雷鋒網(wǎng)按：智能物流一直是物流行業(yè)津津樂道的關(guān)鍵詞，在人工智能技術(shù)大爆發(fā)的背景下，物流行業(yè)將何去何從?2017年7月7日～7月9日，由雷鋒網(wǎng)承辦的CCF-GAIR大會(huì)上，將開設(shè)智能物流專場(chǎng)，屆時(shí)來自京東、菜鳥等物流行業(yè)的專家和學(xué)者將匯聚一堂，共同探討智能物流的未來。

　　重要的事情說三遍，未來十二年我們只有三樣?xùn)|西——技術(shù)!技術(shù)!技術(shù)!

　　2017年的京東開年大會(huì)上，劉強(qiáng)東用了這樣一句話作為演講的結(jié)尾。而貫穿演講中技術(shù)部分始終的，有一個(gè)高頻詞匯——人工智能。

　　去年以來，面對(duì)媒體和員工，劉強(qiáng)東不斷的強(qiáng)化要用技術(shù)來重塑京東的決心，2016年11月，他首次公開京東未來十二年的戰(zhàn)略規(guī)劃，表示京東將全面走向技術(shù)化，大力發(fā)展人工智能和機(jī)器人自動(dòng)化技術(shù)，將過去十二年以傳統(tǒng)方式構(gòu)筑的模式全面升級(jí)。

　　2016年5月，京東成立X事業(yè)部，主攻智慧物流，致力于以科技手段改造京東物流體系架構(gòu)，降低京東物流各環(huán)節(jié)成本，促進(jìn)效率和流程改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)物流環(huán)節(jié)無人化運(yùn)作的目標(biāo) 。

　　那么時(shí)隔一年，京東的人工智能與物流的結(jié)合進(jìn)展如何?實(shí)現(xiàn)智慧物流的路線圖分幾步走?難點(diǎn)在哪里?帶著這些疑問，雷鋒網(wǎng)再次走進(jìn)京東，這一次我們獨(dú)家專訪了X事業(yè)部的人工智能架構(gòu)師Celina Wang，以期為大家揭示人工智能將會(huì)給京東物流帶來哪些改變和升級(jí)?

　　Celina Wang

　　Celina Wang：曾就讀于斯坦福大學(xué)和加州大學(xué)，擁有三個(gè)專業(yè)的碩士學(xué)位和計(jì)算機(jī)專業(yè)博士學(xué)位。她的研究方向是動(dòng)態(tài)自主的路徑優(yōu)化，用幾何來構(gòu)建最優(yōu)化路徑的數(shù)學(xué)模型，使得平均負(fù)載最低和數(shù)據(jù)傳輸率保持在95%以上，在美國(guó)著名計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表過多篇文章。曾就職于全美第一研發(fā)中心Xerox Parc，現(xiàn)為京東X事業(yè)部人工智能架構(gòu)師。

　　以下為采訪實(shí)錄：

　　人工智能架構(gòu)師的日常

　　雷鋒網(wǎng)：我們了解到京東X事業(yè)部目前專注于京東智慧物流的研發(fā)和實(shí)施，作為人工智能的架構(gòu)師，能否談?wù)勀愕墓ぷ魅粘?

　　Celina Wang：我于2016年10月加入京東，之后被派到北京，支持X事業(yè)部。 X事業(yè)部成立于2016年5月，主攻智慧物流，有三大智能產(chǎn)品：

　　無人倉(cāng)

　　無人機(jī)

　　無人車

　　我加入的時(shí)期正好X事業(yè)部剛剛起步幾個(gè)月，人工智能在無人產(chǎn)品的應(yīng)用場(chǎng)景尚在摸索中和初始化狀態(tài)。無人機(jī)的應(yīng)用場(chǎng)景下，我負(fù)責(zé)智能路徑規(guī)劃和智能避障這兩個(gè)部分。當(dāng)時(shí)我設(shè)計(jì)了一套數(shù)學(xué)模型，基于邊界估算的最短路徑方案。這個(gè)邊界算法來自于兩大要素，對(duì)飛行所遍歷村莊的視覺識(shí)別和計(jì)算幾何中的邊界計(jì)算。

　　無人倉(cāng)項(xiàng)目組里我支持了幾套智能方法：

　　第一個(gè)是智能移動(dòng)機(jī)器人AGV的防堵與路徑規(guī)劃方案，采用提前預(yù)估熱點(diǎn)，主動(dòng)繞行，并經(jīng)過迭代來縮小位置誤差的模型;

