在20世纪人工智能就曾被推崇过，如今在回温的背后，是大数据、机器学习、云计算等技术在合力突破瓶颈。AI的核心是人工建立的模拟人的思考的算法模型，比AI深度学习技术已经被证实在求解组合优化问题方面具有很大潜力，基于大量实际业务数据训练学习模型，通过生成假设、评估、辨证和建议进行归纳推理并验证现实效果。AI不是一个现成的工具，企业不能简单地购买它用于解决具体问题，但AI技术要素的解决方案已经广泛存在，一些关于数据分析的基础方法，如回归分析、聚类分析、神经网络等已经被封装到AI框架中。在应用中，更多的是从实际场景与需求出发，对经验进行提取、归纳、抽象，而对数据、流程和技术之间进行管理的工作需要自己动手。
AI 可以处理海量异构信息，如图像、生物特征、语音及语义等，突破了传统软件仅限于符号逻辑等结构化数据处理的模式。市场上出现了很多基于细分领域的AI开放应用，开放计算引擎(OpenAPI)，如人脸识别、OCR、语音翻译、行为辨识等。在AI赋能物流的实践领域中，可以实现智能调度、路由优化、单证识别、库存预测等，也能规划和执行复杂作业。通过算法优化，使整个物流系统具有高度的柔性和成本优势，实现带板运输、甩挂运输及多式联运，降低线路用车量、空驶率，避免运输次数增加或迂回，结合电子地图和实时路况进行路径规划;根据顾客分布、交通运输、税收、劳动力及租金成本等约束条件，计算接近最优解决方案的科学选址;通过对包裹数量、体积及路向等基础数据分析，对各环节如包装、装卸及运输等进行智能调度，合理安排运输方案;利用图像识别、地址库和卷积神经网络提升手写运单的机器识别率，减少人工录单量和降低出现差错的可能性;自动识别场院内外的人、物、设备、车的状态和学习规范的操作及指挥经验，达到现场管理自动决策;AI客服，智能应答、主动外呼及回复邮件，应答常规问题，并对复杂的投诉类和理赔类等问题，通过算法模型学习预判客户意图，给客服人员预设解决方案和话术安排，内部自动派发工单。
自动完成任务不等于自动完成工作。自动化RPA与智能化AI的结合，使运营规则引擎具备自学习、自适应的能力，针对不同场景条件设置处置条件，经过不断地消费消息反馈及数据训练，实现在感知业务条件后进行自主决策与执行的功能。
