菜⻦集团⼈⼯智能部算法专家 王天荣（张哈斯巴根/摄）

 

航空物流与 AI：实现高效运作的关键

王天荣（菜鸟集团人工智能部算法专家）：各位嘉宾，各位领导，下午好，非常开心今天能为大家分享这个话题，今天也讲了很多关于大模型和AI的话题，我们菜鸟作为一个航空物流的业务，也在大力发展，这几年作为跨境电商，帮助企业出海，在这一块的投入也很大，今天想探讨一下怎么将AI的能力、AI的应用结合到物流行业。

整个AI的发展历程，最开始我们做的专家系统，我们根据学习业务能力做一些规则，帮助业务和运营来做一些决策，再到后面的机器学习的算法，再到深度学习的推出，我们在一个图像识别、语音识别各类识别中慢慢准确率上来，再到我们根据这些能力的提升做各种各样智慧的应用，应用到各行各业。

2022年ChatGPT的发布把整体的应用和想象带到了新的高度，我们未来会走向AGI的道路，未来人工智能甚至可以战胜普通人的智慧，胜任一个工作，这个是我们认为的发展路径。

我们这边对人工智能发展历程类似于我们自动驾驶也做了L1到L5的分类，L1就是我们的工具类，人工智能的应用给同事、员工作为一个工具来使用，L2是沟通，类似于ChatGPT这样的一个应用，L3是一个Copilot，人工智能的应用和人一起协同工作，我们给它一些更多的指导，给它一些更多的纠正，它会输出一些更好的能力的体现。L4就是一个Agent的能力，可以胜任某一项工作，能够与人做出一样工作的能力。L5完全可以把一份工作交给它，它相当于是这个领域的专家。总体来说我们现在处于+大模型的阶段，正在向大数据+阶段发展，我们现在在市面上都是在开发L3到L4这个阶段的人工智能的应用，帮助我们的产业和行业。

我在准备这个材料的时候，直接在我的电脑上找到了第一个我开完会钉钉就有一个智能总结会把会议里面所有的话题总结出来，同时帮我创建每个人的代办。

第二个我打开手机我看到很多应用里面有智能问答的助手，包括打开支付宝最近该买什么基金它会根据我个人的画像根据市场给出一些建议和知识反馈，行业的知识已经逐渐被大模型所学习可以来作为一个销售和咨询角色给出一些建议和知识给到外面的用户，它已经逐渐达到了L3到L4Agent的角色。

我后面讲一下菜鸟这些年的历程，一开始菜鸟作为一个技术平台给各个物流公司提供技术能力，如果你们有印象就是第一张电子面单，我们现在这个阶段菜鸟已经从中国走向全球，全球快递是我们非常重要的战略，我们有一个目标以一杯咖啡的价格送一个全球快递，我们在航空物流行业加大了投入。

现在每年都有超过170家的包机和各种DSA的投入，我们在世界各地建立了不同的航空货架，加快航空物流运输的扭转。我们AI的专家和AI团队逐渐聚焦到这个行业看我们新的大模型或者决策智能的模型怎么帮助航空物流提升效率，降低成本。

这个是我们整个AI部门大图，我们可以看到，分左右两步，左边是我们做决策智能，更多是我们基于运筹优化的技术帮助我们的运营同学，帮助行业每日每天的决策给出最优的帮助。一辆车送10个快递我的路径怎么排列，我在天猫超市打包一个订单我应该选择几号的纸箱这些问题都是我们用算法解决。

右边是我们在2022年ChatGPT推出以后我们组建团队大力投入生成式智能这一块，我们看到了大模型的总结能力，提炼、推理的能力，我们给各种不同的业务形态做助理和智能体形成不同的AI应用帮助我们的业务每一人都有一个AI的助手和AI的替身，后面我会讲到航空物流这个领域具体的一个例子，我们怎么建立一个工具帮助航空物流里面的业务人员。

我们整个AI从2018年到2024年每一个阶段都有不同的产出，现阶段我们整个部门有超过100个工程师和科学家，也打破了各项世界纪录，发表了37篇国际的顶刊论文，给我们公司内部各个业务提供了超过100项的技术服务。