　　第二個(gè)是智能流量?jī)?yōu)化方案，采用提前控制整理流量來獲取負(fù)載均衡的計(jì)算方法;

　　第三個(gè)是對(duì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的商品指標(biāo)預(yù)測(cè)進(jìn)行技術(shù)把關(guān)，重點(diǎn)是數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)建模。

　　這些基于我的數(shù)學(xué)專業(yè)背景和博士論文的研究方向。除此之外，我也肩負(fù)著培訓(xùn)X事業(yè)部人工智能的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用場(chǎng)景的重任。

　　人工智能學(xué)術(shù)成果在京東的應(yīng)用價(jià)值

　　雷鋒網(wǎng)：有沒有覺得目前哪些人工智能學(xué)術(shù)方面的新成果十分有趣或者有價(jià)值?期望應(yīng)用到近期的工作當(dāng)中?

　　Celina Wang：成立一年的X事業(yè)部目前集中在運(yùn)營(yíng)和落地層面，側(cè)重應(yīng)用多一些。但X事業(yè)部同時(shí)也是京東重點(diǎn)扶植的研發(fā)中心，未來會(huì)對(duì)世界輸出前瞻性的研究成果。

　　就人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究而言，由我來主導(dǎo)，落地場(chǎng)景會(huì)根據(jù)業(yè)務(wù)需求放在X事業(yè)部或者運(yùn)營(yíng)研發(fā)部。在我看來，時(shí)下有幾個(gè)值得我們深入探究的學(xué)術(shù)難點(diǎn)，如果能發(fā)揮到電商場(chǎng)景中，將是一箭雙雕的好事。

　　第一， Nonlinear Dimensionality Reduction(非線性降維): 在電商領(lǐng)域中，大數(shù)據(jù)會(huì)帶來高維空間的計(jì)算量過大，復(fù)雜度過高，必須經(jīng)過有效降維來減輕計(jì)算負(fù)荷，有效阻止冗余信息的誤導(dǎo)，但前提條件是保證結(jié)果不受影響。

　　實(shí)現(xiàn)降維的流形學(xué)方法有很多，其中Laplacian Eigenmaps(拉普拉斯特征映射)是被證明過能收斂的有效方法。鑒于電商行業(yè)的數(shù)據(jù)采樣和數(shù)據(jù)分布的復(fù)雜性，多樣性，變化性，無規(guī)律性，真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)于最后結(jié)果會(huì)產(chǎn)生不穩(wěn)定的影響，有待于我們突破。 理論體系上會(huì)大量涉及到黎曼幾何和微分流形的經(jīng)典數(shù)學(xué)，最終可以應(yīng)用到京東物流領(lǐng)域的圖像識(shí)別，用來提升識(shí)別精度。

　　第二， Trajectory Planning in Robotics (機(jī)器人軌跡規(guī)劃)：是指機(jī)器人的當(dāng)前定位和軌跡跟蹤，并期望實(shí)現(xiàn)最短距離或者最優(yōu)化組合組合。目前已有采用微分幾何中的經(jīng)典方法Geodesic(測(cè)地線)來實(shí)現(xiàn)，彎曲多維空間里計(jì)算出二維流形表面的最短路徑。這部分理論足以應(yīng)用到X事業(yè)部無人車的路徑規(guī)劃場(chǎng)景中。

　　人工智能是一個(gè)綜合性的學(xué)科，常見的數(shù)學(xué)理論涵蓋面很廣，包括計(jì)算幾何，流形學(xué)，凸優(yōu)化，數(shù)值分析，概率統(tǒng)計(jì)，高等線性代數(shù)等知識(shí)范疇，同時(shí)與計(jì)算機(jī)算法理論也有緊密的關(guān)聯(lián)。具備并掌握這些專業(yè)知識(shí)，對(duì)于快速滿足京東物流的需求是很有必要的。

　　關(guān)于智慧物流與人工智能

　　雷鋒網(wǎng)：劉強(qiáng)東最近提出的用人工智能和自動(dòng)化來重塑京東，對(duì)于京東X事業(yè)部來說，也就是智慧物流這方面，路線圖是什么樣子的?

