、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等技術(shù)，由此構(gòu)建的線路規(guī)劃系統(tǒng)既可支持同城動(dòng)態(tài)接駁和靜態(tài)干、支線路由等應(yīng)用場(chǎng)景，又可在動(dòng)態(tài)與靜態(tài)模式之間無(wú)縫切換，為未來(lái)更大范圍地去中心化的動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化提供解決方案[22]。例如：菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)自主研發(fā)的車輛路徑優(yōu)化算法，在全球最權(quán)威的車輛路徑規(guī)劃(VRP)問(wèn)題評(píng)測(cè)系統(tǒng)中創(chuàng)造了26項(xiàng)世界紀(jì)錄，幫助零售通城配業(yè)務(wù)降低了10.3%的訂單配送成本，倉(cāng)庫(kù)集貨周轉(zhuǎn)時(shí)間減少了57%[23]。

最后是車貨匹配。綜合運(yùn)用GPS定位、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能推薦匹配等相關(guān)技術(shù)，完成運(yùn)輸管理系統(tǒng)中的車貨匹配。此外，速遞物流企業(yè)還可以基于自身貨源建立數(shù)字化貨運(yùn)平臺(tái)，低價(jià)獲取社會(huì)運(yùn)力。

(三)配送

首先是無(wú)人車?；谏疃葘W(xué)習(xí)的無(wú)人駕駛和配送體系，通過(guò)內(nèi)置中央處理器接收調(diào)度平臺(tái)發(fā)出的指令，可以完成自動(dòng)減速、轉(zhuǎn)彎、臨時(shí)制動(dòng)等駕駛操作，實(shí)現(xiàn)最短路徑規(guī)劃和擁堵路段躲避，有效解決最后一公里的配送難題。目前，京東、菜鳥(niǎo)、美團(tuán)、蘇寧等無(wú)人配送車已經(jīng)在小區(qū)配送、快遞員接駁等多種場(chǎng)景中應(yīng)用和測(cè)試。

其次是無(wú)人機(jī)。目前我國(guó)速遞物流產(chǎn)業(yè)的無(wú)人機(jī)主要應(yīng)用于偏遠(yuǎn)地區(qū)的鄉(xiāng)村配送。京東物流在陜西、青海等地實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)配送常態(tài)化運(yùn)營(yíng)，開(kāi)通100多條配送路線，累計(jì)飛行2萬(wàn)多架次；郵政集團(tuán)公司在貴州、四川等地開(kāi)通多條無(wú)人機(jī)郵路，縮短郵件和黨報(bào)黨刊的投遞時(shí)間。

最后是智能調(diào)度。智能調(diào)度中心搜集配送系統(tǒng)的所有數(shù)據(jù)，將參與配送過(guò)程的人與無(wú)人設(shè)備通過(guò)多維度數(shù)據(jù)綜合運(yùn)算，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的智能分揀并能夠在最短時(shí)間內(nèi)給出最優(yōu)配送方案。根據(jù)百度外賣(mài)的經(jīng)驗(yàn)，由算法自動(dòng)選擇最優(yōu)的調(diào)配方案，可使每個(gè)騎手的配送效率翻倍、收入翻數(shù)倍，每單配送時(shí)長(zhǎng)節(jié)省50%以上[24]。

總之，人工智能在速遞物流末端配送環(huán)節(jié)的應(yīng)用有助于優(yōu)化配送資源、降低配送成本、提高配送效率，大大緩解對(duì)人力資源的巨大消耗，滿足客戶的個(gè)性化配送需求。

(四)客戶服務(wù)

運(yùn)用規(guī)則統(tǒng)計(jì)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)客服中心的海量文本、話務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，從而搭建出智能文本客服系統(tǒng)和智能語(yǔ)音客服系統(tǒng)。前者可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的意圖捕捉、情緒識(shí)別和情感分析后的多輪交互，給客戶帶來(lái)親和的服務(wù)體驗(yàn)；后者能夠識(shí)別客戶語(yǔ)音、分析客戶意圖，在客戶下單等環(huán)節(jié)提供標(biāo)準(zhǔn)答復(fù)或輔助支持。這創(chuàng)造了人性化和智能化的服務(wù)體驗(yàn)，有助于解決傳統(tǒng)客戶服務(wù)運(yùn)營(yíng)成本高、培訓(xùn)成本高、員工流失率高和客服效率低、客戶滿意度低的“三高兩低”難題，實(shí)現(xiàn)降本增效。2015年，順豐上線機(jī)器人“豐小滿”，為客戶提供訂單、時(shí)效、運(yùn)費(fèi)、服務(wù)范圍、簽收?qǐng)D等查詢服務(wù)。2018年，圓通速遞應(yīng)用智能客服，有效減輕了呼叫中心的人工壓力。

