智与未来:创新工场联合点我达开创AI应用未来

发布时间:2022年05月31日
       (图为会议现场的李开复)目前, 创新工场已经在多个领域布局了人工智能项目, 并于今年1月成立了创新工场人工智能工程研究院, 专门研究面向人工智能的创业。人才培养基地和创业项目孵化。作为创新工场在物流领域的唯一项目,

中国最大的实时物流配送平台点我达也特别亮相本次峰会。
       在人工智能工程研究院副院长王永刚主持的智慧与未来圆桌对话中, 点我达CEO赵剑峰、浙科投资董事长顾斌、云智盛CEO黄伟、启明创投合伙人叶冠泰等嘉宾共同阐述了自己对人工智能的理解和期望。 (圆桌对话现场)创新工场安排了这次圆桌会议, 要讨论的问题也很明确。两位嘉宾代表来自投资界, 旨在了解投资界对人工智能的关注和资源支持;另外两位嘉宾代表来自企业, 主要从事人工智能的研发工作。那么人工智能将走向何方?它将如何应用于各个垂直领域?从这次圆桌对话中, 可以看出一二。人工智能本身没有泡沫, 创业公司应该专注于产业落地。目前, 越来越多的垂直领域都在提到人工智能, 企业也在给人工智能贴上标签。在这里, 有没有泡沫, 几位客人的看法基本一致。赵剑锋认为, 人工智能必然会对世界和全人类产生巨大的影响。人工智能的一小步, 可能是人类社会向前迈出的一大步。未来人工智能应用的行业将涉及制造、物流、农业、教育、医疗、娱乐等等, 这个东西本身不是泡沫。但从投资的角度来看, 人工智能的热潮会吸引很多投资机构的关注和青睐,

并抬高估值, 所以从这个角度来看, 确实存在泡沫。同时, 他认为, 虽然泡沫让人工智能人才和研究成本高昂, 但另一方面也形成了该领域的壁垒。人工智能的研究和应用需要消耗大量资源, 没有任何一家公司有能力做到这一点。当未来几年人工智能技术的进步和实际应用推广的速度没有达到预期值时, 可能会进入估值调整期。 (图为赵剑锋讲话)黄伟也表示, 人工智能的发展是有代价的。人工智能泡沫是存在的, 但随着时间的推移它会再次消退。另一方面, 这个泡沫可能是由于人工智能技术的落地与人们的心理预期之间的差距造成的。顾斌和叶冠泰从投资的角度发表了自己的看法。从投资的角度来看, 现阶段的人工智能市场和未来的商业价值都很大, 估值过高是正常的, 在这个发展阶段也是有利的。 .而且, 目前很多公司都不是真正的人工智能公司, 因为人工智能的应用有几个难点:数据、计算量和专家。这些公司不仅缺乏落地能力, 还缺乏数据和计算量。所以, 很多人工智能公司之所以出现泡沫, 其实只是在给自己贴上人工智能的标签。
        AI商业化路线:线上拓展至各行各业 李开复在《人工智能》一书中提到:过去20年互联网和移动互联网的快速发展, 催生了对自动化的强烈需求。随着成熟的业务流程和高质量大数据和深度学习技术的突破, 人工智能的落地和商业化是必然结果。人工智能的商业化是如何开始的?李开复在本次峰会上也重申了这一点, 即人工智能的商业化大致可以分为三个主要阶段: 1. 人工智能首先应用于在线化程度高的行业, 数据端都自动化和媒体方面。因此,

李开复认为, 拥有高质量在线大数据的行业将率先进入人工智能时代。比如, 点我达将外卖、包裹、鲜花、蛋糕等物品的终端物流配送与线上业务连接起来, 滴滴、优步连接交通和线上业务, AI在这些领域都下足了功夫, 提高了自动化程度和在线业务的效率。 2、随着科技的发展, 人工智能将延伸到物理世界, 率先实现线下业务在专业领域、行业应用、生产力方面的自动化。例如, 工业机器人、仓储机器人、物流机器人将实现广泛普及。 3、随着成本技术的进一步成熟, 人工智能将扩展到个人场景, 全面自动化时代将随之而来。现阶段, 由于人工智能的普及应用, 人类的生活质量将大大提高, 由于人工智能在多个场景中的应用, 人类生活和工作的效率将更加自动化和高效。在实时物流领域, 正在实施人工智能的产业化。对于很多普通观众来说, AI技术是最直观感受还是在于智能机器人等形式的展示。事实上, 今天, AI模式已经在不同的垂直领域展现了惊人的威力, 而不仅仅是在硬件的运作上。尤其是在大数据深度学习和技术算法方面, 人工智能在提升传统行业效率方面尤为有效。在赵剑锋看来, 人工智能在实时物流领域也大有可为。正如李开复所说, 其商业应用正处于从第一阶段向第二阶段的过渡, 推动了物流领域终端配送的转型。点我达将人工智能技术应用于调度系统。
       点我达平台每天都有大量订单, 日数据量超过1TB。这部分数据和机器的深度学习是人工智能发展的基础。首先, 系统能够判断每天的订单量, 并进行订单和骑手的大规模匹配。目前, 电我达在全国范围内。高峰时段, 1秒内会产生500-1000个订单。未来可能是5000-10000个订单。现在这500-1000个订单需要匹配20000多个骑手。涉及的算法很多, 系统需要通过深度学习和算法来实现。同时, 系统需要根据配送物品、骑手接单意愿、配送效率等情况, 实现每个订单与骑手的最佳匹配。例如, 每个电我达的骑手都有一个标签。如果有外送物品需要恒温,

平台会自动匹配最佳骑手并下单。再比如, 一个骑手一次送了4个drop-in单, 可以准时送达, 当达到5个时, 不能按时完成, 系统会根据这个数据调整骑手的组合订单数量, 以保证准时送达。系统还会根据每个骑手的骑行时间和上楼时间, 准确预测物品的送达时间。其次, 点我达后台的实时压力系统会预测不同时间段、不同地区产生的订单数据以及当时骑手人数的变化趋势。通过骑手侧APP热力图展示, 引导骑手改变接单区域, 缓解大量订单。区域产能压力;同时,

系统可以据此做出最合理的订单调度决策。 (图为点我达热力图, 红色表示订单越多, 运力越紧缺)此外, 赵剑锋还表示, 人工智能在实时物流中的应用将从软件应用向硬件应用发展.目前, 点我达正在与一家知名公司合作开发送餐机器人。由于配送领域是劳动密集型领域, 部分可以由机器人完成, 但由于即时物流配送是即时的、送货上门的配送, 机器人短期内无法完全替代人力。因此, 未来将是送货员。与机器人协作交付的时代。那么, 未来人类与机器人的关系会是怎样的呢?在几位大佬眼里, 两者是相辅相成、协同合作的关系。机器人可以代替人类为人类完成大量耗时、费力或不方便的任务。人类可以有更多的时间去研究和探索新的领域。