　　Celina Wang：劉總在2017年2月的京東年會(huì)發(fā)布的未來12年發(fā)展方向，打造智慧物流的技術(shù)型公司，不再是傳統(tǒng)式人工物流的舊模式。那么實(shí)現(xiàn)這一偉大夢(mèng)想的起點(diǎn)就是以X事業(yè)部為首的三大無人智慧產(chǎn)品的研發(fā)。

　　目前X事業(yè)部是以硬件為主導(dǎo)的部門，需要自己動(dòng)手去搭配每一套設(shè)備，整個(gè)過程都在自主研發(fā)，獨(dú)立實(shí)驗(yàn)和按時(shí)落地的狀態(tài)下進(jìn)行。當(dāng)這些產(chǎn)品逐一落地并進(jìn)入穩(wěn)定運(yùn)行了之后，X事業(yè)部就進(jìn)入智能軟件周期，比如倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)里的圖像識(shí)別，商品布局，智能排產(chǎn)，還有視覺導(dǎo)航等等，會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等重要的智能理論。

　　雷鋒網(wǎng)：對(duì)于這樣的一個(gè)路線圖，執(zhí)行方面你們認(rèn)為最難的點(diǎn)在什么地方?

　　Celina Wang：首先，硬件部分需要的周期是長(zhǎng)于軟件研發(fā)的，難度是大于算法設(shè)計(jì)的。因?yàn)樵O(shè)備受限制于環(huán)境因素，包括實(shí)驗(yàn)倉(cāng)，室外溫度，室內(nèi)面積，產(chǎn)品組裝，調(diào)試實(shí)驗(yàn)，最后讓電腦或者中央控制臺(tái)來調(diào)控這些設(shè)備，這需要一個(gè)相對(duì)軟件開發(fā)而言較長(zhǎng)的過程來磨合。這個(gè)差異不僅僅在京東，即便在美國(guó)硅谷，甚至全球也是如此。

　　其次，智能相關(guān)理論需要用對(duì)了場(chǎng)景，不能一概而論。具體問題具體分析，具體場(chǎng)景具體別論，所以數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析，以及提取數(shù)據(jù)特征，調(diào)試參數(shù)這些環(huán)節(jié)占據(jù)的分量遠(yuǎn)高于直接套用書本里的傳統(tǒng)模型。取得一個(gè)最優(yōu)化解，不是一個(gè)簡(jiǎn)單的工作。大部分情況下，我們能獲取的僅僅是目前而言相對(duì)好的近似解。 最優(yōu)解的獲取需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和昂貴的計(jì)算設(shè)備，性價(jià)比不高，在應(yīng)用工程領(lǐng)域里，不一定是個(gè)最實(shí)用的方案。

　　雷鋒網(wǎng)：人工智能在無人機(jī)、無人車、無人倉(cāng)技術(shù)的應(yīng)用體現(xiàn)在哪方面?目前什么樣的人工智能技術(shù)在京東X事業(yè)部應(yīng)用的最多?又有哪些新技術(shù)的需求?

　　Celina Wang：物流無人機(jī)對(duì)智能感知的需求較多，智能決策也是很重要的環(huán)節(jié)。智能感知囊括了基于視覺的正向飛行避障感知和下降過程中對(duì)地面環(huán)境感知。在俯視場(chǎng)景下，采用人工智能中深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)分類策略來檢測(cè)地面目標(biāo)物，包括靜態(tài)目標(biāo)和動(dòng)態(tài)目標(biāo)的檢測(cè)。基于人的頭頂，來對(duì)人體進(jìn)行目標(biāo)分類。在無人機(jī)場(chǎng)景中，目前是沒人做的。智能決策需要知道飛機(jī)通過感知得出的結(jié)果，來決定飛行的方向速度降落點(diǎn)。引入智能學(xué)習(xí)方法，讓飛機(jī)自主學(xué)習(xí)，根據(jù)飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行自主優(yōu)化調(diào)整。

　　無人倉(cāng)的智能應(yīng)用體現(xiàn)在資源調(diào)度，貨架優(yōu)化，分揀機(jī)器人算法，大件倉(cāng)規(guī)劃，還有無人揀貨車等系列方案。 除此之外，無人倉(cāng)的貨架穿梭車Shuttle智能排產(chǎn)涉及到運(yùn)籌學(xué)。機(jī)器學(xué)習(xí)層面的應(yīng)用場(chǎng)景為指標(biāo)預(yù)測(cè)，定價(jià)流程等。

