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| 本文作者： sanman | 2018-07-06 15:32 | 专题：2018 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会 |
雷锋网 AI 科技评论按：2018 6 月 29 日至 7 月 1 日全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
CCF-GAIR 2018 延续前两届的「顶尖」阵容，提供 1 个主会场和 11 个专场（仿生机器人专场，机器人行业应用专场，计算机视觉专场，智能安全专场，金融科技专场，智能驾驶专场，NLP 专场，AI+专场，AI 芯片专场，IoT 专场，投资人专场）的丰富平台，意欲给三界参会者从产学研多个维度，呈现出更富前瞻性与落地性相结合的会议内容与现场体验。
京东集团副总裁、大数据与智慧供应链事业部总裁裴健做了首日第二场演讲，演讲标题为「智慧供应链」，跟大家分享一下他们在京东集团内部的一些人工智能实践经验。
雷锋网对演讲内容做了不改变原意的整理，演讲全文如下。
说起人工智能，大家可能会想到机器视觉，自然语言理解，人脸识别等应用。我们今天就从一台最新的智能自动贩卖机开始讲起。自动贩卖机普及度已经很高了，但是我们最近推出的这个智能贩卖机与以往的自动贩卖机有些不一样，一般的贩卖机是你付了钱才可以拿走你选定的商品，我们这个贩卖机有一个特点，就是你可以拿起商品，仔细挑选，如果不喜欢，可以把货物再放回去，只有当你把门关上的时候，贩卖机才会自动给你结算。
为了开发出这些自动贩卖机的功能，我们需要在 AI 技术和工程方面进行大量创新。举例来说，在这个贩卖机里面，我们用了两个识别方法。一个是图像识别，我们使用各种神经网络的技术有效地识别商品和商品的形态，第二是我们应用了重力感应机制识别商品的种类。我们面对一个很有意思的技术挑战，即如何将图像识别与重力感应结合起来，使得这两个识别信息相互补充，以便我们更好地理解用户的行为。比如说客户拿起一件商品，这时候他的想法是什么？他是在观察哪些信息？这时候需要两种识别结合起来以加强对用户的理解。除了识别技术以外，自动贩卖机作为终端设备，它的计算能力和能耗都十分有限，所以我们在终端上使用的是 GPU 的半精度计算，这样我们就能充分运用边缘计算的方式来降低计算成本，使得整个响应时间达到了每秒 25 帧以上 。
在实际的业务当中，我们应用了很多人工智能的技术来改善智能门店的体验。举个例子，当一个智能屏幕前面较近的位置没有观众的时候，这时屏幕会显示一些通用的广告，且字体较大，主要目的是吸引用户。但是当一个用户走近这个屏幕的时候，屏幕的人脸识别技术就能够捕获这个观众的有关信息，比如他的年龄、性别，甚至可以知道他之前是否来过这个商店等。然后屏幕的广告内容就会根据用户的信息进行相应的更新和改变。该技术可以有效地提高广告的客户触达水平，使得客户切实感受到广告的「善解人意」。
另外我还想提一个很有意思的技术。就是超市对于顾客挑选之后货架摆放混乱的问题很困扰，在怎么样让店员高效的整理货架这个问题上，我们应用了相应的技术去解决。这些技术可以有效识别货架上的全部商品和它们的位置，还可以判断商品摆放是否整齐，以便售货员及时进行整理。
此外，我们还可以用技术的手段来提高商业合同的执行效率。举个例子，竞品不应该放在货架上相邻的位置。现在商场解决该问题的方法经常是派市场调研员一个一个货架去看，发现违规再回去找相应的商场人员去解决。而如果运行了我们的智能门店系统的话，检测会变得相当容易，节省了大量的人工成本。店面的人像识别技术还可以帮助店主记录顾客在哪个区域待得最久，这样就可以分析顾客的行为，以便发现顾客的喜好或者货物的摆放问题（如货物摆放不当，堵塞通道）。
