  我对人工智能是非常有“情怀”的一个人。我在人工智能比较低谷的时候，学了人工智能。毕业以后，找不到相关的人工智能的工作。那个时候学人工智能是要失业的，不像现在这么火热。每次我跟实验室说，你们太幸运了，我刚刚毕业的时候，都找不到工作。后来在IT领域做了十几年，在上汽集团做传统的IT，特别是大型的IT系统的开发。但我没有忘记人工智能，也没有停止对人工智能的喜爱，平时一直在研究人工智能。我等了整整二十年，“我的时代终于到了！”。一不小心就成为了人工智能的复合型人才，刚好把IT技术跟人工智能技术有机结合起来。  我给自己的实验室做个小广告。因为这个实验室非常不容易，我们是国有企业，在国有企业里，一年时间里我招了56个人。有30个博士，26个硕士，基本全部来自清华、交大、浙大等。我去各个学校演讲，跟他们说，“快来我们上汽集团，这是一个全世界最好的人工智能的项目”。大部分的人都是被我情怀打动，到了我们实验室。到底是一个什么项目，能吸引这么多人才加盟？我们是上海的第一大国企，我们不可能像BAT一样，给员工发奖金，都有国资委的要求。我非常感谢这些人，因为他们有人工智能的情怀。      我们的项目非常好。一个是人工智能的机遇。现在国家有百度、阿里等四个人工智能平台，我们希望能作为第五个平台，我们的情怀，就是要“依托上汽集团建设智能制造国家新一代物流供应链人工智能开发创新平台”。上汽很需要这个，上海也需要这个，中国也需要。   我们看看为什么需要。我们实验室在研究什么？汽车物流供应链的规模，汽车是中国工业的支柱产业，而且汽车搞新四化（电动化、网联化、智能化、共享化），即将把汽车工业推导重来。汽车工业面临着巨大的发展机遇。所以我们实验室要解决的问题，就是汽车工业的供应链。因为它是供应链领域里最高端、最科学，同时也是最复杂的。一个是规模大，2016年8千多亿，2017年1万多亿。我们这个项目，具备巨大的市场。而且汽车物流涉及到的是整个汽车产业链，从原材料到到零部件到整车、售后配件各个环节的流动。一辆汽车1万多个零件，流通非常复杂。要造出一辆汽车，需要一个庞大的产业链支持。而且供应链是国家的战略之源。为什么中国是制造业强国？因为中国拥有全世界最丰富的供应链，在中国几乎时间都可以造，但美国就不行。现在都在讲“高端制造”，“先进制造”，其实离开了供应链，再讲，那都是空话。  上汽集团的供应链规模。一辆车1万多个零部件，回到上汽集团的生态圈，至少1万多家零部件企业。而上汽一年差不多要生产7百万辆车。所以这里面有7百亿个零部件，从原材料到整车在流动。哪个工业互联网有我们上汽这么大的规模？而且要到具体的每个用户手里去。包含了供应网络、分销网络、服务网络，包括采购、分销、制造多个领域。 供应链的本质就是“连接”，也是工业互联网的连接。如何提高连接的效率？怎样价值最大化？这就是靠人工智能。以前上汽集团维持这个供应链，这么大的产业链，需要20几万员工。以后肯定不可能了。20几万员工，那需要多少成本？这么多零件，涉及物流、信息流、资金流、汽车的产业链、价值链、生态链。靠什么挖掘这个连接价值？未来就是要靠人工智能。 我们项目，是工业互联网最典型的人工智能项目，因为包含了感知计算，预测算法，分析算法，推荐算法，决策算法，几乎所有人工智能技术都可以在我们这个产业里得到充分的使用。这是工业互联网里最复杂的人工智能，未来无人机+无人驾驶货车+无人工厂+无人仓库+仓库里的无人料车，这都需要复杂、尖端的人工智能技术，把它们一一解决。而且上汽本来就有这么大的规模，从配送来说，有各种零部件需要不同的配送，时间角度来说，有的需要按时配送，时时配送。