在2022年底舉辦的全球產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會上，順豐科技憑借《物流領(lǐng)域AIoT計(jì)算平臺》被評選入圍數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新案例。此外，順豐科技還作為重要課題承擔(dān)單位，順利獲批科技部AIoT方向的國家重點(diǎn)研發(fā)專項(xiàng)。

（2022全球產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會頒發(fā)）

頻傳的捷報(bào)讓順豐科技AIoT團(tuán)隊(duì)在辛苦的堅(jiān)持中感受到了為之持續(xù)奮斗的一股力量。

但是，5年來，促使團(tuán)隊(duì)不懈地嘗試應(yīng)用AIoT技術(shù)改變物流與供應(yīng)鏈行業(yè)的數(shù)智化水平的原動力其實(shí)更多來自于本心——相信AIoT能讓物流世界變得更好，能讓物流世界中的“大象”感應(yīng)到環(huán)境中的“韻律”從而更好地“跳起舞”來。

什么大象？什么跳舞？

來來來，讓我們的AIoT團(tuán)隊(duì)從頭說起。

“讓大象跳舞”的AIoT

讓時(shí)間回溯到2017年。

那一年，順豐已經(jīng)有了包含攝像頭、分揀機(jī)、輸送設(shè)備、掃描設(shè)備、安檢機(jī)、AGV等十幾種硬件設(shè)備，他們不僅種類繁多且數(shù)量龐大。

如果說物流與供應(yīng)鏈涉及的設(shè)備、人員等因素復(fù)雜，宛如一個(gè)“大象”，那么我們希望通過科技的手段讓這只“大象”感知到外界發(fā)生了什么樣的事情，并跟隨外界的變化自如地調(diào)整自己的動作，靈活地“跳起舞來”。

于是，在那一年，我們有了一些樸素的想法。我們希望攝像頭變成凌厲的眼睛，發(fā)現(xiàn)那些不規(guī)范的操作；我們希望安檢機(jī)變成堅(jiān)實(shí)的手臂，阻攔住那些可能帶來風(fēng)險(xiǎn)的違禁品。更遠(yuǎn)一步，我們還希望這些設(shè)備可以在一個(gè)“司令”的統(tǒng)一管理調(diào)配下，更好地協(xié)同作業(yè)，讓整個(gè)物流與供應(yīng)鏈?zhǔn)澜绲男矢摺⒊杀靖汀?/p>

出于這樣的思考，我們把目光投向了彼時(shí)剛剛開始在業(yè)界進(jìn)行應(yīng)用的AIoT技術(shù)。

所謂的AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）就是AI（人工智能）與IoT（物聯(lián)網(wǎng)）的結(jié)合。首先通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集來自不同維度的、海量的數(shù)據(jù)存儲于云端、邊緣端，再通過大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化、萬物智聯(lián)化，最終追求的是形成一個(gè)智能化生態(tài)體系。

單從AIoT的技術(shù)應(yīng)用邏輯角度出發(fā)，我們也許可以將這些“樸素”的想法付諸實(shí)現(xiàn)。然而，如同許多新興技術(shù)一樣，將一項(xiàng)新的技術(shù)真正地工程化、規(guī)模化應(yīng)用，往往并不是一蹴而就的。

2017-2018啟程

路是通的，但任重道遠(yuǎn)

如果我們把計(jì)算機(jī)理解為一個(gè)“孩童”，如何讓這個(gè)“孩童”像個(gè)成熟的大人一樣作出正確的判斷和決策，那就得通過科學(xué)的辦法來教會它。

AI補(bǔ)碼產(chǎn)品的研發(fā)就是一個(gè)很好的例子。在中轉(zhuǎn)場地內(nèi)，每天有成千上萬的快件在分揀線上井然有序地趕往目的地，但時(shí)常會出現(xiàn)“認(rèn)錯(cuò)路”的情況；因?yàn)榭旒谵D(zhuǎn)運(yùn)過程中會出現(xiàn)面單折疊、脫落或磨損，導(dǎo)致面單識別錯(cuò)誤，快件也因此流向錯(cuò)誤的目的地。

現(xiàn)實(shí)世界的做法是，我們會給計(jì)算機(jī)“看”運(yùn)單條碼的圖片，讓計(jì)算機(jī)在數(shù)千萬文字、圖片的訓(xùn)練下，自己學(xué)會歸納AI補(bǔ)碼的技術(shù)特征，對掃描設(shè)備無法識別或識別出錯(cuò)的運(yùn)單條碼進(jìn)行二次識別與矯正；于是就算是遇到不同尺寸、不同字體、不同明暗程度的情況，面單都能夠被友好識別。

