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Q1財報天貓交易額增速達49%，背後有哪些新技術支撐？
“阿裏技術直播”，是專為技術人量身製作的視頻直播節目，旨在分享行業前沿趨勢、技術幹貨和技術人生。今天為大家送上阿裏資深專家粵謙的精彩直播內容。
大家好，我叫粵謙，非常榮幸能有這個機會跟大家能夠進行互動和交流。
我是2009年畢業於美國德州大學，讀的是運籌學的專業，是博士學位。畢業之後在西雅圖的亞馬遜工作了幾年的時間。現在回國在阿裏工作，目前主要是負責供應鏈平台算法這部分的工作。
今天我想給大家帶來一個分享是AI在新零售當中的應用。
為什麼選擇這個課題呢？是因為在今年新零售是阿裏的一個很重要的戰略的支點。可能各位同學在各種媒體方麵都可能會接觸到這個詞。這個詞的一些，比如含義是什麼，來龍去脈是什麼樣子的，我是希望借這個場子給大家全麵介紹下。
首先，我大概介紹一下人工智能在阿裏各大業務板塊的現狀。
現在人工智能AI的技術在阿裏的各大板塊已經在廣泛的應用當中。比如說我們的電商板塊，像淘寶、天貓，比如我們的物流板塊，我們的菜鳥集團，以及我們的健康、客服板塊，當然也包括我們的金融板塊、我們的大文娛、雲計算，以及安全板塊，各大部門，各大板塊都已經在非常廣泛的運用人工智能的技術解決問題。
比如在電商領域裏麵，我們很廣泛的使用了個性化推薦這樣的智能算法去匹配，進行更好的人的匹配。在我們的物流領域，比如菜鳥集團同學們也用了很多運籌優化的方式去動態的優化庫存的分布，以及智能調度車輛做最後一公裏的最優的配送方案。然後在客服領域，我們也推出了智能的克服，比如阿裏小秘，在金融領域，安全領域也提出了很多智能化的解決方案，也取得了很不錯的效果。所以大家可以看到，其實AI目前來說也是一個比較好的熱門，所以在阿裏裏麵也有非常廣泛的應用。
談到零售業這個命題，在我們談新零售這個命題之前，其實我們是有必要去看一下過去的舊零售是個什麼樣的狀態，這樣我們才會在過去和未來之間才能夠形成銜接。這裏麵大概列舉了零售業發展的四個階段。在60年代之前，其實更多的是一種像供銷社、批發市場為主。這裏麵會用一種集貿的形式，經過像生產商、供銷商、分銷商這樣層層扭轉，效率也就會比較低下。
在進入60到90年代階段，就出現了一個新的零售形態，那就是大超市連鎖百貨這個形態。非常著名的一個例子就是沃爾瑪。我相信絕大部分同學應該都知道沃爾瑪，這是一個全球的零售帝國。在進入2000年之後，隨著IT浪潮的崛起，IT的技術重塑了整個零售業的業態，所以誕生了很多電子商務的公司，包括像我們阿裏巴巴，亞馬遜、eBay，都是非常著名的公司。
在這個時間段，用戶會更加的關注：
第一個是選擇性，能不能選到我想要的商品；
第二個是便利性，能不能快速的配送到我的地址；
第三個是價格，價格是否有優惠。
進入新的階段，大家也是眾說紛紜的，在當前的階段裏麵，我們會看一些零售的新業態，比如說社區的專業店以及接下來我也會做一定介紹的無人零售店。這裏麵呈現出很多的新的不同的特點，比如精準的營銷，供應鏈的能力，都是在新的零售業態裏麵需要的能力。
在這裏麵，我想根據我的所知，以及我學習到的東西，跟大家分享一下新零售的一些基本概念。
新零售這個概念是挺寬泛的一個概念，而且在不同的雜誌，不同的媒體，不同的場合新零售的定義可能是不一樣的。在這裏的話，我想引用我們集團CEO逍遙子同學的對新零售的定義來做更好的闡釋。根據我們CEO的定義，新零售的本質應該是用大數據去重構人貨場這些商業的關鍵要素。
第一步要實現人貨場的數字化；
第二步是我們需要去重構品牌、消費者以及企業內部的生產關係。
同時他也提出零售跟科技的結合才能夠催生新零售的業態。
這裏麵我們能夠分得出幾個關鍵的核心點，尤其是“人貨場”這三個核心點。我們的理解是人不僅包括像消費者，還包括我們的商家，比如我們的品牌商、生產商。貨指我們的貨品，場不僅指它的銷售場所，也包括它的銷售渠道以及它的觸達方式。這裏麵也會有幾個的關健詞，可能也有助於各位同學去理解新零售的這個概念。比如說大數據，新技術，然後人貨場，然後從線上到線下以及供應鏈這種。
