AI帶給物流行業(yè)的新挑戰(zhàn)、新機遇

今天中國的物流業(yè)正在高速發(fā)展，整個中國物流業(yè)的規(guī)模、與其它產業(yè)的融合、與社會經濟的關系等，都達到了全新的程度。中國快遞業(yè)在高速發(fā)展的同時，也在經歷云計算、大數據、人工智能、物聯網等新技術的沖擊，這些新技術在不斷地顛覆著快遞業(yè)的運營模式和管理理念。7月15日，由順豐科技、杉數科技、鈦媒體共同舉辦的“AI+智慧物流圓桌論壇”在深圳開講，聚焦物流行業(yè)全鏈條中的統計學、機器學習、運籌學等等人工智能發(fā)力點。

Martin Wainwright是國際著名的統計學和計算科學專家，作為美國加州大學伯克利分校的教授和全球統計學頂級大獎COPPSS的2014年獲得者，Martin指出，今天互聯網、物聯網等技術的發(fā)展已經收集和存儲了龐大的宇宙級的數據，更進一步地講，一個數據對象有上千甚至上萬個維度（屬性），也就是“高維數據”，并且還在不斷的膨脹。當計算和存儲設備可以捕獲這么多數據的時候，問題就變成如何對這些宇宙級的數據進行降維，從而在有限的時間和成本內理解和反映真實世界的情況。Martin介紹了一種近兩年來出現的新型統計機器學習算法Newton Sketch，該算法有助于超大規(guī)模數據集的快速優(yōu)化、分析與理解。他強調，Newton Sketch可以用更短的計算時間和更低的計算成本來處理超大規(guī)模的高維數據集和高維神經元網絡，這對于推動人工智能在商業(yè)領域的快速普及有著重要意義。正如Martin所說，現實生活中的數據大多都“生活”在“高維空間”，能用越簡單的方式處理就越有現實意義。隨著像Martin這樣的國際學術專家把統計機器學習等算法介紹到中國，有望加速人工智能等解決中國大數據現象的挑戰(zhàn)，以工程化方式讓人工智能算法真正落地，對于城市交通、智慧物流、電力網絡等復雜龐大系統的研究與建模發(fā)揮重要的現實意義，加速創(chuàng)造商業(yè)價值。

順豐集團CTO、順豐科技CEO田民在演講的開篇回顧了“物流”一詞的起源，指出"Logistics"一詞源出希臘文Logistikos,意為"計算的科學"。在19世紀30年代，拿破侖的政史官A.H若米尼在總結征俄失敗的經驗教訓中最先使用了Logistics。物流的概念和理論最早在美國形成，起源于20世紀30年代，原意為“實物分配”或“貨物配送”。1963年被引入日本，日文翻譯為“物的流通”。20世紀70年代后，日文“物流”一詞逐漸取代了“物的流通”。中文的“物流”一詞是從日文引進來的外來詞。中文“物流”一詞把物的流動呈現得很形象逼真，但失去了計算的科學的原意，所以我們今天一講物流就認為是搬運貨物。我們講物流，不僅要講“物的流動”，更要講“計算的科學”。因此順豐科技跟鈦媒體、杉數科技一起舉辦這場活動，就是要一起探索和研究物流領域計算的科學，只有通過計算的科學才能真正幫助物流提高運作效率、降低成本。另外只有正確地認識物流的起源，才能準確地分析物流的現狀和問題，才能邁向智慧物流的未來。

智慧物流是通過大數據、云計算、智能硬件等智慧化技術與手段，提高物流系統思維、感知、學習、分析決策和智能執(zhí)行的能力，提升整個物流系統的智能化、自動化水平，從而推動物流的發(fā)展，降低物流成本、提高效率。田民認為，一家優(yōu)秀的物流公司一定是通過數據、計算來運行的，如果物流公司放棄計算，就是放棄未來，放棄自己的生存權。智慧物流包括兩大特點，第一是互聯互通、數據驅動，第二是深度協同、高效執(zhí)行。所謂互聯互通、數據驅動，就是所有物流要素互聯互通并且數字化，以“數據”驅動一切洞察、決策、行動；深度協同、高效執(zhí)行就是跨集團、跨企業(yè)、跨組織之間深度協同，基于全局優(yōu)化的智能算法，調度整個物流系統中各參與方高效分工協作。

順豐擁有海量的數據，如果把這些數據轉換成為信息，就能產生更高的價值。田民認為，數據驅動下的未來物流一定是社會范圍內的高度協調，而不是單獨一家公司的自我運作。今天的順豐已經更加開放，豐巢平臺就是高度開放、高度協同的平臺，它能快速被接受，就是體現了“互聯互通、數據驅動，深度協同、高效執(zhí)行”的趨勢。

接下來田民介紹了AI推動物流轉型的四大核心要素、五大戰(zhàn)略以及評價AI技術采用成熟度的六大標準。AI的四大核心要素是數據、場景、技術和算法。首先要有數據，有了數據后，還需要有實際的業(yè)務場景。同時也要有技術，能夠快速計算處理復雜數據的硬件、軟件等，因為每個模型處理的問題都不一樣，沒有一個單一的硬件系統可以處理這么多復雜的問題，未來根據算法模型的特征和數據類型設計的特殊計算機硬件設備，就能解決這一問題。田民稱，順豐科技聯合和聚集全球最優(yōu)秀的人才、最優(yōu)秀的公司來一起研究和解決物流領域最具挑戰(zhàn)性的問題，踏踏實實地幫助中國物流業(yè)提升到一個新的水平。 AI轉型的五大戰(zhàn)略，包括成功用例、數據生態(tài)、技術工具、無縫接入工作流程和開放的文化和組織。成功用例是首要條件，其次要將數據無縫接入到業(yè)務流程中實現端到端的完整數據生態(tài)化，另外還要有一個開放的文化，與各個領域的專家、學者和企業(yè)進行交流，不然就無法實現AI的轉型和智慧物流。田民稱，順豐實施多元化戰(zhàn)略是基于這樣一個愿景，以綜合物流服務能力為基礎，為客戶提供更多的其他服務，包括商業(yè)的服務能力、金融的服務能力、未來數據和技術的服務能力等，成為客戶的伙伴。在多元化業(yè)務中順豐積累了大量豐富的數據，不僅有物流運營類數據，包括運單數據、各個物流節(jié)點數據，還有物聯網類數據、客戶感知數據、商業(yè)類數據、金融類數據以及外部合作數據。

