雷鋒網按：智能物流一直是物流行業津津樂道的關鍵詞，在人工智能技術大爆發的背景下，物流行業將何去何從?2017年7月7日～7月9日，由雷鋒網承辦的CCF-GAIR大會上，將開設智能物流專場，屆時來自京東、菜鳥等物流行業的專家和學者將匯聚一堂，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東西——技術!技術!技術!

　　2017年的京東開年大會上，劉強東用了這樣一句話作為演講的結尾。而貫穿演講中技術部分始終的，有一個高頻詞匯——人工智能。

　　去年以來，面對媒體和員工，劉強東不斷的強化要用技術來重塑京東的決心，2016年11月，他首次公開京東未來十二年的戰略規劃，表示京東將全面走向技術化，大力發展人工智能和機器人自動化技術，將過去十二年以傳統方式構筑的模式全面升級。

　　2016年5月，京東成立X事業部，主攻智慧物流，致力于以科技手段改造京東物流體系架構，降低京東物流各環節成本，促進效率和流程改進，以實現物流環節無人化運作的目標 。

　　那么時隔一年，京東的人工智能與物流的結合進展如何?實現智慧物流的路線圖分幾步走?難點在哪里?帶著這些疑問，雷鋒網再次走進京東，這一次我們獨家專訪了X事業部的人工智能架構師Celina Wang，以期為大家揭示人工智能將會給京東物流帶來哪些改變和升級?

　　Celina Wang

　　Celina Wang：曾就讀于斯坦福大學和加州大學，擁有三個專業的碩士學位和計算機專業博士學位。她的研究方向是動態自主的路徑優化，用幾何來構建最優化路徑的數學模型，使得平均負載最低和數據傳輸率保持在95%以上，在美國著名計算機學術會議上發表過多篇文章。曾就職于全美第一研發中心Xerox Parc，現為京東X事業部人工智能架構師。

　　以下為采訪實錄：

　　人工智能架構師的日常

　　雷鋒網：我們了解到京東X事業部目前專注于京東智慧物流的研發和實施，作為人工智能的架構師，能否談談你的工作日常?

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

　　無人倉

　　無人機

　　無人車

　　我加入的時期正好X事業部剛剛起步幾個月，人工智能在無人產品的應用場景尚在摸索中和初始化狀態。無人機的應用場景下，我負責智能路徑規劃和智能避障這兩個部分。當時我設計了一套數學模型，基于邊界估算的最短路徑方案。這個邊界算法來自于兩大要素，對飛行所遍歷村莊的視覺識別和計算幾何中的邊界計算。

　　無人倉項目組里我支持了幾套智能方法：

　　第一個是智能移動機器人AGV的防堵與路徑規劃方案，采用提前預估熱點，主動繞行，并經過迭代來縮小位置誤差的模型;

　　第二個是智能流量優化方案，采用提前控制整理流量來獲取負載均衡的計算方法;

　　第三個是對基于機器學習的商品指標預測進行技術把關，重點是數據挖掘和預測建模。

　　這些基于我的數學專業背景和博士論文的研究方向。除此之外，我也肩負著培訓X事業部人工智能的理論基礎和應用場景的重任。

　　人工智能學術成果在京東的應用價值

　　雷鋒網：有沒有覺得目前哪些人工智能學術方面的新成果十分有趣或者有價值?期望應用到近期的工作當中?

　　Celina Wang：成立一年的X事業部目前集中在運營和落地層面，側重應用多一些。但X事業部同時也是京東重點扶植的研發中心，未來會對世界輸出前瞻性的研究成果。

　　就人工智能領域的學術研究而言，由我來主導，落地場景會根據業務需求放在X事業部或者運營研發部。在我看來，時下有幾個值得我們深入探究的學術難點，如果能發揮到電商場景中，將是一箭雙雕的好事。

　　第一， Nonlinear Dimensionality Reduction(非線性降維): 在電商領域中，大數據會帶來高維空間的計算量過大，復雜度過高，必須經過有效降維來減輕計算負荷，有效阻止冗余信息的誤導，但前提條件是保證結果不受影響。

　　實現降維的流形學方法有很多，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。鑒于電商行業的數據采樣和數據分布的復雜性，多樣性，變化性，無規律性，真實數據對于最后結果會產生不穩定的影響，有待于我們突破。 理論體系上會大量涉及到黎曼幾何和微分流形的經典數學，最終可以應用到京東物流領域的圖像識別，用來提升識別精度。

　　第二， Trajectory Planning in Robotics (機器人軌跡規劃)：是指機器人的當前定位和軌跡跟蹤，并期望實現最短距離或者最優化組合組合。目前已有采用微分幾何中的經典方法Geodesic(測地線)來實現，彎曲多維空間里計算出二維流形表面的最短路徑。這部分理論足以應用到X事業部無人車的路徑規劃場景中。

　　人工智能是一個綜合性的學科，常見的數學理論涵蓋面很廣，包括計算幾何，流形學，凸優化，數值分析，概率統計，高等線性代數等知識范疇，同時與計算機算法理論也有緊密的關聯。具備并掌握這些專業知識，對于快速滿足京東物流的需求是很有必要的。

　　關于智慧物流與人工智能

　　雷鋒網：劉強東最近提出的用人工智能和自動化來重塑京東，對于京東X事業部來說，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月的京東年會發布的未來12年發展方向，打造智慧物流的技術型公司，不再是傳統式人工物流的舊模式。那么實現這一偉大夢想的起點就是以X事業部為首的三大無人智慧產品的研發。

　　目前X事業部是以硬件為主導的部門，需要自己動手去搭配每一套設備，整個過程都在自主研發，獨立實驗和按時落地的狀態下進行。當這些產品逐一落地并進入穩定運行了之后，X事業部就進入智能軟件周期，比如倉儲系統里的圖像識別，商品布局，智能排產，還有視覺導航等等，會用到機器學習和深度學習等重要的智能理論。

　　雷鋒網：對于這樣的一個路線圖，執行方面你們認為最難的點在什么地方?