不同于人類的是，計(jì)算機(jī)學(xué)會判斷需要接受數(shù)千萬圖片和文字的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)得越多判斷就越準(zhǔn)確。同時(shí)，用于訓(xùn)練的圖像也需要盡量清晰、標(biāo)準(zhǔn)，可以讓計(jì)算機(jī)順利地捕捉到它在學(xué)習(xí)時(shí)所學(xué)到的特征。

而在真正落地的時(shí)候，一件棘手的事情出現(xiàn)了。一直以來，我們團(tuán)隊(duì)把注意力都集中在了識別算法的好壞上，卻忽視了場地IoT設(shè)備對于支持人工智能算法落地的重要性。

如果想要規(guī)模化推廣應(yīng)用這款產(chǎn)品，我們不僅需要獲取更多的圖片來“投喂”算法，讓它能識別出各種各樣環(huán)境下的面單；還需要規(guī)范面單的格式和圖片的傳輸通道，讓圖片能及時(shí)到達(dá)算法服務(wù)器，算法處理的結(jié)果能快速反饋到生產(chǎn)線指導(dǎo)分揀。

相比于曇花一現(xiàn)，我們希望AIoT技術(shù)的數(shù)智化成果可以在各個(gè)場地、各種業(yè)務(wù)中遍地開花。經(jīng)此一役，我們也意識到，只有AI和IoT相互融合，才能讓AIoT發(fā)揮最大的價(jià)值。

因而，我們決定以長期價(jià)值為導(dǎo)向，扎扎實(shí)實(shí)地完成IoT設(shè)備的全面部署改造，也就有了接下來數(shù)字化改造的故事。

2019-2021改造

每一棟摩天大樓之下都是堅(jiān)實(shí)的地基

我們心里都清楚，線下場景的數(shù)字化改造，必然是一個(gè)難啃的骨頭。但沒有打好基礎(chǔ)，我們就難以做規(guī)模化的推廣應(yīng)用，也就不能讓“整只大象華麗轉(zhuǎn)身”，所以，我們堅(jiān)持去做這件難而正確的事情。

擺在我們面前要解決的難題有很多，諸如場內(nèi)設(shè)備來自于多家廠商，相關(guān)設(shè)備的通信協(xié)議沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致設(shè)備聯(lián)調(diào)成本高；采集的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度低，導(dǎo)致智能化應(yīng)用難度高等問題；且對比新建場地，老場地的改造升級難度尤為波折。

現(xiàn)場改造的工作除了產(chǎn)品的技術(shù)人員，還需要多方的共同參與，比如場地的人員、設(shè)備的供應(yīng)商伙伴等；為了不影響場地的正常分揀作業(yè)，駐地辦公的同事需要搶在一天當(dāng)中件量最少的時(shí)候，利用僅有的2個(gè)小時(shí)寶貴時(shí)間，爭分奪秒地完成當(dāng)天的場地改造任務(wù)。

改造這件事，除了要有“蠻力”去深入每個(gè)場地實(shí)操，更重要的是要有“巧勁”，要有周全的頂層規(guī)劃，指導(dǎo)大家用一整套統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來完成舊場地改造和新場地建設(shè)。

團(tuán)隊(duì)結(jié)合了實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)與理論知識，先后完成多項(xiàng)具有重要意義的標(biāo)準(zhǔn)制定。將狀態(tài)控制相關(guān)的設(shè)備、傳輸媒介、傳輸協(xié)議等組成的信息流通管道定義為“控制&狀態(tài)信道標(biāo)準(zhǔn)”，以確保全網(wǎng)各類分揀線設(shè)備軟件接口的一致性、線上應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)完整性與可靠性。

同時(shí)將圖像信息相關(guān)的設(shè)備、傳輸媒介、傳輸協(xié)議等組成的信息流通管道定義為“圖像信道標(biāo)準(zhǔn)”，以約束工業(yè)相機(jī)將采集的圖片按照統(tǒng)一的協(xié)議和格式傳輸?shù)酱鎯Ψ?wù)器中，支持AI進(jìn)一步深加工。

這些標(biāo)準(zhǔn)的制定，也為后續(xù)大規(guī)模的應(yīng)用推廣奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2022-至今：是時(shí)候了？

有了真實(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，AI也就有了真正的用武之地，我們也欣喜地見到在順豐物流場景中那些首創(chuàng)推廣應(yīng)用的AIoT成果。