　　無人車技術(shù)是由三大塊組成：控制，感知和路徑規(guī)劃。它的智能應(yīng)用體現(xiàn)在很多方面。這里只舉幾個(gè)例子簡(jiǎn)要概述。

　　比如利用雙目攝像機(jī)從不同角度對(duì)同一場(chǎng)景拍攝，進(jìn)行圖像采集，那么圖像匹配這部分是由人工智能的深度學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)。路徑規(guī)劃可采用人工智能領(lǐng)域中用于解決最優(yōu)化的遺傳算法(Genetic Algorithm)。這種啟發(fā)式進(jìn)化算法是解決優(yōu)化和搜索問題的最關(guān)鍵技術(shù)。鑒于無人車處于移動(dòng)狀態(tài)下，因此GPS定位結(jié)果會(huì)有正常的局部誤差。采用SLAM技術(shù)，通過傳感器來獲得地圖數(shù)據(jù)，再根據(jù)地圖數(shù)據(jù)來預(yù)估實(shí)際定位。

　　除此之外，目標(biāo)識(shí)別也是未來的挑戰(zhàn)，分辨出近距離的人臉，做出判斷和智能決策;鎖定前面車的距離來智能決策等等。

　　雷鋒網(wǎng)：今年的618，在智慧物流這方面，預(yù)計(jì)會(huì)有哪些新技術(shù)尤其是哪些人工智能技術(shù)的投入?對(duì)于用戶來說，會(huì)有哪些不一樣的體驗(yàn)?

　　Celina Wang：今年618，X事業(yè)部會(huì)推出一款巡檢多旋翼無人機(jī)，自主起降，倉(cāng)庫(kù)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警，智能路線規(guī)劃，飛行速度在每秒15-22米，續(xù)航時(shí)間半小時(shí)。 無人倉(cāng)有幾個(gè)實(shí)驗(yàn)性倉(cāng)庫(kù)會(huì)在618期間開始投入運(yùn)營(yíng)，其中包括了穿梭小車Shuttle，智能移動(dòng)機(jī)器人AGV，分揀機(jī)器人，涉及到的智能算法有調(diào)度算法，商品布局和智能排產(chǎn)等。無人送貨車經(jīng)過了多次的組裝，調(diào)試，實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)采集，將在今年618正式運(yùn)營(yíng)。

　　如何看待亞馬遜?

　　雷鋒網(wǎng)：京東的技術(shù)部門是如何看待亞馬遜的?在智慧物流這方面京東和它的思路有什么異同?

　　Celina Wang：亞馬遜走在全球物流和電商的前列，這是眾所周知的。他們?cè)谌肆ξ锪ω?cái)力上的投資規(guī)模都遠(yuǎn)超于京東。值得一提的是亞馬遜雖然是零售業(yè)，在美國(guó)證券交易所里，卻被納入科技股，同為實(shí)體零售業(yè)的沃爾瑪，是被算作道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)的。

　　足以見得，亞馬遜代表著美國(guó)IT業(yè)內(nèi)的知名科技品牌。它的體系模式是以計(jì)算機(jī)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，而京東早期則以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)，以倉(cāng)儲(chǔ)驅(qū)動(dòng)物流，IT技術(shù)要以能落地的應(yīng)用場(chǎng)景為主旋律。京東一直積極地向亞馬遜的先進(jìn)物流技術(shù)做虛心學(xué)習(xí)和認(rèn)真探討。

　　雷鋒網(wǎng)：X事業(yè)部還招人嗎?需要哪些人工智能方面的人才?

　　Celina Wang：X事業(yè)部對(duì)人工智能人才一直求賢若渴。智能方面的人才主要體現(xiàn)在對(duì)機(jī)器人的動(dòng)手能力，經(jīng)驗(yàn)豐富的視覺識(shí)別專家，以及智能算法相關(guān)的計(jì)算機(jī)背景和數(shù)學(xué)背景的人才。

　　值得一提的是，Celina Wang還會(huì)參加今年的 CCF-GAIR大會(huì)，發(fā)表題為“人工智能引領(lǐng)京東物流“的主題演講，以及“智能物流和倉(cāng)儲(chǔ)改變商業(yè)未來”的圓桌會(huì)談。屆時(shí)，我們就能更加詳細(xì)的了解到人工智能將會(huì)給京東物流帶來哪些改變和升級(jí)。