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人工智能助力智慧物流

2018年7月1日,中国人工智能开源软件发展联盟成立大会在北京顺利召开。本次大会作为2018中国国际软件博览会的平行论坛,是由工业和信息化部、北京市人民政府共同主办,并由中国电子技术标准化研究院、中国人工智能开源软件发展联盟(筹)具体承办。另外,环球网作为战略媒体参与大会前期筹备与大会宣传。大会主题是“开源引领 标准支撑 推动人工智能产业发展”。

在此次大会上,顺丰科技人工智能负责人刘志欣博士分享《人工智能助力智慧物流》。

以下是原文速录:

尊敬的各位领导,各位来宾,大家下午好,非常高兴有这个机会在这里跟大家分享一下人工智能在具体业务场景中,大致可以应用到的一些点。

那么首先我们来看一下传统的物流,它面临着一些什么样的痛点,我们大概归纳一下,可以看到有这四个方面的痛点,第一个,我们决策制定的时候,我们到底依据于什么样的一些准则,用什么样的方法来帮助我们制定决策,比如说,最简单的例子,大家都能够想到的预测的问题、选点的问题,这些都是直接关系到我们进一步的决策,这也是我们人工智能的技术可以发挥作用的一个点。第二个,我们怎么合理的去设计网络、怎么合理的去设计资源,让成本有所降低。第三个,安全方面的一些问题了,有几个维度来考虑安全的问题,第一货物在整个物流环境中我们是怎么样来确保它的安全的;第二个维度对企业;第三个维度对客户而言,我们怎么去管理客户的流失等等。

我们看到这些问题,下面分三个维度跟大家分享一下…。首先我们来看一下智能运输方面,这个有是我们总结出来的一个比较全面的全景图了,首先我们第一步是从网络设计这边,首先是有需求和预测,预测其实有很多维度的,可以我们一个地区客户的品类或者各种各样,甚至一些组合,比如说时空关系,我们在一个地理区域内,在一个时间内它是一个预测。第二个网络的设计,我们网络的设计,网络客户是什么样子,会分多少层。第三个选仓,在后面就是规划的问题。网络设计完了以后,就是优化的问题,还有一点和客户有关的就是库存的优化,最后我们做的一些规划,做的这方面的设计以后,我们还需要仿真来做一些敏感性的分析。

首先给大家看一下网络规范它的一些具体的例子,比如说这里就是一个库存,我们应该分多少层等等,怎么去做,也是根据我们多维的数据去做这方面优化的工作,比如说我们选点的时候,我们可以由很多维度来做人工智能方面的算法来达到我们的效果。

再下一个例子,线路的规划,其实线路的规划,根据不同的场景,它是会有很多不同的目标和做法的,比如说我首先在一个什么样的范围内,我们需要做硬性的规划,什么情况做动态的规划,做动态的规划,根据当前的情况去往后推,这也是很典型的强化学习的例子,说到强化学习,就会出来我们资源都是分散的,我们怎么去作为一个整体达到一个整体的效果,再往前走一步,强化学习方面的一个工作。

再一个,我们的资源优化,包括车辆司机,怎么和车辆司机匹配,和这些车辆目前所在的位置它接下来的任务关系是什么样子的,我们也是采用动态规划的方法来做,而动态规划的方法其实也是强化学习里面一个思路来做的,我们看到很多的问题是有人工智能去处理实际复杂问题的这么一个场景。

最后,通过实际仿真来做整体的有关性的验证,后面有几个例子,但是由于时间关系,我们就直接跳过。

到第二部分客户的风险管理。我们看了一下日常我们实际运作中所面临的一些风险,就包括了延误理赔,还有一些破损类的,还有客户潜在的,潜在的主要是做预测分析工作。这个里面,我们根据内部和外部大量的数据去做的这么一个风险的全景图,首先最下面的我们一个数据层,各个维度的一些数据的输入以及实时的数据,我们在这个层面从多个维度去做一些画像、分析,在这个基础上,我们通过规则,一个通过机器学习的建模,这块主要是用统计模型来做的模型…除了这些方面之外,还有一个例子,刚才也给大家介绍了,我们也是通过视觉的方法对这个视频做一个行为操作的检测。此外还有一个例子,在整个环境中,我们需要对X光的违法违禁品进行检测,违禁品是正常的货物,但是对航空来说,手机等等的,我们通过安检机对它进行识别的工作,这是比较特别的视觉的模型来做的…

最后一块,关于智慧决策。我们决策做了一些数据上的输入,首先物流场景是一个非常强的线下的操作环节,很强的线下操作环节,意味着我们可以在行动上拉到线上去,但是现实场景中很多东西是没有办法纳入到线上去的,去把我们实际场景中所发生的现象把线下生活线上化,这里举几个例子,装载率,其次做一个分割,用分割的方法最后用一个立体视觉的方法去做一个体积的估算,体积的估算,同时也可以帮助我们在实际操作的环节中有没有发生一些货物长期堆积或者处理的不恰当等等这方面的指导作用,还有一个例子,路标、路牌的识别,这一点其实是对于我们后续整个人工智能行业里面去发展无人车等等所依托的高新技术是有帮助的。

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