相比较而言，对于已处于可解决范畴内的问题，机器学习可以基于训练数据库自动执行操作(本文后续关于督学习的部分将对此进行讨论)。基于其允许任务自动执行这一特性，人工智能尤其是机器学习对许多供应链管理人员来说都是一项值得关注的重要技术。对于今天的许多企业来讲，制定并实施供应链相关的人工智能战略，将使其随着技术的逐渐成熟，提升自身的生产力、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，得益于以下因素的共同作用。1.可上门提货（量大可以免费提货）
2.运费可做到付（不收服务费，）
3.提供控货和购买业务（是货值的千分之四）
4.拉萨送货上门服务。
5.限时派送服务（在规定的时间内送到客户手中）
6.代理易碎品打木架，木箱，纸箱，防水膜等包装业务。
另一方面，市场上存在着为数众多的物流企业，有数据称有超过1000万家大小不等的物流企业，甚至仅有几部货车的运输公司都摇身一变对外宣称是第三方物流。物流与采购联合会的统计显示，目前的物流企业法人单位数将近30万家。数量庞大的物流企业，必然带来激烈且残酷的竞争，而价格战就成了各路企业竞争的直接。2012年，快递平均单价为18.6元，这一数据在2016年骤降至12.7元，连续五年下跌。大兴新机场到重庆文件加急快递空运当天件 在这其中一项值得仔细研究的新技术是人工智能(AI)。简单而言，人工智能是计算机系统发展到一定阶段的产物，即代为执行通常需要人类智能参与的任务(如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译)。人工智能出现于1956年，但绝大多数情况下，们都必须将智能程序明确地输入到计算机中。近年来，机器学习作为一种典型的人工智能技术。机器学习主要是探索如何可以使计算机程序通过对输入数据的学习来提高其输出性能。这些程序可以嵌入在机器中，也可以在服务器或云端操作。就仓库及其运作而言，人工智能的应用应该以企业所关注并不断优化的关键性能指标(KPI)为指导(订单准确性、安全性、生产率、履行时间、设施损坏或库存准确性等)。仓库通常已经拥有大量与KPI指标相关的数据，这些都可以被人工智能应用程序用于自动完成任务或做出决策。然而，这些数据由于数据类型的原因并不能直接用于人工智能技术，并且通常分布在不同的仓库管理系统中。因此，在正式应用之前，许多人工智能应用程序需要对不同仓库管理信息系统中的数据进行整合。