中国外运股份有限公司数据技术与应用团队高级经理   孙利强

在2020年（第18次）全国物流园区工作年会

物流园区智能化改造专题分论坛上的演讲（摘要）

（2020年11月14日 山东·青岛）

中外运从2015年并入招商局整合招商物流后，中外运就成为招商局集团下唯一的物流运营平台。我们在智慧物流方面投入非常大，中外运的战略目标就是要致力于成为世界一流的智慧物流平台型企业，所以这两年，我们成立了中外运科技创新公司、智慧物流中心。在整个公司的战略指导下，致力于将前沿技术应用到物流整体解决方案中。从我对物流的理解看，我们主要是围绕车、货、场这样的核心场景做业务，既包括仓储，也包括场站。今天我分享的主题我们在场站智能算法的一些应用。

目前在全世界范围内正在爆发第四次产业革命，主要以人类知识的创新利用和全方位智能化为标志，此轮产业革命爆发的标志性事件是2013年德国发布的工业4.0战略，其中描绘了建立在新一轮科技革命基础上的智慧生产和智慧工厂蓝图，我国也发布了应对新一轮产业革命的“中国制造2025”战略。大家知道，人工智能最近几年热度很高，人工智能和数字化转型等相关理念，应用在在各行各业。人工智能作为核心驱动力给我们带来了很大的改变和便利。

物流行业核心是围绕着车、货、场、仓储，有很多人工智能技术或智能算法的应用场景。比如在运输过程中，进行城市运输的调度、长途干线的调度优化；在仓储中，进行仓储的规划、上架策略优化、在整个仓储内部的人员安排、排班、订单量预测、仓储人员走动路线以及设备路径的优化等。

从场站的角度来说，我们的场站在车辆入场的时候要有智能闸口，通过视觉识别技术自动识别车牌，车牌传递到中控，中控知道具体是哪辆车进来了；要进行洗修箱业务的话，当集装箱运进来之后，我们要对集装箱进行验箱，通过图像识别，自动确认修箱的判断，确定要如何修理以及报价等。以前这个部分是通过有认证的修箱专家判断的，现在通过的视觉识别技术，来确定哪个该修以及大概破损的程度。修箱评价完后，如果不需要修，我们还要去判断这个集装箱应该放在哪里，这个时候会通过车载系统跟中控人员沟通，中控人员发送指令指定集装箱放到具体箱位。在整个修箱的过程中，有切割、焊接、矫正、清洗等一系列步骤，我们通过机器人智能完成修箱的过程。当集装箱修好之后，我们仍需要中控通知集装箱的位置，然后进行堆放。中控位置是核心，很多场站的中控水平高低会对运营成本高低起决定性作用。

从技术角度来讲，人工智能现在应用最多的是视觉识别，比如自动识别语音转为一段话，这部分在人工智能中的应用，属于感知型应用。比如我们修箱的过程就是感知型应用。再高一阶，其实人脑还有一种思维叫慢思维，就是除了看，还要反复思考，周边的限制条件等，最后才去做决策。在我们的场站中，中控部分以前都是人工，就是高度依赖慢思维，要去考虑这个箱子放什么位置翻箱率最低，未来如果还有新的船舶靠港，是否会压到现在的集装箱等，需要考虑一段时间。下面通过中外运场站的具体案例，来展示我们用智能算法、人工智能技术去解决慢思维的场景。

集装箱场站作为集疏运体系中的集装箱流转环节，承担着集装箱堆存、提卸、分拨、中转等功能，既是码头功能的延伸和补充，也是全程供应链的重要节点。一般来说船公司在集装箱用完或卸完后需要存储，所以把集装箱放到我们场站。同时场站还要承担集装箱的修箱，就是如果集装箱在使用过程中有破损，我们要判断破损情况，并把破损情况发给船东，提供报价，船东同意后进行修理，修理完后堆放到场站中。整个过程中有卸箱、提箱。船公司需要用集装箱时就给我们发提箱指令。

