“阿里技术直播”，是专为技术人量身制作的视频直播节目，旨在分享行业前沿趋势、技术干货和技术人生。今天为大家送上阿里资深专家粤谦的精彩直播内容。
大家好，我叫粤谦，非常荣幸能有这个机会跟大家能够进行互动和交流。
我是2009年毕业于美国德州大学，读的是运筹学的专业，是博士学位。毕业之后在西雅图的亚马逊工作了几年的时间。现在回国在阿里工作，目前主要是负责供应链平台算法这部分的工作。
今天我想给大家带来一个分享是AI在新零售当中的应用。
为什么选择这个课题呢？是因为在今年新零售是阿里的一个很重要的战略的支点。可能各位同学在各种媒体方面都可能会接触到这个词。这个词的一些，比如含义是什么，来龙去脉是什么样子的，我是希望借这个场子给大家全面介绍下。
首先，我大概介绍一下人工智能在阿里各大业务板块的现状。
现在人工智能AI的技术在阿里的各大板块已经在广泛的应用当中。比如说我们的电商板块，像淘宝、天猫，比如我们的物流板块，我们的菜鸟集团，以及我们的健康、客服板块，当然也包括我们的金融板块、我们的大文娱、云计算，以及安全板块，各大部门，各大板块都已经在非常广泛的运用人工智能的技术解决问题。
比如在电商领域里面，我们很广泛的使用了个性化推荐这样的智能算法去匹配，进行更好的人的匹配。在我们的物流领域，比如菜鸟集团同学们也用了很多运筹优化的方式去动态的优化库存的分布，以及智能调度车辆做最后一公里的最优的配送方案。然后在客服领域，我们也推出了智能的克服，比如阿里小秘，在金融领域，安全领域也提出了很多智能化的解决方案，也取得了很不错的效果。所以大家可以看到，其实AI目前来说也是一个比较好的热门，所以在阿里里面也有非常广泛的应用。
谈到零售业这个命题，在我们谈新零售这个命题之前，其实我们是有必要去看一下过去的旧零售是个什么样的状态，这样我们才会在过去和未来之间才能够形成衔接。这里面大概列举了零售业发展的四个阶段。在60年代之前，其实更多的是一种像供销社、批发市场为主。这里面会用一种集贸的形式，经过像生产商、供销商、分销商这样层层扭转，效率也就会比较低下。
在进入60到90年代阶段，就出现了一个新的零售形态，那就是大超市连锁百货这个形态。非常著名的一个例子就是沃尔玛。我相信绝大部分同学应该都知道沃尔玛，这是一个全球的零售帝国。在进入2000年之后，随着IT浪潮的崛起，IT的技术重塑了整个零售业的业态，所以诞生了很多电子商务的公司，包括像我们阿里巴巴，亚马逊、eBay，都是非常著名的公司。
在这个时间段，用户会更加的关注：
第一个是选择性，能不能选到我想要的商品；
第二个是便利性，能不能快速的配送到我的地址；
第三个是价格，价格是否有优惠。
进入新的阶段，大家也是众说纷纭的，在当前的阶段里面，我们会看一些零售的新业态，比如说社区的专业店以及接下来我也会做一定介绍的无人零售店。这里面呈现出很多的新的不同的特点，比如精准的营销，供应链的能力，都是在新的零售业态里面需要的能力。
在这里面，我想根据我的所知，以及我学习到的东西，跟大家分享一下新零售的一些基本概念。
新零售这个概念是挺宽泛的一个概念，而且在不同的杂志，不同的媒体，不同的场合新零售的定义可能是不一样的。在这里的话，我想引用我们集团CEO逍遥子同学的对新零售的定义来做更好的阐释。根据我们CEO的定义，新零售的本质应该是用大数据去重构人货场这些商业的关键要素。
第一步要实现人货场的数字化；
第二步是我们需要去重构品牌、消费者以及企业内部的生产关系。
同时他也提出零售跟科技的结合才能够催生新零售的业态。
这里面我们能够分得出几个关键的核心点，尤其是“人货场”这三个核心点。我们的理解是人不仅包括像消费者，还包括我们的商家，比如我们的品牌商、生产商。货指我们的货品，场不仅指它的销售场所，也包括它的销售渠道以及它的触达方式。这里面也会有几个的关健词，可能也有助于各位同学去理解新零售的这个概念。比如说大数据，新技术，然后人货场，然后从线上到线下以及供应链这种。
第一个例子是个性化推荐，其实多年以来，在我们阿里巴巴集团，这是一个我们一直在推进，在优化的一个技术。那本质上这个技术是要去解决人货匹配的这个问题。其实有两个比较关键的点：
