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空包:网红化妆教程快递电子单购买韵达快运物流官网查询端到端提拔快递物流全财产链效

更新时间:2019/3/18 / 阅读次数:34

  快递与移动互联网、电商一起,被人们亲切地称为现代生活的“吉祥三宝”。快递小哥按下的清脆门铃声,已成为许多人心目中最美妙的音符。拼多多批量发货助手,创立于1999年的韵达股份(以下简称“韵达”)借此东风,已成长为服务网络覆盖全国,拥有完备快递物流全产业链的行业巨头。

  韵达在随全行业高歌猛进的同时,也清醒地意识到风险与机遇并存。随着业务量暴涨,其传统的人工作业模式,既费时费力,又无法保证质量。同时,人口红利的减少,快递电子单购买也使人力和物流成本日益高涨,这些因素,正在形成制约韵达进一步发展壮大的瓶颈。

  因此,利用自动化、智能化手段来节支增效、提升快递物流系统的效率,就成为韵达应对上述挑战的重要手段。为此,它积极地与英特尔等开展深度合作,引入以人工智能为代表的前沿技术,将其与传统快递物流行业的业务相融合,为自身及行业带来智能化变革。

  围绕着AI三元素:数据、算法和算力,高达4.7亿件的年揽件量让韵达拥有了开展AI技术研究的数据基础,而与AI行业领先的核心技术提供者英特尔一起开展的深层次技术合作,则为其补齐了算法与算力的短板。

  算法或者说是AI软件的优化层面,英特尔为韵达提供了基于Apache Spark*的英特尔®Analytics Zoo统一分析与AI平台。它能以端到端的方式,助力韵达快速敏捷地构建 AI应用,用于图像识别、时间序列预测等多个应用场景。在算力支撑上,来自英特尔的新一代英特尔®至强®可扩展处理器,则能为AI应用提供更为强劲的算力,使之充分释放潜能。

  为提升开发与部署效率,英特尔®Analytics Zoo为用户提供了丰富的端到端处理流程分析和AI支持,其中包括:

  • 易于使用的抽象模型,例如针对Spark DataFrame和ML的处理流程支持,传输学习支持以及POJO样式服务API等;

  如上图所示,围绕着韵达快递物流最重要的三个环节:前端分拣、资源调配和后端支撑,网红化妆教程双方先期选取了“大小件测量”、“件量预测”以及“数据中心异常检测”三个方向开展技术协作。实际结果表明:AI应用不仅能帮助韵达有效提升快递物流系统的运作效率,更可大幅降低人工劳动的强度和人力成本。

  比如在“大小件测量”上,英特尔®Analytics Zoo平台提供的图像分类技术起到了关键作用。利用该平台内置的图像识别模型,AI应用首先能够提取出待测量的快件轮廓,进而通过平台提供的TensorFlow等深度学习框架,结合英特尔®至强®可扩展处理器提供的强劲算力,完成从模型训练、模型重定义到模型推理的AI处理全流程,最终获得准确的大小件测量数据。基于此,韵达还在进一步利用深度学习算法来进行运筹优化。例如其将装车过程抽象为经典的“切箱问题”,也就是当不同大小的快件到来之际,要规划好摆放的次序、朝向和位置,单号网来使装件量最大化,从而尽可能降低运输成本。在英特尔的协助下,韵达AI团队利用深度学习的结构来表述这一问题的各个状态,并在其后加上强化学习的方法,将这一启发式的策略学习出来,其应用效果,甚至优于传统的运筹优化方式。

  通过在“大小件测量”“件量预测”以及“数据中心异常检测”三个方向上的合作,韵达和英特尔双方的团队已建立起高效的合作沟通机制,并积累了大量业务模型构建经验。同时,双方协作所获取的成果,也受到了韵达从一线员工到管理层的一致好评。目前,韵达已计划于未来两年,在京、沪、广、深等一线城市逐步推进这些AI应用的大规模部署。

  接下来,韵达还计划基于英特尔®Analytics Zoo平台以及其他英特尔领先产品技术,推进更多的AI应用开发与部署。例如通过引入自然语言处理技术,来构建全新的智能客服系统。这不仅可有效帮助韵达缓解目前面临的客服压力,提升客服质量,还可以让客服信息得以数据化,成为又一笔宝贵数据资产。

  引入以英特尔®MovidiusTM MyriadTM X为代表的视频处理单元,也被韵达列入规划中。将它置入高拍仪,利用其强大的边缘AI处理能力,势必能帮助韵达快递物流系统提升其图像光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)的质量与效率。

  韵达快递首席架构师李培吉表示:“利用人工智能技术来提升快递物流系统的运转效率,是韵达面向未来发展,实施智能化转型的战略举措之一。它离不开强大的算法和算力的支撑。英特尔®Analytics Zoo平台、英特尔®至强®可扩展处理器等领先产品与技术的引入,能够帮助我们大大提升快递业务全产业链的效率,优化资源利用,大幅降低业务成本,有效应对未来发展的挑战。”

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