第一個例子是個性化推薦，其實多年以來，在我們阿裏巴巴集團，這是一個我們一直在推進，在優化的一個技術。那本質上這個技術是要去解決人貨匹配的這個問題。其實有兩個比較關鍵的點：
1，需要更懂你的用戶；
2，需要更懂你的商品。
這樣我們才能夠為我們的用戶提供最優質，最適合它的商品。這裏麵我們也是用了很多的技術，很多的方法去優化它。比如常用的像協同過濾、FSVD這種，目前也慢慢的我們也用AI這種深度學習、深度網絡去優化我們的效果。
第二點我想講的新零售相關的就是供應鏈的建設。供應鏈的概念是比較寬泛，這裏麵我引用的這個PPT，這個PPT會比較好的去解釋什麼是供應鏈，供應鏈是幹什麼的，以及它的整個全局觀是什麼樣子的。大概的來說，供應鏈可以分為上下遊兩個主要的模塊，然後上遊的模塊主要是我們麵向行業去作為一個信息係統去搜集行業的需求，製定計劃。然後往下的模塊主要是涉及到我們的庫存、倉配的環節跟菜鳥集團的訂單的履行和配送這方麵的一些工作。
大概的細節是這樣子的：
上遊包括我們的業務板塊製定、業務策略，如選品策略，定價策略，由此生成我們銷售的節奏或者叫銷售的計劃，然後將這種銷售計劃傳遞給我們的供應鏈下遊的執行部門。
供應鏈下遊執行部門會根據這個計劃，去製定接下來的這種各個方麵的節奏。比如說我們的補貨節奏，比如說我們的調撥節奏，我們倉庫的運力和人力安排的節奏。
所以它是一個貫穿性的工作。在履行環節的話，我們的菜鳥集團的同學會根據訂單的地理位置，訂單的信息，包含上麵商品，會去選擇從哪一個倉發貨，去選擇能夠匹配最優的時效和成本的方式。在供應鏈的上遊會大量用到很多機器學習的算法，包括在選品，有很多的選品模型，在訂單方麵也會用到很多不一樣的算法。包括這種基於強化學習的定價策略，以及基於這種最優化理論的定價策略都會用到。然後在銷量預測裏麵也會綜合使用了很多的方法，還會再細講。
這裏麵會用到比如機器學習，時間序列、深度學習。
再往下麵的第二個模塊的下遊裏麵在方法論層麵上，我們會更多用到OR的運籌優化方麵的算法，包括組合優化，包括很多像啟發式的算法，比如蟻群算法，像競技搜索這樣的算法，非常通用的放在我們下遊的各個環節的優化裏麵。
然後從全局來看，其實我們的倉庫分配呈現出一個比較多級的形態，從我們的中心倉到我們的區域倉、提貨倉到了前置倉，每倉之間的調度，怎麼去形成最優的庫存，甚至是動態的最優的庫存的分布都是需要通過AI的算法，最優化的算法去實現的。
這一頁主要是簡單的介紹一下我們的一些預測和定價的一些方式。然後我們在，首先回答一個問題為什麼要做預測？剛剛前麵也說到了，預測是有助於我們後麵去指導我們的補貨、調撥、履行這樣的環節，所以做好預測是供應鏈非常核心的一項工作。
在我們做預測的時候，我們會去搜集我們的整個淘係的，阿裏係的大數據以及全網的數據以及各種用戶行為的信息。我們會綜合利用各種各樣的算法，包括三大類，包括機器學習，包括深度學習，包括時間序列的算法，得到不同顆粒度的預測。
在這裏麵這一頁主要是闡述我們供應鏈計劃的重要性。一般我們的工作或者我們的整個邏輯的設置是一個閉環。我們首先會去設定我們的目標，通過我們的算法驅動去得到一個解法，得到一個執行的方案。這個方案會通過實時數據的回流和同步，反饋給我們的業務端。在得到一個結果之後，我們就衡量目標跟結果之間的值是多少，那反過來為了去減少這個G，我們又會進行下一輪的算法驅動以及實時同步。我們做這個循環、迭代的目的就是為了去形成協同的高效，以及經濟的供應鏈網絡。
然後這一頁是一個例子，也是一個非常經典的一個庫存優化的問題，在解決這個問題的時候，我們是綜合考慮了各個方麵的解法，核心要回答兩個問題：
一，怎麼樣才能夠把庫存放在最需要它的消費者的旁邊，而且是越近越好；
二，如何去平衡存貨的成本以及配送的時效，因為這是一對矛盾。
在這裏麵，其實大概的來講，我們其實是將商品進行了不同的分層，對於不同層級的商品，我們會采用不同的庫存分布的策略，對於特定的層級的商品我們怎麼分布庫存呢？我們回去分析我們的存貨的成本，以及配送的時效，以及在該區域，該庫存所覆蓋區域的需求的波動性，就是它的分布。
