[專欄] AI物流系列報導Part 2 轉移成本
文章來源：編輯部
AI是很熱門的關鍵字，但是到目前為止，AI似乎僅是大型企業才進得了的俱樂部，中小企業多仍與AI絕緣，原因之一就是AI需要更多的軟硬體投資以及人才。
許多人剛接觸AI時會有一個錯誤認知，以為導入AI就好像找了一個專家進來，或是類似導入ERP系統可以「隨插即用」，但實際上並不是。AI就相當於一個小孩子，如果要拿AI做趨勢預測，必須經年累月持續訓練，AI模型的預測結果才會有準度。不過值得高興的是，AI的訓練時間是可以縮短的，我們可以買更昂貴的設備，或是蒐集更大量的資料餵入AI模型，就可縮短訓練時間並提高預測準確度。
目前已知在物流領域開始有地AI應用大概可分為二大類，一種是資訊流輔助，例如可出貨量預估、可到貨時間預估、採購自動化、儲位調撥自動化等，這類的AI應用資金投入相對較少；另一種則是實體流輔助，例如Amazon的倉儲機器人、DHL的揀貨輔助、Walmart利用無人機做倉庫自動盤點等。
在海運業，自2017年起Maersk開始研究利用AI分析港口擁塞狀況，並協助找出可替代的停靠港，或是更精準的估算貨船到港時間，以便有效調度碼頭卸貨設備，這些工作以往都是人工作業，但是需要分析的資料量實在太大，而且訊息一直是動態變化，如果決策錯誤，可能連帶影響的就是好幾天的延誤與損失。在現階段，Maersk尚未宣稱這樣的做法是否已帶來具體效益，但是可確定的是，這個方向是對的。
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