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如何运用机器学习等 AI 技术实现物流优化

  • 2019-09-26
  • 本文字数:745 字

    阅读完需:约 2 分钟

如何运用机器学习等AI技术实现物流优化

AICon北京2017大会上,【徐盈辉】讲师做了《如何运用机器学习等 AI 技术实现物流优化》主题演讲,主要内容如下。


演讲简介


物流其实是一个非常古老的行业,可以说有上千年的历史,但是在这个大数据时代,我们发现很多传统的运筹学优化问题,在大数据时代被赋予了很多新意义,机器学习、数据挖掘、机器视觉、自动控制、运筹学,都将在物流网络的复杂场景中实现跨界融合产生化学效应。菜鸟网络的成立正是希望通过新技术的引入,以数据驱动的思维来推动物流传统行业的革新。机器学习和人工智能被提到很高的高度,在物流领域以前用的是传统运筹优化的理论和算法,在大数据时代,这两者需要得到更好的有机融合。借助 AICon 这个会议,我将为大家分享菜鸟业务中涉及到的一些智能化算法。


  1. 基于大数据的机器学习问题,如销量预测问题、时效预测问题、ETA 预测问题等;

  2. 基于资源有效规划的运筹优化问题,如动态路由问题、动态片区问题、人-站-柜布局问题等;

  3. 基于实时在线优化问题,如拣选路径优化问题、箱型推荐问题等;

  4. 基于多智能调度的仓储机器人技术;

  5. 解决物流两路的主动数字化和被动数字化的 IoT 技术和机器视觉技术。


讲师介绍


徐盈辉


菜鸟网络 人工智能部资深总监


徐盈辉,阿里巴巴研究员,日本丰桥技术科学大学计算机科学博士,曾负责过阿里搜索事业部搜索排序和基础算法的负责人。他规划和设计了搜索新一代的排序框架体系,建立了集 offline-nearline-online 三位一体的电商平台个性化搜索体系,推动和完成了搜索实时在线计算体系的规模化和平台化,在技术的先进性和业务的推动上都取得了突破性成果;2017 年加入菜鸟网络,负责菜鸟人工智能部,围绕仓储智能化,运配智能化,末端智能化,柔性自动化,机器视觉来优化物流体系。












完整演讲 PPT 下载链接


https://aicon.infoq.cn/2017/beijing/schedule


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