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G7大咖说丨从概念到实践,AI之于智慧物流的价值释放

2018/01/30 16:23:02

简而言之,AI就是数据+算法。当海量传感器实现了对一切物流现场的完全感知后,AI将发挥智慧大脑的价值,将智慧物流带入一个高效能、低人耗、精准管理的时代。解放更多的人力去从事更有创造性的工作内容。

——G7创始人&CEO 翟学魂

 

1月19日,G7亮相第五届“2018趋势与预测”运联传媒年会,荣膺2017年度技术创新奖。G7创始人&CEO 翟学魂从技术浪潮改变物流的视角出发,现场分享了“AI物流,可知可达”主题演讲,与普洛斯梅志明、京东物流王辉、货车帮罗鹏、中国重汽刘培民等一众业内大咖共话2018物流行业趋势。


虽说趋势不可预测,但是我们可以通过身边实际生活的方方面面感知趋势。对于物流行业而言,2017年是快速发展的一年,众多新模式、新思想迸现,新技术、新商业模式正潜移默化地影响行业未来。作为智慧物联网公司,以技术为本的G7,对于2018以及未来的趋势把握,落在了AI上。


AI从概念到在不同领域的实践,已经被谈得很多了,但如何理解AI之下的智慧物流?G7创始人&CEO翟学魂带来了很多金句:

 

◤简而言之,AI就是数据+算法◢

G7的核心就是管车,从2010年开始提供面向车队的Saas管理迄今,平台上已经服务4万多客户,连接60多万辆货车,累积了相当庞大规模管车的数据。


渐渐地,G7跳脱出仅仅管车的界限开始拓展对于物流链条更大的连接。比如与普洛斯合作,让普洛斯麾下所有的园区实现实时可感知。比如与星巴克合作,将星巴克的车辆、仓库及所有的中央厨房,乃至所有门店的冰柜都接入到G7平台实现完全感知。


现在的G7平台上有300多种传感器,覆盖了60多万台车,超过3000个仓库,还有众多冷机、冷柜乃至中央厨房等物流链条上越来越多的节点、实体被实时连接起来,然后在以秒级的速度感知一切物流现场。


当海量终端传感器在现实中完成覆盖后,这些庞大的数据必须依靠AI来完成模糊判断和结构化处理,否则无法产生应有的价值。

 

◤G7对于AI的实践,落地于物流运输的场景中◢

G7的第一个探索是安全机器人。对于物流运输而言,安全乃重中之重,所有物流车队在安全管理上投入的人力精力相当大,但我们是不是还要像以往那样,在驾驶舱装上摄像头,再用大量的人力去紧紧盯住司机的行为,这是一件非常高人耗的工作。借助AI,这些需要紧紧盯着的眼睛就会被AI替代,它不仅实现24小时无休,而且一直精力充沛,从无失误。有客户使用G7安全机器人的结果令人欣喜,月度事故率直线下降75%。


第二个探索是运营机器人。主要针对物流车队运营工作的时效优化。过去,业务经理大量的时间要去解决晚发、晚到、处理投诉、判责等这些高频且耗能的工作,为了解决一单纠纷,甚至需要花费几十个小时查看轨迹回放。当G7运营机器人问世,当任务全程可视,而且有AI去判别异常、处理异常,有客户使用后表示,直接降低了业务经理40%的工作量。


第三个是算账机器人。使用算账机器人之后财务相关人员不需要再像以前一样,填写各种任务单、报表,汇总、计算,一单任务结束,机器人即刻输出该任务的收益情况,一键了解财务收支,便捷精准。

 

◤AI之于物流的改变:一种是替人做功,另一种是人手头高重复性、低效能的一些工作依靠AI来完成◢


做功是最基础的改变,例如目前物流运输基础工作中的搬运、巡逻、包装、堆垛、分拣,都可以借助AI完成。


但人本来就不应该是来做功,因此AI需要被孵化出更高价值的改变。凭借“感知-学习-触发动作”这一自学习闭环,通过AI实现更多人脑智慧分析、干预处理的工作,这才是物流领域中AI更高级的价值所在。比如在生鲜配送过程中,货物的质量会因为温度变化产生变化,G7机器人可以根据目前货物温度的情况提前报告出在未来几分钟之内货物会彻底腐坏,从而让工作人员及时作出调整,避免更大损失。


此类AI通过大数据算法使得异常情况可以提前告知工作人员,极大的改善了异常事故的发生率。无论是安全问题、还是运营过程异常,在任何一个麻烦发生或者变大之前解决它,这是AI带来的精准而有效的管理价值。解放我们的团队,用另外一种方式去从事更有创造性的内容而继续前行。

 

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