我們前面提及到一個(gè)設(shè)想，如何讓計(jì)算機(jī)“看懂”物流和“指導(dǎo)”物流，而慧眼神瞳把這一設(shè)想變成了現(xiàn)實(shí)。它是一款綜合運(yùn)用了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和邊緣計(jì)算技術(shù)的AIoT平臺產(chǎn)品，它賦予了場地監(jiān)控?cái)z像頭和工業(yè)相機(jī)新的使命。

在你目之所及的地方：場地、作業(yè)人員、流轉(zhuǎn)的貨物、裝卸中的車輛等等，甚至說你肉眼無法看到的，慧眼神瞳都會實(shí)時(shí)地、精準(zhǔn)地、智能地分析理解正在發(fā)生的事情。

以智慧安檢子系統(tǒng)為例，但凡是流經(jīng)X光安檢機(jī)的包裹都會由AI進(jìn)行判圖，違法違禁品一經(jīng)發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)將第一時(shí)間向我們發(fā)出預(yù)警并自動攔截，保障時(shí)效的同時(shí)也穩(wěn)當(dāng)?shù)厥刈o(hù)好安全關(guān)卡。

當(dāng)前智慧安檢已接入順豐全網(wǎng)600多臺高速安檢機(jī)，實(shí)現(xiàn)了更大規(guī)模的包裹前置安檢，更準(zhǔn)確的開箱和違禁判定，有力地降低了安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。在今年的雙十一，智慧安檢更是受到多家央級媒體的關(guān)注和報(bào)道，打開了科技引領(lǐng)寄遞安全的新局面。

看到這里，也許大家忍不住想要提問，假設(shè)順豐在一個(gè)場地里面有十幾種、上千個(gè)設(shè)備的情況下，我們是想了哪些辦法，讓設(shè)備們能持續(xù)彼此“信任”和“協(xié)同”呢？

這不得不提到豐物智聯(lián)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，它的研究落地是AIoT應(yīng)用的又一價(jià)值體現(xiàn)。

順豐場地中的設(shè)備種類、數(shù)量眾多，從彼此并不相識到密不可分，這背后的訣竅在于統(tǒng)一的線上化管理，賦予設(shè)備們更多的技能，如資產(chǎn)監(jiān)控、故障監(jiān)控、效能監(jiān)控等；這樣一來，再多的設(shè)備、再多的場地，都可以做到資產(chǎn)的自動化盤點(diǎn)，也能幫我們發(fā)現(xiàn)一些閑置的資源。

總的來說，各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的設(shè)備們之間和諧互助，不再有信息不暢導(dǎo)致的隔閡。

這些規(guī)模化、成熟應(yīng)用的案例，不是AIoT發(fā)揮落地作用的全貌，而是整個(gè)行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型下的個(gè)別代表和縮影。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的當(dāng)下和未來，AIoT的發(fā)展和應(yīng)用之路依舊是一段廣闊而又兼具挑戰(zhàn)的征途。

未來：道阻且長,行則將至

今天的順豐AIoT場景應(yīng)用不再是單一功能的實(shí)現(xiàn)，而是更加多元的功能矩陣，在服務(wù)好順豐業(yè)務(wù)的同時(shí)，也希望能為推動整個(gè)物流行業(yè)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

近期我們與院校共同獲批的國家重點(diǎn)研發(fā)專項(xiàng)，涉及了下一代樞紐快件處理中心建設(shè)的各個(gè)方面，包含智能選址、高速安檢、大容量智慧分揀、智能監(jiān)控、人-機(jī)-貨-場的仿真等系統(tǒng)。

這些AIoT領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)的攻克，不僅能在業(yè)務(wù)場地中進(jìn)行集成和示范應(yīng)用，應(yīng)用成果可以直接轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力；于下一代中轉(zhuǎn)場的改造建設(shè)，于物流行業(yè)的領(lǐng)先技術(shù)落地，這項(xiàng)課題的獲批也意味著我們再次站在了一個(gè)新的起點(diǎn)。

隨著行業(yè)中前沿?zé)衢T技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，AIoT與數(shù)字孿生、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)力量的融合，現(xiàn)實(shí)場景中再復(fù)雜緊迫的決策都能被“準(zhǔn)確”下達(dá)和“從容”應(yīng)對，這也將加速物流與供應(yīng)鏈行業(yè)新的場景應(yīng)用成果落地。

此時(shí)的我們已啟程出發(fā)，我們也非常期待能與行業(yè)伙伴一起續(xù)寫有關(guān)AIoT更多的奇妙故事。