三、人工智能對(duì)速遞物流產(chǎn)業(yè)的影響趨勢(shì)

總體來(lái)說(shuō)，人工智能在速遞物流產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用還處于起步階段。展望未來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷成熟和商業(yè)應(yīng)用的不斷落地，人工智能與設(shè)施網(wǎng)絡(luò)、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、管理服務(wù)的融合程度不斷加深，速遞物流產(chǎn)業(yè)將會(huì)呈現(xiàn)六大發(fā)展趨勢(shì)：網(wǎng)絡(luò)智能化、運(yùn)營(yíng)高效化、發(fā)展綠色化、服務(wù)品質(zhì)化、產(chǎn)業(yè)協(xié)同化、治理現(xiàn)代化。示意見(jiàn)圖1。

圖1 新一代人工智能對(duì)速遞物流產(chǎn)業(yè)的影響趨勢(shì)

(一)人工智能+基礎(chǔ)設(shè)施，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)智能化

數(shù)字化是智慧物流的基礎(chǔ)。速遞物流產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施主要包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、智能設(shè)備和云平臺(tái)。新一代人工智能的發(fā)展將加快基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，加大智能設(shè)備配置力度，加強(qiáng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集和分析，推進(jìn)行業(yè)、企業(yè)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)，夯實(shí)算據(jù)、改進(jìn)算法、提升算力，推動(dòng)速遞物流產(chǎn)業(yè)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展。

其中，智能設(shè)備將重組速遞物流產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)要素，智能計(jì)算則將重構(gòu)速遞物流產(chǎn)業(yè)的運(yùn)作流程[22]。具體而言：機(jī)械臂、機(jī)械外骨骼、機(jī)器人、無(wú)人車、無(wú)人機(jī)等智能設(shè)備將廣泛應(yīng)用于倉(cāng)儲(chǔ)、包裝、搬運(yùn)、分揀、運(yùn)輸、配送等環(huán)節(jié)，推動(dòng)生產(chǎn)過(guò)程的機(jī)械化、自動(dòng)化、智能化，在替代簡(jiǎn)單勞動(dòng)的同時(shí)培育高端勞動(dòng)力，優(yōu)化生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)。

智能設(shè)備的廣泛配置將推動(dòng)速遞物流產(chǎn)業(yè)從人工分揀向自動(dòng)化、智能化的方向快速發(fā)展，這有助于緩解速遞物流產(chǎn)業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的依賴，進(jìn)而培育高端生產(chǎn)要素?！耙粏我淮a一單元”[25]的推廣和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、云平臺(tái)的建設(shè)，將促進(jìn)物流全鏈條可視化、透明化、可追溯，有利于流程優(yōu)化及協(xié)同作業(yè)，從而打造信息流、物流、資金流、商流四流合一的集成化供應(yīng)鏈體系，實(shí)現(xiàn)全局動(dòng)態(tài)最優(yōu)目標(biāo)。

(二)人工智能+生產(chǎn)組織，促進(jìn)運(yùn)營(yíng)高效化

隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能將全面改造速遞物流企業(yè)的生產(chǎn)組織流程，促進(jìn)倉(cāng)儲(chǔ)、分揀、運(yùn)輸、配送等環(huán)節(jié)的局部效率提升和全局網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。

1.倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)：利用人工智能、運(yùn)籌學(xué)等技術(shù)對(duì)上游制造生產(chǎn)企業(yè)和目標(biāo)客戶的地理位置、運(yùn)輸成本等進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)優(yōu)化，完成科學(xué)、客觀、精準(zhǔn)的倉(cāng)儲(chǔ)選址。建立相關(guān)預(yù)測(cè)模型，科學(xué)分析歷史庫(kù)存信息和出入庫(kù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)庫(kù)存的高效管理和動(dòng)態(tài)調(diào)整，降低庫(kù)存成本。建設(shè)無(wú)人倉(cāng)，實(shí)現(xiàn)貨物入倉(cāng)全程監(jiān)控、跟蹤對(duì)單、智能分揀、專業(yè)快遞打包、智能優(yōu)先配發(fā)等“一條龍”體系運(yùn)作。