通过在门店应用人工智能技术，我们能够实现整个零售场景的全面数据化和智能化。我们可以从用户在商店里面的行为，用户与商品的交互，甚至是用户与用户之间的交互之中把有关的信息采集出来。而且我们可以对与商店相连的仓库进行管理，这点其实非常关键。仓库离商店越近供应效率越高。我们应该选什么样的商品放在什么样的仓库里面，采用什么样的库存管理办法，这些都是很有趣且待解决的人工智能问题。
以上讲的那些内容可能大家在很多场合都听过，接下来我想讲这些自动贩卖机、智能门店设备背后的供应链智能技术。
我们最近和青岛啤酒合作了一个项目， 帮助他们降低供应链成本。供应链的概念其实非常简单，就是要在合适的时间，合适的地点，把合适的商品交到合适的人手上。
为了提高啤酒的销售，我们要考虑几个问题。第一个问题是存货布局，我应该把这个啤酒存在什么样的仓库里面？例如深圳的某个购物广场有足球比赛转播，很多人会在那里买啤酒，一边喝啤酒，一边看球赛，这时候库存就应该贴近那个场地，因为该广场可能在很短时间内会有大量的货物需求。第二个问题是智能选址。例如无人贩卖机的摆放位置，把它摆在一个楼层的电梯间还是摆在楼下大厅，效果是完全不一样的，必须根据无人贩卖机的作用来决定。如果你想用这个无人贩卖机卖午饭，一定要摆在楼层上面，不要摆在大厅里。因为如果一位顾客已经花了十几分钟坐电梯到了一层大厅，他还会去一个自动贩卖机买午饭吗？他可能会去外面找更多的选择。由此可见各种运作模式背后有大量的智能算法考虑。第三个问题是库存健康，应该存多少货？第四个问题是智能补货，在什么样的情况下应该通知后台把货送到机器里面。既不想货物陈列时间太长又不想断货。第五个问题就是需求预测，也就是说要知道客人想买什么样的货，在什么时间买。最后还有一个滞销处理问题。通过应用一系列人工智能的算法，在青岛啤酒的项目里我们能够使得整个仓储的周转降低 27 天，缺货率降低 15%，使得滞销占比和库存健康都得到很好的优化。
上面的例子证明了我们可以为商家打造一个很好的智慧供应链。之所以强调供应链的重要性，根本的原因是供应链是连接客户和制造的关键信息渠道。现在实施的供给侧结构改革，其核心就是要解决制造者经常不知道需求在哪儿、 真正的需求是什么的问题。所以只有把供应链效率提高，让客户的信息更快、更准地传递到制造商、设计商那里，我们才能提高整个社会的生产效率。这也就是所谓的 C2M，这是从智能供应链到智能制造的过程。
举个例子来说明智能制造。京东现在有自己的品牌叫京造，我们在设计一个旅行箱的时候，我们会考察客户购买旅行箱的时候会考虑哪些因素，他会以什么样的次序、什么样的优先级去考虑这些因素。当挖掘出相关数据的时候， 可以发现市场上现有的旅行箱哪些可以满足用户需求，哪些需求现有市场无法满足，不同产品应该在哪些地方去销售等。当把这些信息提取出来之后，你就有了相应的竞争优势，这样就可以引导接下来的设计、制造、开发，找到一片蓝海。
当然供应链不仅仅要高效，供应链还必须可靠可信。可靠可信就是当你买一瓶水，你有权知道这瓶水是高质量的还是自来水。所以我们尝试使用 AI 技术使得供应链可信赖、可视和可感知。这里就涉及到利用区块链技术去建立整个商品的溯源网络，我们还要用相应的 AI 的技术让供应链的溯源信息对用户有效开放，使得用户能够很方便地获取这些信息。我们现在的溯源系统已经覆盖了 400 家国内外的品牌，超过 12000 种商品品类， 超过了 12 亿件商品。
