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王繼祥對(duì)話王銀學(xué):通過“人工智能技術(shù)工程化”的方法來(lái)讓AI回歸現(xiàn)實(shí)

2021-04-27 09:16 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:曠視 來(lái)源:曠視
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近年來(lái),人工智能(AI)技術(shù)逐漸與物流場(chǎng)景融合,驅(qū)動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸、管理等環(huán)節(jié)的智能化升級(jí),滿足企業(yè)降本增效的核心訴求。為此,在最新一期《行話短說(shuō)》欄目上,人工智能物流產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟首席顧問、中...

近年來(lái),人工智能(AI)技術(shù)逐漸與物流場(chǎng)景融合,驅(qū)動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸、管理等環(huán)節(jié)的智能化升級(jí),滿足企業(yè)降本增效的核心訴求。

為此,在最新一期《行話短說(shuō)》欄目上,人工智能物流產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟首席顧問、中國(guó)倉(cāng)儲(chǔ)與配送協(xié)會(huì)副會(huì)長(zhǎng)兼專家委員會(huì)主任、中國(guó)商貿(mào)物流標(biāo)準(zhǔn)化行動(dòng)聯(lián)盟主席王繼祥,與人工智能物流產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟秘書長(zhǎng)、曠視副總裁王銀學(xué),兩位物流領(lǐng)域的老兵就AI+物流,結(jié)合自身的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),進(jìn)行了一場(chǎng)別開生面的對(duì)話。

圖:王繼祥(左)對(duì)話王銀學(xué)(右)談AI+物流

以下是雙方對(duì)話的核心要點(diǎn):

王銀學(xué):人工智能技術(shù)怎樣更快地切入物流全場(chǎng)景?

王繼祥:第一,AI快速切入物流需要“相互學(xué)習(xí)”。物流專家要做人工智能知識(shí)培訓(xùn),人工智能專家也要做物流知識(shí)培訓(xùn),雙方相互了解、相互融合之后,就能找到更多在物流場(chǎng)景中的AI應(yīng)用。

第二,物流場(chǎng)景要先為AI的融入提供“數(shù)字能源”。人工智能重要的是算法,要算法就是要“數(shù)字”。向智慧化發(fā)展,物流首先要給算法提供“數(shù)字”作為能源,做到數(shù)字化。在此基礎(chǔ)上,對(duì)傳統(tǒng)物流作業(yè)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化分類,便于人工智能將來(lái)的運(yùn)算和對(duì)整個(gè)體系的控制。

第三,雙方一定要加強(qiáng)相互交流合作,尤其要在實(shí)踐中去碰撞、去磨合。

王繼祥:傳統(tǒng)物流與人工智能結(jié)合會(huì)帶來(lái)哪些像降維打擊一樣的變化?

王銀學(xué):AI有可能會(huì)顛覆“數(shù)字能源”采集的方式。原來(lái)采集數(shù)據(jù)的代價(jià)特別高,需要靠人工逐一測(cè)量和錄入信息。但如今通過計(jì)算機(jī)視覺,用攝像頭就能全方位、全息地采集數(shù)據(jù),并自動(dòng)識(shí)別物品名稱、長(zhǎng)寬高、顏色以及是否存在變形等問題,實(shí)現(xiàn)降本增效。

王繼祥:傳統(tǒng)物流結(jié)合人工智能產(chǎn)生的不是物理反應(yīng),而是化學(xué)反應(yīng)。例如,在機(jī)器人調(diào)度上,過去都是在現(xiàn)場(chǎng)才來(lái)考慮機(jī)器人的路徑、避障;但跟人工智能技術(shù)結(jié)合后,它不在現(xiàn)場(chǎng),而是在“大腦”里做路徑規(guī)劃,在現(xiàn)場(chǎng)遇到臨時(shí)出現(xiàn)的障礙也能及時(shí)回避,而且能調(diào)度的機(jī)器人數(shù)量和設(shè)備種類更多。

王繼祥:人工智能和物流的結(jié)合,是追求理想還是回歸現(xiàn)實(shí)?

王繼祥:有不少純技術(shù)性的展示,很炫很酷,但沒有應(yīng)用。這樣理想的東西雖然可以推動(dòng)研究進(jìn)展,但要在實(shí)踐中應(yīng)用必須服從社會(huì)現(xiàn)實(shí)的要求。物流系統(tǒng)一定要平衡和協(xié)調(diào),平衡成本問題、客戶需求與技術(shù)水平。

王銀學(xué):人工智能技術(shù)之所以能在物流場(chǎng)景中不斷加大應(yīng)用,是因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)有其實(shí)用價(jià)值,不僅能解決客戶的生產(chǎn)痛點(diǎn),也能降本增效,讓員工獲得更好的工作體驗(yàn)。

技術(shù)一般會(huì)在量產(chǎn)后達(dá)到真正的性能穩(wěn)定、降本增效,曠視也在慢慢摸索,我們通過“人工智能技術(shù)工程化”的方法來(lái)讓AI回歸現(xiàn)實(shí)。即先小規(guī)模試用、驗(yàn)證,可行后再在大一點(diǎn)規(guī)模的實(shí)際場(chǎng)景應(yīng)用,如果成功后再要有至少三個(gè)項(xiàng)目來(lái)驗(yàn)證。通過這些驗(yàn)證,看到了對(duì)客戶的實(shí)際價(jià)值,這項(xiàng)技術(shù)才有可能推廣應(yīng)用開。

曠視的經(jīng)驗(yàn)是,我們讓懂傳統(tǒng)物流或有物流行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的人,融入到AI技術(shù)和知識(shí)體系中;同時(shí)讓公司AI技術(shù)和產(chǎn)品研發(fā)的人也深入到應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)、了解實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景,最后回歸到如何用AI技術(shù)和產(chǎn)品來(lái)解決實(shí)際問題。

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