2.分揀環(huán)節(jié)：基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能分揀系統(tǒng)，集成小黃手、機(jī)械臂等不同類型的工業(yè)機(jī)器人，自動(dòng)完成識(shí)別、檢測(cè)、抓取、碼放一系列分揀操作。智能機(jī)器人在裝卸、搬運(yùn)和分揀等環(huán)節(jié)得到普及應(yīng)用，搬運(yùn)速度、揀選精度和存儲(chǔ)密度明顯提升。整合語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、灰階判讀、機(jī)器智能等人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)，推廣集“無(wú)人值守、快速檢測(cè)、智能識(shí)別、自動(dòng)判圖、自動(dòng)報(bào)警、自動(dòng)篩選、自動(dòng)貼標(biāo)”等功能于一體的智能安檢系統(tǒng)，主動(dòng)適應(yīng)安全形勢(shì)的需要，提高安全生產(chǎn)作業(yè)效率。研發(fā)分揀操作行為智能識(shí)別系統(tǒng)，接入視頻監(jiān)控圖像，自動(dòng)識(shí)別分揀過(guò)程中出現(xiàn)的扔、拋、摔、踢等暴力行為，分析“暴力指數(shù)”，及時(shí)發(fā)出警告。

3.運(yùn)輸環(huán)節(jié)：通過(guò)對(duì)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)和運(yùn)輸路徑的優(yōu)化分析，智能選擇最優(yōu)行駛路線，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸成本的最小化。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)輸車輛行駛狀況及郵件快件在途情況，及時(shí)處置安全隱患，保障運(yùn)輸安全。新一代數(shù)字地圖、車載感知、自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)的集成創(chuàng)新，將會(huì)推動(dòng)無(wú)人駕駛汽車在運(yùn)輸環(huán)節(jié)的應(yīng)用，可以在相對(duì)封閉、安全的社區(qū)、校區(qū)和園區(qū)建設(shè)無(wú)人車送貨示范區(qū)，率先開(kāi)展無(wú)人車運(yùn)輸測(cè)試與示范應(yīng)用。

4.配送環(huán)節(jié)：在單據(jù)處理方面，計(jì)算機(jī)視覺(jué)不僅可以快速完成表單內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化識(shí)別，還能夠?qū)ξ臋n、簽章進(jìn)行位置檢測(cè)、內(nèi)容提取、一致性比對(duì)，從而大幅提升單據(jù)的處理效率。在資源調(diào)度方面，借助人工智能技術(shù)統(tǒng)籌干線運(yùn)輸?shù)能囆屯扑]、支線運(yùn)輸?shù)能囕v路徑規(guī)劃和末端的攬配訂單分派，實(shí)現(xiàn)物流運(yùn)配環(huán)節(jié)車輛、人員、設(shè)備等作業(yè)資源的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，使作業(yè)效率最大化。利用歷史訂單信息，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)配送區(qū)域、快遞員和客戶進(jìn)行畫(huà)像分析，將訂單分配給最合適的快遞員，優(yōu)化快遞員和客戶的體驗(yàn)。

5.運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)：通過(guò)深度學(xué)習(xí)、啟發(fā)式算法等人工智能技術(shù)，設(shè)置自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的運(yùn)營(yíng)規(guī)則引擎，利用歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和當(dāng)前業(yè)務(wù)條件自主制定運(yùn)營(yíng)決策，探索更加智慧的運(yùn)營(yíng)管理模式。

綜合而言，在人工智能技術(shù)的幫助下，速遞物流產(chǎn)業(yè)將會(huì)實(shí)現(xiàn)從倉(cāng)儲(chǔ)、分揀、運(yùn)輸?shù)脚渌偷娜溌窡o(wú)人化操作，同時(shí)驅(qū)動(dòng)全鏈路數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和性能計(jì)算，在精確化管理之余設(shè)置自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的運(yùn)營(yíng)規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)營(yíng)。

