尹军琪:AI世界里的物流是什么样子

2021-03-29 10:33 | 作者:尹军琪

优化目标很重要。做过优化设计的人都会知道,所谓的最优解往往并不存在或很难求解,所以,计算机的每一次运算,如果都要求求解最优解,可能一方面要耗费很长时间,另一方面,很可能无解,会造成无限等待。因此,我们有理由认为ALPHA GO在计算时,并不一定要求解最优解,而是只要找到一个“较优”的解即可。而这个“较优”的解,只要符合几个条件即可:其一是尽可能提升“胜率”,第二是尽可能保持“胜率”大于50%,这样即可以立于不败之地,第三是尽量简化过程,把变数降低到最少,第四是如果无法达到前面两点,也不要超时。据说李世石赢了ALPHA GO的那盘棋,在李世石下出“神之一手”时,ALPHA GO也做了“长考”,其实,它已经找不到满足以上前面两个条件的解了,只是在即将超时时,胡乱下了一手而已。还有一点,就是我们经常看到,计算机“遇强愈强”,而在局面领先后,并不急于赶尽杀绝。因为对它而言,找到了一个“次优”的解即可。显然,对于人类而言,不要死记硬背计算机的招数和招法,尤其是在计算机局面领先时,因为这时计算机也往往会下出一些缓手。有些人对此过度解读,认为计算机有智能,会手下留情,其实是自作多情而已。


三、
  AI应用到物流


1.AI应用到物流的场景和作用

对物流系统来说,AI不仅仅是自动化,而是智能化的全面应用。

 对物流规划的指导

AI对物流的改变的第一步将是在设计层面。AI将提供基于多目标优化的多种方案的设计及比较,提供系统仿真和数字孪生(虚拟现实)技术,这已经是目前人类所无法达到的高度。人类的作用,是提供各种需求、限制和条件。

尹军琪

尹军琪

北京伍强科技有限公司总裁

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  研究生毕业后于北京起重运输机械研究院工作多年,历任计算机研究室副主任、主任,物流工程部副主任,市场二处处长,副总工程师等职务。1999年获教授级高工职称,2002年受聘北京交通大学客座教授,2013年兼任北京物资学院人生导师。现任北京伍强科技有限公司董事长、总经理。担任中国物流与采购联合会常务理事,中国物流标准化委员会管理与技术分会副主任,中国重机协会物流与仓储装备分会副理事长等社会职务。

  主要研究方向: 起重运输机械、物流机械产品的计算机辅助设计和有限元分析;2 物流中心与配送中心总体规划;3 物流中心关键设备计算机优化;4 物流中心库存管理系统(WMS)和控制系统(WCS)研究开发;5 物流中心动态仿真系统研究。

  主要荣誉和著作论文: 获原机械工业部优秀青年论文特等奖一次;2 获原机械工业部科技成果一等奖一次,二等奖两次;3 获北京市科技进步二等奖一次。4 发表各类科技论文60多篇,参与编写科技图书3本(部)。5 在1991年提出“二次惩罚法”优化设计理论,并成功应用于离散型优化系统6 在2005年 提出建设“合适的”物流系统理论。7 在2008年提出评价物流系统先进性的12项指标。8 获2013年度中国物流技术年度人物奖。


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