中外运运营场站的痛点，一是是市场竞争加剧。之前竞争者很多，如果按照原来门槛很低的方式，靠打价格战，竞争非常激烈，运营成本都压得非常低；二是缺乏系统支撑。原来是基础级，完全依赖中控人员的经验，通讯基本靠吼，中控的水平决定了一个场站的利润高低，中控工作压力大，培养周期长。后来实现了协同级，IT系统将中控指令直接传送给堆高机司机，中控人员可以预先设定规则实现自动化的翻箱，数据得以沉淀。之后待实现的是智能级。IT系统中沉淀数据学习中控人员的经验，并利用优化算法寻找最优方案，完全不依赖人自动生成优化后的卸箱与翻箱决策，持续降低翻箱率。

如果进出场站的需求可预测或者有计划，场站的规划相对容易。但最难的是很多需求是非常临时和突发的，这就给我们算法层面带来很大的挑战。我们会先进行预测型分析，对历史数据进行分析，再结合船舶靠港计划作预测。对于那些不能预测的内容，我们通过机器的概率性尝试去拟合出未来对场站订单的分布，然后按照随机性的判断做未来优化。这个大家可以理解为我们前几年非常热的AlphaGo，之前大家相信，围棋是没有机器能对抗过人的，因为选择太多了，但是为什么AlphaGo能成功，关键的技术就在于蒙特卡洛算法和后面强化学习的算法，它会模拟，相当于模拟出人在做判断时一种直觉性的东西，结合到整个预测中。也不是完全穷尽，但是通过一种新的做法把概率算出来，最后的结果往往就能战胜人类，这是我们有一些借鉴的思路和方法。

从模型上来讲，我们之前要对整个翻箱的历史数据、热度进行分析，它是先进行分析，是一个长期性、周期性的。分析的结果会对翻箱进行分类，之后结合蒙特卡洛算法做选位优化的策略模块。先把整个翻箱的计划和历史的数据，通过仿真来跑一遍，然后和人的操作行为进行对比，可以很容易地看出算法的优势。这个仿真模块一方面是对之前进行预判，另一方面中控以后需要向我们的算法来学习怎么放箱。

最后谈一下业务价值。通过我们的测算，翻箱成本比人工成本降低20%，人工中控人员成本降低20%，每年何为场站节降近百万的运营成本。通过算法，我们从仅提供空箱场站堆放服务的提供商，未来可以整合周边很多小的提供场站服务的业务单元或者企业，成为整合商。再往后过整个场站算法平台，让从事场站服务的企业在平台上运作，成为平台商。

智能验箱。在验箱环节，虽然属于快思维，但单一的环节，就可以把未来整个所有中外运运营的场站，涉及到修箱和验箱的，集中成一种修箱或者验箱中心，可以屏蔽或者减少因为各地验箱和修箱人员水平的差异带来的差异，提升修箱量，这对于后期商业成本降低也会有更多的优势。

拼箱业务。中外运很多业务都是在做货代，既有整箱也有拼箱业务。我们将这个场景是应用在一个拼箱平台上。本身中外运并不是货代，但在这个平台上，货代的大客户可以用我们的拼箱软件去优化拼箱的空间，增加配载率。当平台上有了拼箱软件或智能装载规划后，整个平台上满柜的作业，都会和后期的查验阶段互动，通过算法带动拼箱平台核心竞争能力。这个算法本身可能要结合运筹的优化，包括视觉记录系统，对于最后装载规划的环节更准确的帮助。拼箱规划做完后，要出一个拼箱图，告诉装箱人员第一步装哪个，第二步装哪个。举个具体例子，我们中外运在北京的家居型企业，通过这个算法实施带动信息化流程改造。之前我们所做的业务都是完全依赖人工做完后再录系统，现在通过智能调度会输出一个很好的结果。

（根据速记整理，未经本人审阅，转载请注明作者和来源中物联物流园区专委会。）