1，需要更懂你的用户；
2，需要更懂你的商品。
这样我们才能够为我们的用户提供最优质，最适合它的商品。这里面我们也是用了很多的技术，很多的方法去优化它。比如常用的像协同过滤、FSVD这种，目前也慢慢的我们也用AI这种深度学习、深度网络去优化我们的效果。
第二点我想讲的新零售相关的就是供应链的建设。供应链的概念是比较宽泛，这里面我引用的这个PPT，这个PPT会比较好的去解释什么是供应链，供应链是干什么的，以及它的整个全局观是什么样子的。大概的来说，供应链可以分为上下游两个主要的模块，然后上游的模块主要是我们面向行业去作为一个信息系统去搜集行业的需求，制定计划。然后往下的模块主要是涉及到我们的库存、仓配的环节跟菜鸟集团的订单的履行和配送这方面的一些工作。
大概的细节是这样子的：
上游包括我们的业务板块制定、业务策略，如选品策略，定价策略，由此生成我们销售的节奏或者叫销售的计划，然后将这种销售计划传递给我们的供应链下游的执行部门。
供应链下游执行部门会根据这个计划，去制定接下来的这种各个方面的节奏。比如说我们的补货节奏，比如说我们的调拨节奏，我们仓库的运力和人力安排的节奏。
所以它是一个贯穿性的工作。在履行环节的话，我们的菜鸟集团的同学会根据订单的地理位置，订单的信息，包含上面商品，会去选择从哪一个仓发货，去选择能够匹配最优的时效和成本的方式。在供应链的上游会大量用到很多机器学习的算法，包括在选品，有很多的选品模型，在订单方面也会用到很多不一样的算法。包括这种基于强化学习的定价策略，以及基于这种最优化理论的定价策略都会用到。然后在销量预测里面也会综合使用了很多的方法，还会再细讲。
这里面会用到比如机器学习，时间序列、深度学习。
再往下面的第二个模块的下游里面在方法论层面上，我们会更多用到OR的运筹优化方面的算法，包括组合优化，包括很多像启发式的算法，比如蚁群算法，像竞技搜索这样的算法，非常通用的放在我们下游的各个环节的优化里面。
然后从全局来看，其实我们的仓库分配呈现出一个比较多级的形态，从我们的中心仓到我们的区域仓、提货仓到了前置仓，每仓之间的调度，怎么去形成最优的库存，甚至是动态的最优的库存的分布都是需要通过AI的算法，最优化的算法去实现的。
这一页主要是简单的介绍一下我们的一些预测和定价的一些方式。然后我们在，首先回答一个问题为什么要做预测？刚刚前面也说到了，预测是有助于我们后面去指导我们的补货、调拨、履行这样的环节，所以做好预测是供应链非常核心的一项工作。
在我们做预测的时候，我们会去搜集我们的整个淘系的，阿里系的大数据以及全网的数据以及各种用户行为的信息。我们会综合利用各种各样的算法，包括三大类，包括机器学习，包括深度学习，包括时间序列的算法，得到不同颗粒度的预测。
在这里面这一页主要是阐述我们供应链计划的重要性。一般我们的工作或者我们的整个逻辑的设置是一个闭环。我们首先会去设定我们的目标，通过我们的算法驱动去得到一个解法，得到一个执行的方案。这个方案会通过实时数据的回流和同步，反馈给我们的业务端。在得到一个结果之后，我们就衡量目标跟结果之间的值是多少，那反过来为了去减少这个G，我们又会进行下一轮的算法驱动以及实时同步。我们做这个循环、迭代的目的就是为了去形成协同的高效，以及经济的供应链网络。 
然后这一页是一个例子，也是一个非常经典的一个库存优化的问题，在解决这个问题的时候，我们是综合考虑了各个方面的解法，核心要回答两个问题：
一，怎么样才能够把库存放在最需要它的消费者的旁边，而且是越近越好；
二，如何去平衡存货的成本以及配送的时效，因为这是一对矛盾。
在这里面，其实大概的来讲，我们其实是将商品进行了不同的分层，对于不同层级的商品，我们会采用不同的库存分布的策略，对于特定的层级的商品我们怎么分布库存呢？我们回去分析我们的存货的成本，以及配送的时效，以及在该区域，该库存所覆盖区域的需求的波动性，就是它的分布。