我们来到航空航运的场景，我作为一个AI算法专家看到航空货运场景，第一个跟货代部门沟通，他们里面有一个灵魂的角色是航线，它有几个角色，第一个要去做采购，要向航司采购我们的航空物流板，这上面我们可以堆放各种航空货物，我们会打成各种航空飞机。

第二个我们要把采购来的空间销售给货主，比如说苹果新的iPhone在中国生产完要发向美国就会采购机位进行运输。包括现在拼多多、菜鸟这些电商货每天几千吨、几万吨往外运，也是通过采购这样的航空板位进行打板运输出去。它的核心是要计算采购的价格和销售出去的价格怎么样做到收益最大化，同时不规则的空间怎么利用它最大化，把空间利用化做到最大。

这个就是一个人在做，我们日常工作中过去要考虑这些问题，第一我在同行或者货主收什么类型的货，现在货物的密度是多少，我应该收怎样的货补充一下。

第二个我收来一批批货用什么板装、装在飞机什么位置，第三个我要做一个合理配载计划给到货栈以及实操的员工做好实操工作。第四是我们希望做数字孪生，做到实操工作的可视化。第五是我的沟通环节是不是可以由机器人代替，这就是我们通过AI的视角看到它要解决的一些问题。

我们第一帮它开发一个工具，以前算板位都是手工画图，最后用Excel出现一个不精准计算的配载计划，什么板放哪几条货，我们研发了自动组板的功能，你只要接入你的订单系统，你的订单系统把货物长宽高的尺寸拿到以后我们会自动帮你组出来一整个飞机配载的计划，你的货物放在哪一个板位，它的一个承重、规则都是符合我们的民航货运的要求。

我们会对飞机舱位建模，现在已经对747、767、777货机进行建模，每一块板在哪一个位置，多大的容量，空间是怎么样的。同时我们对不同的运单进行了建模，是否是危化品，运单是高净值的，我们的客户是哪些客户，订单是什么类型我们都做了建模。我们根据业务规则做了收益最大化，我们每次计算、每次你的订单流入我们会进行计算，计算收益最大化的组板的计划给到航司最优的收益，我们怎么样进行货运的组合是最好的收益，你就能从一堆订单池里面找到最优的订单去做你的航空最优的效益的决策。同时我也去了很多的货站，包括上海、深圳、郑州，去看了他们打板师傅怎么打板的，其实里面有很多的门道，比如说有一些大的货下面要垫一些辅材，我们有一些底板是要对外探板，这些逻辑都做在我们的算法里面，我们做模拟和仿真的同时把这些约束都加上，这是一个非常标准化的配载能力。

最后一步我们有了工具以后还是依赖人操作工具，我有订单、我有这些货物、我有这些舱位怎么做最佳的优化，我们最后希望能不能把这个流程更自动化，让我们的业务人员有更多的空间和时间接触更大的客源，而不是每天都在计算和排舱位，我们把工具通过机器人和大模型推理能力结合到IM的工具上，钉钉和企业微信的工具里面，可以通过机器人的能力把我们的能力嵌套在机器人的背后，这个是我们的询价，有一个客户来询问我到哪里的一个货，有可能是行业黑话，各种行业黑话和货代之间沟通的语言已经需要到模型里面，模型会理解你要的一个什么样的起点、终点和货物，我们根据价卡会给出一个精准的报价，同时根据我们刚才组板的能力帮你看一下现在已有的舱位是否能装下这些货物，告诉他如果能装下就会做一个报价，我们来做订单的成交。相当于我们通过大模型从一个工具把它闭环了，它可以去对客判断我这个货物是否装得下，价格是否合理，最后再到一个订单的成交，做到了整体闭环。

这个就是我们来做一个AI应用，其实是要了解到业务非常深的层次，不仅是它做的业务，还有它的上游和下游的诉求。这就是我们做AI+物流的一个应用的例子。

我们其实有一个愿景，未来我们将这些AI能力或者算法能力更多集成到航空物流的领域，之后完成我们这样的一个使命，Ship less Air，我们更多的去运输我们的货物，而不是空气，谢谢大家！