人工智能近年来的迅猛发展，伴随着其将为仓库运作方式带给革命性的变革。但在企业要求在运营实践中引进并实行这一新技术之前，必需要保证已享有涉及数据及所需人才。对涉及企业而言，即时注目并对供应链技术的变革具备敏感性完全早已沦为必需。
机器人技术、自动化、数据分析和工业物联网等各种新技术，正在逐步展示出其在提高货物运输，处置，存储和仓储效率方面的潜力。这些新技术的不断涌现，使得我们很难证实到底不应把注意力集中于在哪一方面。在这其中一项有一点细心研究的新技术是人工智能(AI)。
非常简单而言，人工智能是计算机系统发展到一定阶段的产物，即交由继续执行一般来说必须人类智能参予的任务（如视觉感官、语音辨识、决策和语言翻译成）。人工智能经常出现于1956年，但绝大多数情况下，我们都必需将智能程序具体地输出到计算机中。
近年来，机器学习作为一种典型的人工智能技术。机器学习主要是探寻如何可以使计算机程序通过对输出数据的自学来提升其输入性能。
这些程序可以映射在机器中，也可以在服务器或云端操作者。亚马逊(Amazon)、谷歌、Facebook、微软公司(Microsoft)等大型科技公司早已将机器学习带入到他们的产品和服务中，为用户获取：相关度更高的网络搜寻内容，更佳的图像与语音辨识技术以及更加智能化的设备。
机器学习与数据分析（搜集、切换及数据分析的流程）之间有一些相似之处。两者都必须一个经过清扫的、多样化的、大型的数据库才能有效地运作。然而，主要的区别在于，数据分析容许用户从数据中得出结论，进而拒绝用户采取相应措施来提高其供应链。
相比较而言，对于已正处于可解决问题范畴内的问题，机器学习可以基于“训练数据库”自动继续执行操作者（本文先前关于监督自学的部分将回应展开辩论）。基于其容许任务自动继续执行这一特性，人工智能—特别是在是机器学习—对许多供应链管理人员来说都是一项有一点注目的最重要技术。
对于今天的许多企业来讲，制订并实行供应链涉及的人工智能战略，将使其随着技术的渐渐成熟期，提高自身的生产力、速度与效率。一、人工智能的发展现状人工智能近期的迅猛发展，归功于以下因素的联合起到。第一，各种设备的互通点对点而产生的数据量的快速增长以及促成日常生活数字化的高级传感器的用于的快速增长。
第二，从移动设备到云计算，各种设备的计算能力也在持续增长。因此，机器学习可以运营在近期的硬件运算设备上，同时提供大批量、多样化及高质量的数据库，进而自动继续执行各种任务。
案例一：下面是一个众多消费者将渐渐熟知的场景。如果你有一个iphone而且每天早晨通勤下班，最近一段时间你有可能注意到了以下情况：当你坐进汽车的时候，你的手机将自动提醒你驾车去公司将必须多少时间，根据动态的路况信息得出最佳行车路线的建议。
当这一现象第一次再次发生时，你可能会有这样的困惑：“手机怎么会告诉我要去下班？感觉很棒，但也有一点点可怕”。因为内置了机器学习功能，手机可以根据你过去做到过的事情来预测你即将什么。
如果你换回了新的工作或者驾车去了另外一个目的地，设备不会自动调整它的预测，并根据新的目的地收到新的通报。这一应用于场景的尤其强劲之处在于：设备对用户来说更加有协助，而用户或软件开发人员不用采取任何行动。另一个场景是自动驾驶汽车。
目前路面上行经的自动驾驶汽车正在被用来搜集数据，用来改良下一代自动驾驶汽车的技术。当人工操作者人员必要对车辆展开掌控时，涉及的数据就不会与其他车辆的数据汇聚一起并展开对比分析，以确认在何种情况下自动驾驶汽车将转换到由人工驾驶员模式。这样的数据搜集与分析将使得自动驾驶汽车显得更为智能。虽然人们很更容易被今天人工智能涉及的令人兴奋的发展所激励，但理解人工智能的局限性也很最重要。
在《哈佛商业评论》(HarvardBusinessReview)2016年的一篇文章中，《人工智能现阶段的能与无法》，斯坦福人工智能实验室前负责人、跨国科技公司百度的人工智能团队前首席科学家AndrewNg具体回应，“人工智能将变革许多行业，但它并不具备无所不能的魔力。”Ng特别强调，虽然人工智能早已有很多顺利的实行案例，但大多数都是在监督自学的场景下进行应用于。
在这一模式下，每一个训练输出数据库与准确的输入决策相关联。机器学习算法通过核对这个训练库的信息来根据新的输出数据作出决策。监督自学的一些少见应用于还包括照片标记、贷款处置与语音辨识。在每一个应用于案例中，系统都会接管输出信息—比如照片标签应用于中的图片—并基于它从训练数据库中学到的信息作出要求或作出反应。
如果享有一个充足大的输出数据库，后用对应的人工号召(或输入)做以注解，那么就可以建构一个人工智能应用程序，容许计算机系统接管新的输出数据并自行作出要求。这可以使过去不更容易自动化的流程逆的可以自动运作，最后提高仓库啊的运营效率。而构建这一目的的关键就是辅助作出决策的数据库的大小、质量与多样性的程度。
训练输出数据库越大、就越多样化，机器学习算法作出的决策就就越优化。
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