王銀學對話王繼祥:AI快速切入物流需要“相互學習”

近年來,人工智能(AI)技術逐漸與物流場景融合,驅動倉儲、運輸、管理等環節的智能化升級,滿足企業降本增效的核心訴求。

為此,在最新一期《行話短説》欄目上,人工智能物流產業聯盟首席顧問、中國倉儲與配送協會副會長兼專家委員會主任、中國商貿物流標準化行動聯盟主席王繼祥,與人工智能物流產業聯盟秘書長、曠視副總裁王銀學,兩位物流領域的老兵就AI+物流,結合自身的行業經驗,進行了一場別開生面的對話。

王銀學對話王繼祥:AI快速切入物流需要“相互學習”

圖:王繼祥(左)對話王銀學(右)談AI+物流

以下是雙方對話的核心要點:

王銀學:人工智能技術怎樣更快地切入物流全場景?

王繼祥:第一,AI快速切入物流需要“相互學習”。物流專家要做人工智能知識培訓,人工智能專家也要做物流知識培訓,雙方相互瞭解、相互融合之後,就能找到更多在物流場景中的AI應用。

第二,物流場景要先為AI的融入提供“數字能源”。人工智能重要的是算法,要算法就是要“數字”。向智慧化發展,物流首先要給算法提供“數字”作為能源,做到數字化。在此基礎上,對傳統物流作業進行標準化、規範化分類,便於人工智能將來的運算和對整個體系的控制。

第三,雙方一定要加強相互交流合作,尤其要在實踐中去碰撞、去磨合。

王銀學對話王繼祥:AI快速切入物流需要“相互學習”

王繼祥:傳統物流與人工智能結合會帶來哪些像降維打擊一樣的變化?

王銀學:AI有可能會顛覆“數字能源”採集的方式。原來採集數據的代價特別高,需要靠人工逐一測量和錄入信息。但如今通過計算機視覺,用攝像頭就能全方位、全息地採集數據,並自動識別物品名稱、長寬高、顏色以及是否存在變形等問題,實現降本增效。

王繼祥:傳統物流結合人工智能產生的不是物理反應,而是化學反應。例如,在機器人調度上,過去都是在現場才來考慮機器人的路徑、避障;但跟人工智能技術結合後,它不在現場,而是在“大腦”裏做路徑規劃,在現場遇到臨時出現的障礙也能及時迴避,而且能調度的機器人數量和設備種類更多。

王繼祥:人工智能和物流的結合,是追求理想還是迴歸現實?

王繼祥:有不少純技術性的展示,很炫很酷,但沒有應用。這樣理想的東西雖然可以推動研究進展,但要在實踐中應用必須服從社會現實的要求。物流系統一定要平衡和協調,平衡成本問題、客户需求與技術水平。

王銀學:人工智能技術之所以能在物流場景中不斷加大應用,是因為人工智能技術有其實用價值,不僅能解決客户的生產痛點,也能降本增效,讓員工獲得更好的工作體驗。

技術一般會在量產後達到真正的性能穩定、降本增效,曠視也在慢慢摸索,我們通過“人工智能技術工程化”的方法來讓AI迴歸現實。即先小規模試用、驗證,可行後再在大一點規模的實際場景應用,如果成功後再要有至少三個項目來驗證。通過這些驗證,看到了對客户的實際價值,這項技術才有可能推廣應用開。

曠視的經驗是,我們讓懂傳統物流或有物流行業經驗的人,融入到AI技術和知識體系中;同時讓公司做AI技術和產品研發的人也深入到應用現場、瞭解實際的應用場景,最後迴歸到如何用AI技術和產品來解決實際問題。

王銀學對話王繼祥:AI快速切入物流需要“相互學習”

王繼祥:人工智能物流產業聯盟在人工智能推進上有什麼作用?

王銀學:曠視與其他幾家單位發起成立人工智能物流產業聯盟,現在只能説是星星之火,有一點小成果:

第一,摸索出了人工智能在物流中應用落地的一條路;第二,讓聯盟成員能夠感受到大家都在開放,開放才能夠大家都受益;第三,要持續地投入,相信這件事情是好的、對的,就要持續做下去,讓大家一起來努力,眾人拾柴火焰高。

王繼祥:我願意參與這個聯盟,就是希望共同地來推進人工智能在智慧物流領域的應用,我們共同努力!

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