雷锋网 (大众号：雷锋网) AI 科技评论按：2018 6 月 29 日至 7 月 1 日全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，失掉了宝安区政府的鼎力指点，是国际人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大范畴的顶级交流盛会，旨在打造国际人工智能范畴最具实力的跨界交流协作平台。

CCF-GAIR 2018 延续前两届的「顶尖」阵容，提供 1 个主会场和 11 个专场（仿活力器人专场，机器人行业使用专场，计算机视觉专场，智能平安专场，金融科技专场，智能驾驶专场，NLP 专场，AI+专场，AI 芯片专场，IoT 专场，投资人专场）的丰厚平台，意欲给三界参会者从产学研多个维度，出现出更富前瞻性与落地性相结合的会议内容与现场体验。

京东集团副总裁、大数据与智慧供给链事业部总裁裴健做了首日第二场演讲，演讲标题为「智慧供给链」，跟大家分享一下他们在京东集团外部的一些人工智能理论经历。

雷锋网对演讲内容做了不改动原意的整理，演讲全文如下。

说起人工智能，大家能够会想到机器视觉，自然言语了解，人脸辨认等使用。我们明天就从一台最新的智能自动贩卖机开端讲起。自动贩卖机普及度曾经很高了，但是我们最近推出的这个智能贩卖机与以往的自动贩卖机有些不一样，普通的贩卖机是你付了钱才可以拿走你选定的商品，我们这个贩卖机有一个特点，就是你可以拿起商品，细心挑选，假如不喜欢，可以把货物再放回去，只要当你把门打开的时分，贩卖机才会自动给你结算。

一台智能自动贩卖机的面前

为了开收回这些自动贩卖机的功用，我们需求在 AI 技术和工程方面停止少量创新。举例来说，在这个贩卖机外面，我们用了两个辨认办法。一个是图像辨认，我们运用各种神经网络的技术无效地辨认商品和商品的形状，第二是我们使用了重力感应机制辨认商品的品种。我们面对一个很有意思的技术应战，即如何将图像辨认与重力感应结合起来，使得这两个辨认信息互相补充，以便我们更好天文解用户的行为。比方说客户拿起一件商品，这时分他的想法是什么？他是在察看哪些信息？这时分需求两种辨认结合起来以增强对用户的了解。除了辨认技术以外，自动贩卖机作为终端设备，它的计算才能和能耗都非常无限，所以我们在终端上运用的是 GPU 的半精度计算，这样我们就能充沛运用边缘计算的方式来降低计算本钱，使得整个呼应工夫到达了每秒 25 帧以上 。

智能门店

在实践的业务当中，我们使用了很多人工智能的技术来改善智能门店的体验。举个例子，当一个智能屏幕后面较近的地位没有观众的时分，这时屏幕会显示一些通用的广告，且字体较大，次要目的是吸援用户。但是当一个用户走近这个屏幕的时分，屏幕的人脸辨认技术就可以捕捉这个观众的有关信息，比方他的年龄、性别，甚至可以晓得他之前能否来过这个商店等。然后屏幕的广告内容就会依据用户的信息停止相应的更新和改动。该技术可以无效地进步广告的客户触达程度，使得客户实在感遭到广告的「善解人意」。

另外我还想提一个很有意思的技术。就是超市关于顾客挑选之后货架摆放混乱的成绩很困扰，在怎样样让店员高效的整理货架这个成绩上，我们使用了相应的技术去处理。这些技术可以无效辨认货架上的全部商品和它们的地位，还可以判别商品摆放能否划一，以便售货员及时停止整理。

此外，我们还可以用技术的手腕来进步商业合同的执行效率。举个例子，竞品不应该放在货架上相邻的地位。如今商场处理该成绩的办法常常是派市场调研员一个一个货架去看，发现违规再回去找相应的商场人员去处理。而假如运转了我们的智能门店零碎的话，检测会变得相当容易，节省了少量的人工本钱。店面的人像辨认技术还可以协助店主记载顾客在哪个区域待得最久，这样就可以剖析顾客的行为，以便发现顾客的爱好或许货物的摆放成绩（如货物摆放不当，梗塞通道）。

