AI 降临：揭秘京东智慧物流 | 二叉树短视频

2016 年可以说是人工智能在大众眼中的第三次降临。时隔一年，各种人工智能技术在社会、企业的应用达到了怎样的程度？今天我们以京东物流为例，展示人工智能技术当前应用的一角。

京东物流体系自 2007 年开始建立，该体系上接供应链体系，下接最终用户。截至 2017 年 3 月 31 日，京东已在全国范围内拥有 7 大物流中心，运营了 263 个大型仓库，覆盖全国范围内的 2672 个区县。2017 年 6·18 期间，京东物流体系承载了 7 亿件商品的配送。

京东在 2016 年成立 X 事业部，专注智慧物流相关的研发。X 事业部负责人肖军介绍说，京东物流系统发展到今天已经演进到第五个版本，在 2009 年就已经在用大数据配合一些算法进行仓库商品布局优化、仓库路径优化、以及快递人员的路径优化，现在看来也属于 AI 技术的一部分。2016 年随着深度学习、迁移学习在业界的爆发，对京东物流也产生了很大的影响。尤其是图像识别技术，在京东物流的很多场景都发挥了很大作用，如：

1、商品识别自动化。京东目前商品的品类有 400 万的 SKU，商品分拣是非常重的工作。之前传统的图像识别算法如果用来给机器人做商品识别，一方面计算速度太慢，另一方面准确率只有 60%-70%，这在自动化里相当于不能用。而在深度学习技术成熟之后，则商品分拣自动化有可能实现。目前 X 事业部的无人仓项目就在进行这方面的工作：通过摄像头记录人类分拣员的行为作为训练数据，大幅提升机器识别商品的准确率，比如说，可以将两包外观完全一样、一个中包一个大包的两包话梅识别出来。

2、机器运动方式自动化。以前的六轴机械手臂，每一个轴都要规划它怎么活动，把命令形成脚本放到机器人里面，于是这只机械手臂只能每天做同样的重复活动，外部场景有变化或者货物类型变了就没用了。现在通过图像识别让它自己去找货物的抓取点，同时给它设计好边界点告诉它哪里不能去，它就可以在更加开放性的场景完成工作。同理，仓库里的 AGV（自动引导机器人）以前也只能按固定路线行驶，智能化程度比较低；但给它安装双目摄像头，配合图像识别技术，它就能更加灵活的在仓库中活动。可以这么说，深度学习技术将原来无法自动化的仓库场景变成可以通过自动化来解决了。

3、自动驾驶。X 事业部发起的无人车项目，目前投入运营的一款车是一种一次可以运送 8-10 单的小车，行驶在非机动车道上。京东对此类小车的定位是移动自提柜，适合在高档小区、学校宿舍楼这种无需派送到家、收货人又相对密集的场景。目前这种无人车的运作，最大的困难在于定位不准确、非机动车道数据缺失，最大的成本则在于激光雷达传感器。而如果用摄像头配合高效的图像识别能力，则无需完全依赖 GPS 与非机动车道数据也可以解决定位问题，而且车子的成本可以大幅降低（可能从十几万降低到五、六万）。

此外，路径优化、商品布局优化、地址识别等其他场景，也在深度学习的帮助下得到了提升。另外还有人脸识别，目前被用于自提柜与无人车的取货流程，作为密码取货的一个补充方式。

上述提到的无人车项目，已经在 2017 年 6·18 期间正式投入运营，运营地点在北京、浙江、陕西等部分高校。无人仓项目目前还在建设中，但已有部分机器人技术在京东仓库中投入使用。

对于人工智能技术的应用，京东的做法并非是成立一个专门的 AI 实验室，而是让各业务线自己根据自己场景的需求来引入。京东研发体系负责人马松介绍说，京东最早用到人工智能技术的业务应该是京东客服，用自然语言处理的方式跟用户进行人机对话。此外，自然语言处理技术还被应用于用户留言的分析。另外在供应链层面，选品、定价、上下游协调，都需要大量复杂的计算，也在通过人工智能技术进行优化。

对于京东而言，人工智能是可以降低成本、提升效率的关键技术。而对于整个社会而言，人工智能将带来更多生活习惯、消费习惯的改变。人工智能很可能会取代一部分人的工作，但现阶段而言，更多还是一个机器跟人类配合的关系吧。