通过上文的描述可以看到我们在供应链上可以做很多的改进。这也启发我们去回想一个问题，商店到底是一个什么样的概念？它可以是购物广场，可以是一个 APP，实际上我们认为只要具备两个功能就能称为商店。一个功能是把商品信息汇聚起来，另一个功能是把客户汇集起来。也就是说只要把人和货连接在一起，然后在一个场景上出现，这就可以称为一个商店。本质上来说这是一个数据问题和一个信息流的问题，所以在这样的场景下就可以很顺理成章地应用很多人工智能技术。我们可以通过人工智能技术去创造新的商店模式，例如拼购、闪购，就是投入种类较少的商品，但是每个商品的数量非常多，有非常低的折扣，我们希望用户都来买这样的商品，使得可以把商品直接从生产商送到客户那里，减少很多中间的存储环节。大家都知道商品从制造商到最终用户，中间通常要转运很多次，如果我们把中间转运的次数减少一次，我们的天就会更蓝一些，因为转运环节的减少可以减少了交通开销，从而大量减少环境污染。 在这个过程中，我们怎么找到合适的商品，在合适的时间、合适的地点面向合适的用户进行销售，还有我们相应的折扣应该怎么样设计，这些都是 AI 可能的应用。
为什么我一直强调供应链非常重要呢？ 供应链成本是整个社会成本很关键的一部分，我们比较一下中国的发展情况和西方的发展情况会发现，中国目前的物流成本占GDP的比重大概是 15% 到 18%，但是在美国，这个数字是非常低的，大约8%，所以这就导致了整个社会成本的区别。为什么现在国内智能制造与先进国家还有一段距离，核心不单只是在智能制造本身，很大程度上是受制于智能制造的配套服务业。在德国，智能制造的配套服务业占到整个国家 GDP 的 40% 到 50%， 而中国目前这个比例只有大概 15%，这个差距导致的结果是如果你在中国做智能制造，你会困扰的不单是智能制造本身，还包括怎么买原材料，怎么做相应的储运，怎么做相应的仓储等等问题。智慧供应链就是希望解决这样的问题，使得想做制造的人专心去做制造，其他的哪些环节可以完全交给更专业的服务商去做。
我希望我前面的介绍可以让大家理解这么一个概念， 智慧供应链实际上是连接了消费者、供给和场景的一个端到端的完整链条。这个链条可以分为三大部分，第一个是智能消费，在电商等场景下，通过使用 AI 技术，商家能够做到比你更懂你自己。先了解你的需求，然后把消费的场景细分化，变的更加细致化场景化，能够让客户在合适的时间来进行相应的消费，可以做到所想即所得。同时我们现在有很强的能力去做智能物流，智能物流的目的就是以一个柔性、敏捷的方式快速、高效地把相应的货物送到用户的手上。我们发展的重点是智能供应。智能供应就是通过基础设施的建设以及 AI 技术的应用，可以快速响应各种用户侧的需求，能够把用户的声音从消费端很快地传到供给端，能够进行精益的供应，同时我们能够进行相应的按需定制。无论是提高响应还是精准供应，亦或是理解用户的需求，按需定制，这些环节都需要大量的 AI 技术，需要在大数据的基础上进行相应的分析。
总的来说， 智慧供应链是人工智能在零售业的一个前沿创新，它不单只包括从门店到采销、供应各个环节的智能化和自动化，它还包括了从单点的 AI 应用到整个流程的优化过程，实际上流程的优化过程现在是一个相对比较空白的领域，也是需要大量创新的地方。这个优化过程很吸引人的一点就是它跟以往很多的 AI 问题不太一样，它是以业务为中心的 AI 应用问题。我们核心的诉求是希望通过 AI 技术的应用，通过大数据技术的应用，把一个线性的供应链转变为一个以客户为中心的网状供应网络，使得整个供应效率显著提高。
以上就是雷锋网整理的裴健演讲全部内容。
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