每(mei)經編(bian)輯(ji)｜每(mei)經記(ji)者 沈溦 每(mei)經編(bian)輯(ji) 文多(duo)    

傳(chuan)化智(zhi)聯副總裁項天成

每經記者 沈溦 杭州攝影報道 每經編輯 文多  

目前人工智能將全面推動傳(chuan)統產業(ye)的(de)轉(zhuan)型(xing)升級已成業(ye)內(nei)共識。如在(zai)物(wu)流(liu)領域，人工智能技術有望促成行業(ye)拐點，畢竟現(xian)在(zai)智慧物(wu)流(liu)已是一個業(ye)內(nei)津(jin)津(jin)樂道的(de)關鍵詞。6月(yue)8日，針對人工智能給物(wu)流(liu)行業(ye)帶來(lai)的(de)影(ying)響(xiang)，物(wu)流(liu)行業(ye)龍頭企業(ye)傳(chuan)化智聯副總裁項天成接(jie)受(shou)了(le)《每日經濟新(xin)聞》記者(zhe)專訪(fang)。

《每日經濟新聞》記者（下簡稱NBD）：人工智能提升中國制造是當下業界共同關注的話題，您覺得如何將人工智能運用于物流領域，才能最大限度釋放貨物流通潛力，降低物流流通成本？

項天成：首先要(yao)明確什么(me)是(shi)人工智(zhi)能？它的(de)(de)概念是(shi)“數據+個(ge)性(xing)化(hua)(hua)”。對(dui)傳(chuan)化(hua)(hua)智(zhi)聯來(lai)說(shuo)，是(shi)希望達到社會(hui)供應鏈的(de)(de)優(you)化(hua)(hua)，優(you)化(hua)(hua)就需要(yao)有(you)大數據的(de)(de)支持，而個(ge)性(xing)化(hua)(hua)則是(shi)針對(dui)不(bu)同(tong)的(de)(de)實體做出不(bu)同(tong)的(de)(de)方(fang)案。

具體(ti)來說，整個(ge)供應鏈(lian)從(cong)采購、運(yun)(yun)輸(shu)到生產(chan)、出庫，再到下(xia)個(ge)環節的運(yun)(yun)輸(shu)，形成(cheng)了一個(ge)物(wu)流閉環。從(cong)物(wu)流的角度(du)出發，會(hui)發現貨物(wu)又經過了很多環節，在每(mei)一個(ge)環節中會(hui)有許多要(yao)素(su)：人(ren)、車、貨、倉，每(mei)個(ge)要(yao)素(su)都可以用人(ren)工智能(neng)的手段來優(you)化。

比(bi)如，車輛是(shi)物流重要的(de)(de)基(ji)(ji)本工具，在車輛終端上的(de)(de)人(ren)工智(zhi)能(neng)即是(shi)一(yi)個數據采集設備，分為邊緣計算和云計算兩種(zhong)，可以在設備中(zhong)計算車輛潛在問題提前避(bi)免(mian)事故，不(bu)(bu)同(tong)的(de)(de)車輛、不(bu)(bu)同(tong)的(de)(de)數據結(jie)果就會按不(bu)(bu)同(tong)需(xu)要做出(chu)(chu)不(bu)(bu)同(tong)的(de)(de)反應；此外，倉(cang)庫也是(shi)重要一(yi)環，為了(le)讓貨物更(geng)快(kuai)進(jin)出(chu)(chu)，可以利用一(yi)些無(wu)人(ren)駕駛的(de)(de)叉車，與之前采用的(de)(de)激(ji)光導(dao)航技術不(bu)(bu)同(tong)，目前人(ren)工智(zhi)能(neng)技術基(ji)(ji)于化媒(mei)體識(shi)別(bie)，已經可以感(gan)知前方距離精準地把貨放(fang)在指定的(de)(de)貨架上去(qu)。

