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AI打通关键环节,加快物流行业数字化转型

admin IT业界 2019-06-07 13:51:32 物流   数字化   行业   人工智能   企业   航运   问题   路径   供需   场景   ai+   oocl   顺丰科技   刘铁岩   级联
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"一骑红尘妃子笑,无人知是荔枝来。”这是中国古代对快递最广为人知的描述。良驹日行千里,马不停蹄从岭南到长安,只为确保荔枝的鲜美。时至今日,品尝一颗鲜美的荔枝已不再困难,同城快递甚至半小时就能送到家中。物流行业的蓬勃发展,也加剧了企业之间的竞争,如何利用创新科技推动业务跳出红海,是很多物流企业都在思考的问题。

随着时代的发展,人工智能成为了决定性的技术,我们所谈的企业数字化转型也正在从“互联网+”向“AI+”递进,“AI+行业”正成为不可忽视的变革力量。正因为如此,微软亚洲研究院在2017年11月成立了“创新汇”,旨在与各个行业的专家,基于最领先的人工智能技术与行业经验,一起探索人工智能和行业融合的新模式。其中,东方海外航运(OOCL)就是“创新汇”的首批成员企业之一,经过一年多的合作研究,现在已经取得了相当喜人的合作成果。今年,国内领先的快递物流综合服务商顺丰速运旗下的顺丰科技也正式加入了“创新汇”,成为第二期的会员,并开始了具体的合作规划。可见,物流行业与人工智能的深度融合之旅已经开启。

微软亚洲研究院副院长 刘铁岩

很多人认为人工智能是一组现成的工具,可以直接打包提供解决方案;而从事人工智能研究多年的我们则认为,更应该把人工智能视为一种方法论,需要根据具体问题进行定制化设计,才能真正成为可用的技术工具。每个行业所面临的痛点不同,每个应用场景的特点不同,因此人工智能想要真正落地,需要结合行业的领域知识,进行深入的定制。物流行业也不例外。而我有幸深度参与到了“AI+物流”的跨行业研究中,希望借此机会与大家分享一些心得,给更多的行业企业带来一些启发。

用AI抽象物流业务的本质:

供给与需求的智能化匹配

物流行业要解决的最根本问题,是供给与需求的匹配。无论是像顺丰这样的快递业务,还是像东方海外航运这样的海上运输,都是在解决供给与需求匹配的问题,即把东西送达到需要的人手里。如果将整个大物流行业的业务场景高度抽象,我们就可以得到以下几个最基本的应用场景:

场景一,供需预测。物流企业并不是在业务订单来了之后才开展业务的,而是会在客户下单之前就要预估站点订单的数量,并事先规划运输工具或是预测每个港口运送的货物数量、空箱数量等。为此,需要利用时序数据,结合历史经验,考虑节假日等因素进行预测;而当有意外情况发生,如道路拥堵、船只遭遇风暴等,还要能够根据具体状况进行动态调整。

场景二,供需评价。绝大部分的物流需求是善意的,但仍然存在遇到恶意需求的风险,比如蓄意骗保等。所以,如何做到异常检测、事先预警,也成为物流企业亟待解决的课题之一。

场景三,路径优化。这是物流行业的核心应用场景。当知道供给和需求分别在哪里后,就要决定在什么地点,派什么车辆、船只,走什么路线,如何运输货品效率最高、成本最低,是否需要设立中转站、集散中心,或是建立自己的仓储等等,这些都是路径规划需要考虑的问题。同时,一旦遇到了突发状况,也要能够及时调整,重新快速优化路线。此外,如果某条路径所对应的供需关系存在恶意风险,还需要在路径上多加入一些审查或校验的机制,以实现必要的风险控制。

其实,上述供需匹配的问题并不是物流行业所独有的,现实世界中很多问题都可以归约成供需匹配问题。这不仅包括泛物流行业(例如电商、仓储、出租车派单业务、共享单车摆放等等),也包含非物流行业(例如推荐系统、搜索引擎、云计算的数据中心管理等等)。前面提到的各个场景在这些问题里也都有特例化的表现。因此,我们对于智能物流的研究,其实并不局限在物流行业本身,而是会对更多行业起到辐射作用。

那么如何才能利用人工智能技术解决物流的问题呢?我们需要人工智能领域的科学家与物流行业专家深度融合,相互分享各自的专业领域知识,将专业洞察整合到人工智能的解决方案之中。这也是微软亚洲研究院在与东方海外航运以及顺丰科技在合作过程中的切身感受。

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