　　Celina Wang：首先，硬件部分需要的周期是長于軟件研發的，難度是大于算法設計的。因為設備受限制于環境因素，包括實驗倉，室外溫度，室內面積，產品組裝，調試實驗，最后讓電腦或者中央控制臺來調控這些設備，這需要一個相對軟件開發而言較長的過程來磨合。這個差異不僅僅在京東，即便在美國硅谷，甚至全球也是如此。

　　其次，智能相關理論需要用對了場景，不能一概而論。具體問題具體分析，具體場景具體別論，所以數據挖掘，數據分析，以及提取數據特征，調試參數這些環節占據的分量遠高于直接套用書本里的傳統模型。取得一個最優化解，不是一個簡單的工作。大部分情況下，我們能獲取的僅僅是目前而言相對好的近似解。 最優解的獲取需要耗費大量的時間和昂貴的計算設備，性價比不高，在應用工程領域里，不一定是個最實用的方案。

　　雷鋒網：人工智能在無人機、無人車、無人倉技術的應用體現在哪方面?目前什么樣的人工智能技術在京東X事業部應用的最多?又有哪些新技術的需求?

　　Celina Wang：物流無人機對智能感知的需求較多，智能決策也是很重要的環節。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地面環境感知。在俯視場景下，采用人工智能中深度學習的目標分類策略來檢測地面目標物，包括靜態目標和動態目標的檢測?；谌说念^頂，來對人體進行目標分類。在無人機場景中，目前是沒人做的。智能決策需要知道飛機通過感知得出的結果，來決定飛行的方向速度降落點。引入智能學習方法，讓飛機自主學習，根據飛行數據進行自主優化調整。

　　無人倉的智能應用體現在資源調度，貨架優化，分揀機器人算法，大件倉規劃，還有無人揀貨車等系列方案。 除此之外，無人倉的貨架穿梭車Shuttle智能排產涉及到運籌學。機器學習層面的應用場景為指標預測，定價流程等。

　　無人車技術是由三大塊組成：控制，感知和路徑規劃。它的智能應用體現在很多方面。這里只舉幾個例子簡要概述。

　　比如利用雙目攝像機從不同角度對同一場景拍攝，進行圖像采集，那么圖像匹配這部分是由人工智能的深度學習來實現。路徑規劃可采用人工智能領域中用于解決最優化的遺傳算法(Genetic Algorithm)。這種啟發式進化算法是解決優化和搜索問題的最關鍵技術。鑒于無人車處于移動狀態下，因此GPS定位結果會有正常的局部誤差。采用SLAM技術，通過傳感器來獲得地圖數據，再根據地圖數據來預估實際定位。

　　除此之外，目標識別也是未來的挑戰，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：今年的618，在智慧物流這方面，預計會有哪些新技術尤其是哪些人工智能技術的投入?對于用戶來說，會有哪些不一樣的體驗?

　　Celina Wang：今年618，X事業部會推出一款巡檢多旋翼無人機，自主起降，倉庫災害監測預警，智能路線規劃，飛行速度在每秒15-22米，續航時間半小時。 無人倉有幾個實驗性倉庫會在618期間開始投入運營，其中包括了穿梭小車Shuttle，智能移動機器人AGV，分揀機器人，涉及到的智能算法有調度算法，商品布局和智能排產等。無人送貨車經過了多次的組裝，調試，實驗，數據采集，將在今年618正式運營。

　　如何看待亞馬遜?

　　雷鋒網：京東的技術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。他們在人力物力財力上的投資規模都遠超于京東。值得一提的是亞馬遜雖然是零售業，在美國證券交易所里，卻被納入科技股，同為實體零售業的沃爾瑪，是被算作道瓊斯工業平均指數的。

　　足以見得，亞馬遜代表著美國IT業內的知名科技品牌。它的體系模式是以計算機驅動業務，而京東早期則以業務驅動技術，以倉儲驅動物流，IT技術要以能落地的應用場景為主旋律。京東一直積極地向亞馬遜的先進物流技術做虛心學習和認真探討。

　　雷鋒網：X事業部還招人嗎?需要哪些人工智能方面的人才?

　　Celina Wang：X事業部對人工智能人才一直求賢若渴。智能方面的人才主要體現在對機器人的動手能力，經驗豐富的視覺識別專家，以及智能算法相關的計算機背景和數學背景的人才。

　　值得一提的是，Celina Wang還會參加今年的 CCF-GAIR大會，發表題為“人工智能引領京東物流“的主題演講，以及“智能物流和倉儲改變商業未來”的圓桌會談。屆時，我們就能更加詳細的了解到人工智能將會給京東物流帶來哪些改變和升級。