我们根据它的分布以及库存的量，我们可以计算出这个最优的库存分布策略。对不同层次，不同销售状态的商品，我们会用不同的模型去解决。也许对于这种快销的，销售速度特别快的商品，我们可以把它放在更靠近前沿的FDC，就是我们的前置仓里面，而对于这种卖的较慢的商品，比如说长尾商品，我们可以由选择的一部分放在我们的这种集货仓或者中心仓，这样能够减少在区域里面缺货的风险。
我想举一个例子，我们怎么用AI，甚至是这种智能化机器人，然后去提升我们库内操作的效率。
大家看这页PPT能够看到左下角有一个图，这个货架下面有一个红色的机器人，这就是我们称为AGV的机器人，就是自动化巡航的一个设备。然后这里面它其实是它的中间是有个转盘，它是能够把这个货架给顶起来的。在它行动的时候，它是可以带着这个货架到处跑。
一般我们的仓库里面可以有大量的这种机器人，如果你去参观仓库的时候你会看到很多的货架，很多的机器人扛着货架，在仓库面积内不断的奔跑，而且他们还能够互相避让，能够互相礼让，同时如果有的机器人在仓库里面跑的快没电了，它能够跑到一个固定充电的地方自己充电。如果有的机器人实在没电了或者故障了停在那里，那其它的机器人在路过的时候，是可以去避让它的。
这里面涉及到很多这种准实时的这种动态路由，动态规划这种方面的算法。然后通过使用这种AGV的机器人可以将我们的库内的捡货效率提高3倍以上。目前是我们菜鸟集团，我们菜鸟的同学正在推动这项工作，已经开始在某些仓库里面实施了。
这一页PPT主要是介绍一下一些智能化的这种像L的算法，动态规划的算法，怎么应用在我们的揽货环节。比如左下图里面，如果说我们从每一个供货商都把货直接送到我们的仓库的话，那成本是比较高的。另外一种方式就是我们能够通过这种最优化的方式，用一辆卡车，把不同的货给揽收起来，这样经济效率和装载率都会比较高。
右边的话是相似的情况，如果说我们直接把货送到不同的仓，其实是装载率是比较低的，我们可以通过集货的方式，这里面也会用到比较多的这种运筹优化的这种智能化的算法。
前一part讲的比较多的跟供应链、物流相关的环节。
这一页大家可能会更加有体感一些，这一页是关于我们的智慧门店的。不知道大家有没有去关注过我们的造物节，造物节里面我们是有一个比较亮的亮点，就是我们的淘咖啡，不知道各位有没有关注淘咖啡。淘咖啡是综合使用了很多AI智能化的算法，包括人脸识别、图象识别，以及线上线下融合的技术去实现无人店的这项工作的。
接下来我会详细的介绍一下它的详细的过程。
在我们消费者进入无人店的时候，它可以打开我们的手机淘宝，扫一下二维码。这时候这个二维码就标志着用户身上的ID。同时左下角这个图里面，大家可以看到在你入店的时候会有几个半圆球，这几个半圆球其实是装载了摄像头的。在你进入门店的时候，摄像头已经对你的人脸进行了采集了。通过你扫码以及采集你的人脸是可以将你的身份的ID跟你的人脸进行关联的，也就是建立这种关联的关系。
在你购物的过程可以像日常购物一样挑选商品，这个跟日常的挑货选货的行为没有区别的。在你支付的时候会进入一个叫支付门这么一个地方，它上面也会挂着很多的摄像头，会去识别人脸，跟之前采集的人脸做匹配，就会识别出你的ID的帐号，然后可以在这指定的ID里面进行扣款。所以它整个过程不需要人去干预的。
接下来这一页会去讲述一下AR这个技术在我们新零售里面的一些初步的应用。
左下角是一个短视频，这是我们初步尝试将AR的技术应用在我们的电商领域里面。大家看到，左下角这个视频有把椅子，这把椅子是虚拟的，是不存在的。但这个客厅，这些沙发，是真实存在的场景。我们想通过虚拟现实的技术来通过用户的购物体验，因为在我们用户买这个椅子的时候，可能是想放在我家里的客厅，跟我们的格调是不是搭，跟我们整个需要的氛围是不是搭。
我们现在采用的是AR的技术，通过对这个椅子进行三维建模，建成一个3D素材，再通过计算机视觉的技术，把它叠加在我们的真实场景里面。这里面用到一个叫Slam的技术，就是即时定位与制图，通过这项技术我们能够定位我们客厅的平面，同时把这一个椅子能够放在这个平面上，并且用户能够去拖动，这是我们一个叫AR-GO的产品。
我的分享就差不多到此为止，谢谢各位。
来源：阿里技术
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