而進一(yi)步的供應鏈(lian)優(you)(you)化屬運籌學范疇，全國各地(di)有幾千萬的貨在物流(liu)(liu)網絡上跑，以前(qian)物流(liu)(liu)公司都(dou)是(shi)各自為陣(zhen)的，可以做到局(ju)部最(zui)優(you)(you)，但是(shi)沒(mei)有做到全局(ju)最(zui)優(you)(you)，如何找到一(yi)個(ge)網絡中的全局(ju)最(zui)優(you)(you)點和(he)全球最(zui)優(you)(you)效果？就(jiu)是(shi)收(shou)集(ji)更多的數據(ju)，讓不同的個(ge)體(ti)分享這(zhe)些數據(ju)，讓原本是(shi)兩個(ge)人運的貨拼成一(yi)車去運，有更好的周轉(zhuan)或者是(shi)協同，這(zhe)也是(shi)一(yi)種人工智能。

NBD：那么要使人工智能從技術走向商業化，甚至是可持續的商業模式應該如何去實現？您認為未來國內的人工智能市場達到量產普及的突破點將發生在那些領域？

項天成：所謂人工智(zhi)能，絕不僅僅是(shi)像AlphaGo這樣深度(du)學(xue)習(xi)的程序系統，一(yi)個算法也是(shi)人工智(zhi)能的范疇。從(cong)技術(shu)到(dao)(dao)商業(ye)(ye)化(hua)，事實上這個不難(nan)，只要找到(dao)(dao)場景(jing)就可以算投入產(chan)出比(bi)。比(bi)如(ru)做一(yi)家供應鏈(lian)咨詢或者大(da)數據優化(hua)的公司，他們(men)會通過企業(ye)(ye)給予他們(men)的數據進(jin)行一(yi)些算法，然后去優化(hua)企業(ye)(ye)的運作，達到(dao)(dao)節省好幾百萬元運輸費用的目的。

人工(gong)智(zhi)能(neng)創造的價值是(shi)(shi)很容易去(qu)量(liang)化的。前提(ti)是(shi)(shi)企業需(xu)要(yao)培養一支能(neng)夠懂人工(gong)智(zhi)能(neng)的又能(neng)夠懂技術(shu)場景(jing)的人才隊伍，不是(shi)(shi)純學術(shu)的，而是(shi)(shi)有能(neng)力(li)去(qu)實施預設場景(jing)的，那么便很容易計算出投(tou)入產出比(bi)，即投(tou)入了(le)多少技術(shu)力(li)量(liang)、人力(li)成本、設備成本，收益又是(shi)(shi)多少，這些完全是(shi)(shi)可量(liang)化的，而且在(zai)生(sheng)活(huo)中(zhong)已經在(zai)大面積地(di)使用(yong)了(le)，其實我(wo)們每天都在(zai)接(jie)觸人工(gong)智(zhi)能(neng)。

而未來(lai)，若(ruo)將(jiang)市(shi)(shi)場劃分為消費端(duan)和(he)生產端(duan)兩個(ge)場景，我(wo)認為人(ren)工智能將(jiang)會在生產端(duan)先運(yun)作起(qi)來(lai)。比如無(wu)(wu)人(ren)駕駛技術，谷歌研究無(wu)(wu)人(ren)駕駛汽車至今仍是(shi)在一個(ge)上市(shi)(shi)階(jie)段還不到(dao)大面(mian)積推(tui)廣，而無(wu)(wu)人(ren)駕駛的叉車和(he)AGB小車在倉(cang)庫里(li)已經(jing)到(dao)處都有(you)。原(yuan)因是(shi)，一方面(mian)生產端(duan)的場景更豐富更容易(yi)落地，另一方面(mian)生產端(duan)面(mian)臨的是(shi)物，相(xiang)對來(lai)說比服務(wu)人(ren)要(yao)簡單一些(xie)。 （實(shi)習生張韻對本文亦有(you)貢獻(xian)）