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2017年7月15日,由顺丰科技、杉杉科技、钛媒体联合举办的AI+智慧物流圆桌论坛在深圳凯宾斯基酒店举行 。与会者包括顺丰集团CTO、顺丰科技CEO、腾讯AI实验室主任、加州大学柏克莱分校教授马丁·温赖特、杉杉科技联合创始人兼CTO王 。
活动开始,顺丰集团CTO、顺丰科技CEO田敏为活动致辞 。田敏首先回顾了英语单词物流的起源 。物流起源于希腊语,14世纪在法国首次用于描述“计算科学” 。从那以后,这个词相继流入美国和日本 。因为物流常用于交通场景,所以日语将其概括为“物体的流动”,省略了“计算科学”的含义 。
目前很多人认为物流就是货物的运输,但实际上物流涉及数学和运筹学,通过这两个学科与人工智能相连接 。田敏呼吁大家冷静下来,看看人工智能,了解人工智能背后的原理,这也是本次活动的意义所在 。

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后来,加州大学伯克利分校教授马丁·温赖特分享了他从学术角度看到的人工智能落地的现实 。马丁强调大数据实现的智能预测功能 。以网飞为例,人工智能算法最大的商业价值就是分析用户的观看数据,然后做出精准的推荐 。马丁详细解释了降维的概念 。在处理海量数据时,我们需要为数据建立评估维度,而原始数据有无数的评估维度 。为了实现商业应用,我们必须将尺寸减少到1000以下 。之后需要解决数据降噪、丢失数据处理、合理降维等问题 。

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此外,马丁还看好人工智能落地的领域是医学 。现在医学健康是一个非常大的领域 。如果用人工智能来生产个性化的药物,那将是一个很大的市场 。但目前人工智能的研究是在有限的条件下研究具体问题,能否进入更大的范畴是一个值得思考的问题 。此外,人工智能目前在提高个体智能方面做得很好,但如何将人工智能应用到系统层面,提高群体的智能和管理,可能需要运筹学和统计算法相结合 。
杉山科技联合创始人兼首席技术官卓王子紧跟马丁的话题,普及了运筹学的概念 。运筹学是一套将实际问题转化为数学模型并高效求解的方法 。现代运筹学起源于二十世纪四十年代 。第二次世界大战期间,军队在资源分配方面存在很多问题,比如如何部署雷达、部署部队和投放炸弹 。在人类社会中,任何活动都需要通过最佳参数找到最佳决策,实现最准确的预测 。然而,这些问题需要一个系统的方法来解决 。仅仅依靠人类的思维靠空可能得不到最好的决定 。因此,人们整合了数学思维,建立了运筹学 。

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王介绍了物流行业常见的三个运筹学问题 。第一,区域的划分和位置 。物流公司要搞清楚每个配送团队负责哪个区域,每个车辆负责哪个区域,如何选择物流枢纽达到最高效率或最低成本,将直接影响物流效率 。
第二,定价和收入管理 。定价和收入管理是让企业在正确的时间以正确的价格向正确的人销售正确的商品 。对于物流行业来说,一个非常重要的问题是如何制定其产品线 。消费者会从你的产品目录中选择一项与不同服务项目相关的服务 。商家要建立它们之间的关联性,然后你要决定如何制定产品线 。
第三,路径优化问题 。在物流行业,路径优化是最基础的技术 。物流需求产生后,物流公司如何设计路线获取需求,如何以最小的成本和最短的时间获取需求?在实际场景中,这些问题会变得非常复杂,因为需要考虑的因素很多,因为有多个需求,多个送货员,多个出发点 。除此之外,还有实时需求、时间窗口、取送等,都会受到不同的限制 。此外,由于中国的承重限制,在距离和时间上会有很多不确定性 。在这种情况下,如何制定路线更好地服务消费者是一个非常重要的问题 。
最后,腾讯AI实验室主任张彤介绍了团队目前的研究方向,并分享了中美两国在人工智能研究方面的差异 。

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张伟介绍,腾讯之前做过人工智能方向的研究,办过研究院,也做过搜索方面的研究,积累了一些有人工智能背景的人才 。2016年腾讯聚焦人工智能,成立AI Lab 。AI Lab主要关注两个方向,一是帮助腾讯的业务更好地落地,二是积累技术,开发新技术,包括面向产品的技术 。具体来说,它分为四个子领域 。
首先,游戏是相关的 。游戏在AI中相对相关 。腾讯也有很多关于游戏的数据 。AI实验室利用这些数据让游戏更好,更贴近现实世界 。
第二,新闻搜索 。这是与内容理解相关的研究,利用人工智能来解读新闻和视频的内容,进而实现新闻的精准推送 。最近微信刚成立搜索部,AI Lab也会帮忙做个性化推荐 。
第三,社会对话 。比如各种智能音箱中的语音助手,腾讯也在做自己的语音助手,需要人机对话的支持 。腾讯AI Lab的任务是让腾讯的声音和对话达到世界顶级水平 。
第四,语音开云 。人工智能技术通过腾讯AI Lab积累,再通过云共享,助力腾讯做平台、做生态 。
关于中美人工智能的比较,张彤认为,国内很多互联网公司和创业公司的技术人员都有很强的技术可以落地 。做工程的人有数据经验,很多人更愿意尝试各种东西,这是国内的优势 。美国的技术水平相对比中国厚,在学术研究上美国仍然相对领先,但国内创新能力在逐步加强,国内产品落地略有领先 。
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