(三)人工智能+節(jié)能環(huán)保，促進(jìn)發(fā)展綠色化

在包裝環(huán)節(jié)，利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，綜合分析郵件快件的數(shù)量、體積和包裝箱尺寸等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，智能推薦包裝耗材和打包順序，合理安排包裝箱型和裝載方案，從而減少包裝材料的過(guò)度使用。在運(yùn)輸環(huán)節(jié)，利用智能傳感和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，實(shí)時(shí)感知、采集車輛的位置、行駛速度、行駛線路、駕駛行為、貨物溫度等數(shù)據(jù)，對(duì)比分析平均油耗等指標(biāo)，降低油品消耗。在能源管理環(huán)節(jié)，及時(shí)采集企業(yè)碳排放基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對(duì)碳排放的變化情況進(jìn)行智能分析和實(shí)時(shí)監(jiān)控，減少對(duì)環(huán)境的污染。

(四)人工智能+客戶服務(wù)，促進(jìn)服務(wù)品質(zhì)化

運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)打造智能服務(wù)終端和智能服務(wù)系統(tǒng)。在服務(wù)終端方面，智能收寄終端、智能驗(yàn)視終端、智能信包箱在末端環(huán)節(jié)廣泛應(yīng)用，大大緩解了勞動(dòng)力缺口和用工矛盾，滿足了消費(fèi)者個(gè)性化的收寄體驗(yàn)。人臉、指紋等生物識(shí)別等技術(shù)也在末端環(huán)節(jié)得到應(yīng)用。在服務(wù)系統(tǒng)方面，智能文本、智能語(yǔ)音客服在業(yè)務(wù)咨詢、客戶分流、自助下單、查詢投訴等場(chǎng)景廣泛應(yīng)用，輔助客服人員或自動(dòng)完成溝通交流、信息反饋等操作。

(五)人工智能+關(guān)聯(lián)領(lǐng)域，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同化

在速遞物流產(chǎn)業(yè)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、先進(jìn)制造業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)等關(guān)聯(lián)領(lǐng)域之間，大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)也將大展身手，緊密聯(lián)系倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸、配送等寄遞環(huán)節(jié)，無(wú)縫對(duì)接生產(chǎn)、流通和消費(fèi)等關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的一體化協(xié)同運(yùn)作。例如，速遞物流企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)與制造業(yè)企業(yè)的過(guò)程控制系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)互通，推動(dòng)需求、庫(kù)存和物流信息的實(shí)時(shí)共享和高效協(xié)同，建設(shè)集成化、柔性化的供應(yīng)鏈體系，提升服務(wù)響應(yīng)速度和模式靈活性。再如，嵌入式電商模式中，速遞物流企業(yè)與電商企業(yè)ERP，CRM，SCM系統(tǒng)相集成，運(yùn)用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行“客戶畫(huà)像”，為生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)提供決策參考。

此外，通過(guò)建設(shè)快遞電商產(chǎn)業(yè)園以及在工業(yè)園區(qū)、高新區(qū)等產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域共享物流基礎(chǔ)設(shè)施，為相關(guān)企業(yè)提供專業(yè)化的物流服務(wù)，實(shí)現(xiàn)由成本節(jié)約向價(jià)值創(chuàng)造的轉(zhuǎn)變。依托網(wǎng)點(diǎn)覆蓋廣、滲透強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，速遞物流企業(yè)還可以為制造企業(yè)提供產(chǎn)品逆向物流和售后服務(wù)。

(六)人工智能+決策監(jiān)管，促進(jìn)治理現(xiàn)代化

對(duì)企業(yè)決策層來(lái)說(shuō)，運(yùn)用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等集成技術(shù)建設(shè)人工智能管理平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)郵件快件的全生命周期監(jiān)測(cè)、近遠(yuǎn)期消費(fèi)預(yù)測(cè)、智能成本測(cè)算、決策輔助等。對(duì)政府監(jiān)管層來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別、語(yǔ)音和自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)有望在申訴受理、執(zhí)法取證等環(huán)節(jié)得到推廣應(yīng)用。實(shí)時(shí)采集安全基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，綜合利用文本、音頻、視頻等多維數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)安全態(tài)勢(shì)分析預(yù)測(cè)、安全預(yù)警等功能，提升安全監(jiān)管能力，促進(jìn)行業(yè)安全發(fā)展。