经过在门店使用人工智能技术，我们可以完成整个批发场景的片面数据化和智能化。我们可以从用户在商店外面的行为，用户与商品的交互，甚至是用户与用户之间的交互之中把有关的信息采集出来。而且我们可以对与商店相连的仓库停止管理，这点其实十分关键。仓库离商店越近供给效率越高。我们应该选什么样的商品放在什么样的仓库外面，采用什么样的库存管理方法，这些都是很风趣且待处理的人工智能成绩。

以上讲的那些内容能够大家在很多场所都为数亿中文用户免费提供海量、全面、及时的百科信息，并通过全新的维基平台不断改善用户对信息的创作、获取和共享方式。听过，接上去我想讲这些自动贩卖机、智能门店设备面前的供给链智能技术。

技术落地

我们最近和青岛啤酒协作了一个项目， 协助他们降低供给链本钱。供给链的概念其实十分复杂，就是要在适宜的工夫，适宜的地点，把适宜的商品交到适宜的人手上。

为了进步啤酒的销售，我们要思索几个成绩。第一个成绩是存货规划，我应该把这个啤酒存在什么样的仓库外面？例如深圳的某个购物广场有足球竞赛转播，很多人会在那里买啤酒，一边喝啤酒，一边看球赛，这时分库存就应该贴近那个场地，由于该广场能够在很短工夫内会有少量的货物需求。第二个成绩是智能选址。例如无人贩卖机的摆放地位，把它摆在一个楼层的电梯间还是摆在楼下大厅，效果是完全不一样的，必需依据无人贩卖机的作用来决议。假如你想用这个无人贩卖机卖午饭，一定要摆在楼层下面，不要摆在大厅里。由于假如一位顾客曾经花了十几分钟坐电梯到了一层大厅，他还会去一个自动贩卖机买午饭吗？他能够会去里面找更多的选择。由此可见各种运作形式面前有少量的智能算法思索。第三个成绩是库存安康，应该存多少货？第四个成绩是智能补货，在什么样的状况下应该告诉后台把货送到机器外面。既不想货物陈列工夫太长又不想断货。第五个成绩就是需求预测，也就是说要晓得主人想买什么样的货，在什么工夫买。最初还有一个畅销处置成绩。经过使用一系列人工智能的算法，在青岛啤酒的项目里我们可以使得整个仓储的周转降低 27 天，缺货率降低 15%，使得畅销占比和库存安康都失掉很好的优化。

下面的例子证明了我们可以为商家打造一个很好的智慧供给链。之所以强调供给链的重要性，基本的缘由是供给链是衔接客户和制造的关键信息渠道。如今施行的供应侧构造变革，其中心就是要处理制造者常常不晓得需求在哪儿、 真正的需求是什么的成绩。所以只要把供给链效率进步，让客户的信息更快、更准地传递到制造商、设计商那里，我们才干进步整个社会的消费效率。这也就是所谓的 C2M，这是从智能供给链到智能制造的进程。

举个例子来阐明智能制造。京东如今有本人的品牌叫京造，我们在设计一个游览箱的时分，我们会调查客户购置游览箱的时分会思索哪些要素，他会以什么样的次第、什么样的优先级去思索这些要素。当发掘出相关数据的时分， 可以发现市场上现有的游览箱哪些可以满足用户需求，哪些需求现有市场无法满足，不同产品应该在哪些中央去销售等。当把这些信息提取出来之后，你就有了相应的竞争优势，这样就可以引导接上去的设计、制造、开发，找到一片蓝海。

智能供给链

当然供给链不只仅要高效，供给链还必需牢靠可信。牢靠可信就是当你买一瓶水，你有权晓得这瓶水是高质量的还是自来水。所以我们尝试运用 AI 技术使得供给链可信任、可视和可感知。这里就触及到应用区块链技术去树立整个商品的溯源网络，我们还要用相应的 AI 的技术让供给链的溯源信息对用户无效开放，使得用户可以很方便地获取这些信息。我们如今的溯源零碎曾经掩盖了 400 家国际外的品牌，超越 12000 种商品品类， 超越了 12 亿件商品。