我們根據它的分布以及庫存的量，我們可以計算出這個最優的庫存分布策略。對不同層次，不同銷售狀態的商品，我們會用不同的模型去解決。也許對於這種快銷的，銷售速度特別快的商品，我們可以把它放在更靠近前沿的FDC，就是我們的前置倉裏麵，而對於這種賣的較慢的商品，比如說長尾商品，我們可以由選擇的一部分放在我們的這種集貨倉或者中心倉，這樣能夠減少在區域裏麵缺貨的風險。
我想舉一個例子，我們怎麼用AI，甚至是這種智能化機器人，然後去提升我們庫內操作的效率。
大家看這頁PPT能夠看到左下角有一個圖，這個貨架下麵有一個紅色的機器人，這就是我們稱為AGV的機器人，就是自動化巡航的一個設備。然後這裏麵它其實是它的中間是有個轉盤，它是能夠把這個貨架給頂起來的。在它行動的時候，它是可以帶著這個貨架到處跑。
一般我們的倉庫裏麵可以有大量的這種機器人，如果你去參觀倉庫的時候你會看到很多的貨架，很多的機器人扛著貨架，在倉庫麵積內不斷的奔跑，而且他們還能夠互相避讓，能夠互相禮讓，同時如果有的機器人在倉庫裏麵跑的快沒電了，它能夠跑到一個固定充電的地方自己充電。如果有的機器人實在沒電了或者故障了停在那裏，那其它的機器人在路過的時候，是可以去避讓它的。
這裏麵涉及到很多這種準實時的這種動態路由，動態規劃這種方麵的算法。然後通過使用這種AGV的機器人可以將我們的庫內的撿貨效率提高3倍以上。目前是我們菜鳥集團，我們菜鳥的同學正在推動這項工作，已經開始在某些倉庫裏麵實施了。
這一頁PPT主要是介紹一下一些智能化的這種像L的算法，動態規劃的算法，怎麼應用在我們的攬貨環節。比如左下圖裏麵，如果說我們從每一個供貨商都把貨直接送到我們的倉庫的話，那成本是比較高的。另外一種方式就是我們能夠通過這種最優化的方式，用一輛卡車，把不同的貨給攬收起來，這樣經濟效率和裝載率都會比較高。
右邊的話是相似的情況，如果說我們直接把貨送到不同的倉，其實是裝載率是比較低的，我們可以通過集貨的方式，這裏麵也會用到比較多的這種運籌優化的這種智能化的算法。
前一part講的比較多的跟供應鏈、物流相關的環節。
這一頁大家可能會更加有體感一些，這一頁是關於我們的智慧門店的。不知道大家有沒有去關注過我們的造物節，造物節裏麵我們是有一個比較亮的亮點，就是我們的淘咖啡，不知道各位有沒有關注淘咖啡。淘咖啡是綜合使用了很多AI智能化的算法，包括人臉識別、圖象識別，以及線上線下融合的技術去實現無人店的這項工作的。
接下來我會詳細的介紹一下它的詳細的過程。
在我們消費者進入無人店的時候，它可以打開我們的手機淘寶，掃一下二維碼。這時候這個二維碼就標誌著用戶身上的ID。同時左下角這個圖裏麵，大家可以看到在你入店的時候會有幾個半圓球，這幾個半圓球其實是裝載了攝像頭的。在你進入門店的時候，攝像頭已經對你的人臉進行了采集了。通過你掃碼以及采集你的人臉是可以將你的身份的ID跟你的人臉進行關聯的，也就是建立這種關聯的關係。
在你購物的過程可以像日常購物一樣挑選商品，這個跟日常的挑貨選貨的行為沒有區別的。在你支付的時候會進入一個叫支付門這麼一個地方，它上麵也會掛著很多的攝像頭，會去識別人臉，跟之前采集的人臉做匹配，就會識別出你的ID的帳號，然後可以在這指定的ID裏麵進行扣款。所以它整個過程不需要人去幹預的。
接下來這一頁會去講述一下AR這個技術在我們新零售裏麵的一些初步的應用。
左下角是一個短視頻，這是我們初步嚐試將AR的技術應用在我們的電商領域裏麵。大家看到，左下角這個視頻有把椅子，這把椅子是虛擬的，是不存在的。但這個客廳，這些沙發，是真實存在的場景。我們想通過虛擬現實的技術來通過用戶的購物體驗，因為在我們用戶買這個椅子的時候，可能是想放在我家裏的客廳，跟我們的格調是不是搭，跟我們整個需要的氛圍是不是搭。
我們現在采用的是AR的技術，通過對這個椅子進行三維建模，建成一個3D素材，再通過計算機視覺的技術，把它疊加在我們的真實場景裏麵。這裏麵用到一個叫Slam的技術，就是即時定位與製圖，通過這項技術我們能夠定位我們客廳的平麵，同時把這一個椅子能夠放在這個平麵上，並且用戶能夠去拖動，這是我們一個叫AR-GO的產品。
我的分享就差不多到此為止，謝謝各位。
來源：阿裏技術
原文鏈接
最後更新：2017-08-21 09:32:28