AI在順豐的落地場景包括智慧物流、智慧服務、智慧決策、智慧管理、智慧地圖、智慧包裝等。田民稱，順豐擁有幾十架貨運飛機、幾萬輛運輸車輛、幾千個物流設施、二十幾萬收派人員，這是順豐強大的軀體，這樣的軀體需要非常高的協調能力和智能。未來幾年，順豐會把人工智能等技術推廣和運用到物流的每一個領域，利用技術手段去替代一線基層高頻率的重復性工作，把人釋放出來去做能夠創(chuàng)造更高價值的工作。比如用機器學習的方法訓練出一個最優(yōu)秀的智慧大腦來提供輔助決策、統一指揮和管理，讓每一個人的決策和執(zhí)行都是最優(yōu)的，給客戶的服務也是最優(yōu)的，從而更有效地保障順豐服務的一致性和穩(wěn)定性。

AI在順豐的落地實例       

AI在物流領域的路徑規(guī)劃、場院管理、運單識別和業(yè)務預測等方面都有很好的實際應用場景，順豐在這些方面已經開始進行研究并獲得了一些進展。順豐嘗試強化學習等算法研究不同類型的路徑規(guī)劃問題。據田民介紹，傳統的路徑規(guī)劃算法和工具已經很難解決今天更加復雜和動態(tài)變化的路徑規(guī)劃問題，需要引入新的思維方法、新的算法模型、新的技術手段。另外物流路徑規(guī)劃需要的地圖需要更高的精度、穩(wěn)定性和實時性等。

AI落地的另一個例子是數字化智能場院管理，物流公司有很多不同功能的操作場地和設備，一般都是通過人的肉眼觀察來進行操作和指揮調度，順豐研究利用機器學習等技術來自動識別場院內外的人、物、設備、車和他們的狀態(tài)，另外學習優(yōu)秀的管理和操作人員的指揮調度經驗和決策，逐步實現智能輔助決策和自動決策。

AI在手寫運單機器識別的應用。順豐利用計算機圖像識別、地址庫、合卷積神經網把手寫運單機器有效識別率和準確率提升到了一個很高的水平，大幅度地減少人工輸單的工作量和差錯。

在物流業(yè)務量預測方面，田民稱，為了合理有效地規(guī)劃和調度資源，順豐需要對業(yè)務量進行不同維度的預測，大到未來五年、十年的整體業(yè)務量變化預測，小到一個單元區(qū)域未來幾天不同產品業(yè)務量的預測和時間分布等。順豐嘗試用機器學習和時間序列分析等技術和手段去做各種類型的業(yè)務量預測，并且研究和分析相關性比較高的因素，例如，天氣、時令節(jié)氣、產業(yè)結構、政府政策、GDP等。

繼Martin、田民演講后，明尼蘇達大學助理教授、杉數科技聯合創(chuàng)始人兼CTO王子卓，將話題聚焦于智慧物流——人工智能與智慧決策。在物流全鏈條上，區(qū)域劃分及選址、收益管理與定價、路徑與倉庫內優(yōu)化，都是運籌學者們深耕多年的領域。王子卓指出，智慧物流的發(fā)展基于精準的預測和智能的決策，他對預測和決策中應用的機器學習和運籌學方法進行了詳細闡述，并由此鳥瞰了未來智慧物流的發(fā)展前景。

三位嘉賓演講結束后，騰訊AI實驗室主任張潼加入了他們的圓桌討論環(huán)節(jié)，從智慧物流開始，詳細探討了AI在細分行業(yè)的商業(yè)應用。杉數科技王子卓認為，當下是物流行業(yè)發(fā)展的好時機，國家經濟、各行各業(yè)的發(fā)展都極大地促進物流的發(fā)展，在這個發(fā)展過程中有新的問題、新的挑戰(zhàn)產生，需要用一些新的技術去解決。物流雖然是個傳統產業(yè)，卻也非常需要技術，如何把事情做得更有效率，是決定物流公司能夠在這個市場上勝出的決定性的因素。具體而言，今后更重要的是大范圍、大量地通過機器學習、人工智能等去優(yōu)化問題。

會議的最后，田民補充強調了物流的重要性，“美國30年代的時候，有人說戰(zhàn)爭有三個軟實力，一個是戰(zhàn)略，一個是戰(zhàn)術，一個就是物流。戰(zhàn)略如同情節(jié)之于戲劇，把戰(zhàn)術比之為演員扮演的角色，物流則相當于舞臺管理，分工細致。假如把今天中國看作正在演出一場大戲，一帶一路可以說是從戰(zhàn)略、戰(zhàn)術層面出發(fā)的，那么物流對于國家的重要性其實是非常大的。物流最核心的東西不是我們整個基礎建設，或者我們的重型資產，而是計算。今天我們在一個美好的時代，有各種各樣的技術，有很多的計算模型，統計學以及各方面的科學家都在一起為了更好的物流時代而努力，希望我們的物流從業(yè)人員可以抓住這樣一個美好的機會，把中國的物流提到一個新的高潮�！�

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