盛夏八月，上海科技大学2016级本科生暑期产业实践活动开启，我们小组的课题是智慧物流。大数据、神经网络、深度学习这些术语对于我们来说已经不再陌生，科技的发展现在正趋于一个多元汇合的阶段，AI现在代表的不仅仅是计算机的衍生，而是可以和更多的专业结合起来的一种工具，其在物流方面的应用更是已经很大程度上改变了我们的生活。
物流的目标
近年来,物流行业在国内飞速发展，成为我国最重要的第三产业之一。物流行业急速增长的需求与目前落后的技术之间存在巨大的矛盾，这使得提升物流技术刻不容缓。目前物流的各个流程之中都有着人工智能的相关应用。
物流一共有两大优化目标，一是减少成本，一是提高物流效率。在减少成本方面，人工智能在销量预测、无人搬运、智能检测等系统中有着广泛的应用，从而减少了仓储和运输的成本。在提高效率方面，人工智能也有所作为，通过路径规划及智能无人驾驶，大大提高了整体物流的效率。
因此，可以说人工智能已经渗透在了物流行业的方方面面，提高人工智能的技术就能大大提高物流的技术。
物流的手段——人工智能
实践前期,学校安排了很多和人工智能相关的报告。从第一场上海银行技术专家带来的报告中,我们学习了机器学习与专家规则的差异。
所谓机器学习：通俗来讲，是一种数据的分析方法，自动分析所给的数据的模型，通过迭代学习数据的算法，从而使得机器在遇到新的数据时，可以独立地去适应数据。而专家规则，是利用人类专家的知识来解决问题的一种方法。根据专家所提供的知识和经验来进行推理和判断，以模拟人类专家的决策过程。它们两者的差异是：数据的抽量不同，对样本的分类不同。统计学家更关心模型的可解释性，而机器学习专家更关心模型的预测能力。朱伟辉先生还介绍了机器学习的建模流程以及一些建模算法。
人工智能在统筹策划等领域，通过机器学习来高效化企业的决策。这些理念和算法为同学们开阔了视野，提高了这方面的知识水平。
第二场报告学校邀请了来自AMD公司的杨健博士,杨博士由浅入深，围绕computing这个大框架来阐述。通过人脑的工作原理来引入计算机神经网络的概念，再通过简单的神经元模型向同学们介绍了一个由输入，输出所组成的计算结构，当然还有中间的隐藏层。每个链接都有一个权重，通过调整权重的值来使神经网络的预测效果最好，最后通过一个非线性函数来进行输出。
通过多层神经网络来形成深度学习，与传统的训练方式不同，深度学习网络有一个“预训练”的过程，这可以更快的去找到权值最优解。这项技术最早在语音识别中崭露头角，接着在2012年，深度学习技术又在图像识别中大展拳脚。为什么神经网络会这么火热，一个重要的原因是算力的提升，再次是其学习效果的强大，随着神经网络层数的增加，其非线性分界拟合能力便不断增强，伴随着更强的计算性能，更多的数据以及更好的训练方法，深度学习必然会应用到更多的地方，从而给人们的生活带来巨大的改变。杨博士又举了一些用深度学习来优化图像性能的例子，充分地让同学们认识到深度学习模型在实际当中的运用。大数据与算法之间的联系，如何构建计算机的神经网络，深度学习，这些都是日前在人工智能上人们所要开发的领域，之后教授又引发同学们对人工智能发展的提问，关于今后人工智能所要面临的挑战，人工智能所涉及的哲学问题，这些都值得我们去思考。相信同学们在讲座后一定又对人工智能有了更深刻的认识。
总的来说，经过这几场讲座，虽然可能并不会涉及太多专业性的知识，但是无疑给同学们开启了一扇新世界的大门，对日后在AI领域的科研或工作也有不小的帮助。
物流的现状
8月2日下午，小组驱车到上海亿通国际股份有限公司交流。第一部分听取了贺春辉经理关于现今亿通核心业务的报告，知道了他们在构建统一口岸上的努力。同时贺经理也明确指出了未来人工智能在进出口贸易口岸上的应用前景非常好。第二部分是技术部大数据项目负责人周炜主任的报告，周主任用他自己做过的一个关于查验进口产品是否携带木制品的大数据分析例子，生动形象的展示了深度学习在口岸上的应用。最后，亿通方面对人工智能的前景方面做了美好的预测。
8月7号上午乘车前往物流方向的第二家参访企业——百度。负责人带我们大概参观了一下百度的基本保障部门和百度的展厅，从门禁到办公用品的取用等，人脸识别等AI技术得到广泛应用。恰好碰到百度地图测绘车负责人在调试测绘车，便顺便听取了关于测绘方面的AI应用介绍，硬件中有许多自研的部分，但是由于自研的精度和成本问题，也有一部分零件是从国外直接购置的。之后到会议室听取周经理关于Duer OS的报告。 Duer OS是百度度秘事业部研发的对话式AI操作系统。周经理从交互界面的变化开始讲起，过去是通过键盘敲击文字进行的精准交互，之后产生iPhone引领的触摸式模糊交互，而Duer OS则致力于以语音进行交互。之后周经理着重介绍了其所涉及的主要算法和应用平台，其中重点介绍了NLP (natural language process)，这也是语音交互的主要部分。另外谈及了语音交互中目前存在的一些困难，比如AI仍不能准确识别话语的含义而需要大量的人工分辨。之后谈到DuerOS的一些三方应用支持和应用方面，主要应用功能类似语音助手。
所感所想
我国的物流行业中有许多的人力劳动是可以被人工智能所取代的，我们列举出了物流决策、智能检测、智能仓储、无人配送四个最热门的应用场景。我们可以看到，这些场景中已经有人工智能开发乃至存在的影子，从当下火热的无人车，到涉及深度学习的神经网络，都有着一定的应用。
本次历时十天的产业实践，从技术到应用方面向同学们展示了物流行业的现状和瓶颈。中国想要在物流业有所突破，就必须在人工智能的技术上实现突破。而作为上海科技大学的大学生，我们更应该坚守“立志、成才、报国、裕民”的理念，努力学好专业知识，为中国做出自己的一份贡献。
指导老师：傅旻帆
撰稿人：柯鹏震 张上
朱伟辉先生为同学们讲解AI的机器学习方面的相关应用
杨健博士在做讲座
企业人员（右一、右二）向同学们介绍企业文化（左一）
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