揭秘中通背后的超级AI大脑（上）

最近几年，有一个词开始慢慢进入到大家的视野AI，翻译为中文是人工智能的意思。

那么究竟什么是人工智能?

人工智能现在已经发展到什么程度？

人工智能为物流行业带来了哪些改变？

具有人工智能的机器人是否会最终替代人类？

人工智能在中通又起着怎样的作用？

从三国时期孔明发明的木牛流马到谷歌研制的阿法狗，人类对于人工智能的探索从未停止。

1997年，IBM创造的“深蓝”（Deep Blue）计算机，一举击败国际象棋世界冠军加里卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），打破了从未有计算机能够在棋类游戏中战胜人类玩家的历史。

2016年，谷歌围棋人工智能AlphaGo以1:4战胜韩国顶尖棋手李世石。

截止2017年5月，19岁的柯洁已经连续32个月在人类围棋排行榜上排名世界第一。但在这一天，这位平时自信满满，骄傲到近乎自负的世界冠军，一边揉着太阳穴，一边思考着眼前的棋局，这时的他怎么看都不像为人类背水一战的英雄，倒像是个冥思苦想着解答一道几何难题的高中生。

2017年5月27日下午，注定是载入史册的一天。

伴随着柯洁失利的泪水，彻底宣告了人工智能时代的来临。

伴随着经济的发展和前三次工业革命的积累以及大数据，物联网，5G等新技术的逐步成熟，我们正经历着人工智能掀起的第4次工业革命，从百度的无人车量产到深圳的无人公交巴士开始运营，人工智能正在从方方面面进入到我们的生活当中。

中通快递也紧跟时代浪潮，将AI（人工智能）技术广泛的应用于中通的众多业务，从掌中通到中通天眼，从电子面单的识别到场地货物的堆积，从智能客服到安检仪，中通数据智能部AI团队正致力于将AI技术全方位落地并应用于智能调度，电子面单识别，场地实时监控，用户画像等多个领域，帮助中通数亿用户和数百万的商家改善服务质量和享受更高效的物流服务。

下面，在回答文章开头所提到的问题的同时，我们先提一个小问题：

每天早上当你在IT大楼进行打卡时，打卡机是如何识别你的脸呢？

它会把你当成别人吗？

这背后的算法原理有些复杂，但归根结底跟我们人类观察物体的原理一样。当一辆汽车从你身边疾驰而过，你是通过哪些信息知道那是一辆汽车？

“它的材质，速度，发动机的声响，还是什么？”

你可能会说不清所以然，但是当你看到下图时，你的第一反应一定是“噢，这是车！”为什么你能猜对它？

“轮廓！”

那你是如何做到的呢？很简单是因为我们的眼部存在一种选择性细胞（orientationselective cell）。

眼睛处理来自外界的视觉信息时，遵循的是这样的流程：首先提取出目标物的边缘特性，再从边缘特性中提取出特征，最后将不同的特征组合成相应的整体，进而准备区分成不同的物体。

而打卡机也正是这样工作的：

如果一个人站在你面前我们看到的是这个样子：

而在计算的眼里，它看到的是这个样子：

好没有情趣......

但是这些数字是哪里来的？因为图片是由一个又一个的像素点构成。

（你将自己的头像放大10倍）就会看到下面这样的效果，一块块像素点。

而每一个像素点，都是由0~255的数字组成。在计算机“看”来，一张图片，就是一个又一个的数字。所以打卡机在识别我们人脸的时候也需要模仿眼睛来提取特征。

这时人工智能技术当中的神经网络就派上了用场，CNN（卷积神经网络）与我们眼睛的选择性细胞一样帮助打卡机识别我们的面部特征，进而区分我们。卷积（一种数学运算）每次工作时都会带着几个过滤器，就像我们小时候玩的各种凹凸镜一样。

过滤器

同一幅照片不同的过滤器会照出不同的效果，所以不同的过滤器就会提取出不同的特征，每滑到一个地方，过滤器就将一个地方的图像特征提取出来，拼接在一起就形成了我们自己脸部的特征，最后再根据成百上千的特征图来区分打卡的人是张三，还是李四。

人工智能技术最重要的一点就是通过海量的数据来训练神经网络来学习各种技能，就像嗷嗷待哺的婴儿需要人去喂养，而人工智能的核心就是数据。正是因为互联网数据的井喷增长和大数据的迅猛发展，使我们拥有了海量图片。促使现在的机器识别物体效果远超人类，很多我们肉眼无法区分的模糊，残缺的图像都可以被机器快速，准确的识别。

说到这，你一定会联想到电影《黑客帝国》，但实际上，现在的人工智能技术离电影中的场景还有很长的一段路要走。我们处于人工智能社会的早期，各种新理论和新技术层出不穷，大家都在将人工智能技术运用于生活中的方方面面。

尤其是在自然语言理解方面，人工智能技术的发展还很缓慢，没有突破相应的技术瓶颈，不管是苹果的语音助手Siri、微软的小冰对话机器人还是小米的小爱助手，都还只能回答一些基础的问题。
在物流行业，人工智能技术的发展参差不齐，国内以京东，顺丰，菜鸟为首的第一梯队正通过智能终端，智能机器臂，无人叉车，无人机，AGV小车在全国兴建智慧物流中心，实现即时有效的分拣，智能路径规划，大幅度提升物流效率。

以三通一达，德邦所组成的第二梯队，虽然在资金投入和技术研发上无法比拟上述公司，但也通过联合其他科技巨头加速自主研发的脚步，比如德邦与华为共建的人工智能实验室。

而其他物流公司则处于第三梯队，还在观望和小规模尝试这项新的技术。但是不管怎样，可以预见的是通过自动化仓库、自动化分拣机、电子标签拣选系统、拣选机器人等自动化设备，实现快速存取、分拣、搬运等物流作业，提高末端物流配送效率，发展共享型的智能快递柜、智能快递站等AI物流末端配送设施，提高自动化、智能化的服务水平，使物流作业变得高效且低成本。

在中通，AI的研发团队也正依托于中通大数据平台存储的海量数据，开始逐步将AI技术应用于各种业务。 

通过分拣机传回的面单来识别收件人电话，进而将包裹的准确位置信息及时告知收件人，提升服务品质。中通天眼通过遍布在全国的几十个分拨中心内的上万个摄像头来实时监控场地内所发生的一切，包括装卸车位的使用率，货物堆积异常率。智能客服通过遍布在微博，头条，贴吧的爬虫来及时的获取客户的投诉内容，并通过AI技术将内容分类，将客户关心的问题及时回传给客服部门进行处理，提高客户满意度。在后面几期，我们会详细介绍AI在面单识别，中通天眼，智能客服等项目的具体实现细节，让我们一起来揭秘中通背后的超级AI大脑。