无人搬运车（agv）主要应用于汽车制造、半导体行业，初期以磁条、镭射等方式进行导引，并以物料搬运为主要工作内容。但直到亚马逊在自家物流中心导入kiva智慧搬运车后，其余厂商才开始陆续导入智慧搬运车，成为智慧agv大量应用于苏北物流物流的契机。智慧搬运车与早期传统agv差异在于ai，随着ai与导航技术精进，agv可以利用定位、绘图与机器视觉技术，在建筑物与障碍物间移动，在精简人力和正确性极高的情况下实现南京物流自动化运输。语音助理技术在近年快速发展，在消费性市场取得成功后，也开始逐渐转往商用市场。例如利用语音技术建立聊天机器人，并将聊天机器人置于客服系统当中，消费者可用自然语言（naturallanguage）与聊天机器人对谈，并询问各项问题。ups于2016年即开始应用聊天机器人，将其置于faceboo丝团，即时回答消费者问题，包括运费、寄件时效等。
航空货运枢纽要因地制宜地开展多式联运。多式联运具有产业链长、资源利用率高、综合效益好等优势，逐步受到很多地方政府和机场的重视。但是，并不是所有航空货运枢纽都适合发展多式联运。在与航空货运有关的3种多式联运中，苏北物流空陆联运的普适性强于空铁联运和空海联运。因此，大部分航空货运枢纽应深度挖掘空陆联运的潜力。与空陆联运不同，空铁联运和空海联运对硬件设施有较高的要求。空铁联运必须依托机场与高铁站的有效衔接，货物转运流程必须紧凑，不能为了所谓的苏北物流空铁联运而不在乎距离、成本、效率等关键因素。空海联运更需要先天性的海洋资源。航空货运枢纽要根据自身情况选择联运方式，并确保联运的可持续性。逐步实现装载设备、单证、安检、赔偿等标准化。多式联运的主要壁垒在于各种交通运输方式执行的法律、法规依据不同，装载设备的尺寸、材料标准不同，统一的多式联运运单尚未出台。
物流行业是国家经济支柱性产业，市场规模超过10万亿元人民币1。但由于我国公路南京苏北物流货运特有的地理分布及区域经济发展不均衡、市场集约化程度较低等因素，行业产生了小、乱、散、杂等行业问题。信息不对称、运价不透明、订单割裂经常出现，货主找不到司机、司机找不到货主的情况频繁发生。2014年起，“车货匹配平台”模式受到资本关注，一大批依托“车货匹配”概念的平台型企业陆续出现，先后获得天使轮和a轮投资。2015年7月印发了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，“互联网+传统行业”成为投资热点。苏北物流物流业投融资进入高速增长期，单年完成174次投融资交易2（在此之前物流业的投融资次数为年均16次）。2018年，在资本驱动下物流平台不断寻求增长和盈利点。纯车货匹配撮合交易已被验证难以创造核心价值，在经过数次商业模式调整之后，许多车货匹配平台已经开始向无车承运人模式转型。
无人机受限于法规以及安全、隐私的疑虑，使用场域受限，虽然近年消费性市场稳健发展，法规也逐步放宽与清晰，只需申请并获取执照后，无人机就能从事商业行为，如表演、空拍、农药喷洒等，但该法规依旧不适用于载货、载人等用途。目前京东与顺丰的无人机物流试营运点大多为远离市区、人口密度较低之处，但随着技术与模式成熟，未来无人机有机会成为南京物流物流体系中不可或缺的一环，并作为现今物流体系“一公里”的互补模式。无人仓结合多种人工智慧技术，包含无人搬运车、分拣机器人、机器视觉、自动化拣货系统等。南京物流智慧化系统是无人仓不可或缺的重要关键，唯有的智慧系统，才有办法统合与分派各项任务给无人仓中的所有智慧设备，也就是仓库执行系统、仓库管理系统的升级，例如可将ai应用于wms中，提升监控和仓库的灵活性，机器学习的导入可让wms具有发现和检测异常并优化的能力。

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