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硅谷人工智能专家王亚莉:人工智能引领物流变革 | CCF-GAIR 2017

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硅谷人工智能专家王亚莉:人工智能引领物流变革 | CCF-GAIR 2017

2017年7 月 9 日,由 CCF 中国计算机学会主办、雷锋网与香港中文大学(深圳)承办的第二届 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会进入最后一天的议程。当天下午,硅谷人工智能专家 Celina Wang(王亚莉)博士为大会带来了题为《人工智能引领物流变革》的演讲。

嘉宾介绍

王亚莉,硅谷人工智能专家。她的研究兴趣包括移动设备的智能传输优化,电商领域相关指标预测,电商平台的智能决策,以及动态路径规划。她曾就职于计算机界全美第一研发中心 Xerox Parc,是著名电脑发源地---计算机科学实验室(Computer Science Lab)的核心科研成员。王亚莉曾就读于斯坦福大学和加州大学,荣获三个专业的硕士学位和计算机专业博士学位,在美国著名计算机学术会议上发表过多篇文章和多次公开演讲。

传统物流的瓶颈

王亚莉博士首先分析了传统物流的瓶颈,主要包括:

  • 成本巨大;

  • 削弱绩效;

  • 转移程序繁琐;

  • 物流信息隔离;

  • 影响物资流动。

她表示传统物流有比较保守的生产线,比较正规的运输线,各个环节都需要人工值守的仓库,彼此之间相对独立而封闭,耗费大量不必要的人力、物力、财力,时间。例如国内一些非常著名的物流企业里的仓储协作人员和配送人员,高达数万人以上,随着每年订单的增长和市场需求的上升,不断扩充服务队伍,同时也带来了服务成本的增加,这就是一笔极大的开销。当物流企业的性价比低到一定程度,就可能引发连年亏损,所以传统物流是一定要被智慧物流所打破和改善的。

人工智能带来的物流改进

王亚莉博士认为,随着人工智能和大数据的兴起,我们正处在一个从有人到无人的变革期,从全人工到全自动化的历史转折点,人工智能当然也为物流行业的转变带来契机。相比传统物流,她总结出智慧物流的优势包括:

  • 节省人力成本;

  • 提高周转效率;

  • 盈利前景可观。

人工智能技术对传统物流的改变还体现在运输路径的优化上。我们不希望在运输过程中多走冤枉路,这就需要智能级别的路径优化,但需要注意的是最短路径和最快路径有时候并不是一回事,比如预算好的最短路径由于突发状况出现严重堵车,会导致实际时间花费增多,那就要实时地调整路线,换取最快路径的优化回报,这就需要智能算法的辅助,比如路径优化算法、调度算法等。

目前智能仓储系统的应用也越来越多,举个常见的应用场景,自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)。配备 AGV 的智能仓储系统不再需要人工,而是通过智能 AGV 系统进行无人化搬运。当然,这里面存在一些技术难点,比如当大量 AGV 同时在地面上奔跑的场景下,AGV 之间的路径规划,就成了核心研发内容。一方面要确保 AGV 之间不能发生碰撞,另一方面还要避免 AGV 出现拥堵,保证运送系统的高效快捷。

另外,智能仓储系统也不再像传统物流中靠人工手写订单来收集数据,而是直接通过智能设备和智能技术来存储和处理数据,定期将数据同步传送到云计算中心,不但简单方便,这些数据还可以作为历史数据,未来用被用作各种模型的建构和分析,帮助电商企业有效预测商品入库、出库量,自主调整库存。

除此之外,仓库外的无人配送车也是目前的一个研究热点。无人配送车的尺寸和高度通常都小于常见车辆,因此能承载的商品量适用于中小件商品。其研究热点主要包括智能感知、智能控制、目标识别、避开障碍和自动导航等。其中的图像识别领域,基于大量的图像数据,容易引发高维空间的出现,可以采用先进的智能算法进行非线性降维,在不影响数据结果的前提下,换取低维空间的简易复杂度和计算效率上的短平快。

更多详细的演讲内容参见雷锋网(公众号:雷锋网)后续的深度报道。


本文作者:恒亮

本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接


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