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CCF YOCSEF上海成功召开第七届“互联网+智慧物流”虹桥论剑技术论坛:快递物流的智能动态路由技术成熟度
2020-12-04 阅读量:685 小字

2020年11月21日 ,由中国计算机学会主办、物流信息互通共享技术及应用国家工程实验室、伯乐码教育协办的第七届“互联网+智慧物流”虹桥论剑技术之“快递物流的智能动态路由技术成熟度”在上海青浦智能物流创新工场举办。参加本次论坛活动的有CCF YOCSEF上海主席熊赟、副主席裴颂文、刘通,AC委员石亮、陈晴、黄泽良, 执行主席为CCF YOCSEF上海AC委员黄泽良, CCF YOCSEF上海委员易芬,微论坛执行主席为CCF YOCSEF上海副主席刘通。


论坛首先邀请CCF YOCSEF上海主席熊贇作论坛的欢迎致词。随后,由跨越集团首席数据科学家刘健、上海钡云网络科技有限公司CEO周理昆、物流国家工程实验室研究员周述礼、上海财经大学研究员崔丽丽、南京邮电大学现代邮政学院邮政工程系主任孙哲分别做了主题报告,并围绕路由技术的成熟度、降本还是增效优先等话题进行了思辨。


1.科技赋能物流


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刘健 博士

跨越集团首席数据科学家


刘健博士在人工智能与大数据领域有10多年学术与工业经历,曾担任日本大学(Nihon University)工学部博士后研究员,前淘宝搜索导购负责人,前腾讯财付通智能投顾负责人、智慧零售数据分析平台总架构师。研究兴趣覆盖自然语言处理、机器学习、深度神经网络、搜索排序、多目标优化等领域,拥有20余项国内、国外发明专利。


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刘健博士带来的主题报告题目是“科技赋能物流”,他指出基于深度学习的货量预测可以节约10%的人力,针对地址解析、地址合单做了大量的工作可以节约了80%的人力成本和20%的场地资源,释放30%的货运能力。


2.车辆路径和搜索算法


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周理昆 CEO


《钡管家》(上海钡云网络科技有限公司)创始人CEO,中南大学物流工程硕士,曾主持或参与多个制造业的物流信息化建设工作,在生产、销售、采购、流通加工等领域物流有丰富的实战经验,擅长人工智能、启发式算法在物流领域的应用,如神经网络、蚁群算法、遗传算法等,在OMS\TMS\WMS\BMS、车货交易平台、车辆配载、车辆调度、路径优化等方向有落地产品案例。


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物流行业专家周理昆表示所有客户需求都被满足要求下的车辆路径问题是一个复杂优化问题。其中通过需求可拆分的运输方式有利于充分利用车辆装载能力和降低车辆行驶成本。针对问题特性设计求解DSDVRP的禁忌搜索算法,采用自适应的惩罚机制跳出局部最优解。


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3.路径规划场景——快递应用


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周述礼 研究员

物流国家工程实验室研究员

圆通蛟龙集团副总裁助理


下面由物流国家工程实验室研究员周述礼做报告。周述礼在报告中指出端到端的规划可以使得客户下单时就对快递的到达时间有一个预期。应用到快递行业的时候,就需要做好业务员的收派路线规划。而这个规划首先要做好业务员的AB班排班。在报告的最后总结到技术没有好坏,取决于运营的需求。


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4.人工智能如何更好地与人力、流程结合


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崔丽丽 博导

上海财经大学博导、研究员

电子商务研究所执行所长

阿里巴巴活水学者理事会理事

阿里研究院客座研究员


上海财经大学崔丽丽研究员通过视频的方式带来天猫智能仓储为例的主题报告。


首先提出了目前的难点:现存在AI与人员、流程难以整合的问题。通过这些问题结合实际情况,崔丽丽研究员在报告的最后也给大家带来了几个启示:


1、资源与能力的协调很重要。


2、行之有效的管理框架有助于企业将重点放在最能增加价值的流程上,并根据业务需求而不是技术能力, 缩小到合适的人工智能应用程序。


3、AI整合应用的关键在于管理人工智能能力和人的能力的交互和协同进化。


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5.智能路由规划技术


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孙哲 博士

新加坡国立大学博士后

硕士生导师

南京邮电大学现代邮政学院邮政工程系主任


孙哲博士现主要从事人工智能,区块链,物流机器人,物流运输网络调度及优化等方面研究工作。目前主持并参与国家、江苏省、博士后基金、校企合作各类项目20余项,发表高质量论文30多篇,授权专利10多项。接下来孙哲博士给大家带来关于“智能路由规划技术”的主题报告,给大家分享了精确求解法和启发式求解方法。


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在分享的最后也提出了目前面临的问题,目前不同网络层次之间如何更好的协调;规划智能性很弱,尤其是不能够很好的处理现实中的细节;如何充分利用物流运输中的数据。同时也对路由规划进行了思考和展望。



思辨


1、在物流快递与闪送场景下,路由规划在哪方应用更成熟?

2、路由规划应用是降本优先还是增效优先?

3、路由规划与人工经验哪个更靠谱?


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精彩观点节选


Q1:在物流快递与闪送场景下,路由规划在哪方应用更成熟?

孙哲:

新疆的棉花如何在成熟时运送到全国各地,是动态路径规划应用的一个场景,需要考虑时间因素、空间因素、人员因素。需要根据不同的场景单独考虑。快递末端的路由规划已经很成熟了,目前对时间点的规划还不够成熟。


周理昆:

路径规划算法不仅仅用于快递的路由中。学术界的研究和行业的应用之间存在一定的认识上的差异。快递和闪送领域上数据采集配套上的完善会使得路由规划更成熟。


刘健:

限行信息会导致路由规划错误,对快递公司而言就是成本问题。短板问题在于数据层面,如何获取实时数据,如何在同行之间实现数据共享,对行业的长远发展是十分重要的。学术界和工业界如何配合?学术界研究的理论问题和产业界要解决的实际问题之间存在一定的差距。


周述礼:

路径规划在两个方面都比较成熟,取决于如何应用技术,是有利有弊的。路由规划对于公司管理层运营而言是可以降低成本的。


Q2:路由规划是降本优先还是增效优先?


周述礼:

这两个目标并不冲突,取决于公司当下的目标是什么。例如:信息化建设虽然需要成本投入,但是可以给公司增加效益。


Q3:路由规划与人工经验哪个更靠谱?


刘健:

开始时人工经验是重要的,是学习算法模型的输入。但人的能力是有限的,推广路由规划算法有助于降低人力成本。


周理昆:

同等条件下(物理世界的数据全部采集到用于算法学习),路由规划算法比人工经验更有效。




现场提问与解答


观众提问:快递小哥送外卖时是否有路由规划?如何做到路由规划?

周述礼:

是有路由规划的。快递小哥希望运送的单子越多越好,后台会兼顾考虑到达时间、运送能力为快递小哥规划一个合理的路径。


周理昆:

闪送最典型的应用就是饿了么和美团,在企业实践中,优化目标不是单一的,且有各种实际的约束。


孙哲:

路由规划算法在同城多点派送过程中是十分必要的。




观众提问:有一个新的订单出现,如何先分配订单再进行路径规划?

周理昆:

一种方案是不把这个单子放到已经规划好的单子池中,单独进行规划。另一种方案是把这个单子插入到现有的路径规划中,看看是否能找到一个好的解决方案。如果把所有订单和新订单一些重新进行路径规划,可能对快递小哥不太友好。


刘健:

解决这个问题可能需要评估不同策略的优劣并进行比较,从而找到较好的解决方法。


易芬:

新来的订单分配给哪个快递小哥,目前是由快递小哥来抢单,快递小哥根据经验来估计是否在时间限制内能完成。如果没人抢单,后台系统进行兜底,保证订单的完成。



最后,

活动在热烈的气氛中结束,

与会嘉宾相约来年虹桥再见。


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对于这三点,你有何看法与建议?

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