经过上文的描绘可以看到我们在供给链上可以做很多的改良。这也启示我们去回想一个成绩，商店究竟是一个什么样的概念？它可以是购物广场，可以是一个 APP，实践上我们以为只需具有两个功用就能称为商店。一个功用是把商品信息会聚起来，另一个功用是把客户聚集起来。也就是说只需把人和货衔接在一同，然后在一个场景上呈现，这就可以称为一个商店。实质下去说这是一个数据成绩和一个信息流的成绩，所以在这样的场景下就可以很顺理成章地使用很多人工智能技术。我们可以经过人工智能技术去发明新的商店形式，例如拼购、闪购，就是投入品种较少的商品，但是每个商品的数量十分多，有十分低的折扣，我们希望用户都来买这样的商品，使得可以把商品直接从消费商送到客户那里，增加很多两头的存储环节。大家都晓得商品从制造商到最终用户，两头通常要转运很屡次，假如我们把两头转运的次数增加一次，我们的天就会更蓝一些，由于转运环节的增加可以增加了交通开支，从而少量增加环境净化。 在这个进程中，我们怎样找到适宜的商品，在适宜的工夫、适宜的地点面向适宜的用户停止销售，还有我们相应的折扣应该怎样样设计，这些都是 AI 能够的使用。

为什么我不断强调供给链十分重要呢？ 供给链本钱是整个社会本钱很关键的一局部，我们比拟一下中国的开展状况和东方的开展状况会发现，中国目前的物流本钱占GDP的比严重概是 15% 到 18%，但是在美国，这个数字是十分低的，大约8%，所以这就招致了整个社会本钱的区别。为什么如今国际智能制造与先进国度还有一段间隔，中心不单只是在智能制造自身，很大水平上是受制于智能制造的配套效劳业。在德国，智能制造的配套效劳业占到整个国度 GDP 的 40% 到 50%， 而中国目前这个比例只要大约 15%，这个差距招致的后果是假如你在中国做智能制造，你会困扰的不单是智能制造自身，还包括怎样买原资料，怎样做相应的储运，怎样做相应的仓储等等成绩。智慧供给链就是希望处理这样的成绩，使得想做制造的人专心去做制造，其他的哪些环节可以完全交给更专业的效劳商去做。

我希望我后面的引见可以让大家了解这么一个概念， 智慧供给链实践上是衔接了消费者、供应和场景的一个端到端的完好链条。这个链条可以分为三大局部，第一个是智能消费，在电商等场景下，经过运用 AI 技术，商家可以做到比你更懂你本人。先理解你的需求，然后把消费的场景细分化，变的愈加细致化场景化，可以让客户在适宜的工夫来停止相应的消费，可以做到所想即所得。同时我们如今有很强的才能去做智能物流，智能物流的目的就是以一个柔性、矫捷的方式疾速、高效地把相应的货物送到用户的手上。我们开展的重点是智能供给。智能供给就是经过根底设备的建立以及 AI 技术的使用，可以疾速呼应各种用户侧的需求，可以把用户的声响从消费端很快地传到供应端，可以停止精益的供给，同时我们可以停止相应的按需定制。无论是进步呼应还是精准供给，亦或是了解用户的需求，按需定制，这些环节都需求少量的 AI 技术，需求在大数据的根底上停止相应的剖析。

总的来说， 智慧供给链是人工智能在批发业的一个前沿创新，它不单只包括从门店到采销、供给各个环节的智能化和自动化，它还包括了从单点的 AI 使用到整个流程的优化进程，实践下流程的优化进程如今是一个绝对比拟空白的范畴，也是需求少量创新的中央。这个优化进程很吸引人的一点就是它跟以往很多的 AI 成绩不太一样，它是以业务为中心的 AI 使用成绩。我们中心的诉求是希望经过 AI 技术的使用，经过大数据技术的使用，把一个线性的供给链转变为一个以客户为中心的网状供给网络，使得整个供给效率明显进步。

以上就是雷锋网整理的裴健演讲全部内容。

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