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G7创始人&CEO翟学魂:AI物流,可知可达

首先,我要感谢黄总,感谢汉森,因为我个人也是物流指闻的忠实读者,每天要特意找出来看一下,物流指闻应该说是最好的物流方面的自媒体,每次特别贴心,担心漏掉重要的话给标黄。

我最近不好意思讲太多,12月发了好几次言,今天黄总给我的任务,我也认真的想了想。两个方面,第一,从去年这个时候,到今年现在这个时候,这一年其实我自己也有很多思想上的体会,我跟大家简单说一说。第二,近期也有一些探索,不敢说太多洞见,可以一起探讨。

其实去年的这个时候,我不知道大家记不记得,那个时候疯狂读两本简史,《人类简史》、《未来简史》,读的我有一段时间极其焦虑,我自己学物理的,我知道如果从深化的角度看几十万年来的历史,基本的道理是对的,但是这个道理最后推出来的结果是完全没底线,所以特别焦虑。同时,去年这个时候其实大部分的人刚刚开始,非常认真来看AI人工智能对我们的影响,所以我特别想弄清楚到底什么是AI。

一、AI究竟是什么

虽然大家都在说AI,但是我想有一个更深入的理解。去年年初的时候,我就去了一趟波士顿,那天下特别大的雪,我专门去了人工智能发源地,同时冒着雪去了博物馆。转了一圈,从70年代的机器人一直到去年的机器人。在那里面,1985年后所有的机器人共性——用机器来驱动一件事情不叫AI,这个已经存在很久了。

1985年的机器人,它能转动,如果你在它面前放一个盒子能抱起来,在这边放下,能做这样一个动作。

G7创始人&CEO翟学魂:AI物流,可知可达插图(1)

为什么给大家看这个呢?我看后来的机器人在理念和技术基础上再也没有超过这个机器人的基础,而且这个之前与之后有着巨大的不同,这一页纸上写了两个介绍,一是sensing the world,要感知这个世界,有脑袋,有脖子,都会感知,包括视觉等等,有这个感知能力。二是简单学习,能学习面前的东西,如果学会了下次拿的时候可以快一点,能学这是一个球还是盒子,这是一个学习。学完了之后,因为已经有了一个模式的识别,所以下次会有更好的一个动作。简单来说,感知-学习-动作、感知-学习-动作…动作是机械动作,而不是机器人的核心。

我在那待了三四个小时,看了所有二三十年的机器人,得到的结论——在人工智能方面并没有某一个单一的技术取得了革命性的进展,而是一种思想方法,这种方法通过感知收集数据,通过学习来不断的让机器有更好的技能,处理一些特定的事情。

这个过程使我对G7有一些影响。于是,我就在想G7从哪开始做人工智能?有一件事情,我们很有信心——G7是一个相当有感知能力的公司。

二、G7 AI从哪里开始?

1.G7 Sensing

G7创始人&CEO翟学魂:AI物流,可知可达插图(3)

这是G7上每一瞬间异常的情况,如有人偷油、温度不对、侧翻、减速,超速等等,我们大概有300多种不同的传感器,现在大概在60多万个不同的车辆设备上,每秒钟搞这些事情。所以刚才说sensing这个事是我们现在有的,而利用sensing第一件事做什么呢?我们考虑到解决安全问题,物流里面安全是很大的问题。这是人脸识别来看安全的问题。

2.G7安全机器人

G7创始人&CEO翟学魂:AI物流,可知可达插图(5)

这是基本的结果,有多少人玩手机,原来人盯着,现在是机器人盯。最重要的事情是机器人的业绩,还是相当不错的。这是去年7月份在一个公司里上线的,那个时候危险的状况是940,这个车940分钟在不安全的状况。这个地方是8月17号,70,下降了90%。这个机器人的业绩还是可以,因为机器人不睡觉而且不断学习,不会眨眼,盯安全比人好的多。剩下的真的是偶然情况,必然的情况,90%的风险通过机器人降低了。我们第一次尝试用安全机器人替人盯安全,效果相当好,一个月的时间,90%的风险去掉了。

3.G7运营机器人

G7创始人&CEO翟学魂:AI物流,可知可达插图(7)

我们搞物流除了安全还有别的事,比如运营经理经常处理客户的投诉,客户投诉很重要的原因是迟到,我们做的机器人,第一件事看看能不能在客户知道他迟到之前机器人先知道,最好替你做一些处理。

这是长途运输,有一段是短途的,有一个长途的。这个机器人做的事情,我们不需要给客户输订单,但是能判断出来提货配送环节每天其实都是去一个固定的地方,把它提到固定的地方。可以通过学习理解到去到成都,成都物流区里面哪个时间段发车。可以预测晚点,今天虽然提货了晚了一小时,但是错过了长途班车,至少迟到24小时。机器人告诉运营经理如果不想晚,还有其他专线,在其他时间发,给公司打电话,多给你两百可以找另外的,可以避免延迟。大部分的时候,我们看到的情况,其实80%以上的延误可以提前知道。因为提前可以知道可以提前处理,大概是这样一个道理。

这是另外一个场景,货物可能会有一些温度状况,我们最好可以在货物的温度彻底坏掉之前处理掉,这个显示两分钟之后货物温度超标,如果能够通知司机,让司机把门关上还有救,货物也许十万一百万救回来。