四、人工智能在速遞物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展瓶頸與應(yīng)對(duì)策略

當(dāng)前，新一代人工智能的整體發(fā)展仍受制于投資額度較小且對(duì)應(yīng)領(lǐng)域有限，無(wú)法產(chǎn)生大范圍的生產(chǎn)率溢出效應(yīng)。近年來(lái)，中國(guó)對(duì)人工智能的投資尚不及社會(huì)投資總量的1%，且主要應(yīng)用集中在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，硬件和算法的市場(chǎng)規(guī)模不足20%[12]。具體到速遞物流產(chǎn)業(yè)，人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用面臨更加現(xiàn)實(shí)的瓶頸約束。

(一)發(fā)展瓶頸

1.基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不完善。大數(shù)據(jù)是人工智能的“燃料”，遺憾的是，就行業(yè)整體水平而言，我國(guó)速遞物流產(chǎn)業(yè)仍處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的起步階段。分環(huán)節(jié)來(lái)看，電子面單的大面積推廣極大地提升了分揀和配送環(huán)節(jié)的數(shù)字化水平，但是倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸、末端網(wǎng)點(diǎn)的數(shù)字化程度較低。以倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)為例，目前仍有90%的倉(cāng)儲(chǔ)沒(méi)有任何數(shù)字化設(shè)備[26]，完全依賴于人工。

2.“信息孤島”嚴(yán)重。人工智能的研究基礎(chǔ)是大量的訓(xùn)練集，對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、交換、共享提出了很高要求。一方面，不同的速遞物流企業(yè)和部門(mén)有著不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和存儲(chǔ)方式，導(dǎo)致數(shù)據(jù)合并的難度和成本較高；另一方面，出于商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和用戶數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的考慮，不同企業(yè)之間的信息溝通還存在障礙，很難實(shí)現(xiàn)信息交換和共享。

3.行業(yè)人工智能領(lǐng)域人才匱乏。許多人認(rèn)為速遞物流產(chǎn)業(yè)只是包裝、運(yùn)輸、配送等功能的簡(jiǎn)單集合，將其歸屬于勞動(dòng)密集型的低端服務(wù)業(yè)，對(duì)其留下了大而不強(qiáng)、單而不綜、發(fā)展粗放的整體印象。因此，人工智能技術(shù)的研究者對(duì)該領(lǐng)域缺乏關(guān)注，人工智能相關(guān)專業(yè)的高校畢業(yè)生更多選擇IT、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，而較少選擇速遞物流企業(yè)。

(二)應(yīng)對(duì)策略

1.加快推動(dòng)速遞物流企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化是實(shí)施“人工智能+”戰(zhàn)略的基礎(chǔ)和前提。一方面，要鼓勵(lì)速遞物流企業(yè)加快物聯(lián)網(wǎng)中心建設(shè)，推動(dòng)信息化應(yīng)用向云平臺(tái)遷移。另一方面，要加大智能設(shè)備配置力度，加強(qiáng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集和分析，推進(jìn)行業(yè)、企業(yè)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)，夯實(shí)算據(jù)、改進(jìn)算法、提升算力。

2.加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)供給，完善數(shù)據(jù)共享和開(kāi)放利用機(jī)制。行業(yè)監(jiān)管部門(mén)要加大對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)元、信息交換、新服務(wù)模式等標(biāo)準(zhǔn)的修訂力度，制定智能安檢、無(wú)人機(jī)、無(wú)人車、冷鏈等重要標(biāo)準(zhǔn)，建立健全信息采集機(jī)制。明確信息編碼、數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)格式和交換流程等標(biāo)準(zhǔn)[22]，加快行業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)信息交換和數(shù)據(jù)共享。開(kāi)展公共數(shù)據(jù)開(kāi)放利用改革試點(diǎn)，在保障隱私和信息安全的條件下支持企業(yè)和公眾充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，利用大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)治理[27]，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展和社會(huì)管理提供數(shù)據(jù)支持。

