2017年7月7日至9日，全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)CCF-GAIR大會(huì)在深圳大中華喜來登酒店舉行。本次由CCF中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦、雷鋒網(wǎng)與香港中文大學(xué)（深圳）承辦的大會(huì)聚集了全球30多位頂級(jí)院士、近300家AI明星AI企業(yè) ，參會(huì)人數(shù)規(guī)模高達(dá)3000人，都是國內(nèi)頂級(jí)陣容。雷鋒網(wǎng)記者發(fā)回現(xiàn)場報(bào)告。

在9日下午的智能物流專場，智能物流主題也迎來了一個(gè)圓桌討論，由美國南佛羅里達(dá)大學(xué)教授 孫宇主持，硅谷人工智能專家王亞莉、菜鳥網(wǎng)絡(luò)高級(jí)算法專家 朱禮君、AGV（自動(dòng)輪式機(jī)器人）公司極智嘉CEO 鄭勇三位學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)專家討論了“智能物流和倉儲(chǔ)改變商業(yè)未來”的相關(guān)話題。

照片中從左往右依次為孫宇、朱禮君、王亞莉、鄭勇。

孫宇首先問了王亞莉這樣一個(gè)問題：你認(rèn)為人工智能解決物流問題現(xiàn)在的成果離理想狀況還有多遠(yuǎn)？在王亞莉看來，中國的智能物流落后于美國，剛剛起步，還有很多的工作需要做。她認(rèn)為現(xiàn)在人工智能和運(yùn)籌學(xué)的人才短缺且培養(yǎng)慢、智能物流解決方案少且回報(bào)周期長、缺乏能與英偉達(dá)對(duì)抗的性能優(yōu)異的國產(chǎn)計(jì)算設(shè)備，都是影響智能物流快速發(fā)展的瓶頸問題。

下一個(gè)問題是給朱禮君的，“最后一公里”目前還是要靠人來解決，那么如何對(duì)人做優(yōu)化？朱禮君回答，有兩個(gè)方法，第一個(gè)方法是收集實(shí)際數(shù)據(jù)的方式在模型里加入新的部分，求得新的解；第二個(gè)方法是結(jié)合概率的方法求最優(yōu)解。

給鄭勇的問題是，他認(rèn)為他的公司離做成真正的無人倉還有多久。鄭勇認(rèn)為，目前對(duì)于簡單的情況下已經(jīng)可以建立無人倉，但是更有價(jià)值的是如何把技術(shù)和客戶需求結(jié)合起來；而目前的AGV相關(guān)技術(shù)里也還有許多系統(tǒng)智能化的問題需要解決。

孫宇接著向王亞莉提問，亞馬遜的智能倉庫現(xiàn)在狀況如何，對(duì)國內(nèi)有哪些優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)？王亞莉回答說，亞馬遜確實(shí)是領(lǐng)先、標(biāo)桿式的。國內(nèi)的優(yōu)勢(shì)是，由于起步較晚，各種彎路已經(jīng)有人走過了，也已經(jīng)有許多優(yōu)秀的解決方案，性能佳的硬件可以供業(yè)內(nèi)人士拿來就用；國內(nèi)的劣勢(shì)是，全球的優(yōu)秀人才都聚集在美國硅谷，導(dǎo)致國內(nèi)的人才儲(chǔ)備需要漫長的積累。

給朱禮君的下一個(gè)問題是，他在菜鳥網(wǎng)絡(luò)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決優(yōu)化問題，為什么這樣選擇？朱禮君的回答是，他希望他們的算法有自適應(yīng)的能力，對(duì)于許多類似但不完全相同的問題，是不可能用大批量的算法工程師去一個(gè)一個(gè)地解決的。在這種時(shí)候，機(jī)器學(xué)習(xí)的方法就可以自適應(yīng)地針對(duì)不同的問題自動(dòng)學(xué)習(xí)不同的特征和解法。朱禮君博士也說，這樣的做法可能會(huì)讓機(jī)器學(xué)習(xí)模型取代算法工程師，但他覺得，“如果做一件事是在革自己的命，那這件事就是做對(duì)了”。

孫宇還向鄭勇提問了“對(duì)未來AGV的看法”。鄭勇進(jìn)行了詳細(xì)的解釋，總結(jié)起來有3點(diǎn)，AGV應(yīng)當(dāng)有更強(qiáng)感知、更強(qiáng)決策、更強(qiáng)執(zhí)行能力。

在后續(xù)的問題里，嘉賓們還根據(jù)自己的研究方向，分別表達(dá)了現(xiàn)在研發(fā)的技術(shù)和算法可以用來優(yōu)化其他傳統(tǒng)領(lǐng)域和生活中的問題、帶來新的產(chǎn)品和效率提升的觀點(diǎn)。

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