其实运营还有很多场景,不一一说了。一个个找,可以看到80多个异常的让大家烦恼的场景,让机器人提前知道处理。

4.算账机器人

G7创始人&CEO翟学魂:AI物流,可知可达插图(9)

这是算账机器人,今天赚多少钱可以自动算出来。

三、AI究竟在物流做些什么

这些都是一些探索。我们通过这些探索,有一些什么样的思考呢?我觉得AI在物流里面能做两种事,第一种,机器人对人做功,物流需要移动一个货物,就要克服空气阻力、摩擦阻力、各种阻力。做功这些事现在所有机器人彻底替代人来做这些事情——原来人搬现在不用人搬,这是大部分人看到的一个情况,机器人AI的使用。

但是我想跟大家说,其实这不是物流行业的特征,这是所有行业的特征,真正物流行业的特征。是刚才我给大家说的另外一些AI。

当我们每个人回到自己的办公室里,发现客服在替客户查单子、查GPS,有一次我看多少人在机器上查GPS,吓了一跳,大概每天有十万多小时,说明我们浪费了客户的十万小时。

调度打电话,财务贴小票,主管大部分时间在做excel表,项目经理在微信上跟承运商沟通…所有我说的这些机器人其实都在做一些事情,不是替代一些人,而是把占有工作量80%的时间让机器人做,他们做那20%应该做的事情,这是物流里面的AI最重要的作用。

换句话说,如果我们过一段时间再去看办公室,应该看到所谓调度理解全中国的线路怎么优化,客服主动关怀客户,提供什么样新的服务品质,财务应该分析资产回报率,项目经理应该设计新的解决方案,而不是打电话,贴票。这些工作,我觉得用AI帮人做有巨大的潜力,80%以上现在人做的事替代AI。

“注定输掉的比赛:

雇佣很多年轻人,让他们去跟AI竞争”

是我去年一年说的一句话,如果我们站在五年后的今天考虑这个问题,我们当中大部分人是领导者,如果我们仍然是雇一批人,这是信息产业,物流进入黄金十年,每天打电话、贴小票等等做这些事情,其实是注定输掉的比赛,无论是互联网平台,还是新零售,还是物流公司,如果回到自己的办公室,发现自己的人在干这个,注定要输掉,做这些事注定不如AI做的好。这是对我们所有人的启发。

G7创始人&CEO翟学魂:AI物流,可知可达插图(11)

我从MIT回来之后做了一个预测,对所有人做了一个时间表和替代比例,最长五到八年是司机,剩下的办公室里面的大部分人工时间的替代比例都在两三年的时间。我去年年初发这个的时候,朋友圈里几乎没有人认为我说的会发生这么快,今年我看所有搞AI创业的公司都认为我这时间表太保守了。

最重要想跟大家提示的,也想跟大家达成共识的,我们作为企业的领导者、管理者,不要再带着我们的员工做一场必然会输给AI的比赛!

最后一个人挑战阿法狗的时候不知道会输,最后阿法狗也自杀了,因为实在没有对手。如果我们让员工贴小票、打电话是必输的,无论你的商业模式多好,客户需求多旺盛,如果让你的主要人在干这个,你的公司肯定没什么价值,肯定活不下去,因为肯定不如AI干的更好。

四、G7智慧物联网络

最后跟大家介绍一下接下来打算怎么做。

G7创始人&CEO翟学魂:AI物流,可知可达插图(13)

去年我们花了巨大的代价,找了很多特别牛的人,大规模搞各种算法,包括站点识别、智能载重、延误预警各种算法,形成了物流领域常用的各种场景场景,不断区别迭代这些算法。另外,我们的感知能力原来靠我们装传感器,现在基本上跟国内所有的厂家签了协议,我们希望能够用平台的方式来增强整个行业的感知能力,如果没有感知就没有学习,我们希望所有一切现场都是可以被感知的。

我们基本上会进一步加强在三个环节,算法的环节,IOT平台环节,核心供应链环节能力,尤其是图像处理和机器学习。

最后,我想跟大家说,如果我们雇的人手头上占90%的时间用AI干完了,我们还有的干吗?我觉得最近五年还是大有可干的,我相信所谓的新零售不是在开玩笑。最近有一个例子,我突然看到有一个西安的车队买了40辆新车,配了最好的挂,我就问他做什么生意,他说我从新疆送酸奶到上海,每天至少有大几百车从新疆直发到上海、北京这些地方。

北京、上海、广州人民就是喜欢喝更新鲜一点的酸奶,而且要确保酸奶不仅温度没问题,也没有被乱晃过,很多人就是这么矫情,每天喝酸奶一勺挖起来不是糊的,而是成冻的,这种需求还远远的没被满足,而这只是新零售一个特别小的场景。

我相信新零售的企业,大家在一起创造一个完全全新的服务体验。这个服务体验已经不再是物流的体验,这就是产品、品牌的内容。我喝这个酸奶就是要喝这个酸奶,因此这种需求需要全新的方案、设备、服务水平,需要全新一切的东西。这些就是应该让我们的人去干的事。我还是挺充满信心,现在的事被AI替代之后还有很多非常牛的事去干。

当然,除了这些我们也可以做另外一些AI做不了的事情,比如我们还可以聚会、喝酒,这是AI不能替代的。

本文为作者 大咖说 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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