“剁手”的第十年,AI加持下的快递速度你还满意吗?

这个“双11”,你的购物车清空了吗?经过了紧张刺激的“抢购”环节,想必现在已经到了抓耳挠腮的“等快递”环节了吧!2017年,我国全年快递业务量已突破400亿件[1]。而初步预计今年“双11”期间,全行业处理的邮(快)件业务量将超过18.7亿件[2]。

现在,你能想到的和你想不到的在网上都能买到,大到冰箱彩电,小到香葱大蒜,快递小哥都能给你送到门口。当越来越多的人感受到快递带来的便利时,他们也对其提出了更高的要求:速度要再快,送达率要再准确。

在面对如此挑战时,行业巨头韵达把突破点瞄准在节约工时、提升效率、提高服务质量上。

多年前,韵达就开始尝试在其快递物流体系中引入自动分拣、地址归集、车牌识别等技术手段,以提升各环节运作效率,现今取得了良好效果。但在韵达看来,这些技术手段更多地只起到了“手”和“脚”的作用,要深层次地推动行业技术进步,还需要解决“头脑”的问题。

因此,在英特尔的帮助下,韵达围绕着快递物流中最重要的三个环节,攻克人工智能的“三重门”,率先解决劳动密集型产业的“头脑”问题。

韵达快递物流中的三个环节

AI“一重门”之前端分拣的大小件测量

韵达与英特尔利用机器视觉技术来提升测量的效率。通过装置在分拨中心输送系统上的高拍摄像头,AI应用会采集快件的图像信息,并传送到后端服务器进行测量。测量完成后,数据返回至输送系统,并据此将不同大小的快件送至合适的分拣和装车处。英特尔® Analytics Zoo平台内置的图像识别模型,让应用首先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全流程AI处理流程,最终获得准确的大小件测量数据。

AI“二重门”之资源调配的件量预测

在“双11”等购物节期间,快递最怕的就是“爆仓”,而避免爆仓的重要手段就是预测件量,匹配相应运力。为此,韵达利用英特尔® Analytics Zoo平台提供的LSTM深度学习算法来实施更精准的件量预测方案。针对韵达AI应用的实际需求,英特尔与韵达一起,针对英特尔® 至强® 可扩展处理器具备的各类特性,对方案进行了充分优化,使之获得最佳表现。而处理器所配备的英特尔® 高级矢量扩展512(英特尔® AVX -512)等技术在并行计算方面的强大实力,加速了应用的训练与推理过程。

AI“三重门”之后端支撑的数据中心异常检测

目前,快递业数据中心普遍存在对大数据集执行高级分析能力不足的问题,数据中心的可靠性也越来越受到黑客攻击、数据拥塞等问题的挑战。而英特尔® Analytics Zoo平台的LSTM算法可以通过有区分的记忆信息来增强神经网络的效能,滤去大量无关信息,通过对日志数据进行大量的训练和推理,使系统能够精准地预测到潜在的风险和薄弱环节。

未来,在英特尔的助力下,韵达还计划尝试视频处理、智能快递柜等先进技术,更进一步AI化。在明年、后年、大后年的“双11”,你将会感受到更智慧的韵达,更智能的快递。想深入了解英特尔如何引领人工智能革命,在提供最广泛的人工智能产品组合的同时积极赋能开发者,通过技术使得更多开发者和企业实现人工智能的故事吗?来2018英特尔人工智能大会吧。详细的大会议程奉上,千万不要错过!

原文发布于微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文发表时间:2018-11-13

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