業內人士認為，菜鳥未來園區及“物流天眼”等IoT技術產品，正在加速物流要素數字化，而人工智能技術將是實現物流要素智能調度的關鍵。菜鳥算法創造世界紀錄，顯示出菜鳥在人工智能技術上的深厚積累。

菜鳥創造26項世界紀錄

據介紹，攻破這一難題的是菜鳥人工智能部倉儲智能化和車輛路徑規劃算法團隊。這支團隊專攻人工智能技術，持續不斷探索將優化搜索和機器學習技術進行有效融合，尋求最優的車輛路徑優化方案，以提高物流配送效率降低成本。

團隊負責人胡浩源介紹，菜鳥車輛路徑規劃算法已經應用于多項業務中。在車輛配送環節，車輛路徑規劃算法可以有效降低車輛使用數量和車輛行駛距離;在倉庫內部揀選作業中，車輛路徑規劃算法可以降低揀選人員的行走距離。此外，車輛路徑規劃算法還可以幫助外賣配送員規劃配送路線，從而提升客戶體驗、大幅度降低配送成本。

車輛路徑規劃問題是運籌優化領域最經典的問題之一。胡浩源介紹說，以一家物流公司需要向1000個網點進行配送為例，其配送路徑不計其數，如果能找到一條最高效的配送路徑，將會大為提高物流效率降低成本。

胡浩源介紹說，如果調用全球50億臺計算機共同計算，按每臺計算機每秒計算20億次，逐一驗證每一條配送路徑的效率，需要至少萬億億年，是一個根本不可能完成的任務。

公開信息顯示，現階段，各國研究者都在通過算法來尋找最佳的配送路徑。歐洲獨立研究機構SINTEF于1999年發起并管理車輛路徑規劃算法評測平臺，被認為是全球最權威的評測平臺。全球研究者均可以下載數據集，沖擊這一評測榜單。

截止至北京時間2018年10月9日，菜鳥在評測榜的26個數據集中獲得冠軍。這意味著在26個物流場景中，菜鳥的算法可以使用最少的車輛，行駛最短的里程，完成配送任務。

　　城配訂單配送成本降低10.3%

公開信息顯示，車輛路徑規劃問題從1959年被兩名西方學者提出來，近六十年以來，西方研究機構積累和沉淀了大量的經驗。

這一榜單在設立的近二十年間，英國、波蘭等全球頂級的研究機構、知名學者、老牌物流企業不斷創造紀錄，又打破紀錄，長期占據榜首，中國研究者無一能躋身榜單。

談到這一榜單，胡浩源介紹說，雖然全球計算機計算能力和算法都在進步，但西方國家沉淀和積累的經驗豐富，一些西方研究者具有國家背景，會使用超算中心，計算能力超出一般研究者，這給普通的中國研究者留出的空間非常有限。

胡浩源介紹說，一年前菜鳥曾追平這一榜單的多項世界紀錄，但此后長達半年時間內一直無法進一步突破。

“我們并不需要刷榜，而是希望用這個數據集也驗證我們算法的可靠性，并在驗證之后，應用到實際業務中。”胡浩源表示，這意味著菜鳥必須使用普通服務器，而不能為了刷榜，使用超算機器。

根據胡浩源的介紹，菜鳥通過將機器學習思想融合到搜索策略的控制中，基于預測的概率來平衡搜索的廣度和深度，從而可以大幅度縮減需要搜索的空間，同時又保留跳出局部最優的能力，最終創造多項世界紀錄。

“中國有全球最大的物流市場，涉及到大量的車輛、人員的配送揀選路徑優化，隨著新物流時代的到來，即時送達需求旺盛，其中也涉及到大量外賣員的配送路徑優化，我們如果能在路徑規劃中取得突破，將會在帶來非常大的社會效應。”胡浩源介紹，目前通過在零售通城配業務中應用車輛路徑規劃算法，訂單配送成本已經降低了10.3%，并推動倉庫貨物流轉效率的提升，倉庫集貨周轉時間降低了57%。

據悉，菜鳥在今年啟動IoT戰略，已經發布未來園區和物流天眼等技術產品，不斷進行物流要素數字化。完成物流要素數字化之后，如何使用人工智能技術進行調度，是一個關鍵問題。菜鳥也正在使用IoT和人工智能技術推動行業持續智能化，引領行業構建智慧物流網絡。