AI将如何改变物流和配送行业？听听菜鸟、美团、顺丰的血泪史

随着 AI 的广泛应用，一些物流公司纷纷尝试利用人工智能技术优化物流环节，提高物流效率。菜鸟网络开发出配送机器人菜鸟小 G，有助于解决最后一公里配送难题；京东推出无人机、无人仓等，既改变了物流行业传统的配送方式，也大大提高了物流效率。美团和饿了么也利用人工智能技术进一步提升了配送体验，在有限的成本下，做到了最优化配送效率。

人工智能将如何改变物流和配送行业？AI 和这两个行业的结合将发生怎样的化学反应？

2018 年 12 月 20-21 日，InfoQ 举办的 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会上，我们邀请了来自菜鸟、美团、顺丰、饿了么等 AI 技术负责人前来分享他们在物流和配送领域的最新应用实践，他们在实践过程中遇到了哪些坑？又有哪些经验可以学习？下面就让我们先睹为快，感兴趣的童鞋欢迎现场面基。

李鑫，饿了么高级算法专家，目前负责蜂鸟众包调度与定价算法研发，曾负责“方舟”智能调度系统的研发与计算机视觉负责人。加入饿了么之前，曾任滴滴研究院资深算法工程师，从事运筹学与计算机视觉相关工作。

在外卖行业中，配送效率是最重要的市场竞争力。与传统物流行业不同，即时配送的高峰期压力是平时的数十倍，所以对运力的弹性有着极高的要求。不同于专送，众包运力可以在短时间内快速扩充，很好的缓解高峰期压力。如何在有限的成本下，最优化配送效率。本次分享将主要介绍饿了么众包调度与定价系统，讲一下机器学习在即时配送行业中的具体实践应用。

1. 即时配送业务介绍

2. 饿了么智慧物流体系简介

（1）智慧物流的技术挑战

（2）智慧物流体系

（3）智慧物流核心组件

3.   众包调度与定价

（1）订单波次超时模型

（2）拒单率模型

（3）订单骑手匹配模型

（4）智能定价

1. 了解即时配送的业务特点

2. 了解即时配送行业的最新技术进展

3. 了解机器学习与运筹优化在饿了么众包业务中的实践

朱礼君，现任菜鸟网络资深算法专家。于美国马里兰大学获得物理学博士学位。先后在 Goldman Sachs、Amazon 和 Facebook 从事数学建模和算法方面的研究工作。2014 年回国后加入阿里巴巴，先在搜索事业部从事推荐算法的应用研究。于 2015 年加入菜鸟，现在的主要研究方向是人工智能和运筹优化算法在物流中的应用。

仓储是物流中的一个重要环节，传统的仓库运转需要大量的人力，是一个劳动力密集的行业。然而，很多这些繁重的劳动都可以被机器人替代。在一个自动化的仓库中，人和机器人能互相协同，在大幅增加劳动效率的同时，也同时能让整个仓库的作业数字化，增加作业的可预测性。

在一个机器人自动化的仓库中，有成百上千的机器人同时运转。在这样一个大规模的复杂系统中，如何通过算法来优化任务的分配，规划机器人行走路径，控制交通，预测各个作业节点的工作时长，是至关重要的问题。在这样一个多机器人协同的工业级系统中，人工智能的技术应用是整个系统的核心，它不仅能优化整个系统的作业效率，也能让整个系统更加鲁棒，更具备柔性，以适应多变的业务环境。在这个演讲中，我们将重点介绍这样一个大规模自动化仓储系统中应用到的人工智能技术，让更多的人了解到这些技术能够给物流行业带来的激动人心的变革。

1. 物流和仓储介绍

2. 自动化仓储系统的关键技术

3. 大规模动态优化算法介绍

4. 多智能体路径规划算法介绍

5. 应用案例介绍

6. 未来展望

1. 了解到物流和仓储的基础概念

2. 了解到大规模动态优化算法和多智能体路径规划算法的基础和在工业级系统中应用的实例

3. 人工智能技术和物流行业结合带来的新的机遇

物流行业中的包裹收派、分拣、运输等各个环节都需要自动化、智能化的技术来提速增效，计算机视觉技术通过对货物、人员、车辆等进行监控和分析，提供智能化分析结果，在顺丰物流场景中得到了广泛的应用。本次演讲主要介绍顺丰物流中两个典型的视觉应用案例：手写运单识别、Xray 违禁品检测。

1. 手写运单识别

（1）OCR 技术介绍

（2）文本检测

（3）文本识别

（4）地址纠偏

2.   Xray 违禁品检测

（1）Xray 图像与违禁品的特点

（2）Xray 违禁品检测算法

（3）模型性能优化方法

1. 了解 OCR、Object Detection 等相关技术和难点

2. 了解物流业务场景中的视觉应用

3. 了解深度学习模型训练和加速的一些实用技巧

在外卖业务中，餐品的预计送达时间 (ETA) 扮演了非常重要的角色：ETA 向用户承诺了什么时间能拿到餐品，是用户选择一个商家的重要参考之一，也是配送调度、骑手送餐的重要指标。

ETA 的影响因素很多，如何利用人工智能技术对送达时间给出合理和准确的估计，对于外卖平台的用户体验、交易量、骑手的工作效率都有至关重要的影响。演讲中会对 ETA 预估的业务逻辑做简单概述，并介绍人工智能在 ETA 预估中的应用，以及从人工规则到深度学习的技术演进过程。

1. 外卖配送业务概述

2. 外卖配送的技术架构：ETA、调度、配送范围和定价

3. 送达时间预估的技术与挑战

4. 机器学习在 ETA 中的实践：从人工规则到基于深度学习的多模型系统

1. 对外卖业务形态的理解

2. 配送技术架构的了解

3. 外卖配送业务与其他互联网产品形态的差异，以及如何用人工智能解决配送问题

除了以上精彩案例，大会还请到了 40+ 来自 Google、微软、亚马逊、BAT、京东、华为等一线大厂资深技术专家，围绕机器学习、搜索推荐、NLP 和语音、计算机视觉等专题分享他们的实践经验、遇到的问题及解决方案，感兴趣的童鞋不要错过。

目前大会开幕倒计时 2 周，门票即将售罄，点击“阅读原文”获取完整日程，在购票过程中有任何问题，敬请咨询票务小姐姐 Amy：18514549229（同微信）