3.加強(qiáng)攻關(guān)組織，建立行業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)體系。圍繞產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和服務(wù)質(zhì)效提升，以算法為核心、以數(shù)據(jù)和硬件為基礎(chǔ)，征集速遞物流產(chǎn)業(yè)的新一代人工智能關(guān)鍵共性技術(shù)和工程難題，邀請(qǐng)物流領(lǐng)域的人工智能專家、學(xué)者、從業(yè)人員，開(kāi)展聯(lián)合攻關(guān)，集中發(fā)布和轉(zhuǎn)化一批科技成果。

4.產(chǎn)學(xué)研聯(lián)動(dòng)，培養(yǎng)智慧物流人才。充分發(fā)揮企業(yè)的創(chuàng)新主體作用，加大政策保障、財(cái)稅優(yōu)惠、經(jīng)費(fèi)投入等方面的力度，著力加強(qiáng)行業(yè)人工智能技術(shù)的研發(fā)應(yīng)用和人才培養(yǎng)，支持產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟聯(lián)合培養(yǎng)科技人才、共享科研成果。突出大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)在物流人才培養(yǎng)方案中的重要地位，推進(jìn)科研教育與企業(yè)實(shí)際需求緊密對(duì)接，培育面向“人工智能+”的智慧物流高端復(fù)合型人才。

5.結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)，制定促進(jìn)人工智能發(fā)展的法律法規(guī)和倫理規(guī)范。速遞物流產(chǎn)業(yè)的多個(gè)環(huán)節(jié)涉及客戶的姓名、住址、聯(lián)系方式等敏感信息，要重點(diǎn)圍繞數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，開(kāi)展相關(guān)法律問(wèn)題研究，建立追溯和問(wèn)責(zé)制度，為新技術(shù)應(yīng)用奠定法律基礎(chǔ)。開(kāi)展人工智能行為科學(xué)和倫理等問(wèn)題研究，構(gòu)建人工智能復(fù)雜場(chǎng)景下突發(fā)事件的應(yīng)急預(yù)案。

五、結(jié)語(yǔ)

作為新一輪科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，新一代人工智能正在引發(fā)鏈?zhǔn)酵黄疲苿?dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化加速躍升。中國(guó)速遞物流產(chǎn)業(yè)經(jīng)過(guò)多年的高速發(fā)展，擁有巨大的運(yùn)營(yíng)規(guī)模、海量的數(shù)據(jù)資源和廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景，為新一代人工智能的推廣應(yīng)用創(chuàng)造了有利條件。當(dāng)前，人工智能在速遞物流產(chǎn)業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)、分揀、運(yùn)輸、配送、客服等環(huán)節(jié)的應(yīng)用不斷深化，涌現(xiàn)了一批典型案例，但總的來(lái)說(shuō)，人工智能在行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用還處于初級(jí)階段，需要系統(tǒng)謀劃、重點(diǎn)突破、加快推進(jìn)。

展望未來(lái)，作為一種通用型技術(shù)，人工智能與速遞物流產(chǎn)業(yè)的設(shè)施網(wǎng)絡(luò)、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、管理服務(wù)的融合程度將不斷加深，并將推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向網(wǎng)絡(luò)智能化、運(yùn)營(yíng)高效化、發(fā)展綠色化、服務(wù)品質(zhì)化、產(chǎn)業(yè)協(xié)同化、治理現(xiàn)代化的方向演進(jìn)。與此同時(shí)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不完善、“信息孤島”嚴(yán)重、專業(yè)人才匱乏等問(wèn)題亟待解決。應(yīng)對(duì)之道在于：以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為先手，加快推動(dòng)速遞物流企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加大相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)修訂力度，建立健全數(shù)據(jù)采集和交換共享機(jī)制；以共性技術(shù)為突破，通過(guò)聯(lián)合攻關(guān)的方式解決行業(yè)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵共性技術(shù)和工程難題，加強(qiáng)科技成果轉(zhuǎn)化；以人才和法律法規(guī)為保障，充分發(fā)揮企業(yè)作為技術(shù)創(chuàng)新決策、研發(fā)投入、科研組織和成果轉(zhuǎn)化的主體作用，培育一批核心技術(shù)能力突出、集成創(chuàng)新能力強(qiáng)的創(chuàng)新型領(lǐng)軍企業(yè)和復(fù)合型高端人才，同時(shí)不斷完善數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、科技倫理、應(yīng)急管理等方面的法律規(guī)范。