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打造企業決策大腦2.0,全息計算模型如何在物流場景中落地?

[羅戈導讀]從工業時代到信息化時代,一直發展至今,今天已經實現真正的智能了嗎?奇弦智能研發的全息計算模型如何在物流場景中落地?

2019年11月1日,同濟大學首屆TECH產博會拉開帷幕。本次會議以“企業決策大腦2.0”為主題,分享面向全局可推理的企業決策大腦在各行業的創新和探索。

打造企業決策大腦2.0

從工業時代到信息化時代,一直發展至今,今天已經實現真正的智能了嗎?

同濟大學副教授、奇弦智能創始人&CEO陸云波

在同濟大學副教授、奇弦智能創始人&CEO陸云波看來,今天還處于智能初級水平,基于相關性的學習智能。

他解釋道,相關性智能做的是點狀人工智能,但社會性系統是個因果高度動態變化的系統,僅僅單點智能是遠遠不夠的,需要整體智能才能更好地解決各種實踐決策問題。如果要做強人工智能,則離不開推理。奇弦智能一直在努力把一個企業的運行規律和數據結合起來,變成一個全息計算的模型。

經過十多年的探索實踐,奇弦智能研發出了全球首個組織建模與計算平臺——holocomputing。通過全息計算模型,所有細節都被還原到計算機中。實現了將一個公司的底盤,全部克隆到計算機里。目前奇弦智能的全息計算模型已經在物流等多個領域得到應用實踐。

全息計算模型助力煙臺港“自主智能之路”

放眼世界,全球港口正加快腳步奔向智慧未來。正如山東港口集團黨委常委&副總經理、煙臺港集團黨委書記&董事長孫付春所言,未來20年,港口將高度無人自主智能化。科技將串聯整個港口經濟生態。在此背景下,煙臺港正在走“自主智能”獨特而全新之路。

港口智慧之路轉型面臨的最大瓶頸是什么?在煙臺港“自主智能之路”上,全息計算模型發揮了怎樣的作用?

山東港口集團黨委常委&副總經理、煙臺港集團黨委書記&董事長孫付春

孫付春提到,港口智慧之路轉型面臨諸多挑戰,如:一味地“自下而上”,很難有效整合串聯現有單點自動化和局部智能,1+1<2;即便當下的單點智能,面向學習、預測、分類,無法推理,很難解釋因果;關鍵的運營決策難以應對現實挑戰:現實多變復雜性和應對割裂之間的矛盾;投資大、見效慢,投入1+1,效果<2。

期間,煙臺港與奇弦智能雙方曾圍繞“如何有效管控”、“如何更好提高效率”、“如何更好降低成本”等問題進行過一些列探索,確立了煙臺港“自主智能之路”。讓計算機智能“理解”煙臺港,使港口變得可計算、能思考、慧決策,讓智慧升級,少走彎路,讓1+1>2;奇弦“全息計算”技術,面向因果導向、面向整體、獨特的“自上而下”的視角,支持整合單點智能,助力運營決策面對復雜挑戰;使“自上而下”變成現實,找到煙臺港自己的“上下結合、雙線發展”之路;雙方共鳴,共同打造王冠上的明珠——煙臺港自己的“智慧大腦”。為明確發展方向,雙方明確了以“二三一”戰略部署,打造“自主智能”煙臺港。

原油儲運管道輸送公司為首期試點企業。原油儲運管道輸送公司有30萬噸級原油碼頭,200萬立方庫區容量,560公里長輸管道跨越6市,2000萬噸原油輸送能力。煙臺港與奇弦智能共同打造智能管道系統,開啟管道智能運行新時代。智能管道依托智慧中樞系統,融入萬物互聯世界,基于大數據的強因果全新計算模型,讓人、能源、信息、設備,在多維世界里進行全方位連接、交互、共享。通過智能終端,實現資源最佳分配,運營,操作的透明化,將各個環節化繁為簡。其獨特的診斷功能,大大降低了管道的停運風險,保證客戶利益最大化。數據語言的解讀使人與管道、管道與原油之間實現無縫對接。以智能科技賦能管理,聚焦更高價值決策,讓更具遠見的品質服務成功落地。從風險評估到前瞻性預警,從輔助決策到統籌全局,致力于科技解放生產力,助力中國能源運輸產業智能升級。雙方合作短短時間內,價值成果顯著。平均風險由8.9%下降到4.3%,支線輸送効率提升13%。

據悉,目前雙方的一期試點工作已經結束。二期啟動,將全面深入主體建設。

會思考的快遞網絡,10倍速改進

蜂網投資是由順豐、中通、申通、圓通、韻達5家民營上市快遞公司共同設立的投資平臺,旨在利用股東的行業資源優勢,投資和整合快遞物流上下游產業鏈,建立快遞物流產業智慧供應鏈體系,協助推動快遞物流企業將成本優勢轉化為服務優勢、技術優勢、裝備優勢和品牌優勢,提升整個行業的綜合競爭力。

蜂網投資有限公司總裁&CEO徐勇

蜂網投資有限公司總裁&CEO徐勇表示,目前物流運營面臨諸多挑戰,不斷吞噬企業經營利潤,但傳統手段難以應付,且很難帶來差異化優勢。蜂網投資攜手奇弦智能,推動“全息計算”在快遞行業的應用。打造“會思考”的快遞網絡,將快遞企業的成本優勢轉化為技術優勢。使得運營更智慧、流轉更高效、服務更優質、決策更智能、進化迭代更快。融合多維智能技術,打造智慧“路由大腦”平臺,以科技助力進入下一個增長點,加速快遞行業智能化進程。

他以重構算法助力高峰期規劃舉例:

雙十一迎來貨量高峰,基于經驗的傳統規劃方式往往難以兼顧到所有車線路由合理性,而盲目加大運力容易造成車輛資源的浪費,另外,準備時間往往長達兩個月以上,需多部門溝通協調,耗費大量人力。

在前置性貨量預測的基礎上,算法在兼顧各個業務目標自動輸出合理、最佳的運力計劃,指導運力資源前置儲備。當業務假設或目標發生變化時,算法可快速響應,給出新的方案。使得車輛資源調配更加合理,在不浪費運力的情況下,確保雙十一期間網絡健康運轉。極大地優化雙十一運力計劃的準備周期,工作壓力降低,同時決策速度提高10-100倍。

所有的技術,只有實現落地應用才有價值。相信在未來,會有更多像奇弦智能一樣的新力量,去推動整個行業實現真正的智能!

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