所以对调度算法的要求，非常高。 安吉物流拥有线下全世界规模最大的汽车物流资源。每年配送的车辆800多万次，有4000多条公路，26条铁路，2万辆大板车，2万多个运输节点，而且运输要求特别高。这是一个非常复杂的人工智能项目。每个环节只要提高1%（的效率），那产生的经济效益可能就是百亿级别的。我们上汽差不多一年7百亿个零部件，9百万辆整车，加起来是1.6万亿的产业链，用人工智能技术提高效率，那产生的经济效益非常大。而且我们项目有业务大数据，所有数据都来自业务操作。还有各种各样的场景，这些场景其实是人工智能最宝贵的资源。有了场景，才能设计算法，算法的价值也只有在具体的场景下才能得到体现。这是一个会让每个研发人员异常兴奋的人工智能大项目。所以我用这个项目，吸引了这么多人才加入。大家愿意加入我们的，我们随时欢迎！ 汽车物流智慧供应链内容。我们8个项目，几乎每个项目都是这个领域规模排名世界第一的，难度也应该是世界第一。我们上汽每年生产7百多万辆车，整个产业链1.6万亿。难度非常大。从预测到分单、动态调度、路径和装载优化到仓促运作优化等。仓储周转率方面提高1%，算法就像一台印钞机，天天可以吐出现金来。未来我们实验室也可能成为中国的亚马逊，这是我们的目标。 我们做了一个大的框架体系，希望大家一起解决难题。从人工智能平台来说，我们有深度学习，关键核心技术，终端智能+云端智能，中间通过管道串起来。我们项目把复旦大学、交通大学、同济大学最好的教授，都通过产学研的方式加入了，我们这个项目还获得了上海市产学研一等奖，充分利用了上海的资源，上汽是上海的龙头企业，是中国汽车产业的龙头企业，还有交大、复旦，都是国内一流的高校，一起来解决这个世界难题。 因为我做这个项目做了将近两年了。AlphaGo还没有出来的时候，就已经开始做了。我的深刻体会，怎么做人工智能？怎么跟产业化结合起来？一定要记住顺序。 第一，“先人工、后智能”。什么都谈“智能”，那肯定很多都是不落地的，先要人工。什么叫“先人工”？首先认可人工智能将来是你企业的核心竞争能力，得像我一样，把人先招进来，有人才，没有人才是做不了人工智能的。第二，要围绕问题去做，解决问题的痛点，要先通过算法把企业里最痛苦的点找出来。我们在人工智能落地的时候，没有像很多企业一样，一上来就谈深化学习，神经网络，我们瞄准了计算智能。我们先把人做的事情用数学模型、算法，通过好的硬件资源解决。原来要100人做的，把他们的日常工作进行数学建模，然后用计算智能算法，把最优结果求出来，我们叫“最优化算法”，产生的效果让我们感觉非常恐怖。我们实验室里有十个项目在做，初步成果都是经济效率提高10%，劳动生产率提高50%。所以后面越做越恐怖，对人工智能感觉让人欢喜让人忧。 第二，要有自己的核心团队。我还是非常强调产学研结合。因为人工智能真的需要很多很高深的技术。所谓通用人工智能，目前还不存在，每个业务场景都需要通过数学建模、求解的方式解决。所以需要很深的算法基础。最好跟学校结合，一起解决，如果光靠自己，要花很长时间，很长时间以后没有效果，那项目就很难推下去。 第三，问题导向，价值导向，结果导向。你要证明出来这个结果不是你自己说了算，要由业务部门说了算。像我们实验室做项目，结果都是财务部认可的，他要拿算法算出来，产生了多少经济效益。人工智能产业化方面，也是非常重要的。 我们怎么引进人才？任何大型企业其实都有这个条件。一是高挑战人工智能项目吸引人才。二是创新的文化。三是完整的人工智能技术体系。四是创新的氛围。五是产学研保障。我们在实验室就坚持了这五点，很多优秀人才都愿意加盟我们实验室。 谢谢大家！ |
|
|
