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AI打通關鍵環節,加快物流行業數字化轉型

admin IT業界 2019-06-07 13:51:32 物流   數字化   行業   人工智能   企業   航運   問題   路徑   供需   場景   ai+   oocl   順豐科技   劉鐵巖   級聯
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"一騎紅塵妃子笑,無人知是荔枝來。”這是中國古代對快遞最廣為人知的描述。良駒日行千里,馬不停蹄從嶺南到長安,只為確保荔枝的鮮美。時至今日,品嘗一顆鮮美的荔枝已不再困難,同城快遞甚至半小時就能送到家中。物流行業的蓬勃發展,也加劇了企業之間的競爭,如何利用創新科技推動業務跳出紅海,是很多物流企業都在思考的問題。

隨著時代的發展,人工智能成為了決定性的技術,我們所談的企業數字化轉型也正在從“互聯網+”向“AI+”遞進,“AI+行業”正成為不可忽視的變革力量。正因為如此,微軟亞洲研究院在2017年11月成立了“創新匯”,旨在與各個行業的專家,基于最領先的人工智能技術與行業經驗,一起探索人工智能和行業融合的新模式。其中,東方海外航運(OOCL)就是“創新匯”的首批成員企業之一,經過一年多的合作研究,現在已經取得了相當喜人的合作成果。今年,國內領先的快遞物流綜合服務商順豐速運旗下的順豐科技也正式加入了“創新匯”,成為第二期的會員,并開始了具體的合作規劃。可見,物流行業與人工智能的深度融合之旅已經開啟。

微軟亞洲研究院副院長 劉鐵巖

很多人認為人工智能是一組現成的工具,可以直接打包提供解決方案;而從事人工智能研究多年的我們則認為,更應該把人工智能視為一種方法論,需要根據具體問題進行定制化設計,才能真正成為可用的技術工具。每個行業所面臨的痛點不同,每個應用場景的特點不同,因此人工智能想要真正落地,需要結合行業的領域知識,進行深入的定制。物流行業也不例外。而我有幸深度參與到了“AI+物流”的跨行業研究中,希望借此機會與大家分享一些心得,給更多的行業企業帶來一些啟發。

用AI抽象物流業務的本質:

供給與需求的智能化匹配

物流行業要解決的最根本問題,是供給與需求的匹配。無論是像順豐這樣的快遞業務,還是像東方海外航運這樣的海上運輸,都是在解決供給與需求匹配的問題,即把東西送達到需要的人手里。如果將整個大物流行業的業務場景高度抽象,我們就可以得到以下幾個最基本的應用場景:

場景一,供需預測。物流企業并不是在業務訂單來了之后才開展業務的,而是會在客戶下單之前就要預估站點訂單的數量,并事先規劃運輸工具或是預測每個港口運送的貨物數量、空箱數量等。為此,需要利用時序數據,結合歷史經驗,考慮節假日等因素進行預測;而當有意外情況發生,如道路擁堵、船只遭遇風暴等,還要能夠根據具體狀況進行動態調整。

場景二,供需評價。絕大部分的物流需求是善意的,但仍然存在遇到惡意需求的風險,比如蓄意騙保等。所以,如何做到異常檢測、事先預警,也成為物流企業亟待解決的課題之一。

場景三,路徑優化。這是物流行業的核心應用場景。當知道供給和需求分別在哪里后,就要決定在什么地點,派什么車輛、船只,走什么路線,如何運輸貨品效率最高、成本最低,是否需要設立中轉站、集散中心,或是建立自己的倉儲等等,這些都是路徑規劃需要考慮的問題。同時,一旦遇到了突發狀況,也要能夠及時調整,重新快速優化路線。此外,如果某條路徑所對應的供需關系存在惡意風險,還需要在路徑上多加入一些審查或校驗的機制,以實現必要的風險控制。

其實,上述供需匹配的問題并不是物流行業所獨有的,現實世界中很多問題都可以歸約成供需匹配問題。這不僅包括泛物流行業(例如電商、倉儲、出租車派單業務、共享單車擺放等等),也包含非物流行業(例如推薦系統、搜索引擎、云計算的數據中心管理等等)。前面提到的各個場景在這些問題里也都有特例化的表現。因此,我們對于智能物流的研究,其實并不局限在物流行業本身,而是會對更多行業起到輻射作用。

那么如何才能利用人工智能技術解決物流的問題呢?我們需要人工智能領域的科學家與物流行業專家深度融合,相互分享各自的專業領域知識,將專業洞察整合到人工智能的解決方案之中。這也是微軟亞洲研究院在與東方海外航運以及順豐科技在合作過程中的切身感受。

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