物流职业已然成为支撑国家经济开展的根底性工业，是整个社会经济运转的根底，是“供应链四流循环——商流、物流、资金流、数据流”之要害一环。作为相对传统的物流职业，跟着“互联网+物联网”的快速开展，在事务的过程中沉积了许多的数据，怎么将“数据”转化为“数据财物”，推进物流职业数字化转型与数据价值完结是未来的开展方向。

“感知设备+物联网+边际核算+云原生+AI大数据”成为整个物流职业进行数字化降本增效、进步物流企业竞赛力的新技能途径，高算力、低推迟、大规模硬件、端到端智能等技能壁垒在职业竞赛中突显优势。

在专业化的物流供应链一体化才能建设中，礼品代发网顺丰首先通过运用人工智能与边际核算完结了智能派单、智能调度、可视化盯梢、大数据剖析、云渠道同享、视觉自动化管控、才智园区等数字化才能，一起也奠定了顺丰强壮的数字化底盘。

才智物流的痛点与考虑
    在物流职业中，人、车、货、场以及日益增多的自动化设备，是影响事务中出产的几大要素。这些要素叠加另一些维度，如功率、质量、安全等，组合成了咱们在事务的实际操作中的重视要点，比方人的效能、车的装载率、排班功率、件的时效、件在流通中的质量等。流程长节点多、场景多并且杂乱，怎么对这些不同要素及场景进行精密化的经营办理，是整个事务过程中的重要应战与痛点。

    由物流职业快速开展引发的职业痛点给人工智能技能带来了新的蓝海，一起，人工智能技能也给物流职业带来了新的自动化时机，这双向的力气磕碰产生了美妙的化学反应，为物流柔性自动化出产发明了条件，以处理礼品包裹在预分拨、码垛、接驳、装车、分拨中心、配送站点等环节中存在的事务和技能应战。

    礼品代发网顺丰继续进步服务质量的战略布景下，通过多年的职业深耕与洞悉，自主研制建立了AIoT视觉感知运用渠道:“慧目光瞳”，其归纳运用IoT、边际核算和人工智能等前沿技能，极具扩展性，鲁棒性。模块化容器化的规划，可根据需求灵敏调整装备、完结事务改动与优化，高效迭代作业流程；能够协作监控摄像机、分拣线工业相机等IoT智能设备进行作业场景数字化建模，全面剖析人、货、车、场所、设备等要害出产要素，掩盖端到端全事务场景的实时事务数据流，通过事务危险剖析、自动化决议计划等数字化手法，有用保证了运营质量、管控事务危险、削减运营本钱、进步办理效能与服务质量。

顺丰才智物流背面的要害技能
1.慧目光瞳 多模态事务场景SaaS化渠道
   现在千行百业的智能运用和数据量激增，终端设备对海量数据的实时处理需求高速添加，传统云端处理的计划存在网络带宽与事务呼应不及时的瓶颈，这就驱动边际核算成为大数据年代技能的重要落地计划；为满意顺丰全网国内2万+自营网点、15万+协作网点的日常事务运营与服务质量管控的要求，急需一套根据边际核算形式的云边端一体化架构处理计划，收集掩盖全网的数十万感知设备的数据，实时对各场景的影响要素进行剖析，构成可决议计划的数字化才能，助力顺丰集团的数智化办理与精密运营战略目标到达。

慧目光瞳归纳运用核算机视觉与边际核算技能，通过构建掩盖全网的AIoT感知渠道，以数十万感知触点实时解析各场景要害出产要素，构成掩盖全网的实时事务动态数据，为职业客户供给数智化办理与运营精密化晋级的处理计划。现在事务场景掩盖：安全办理、质量办理、经营办理、危险管控等几个方面。

接下来对中心技能特性进行介绍。

2.数据驱动的边际核算渠道
三位一体：将云端、边际端、设备端三方进行数据流联通，完结云端构建、边际布置、设备操控，有用下降全链路协同本钱。

一致集中化：一致标准完结边际设备集中化办理，对资源进行充沛运用，削减多样化的运维本钱；边际设备智能预警，防止设备毛病产生。

自动化流水线布置：供给从代码到边际上线的继续集成，继续布置的处理计划，助力研制的快速迭代与验证。

顺丰AI ARGUS助力打造物流职业的“慧目光瞳” 

整个架构计划通过标准化的“物模型”协议，对设备端收集的数据加以智能化处理和剖析，通过边际核算技能，削减了云端处理推迟，进步了全体运算速度，并对全场景下的数据进行多维感知、数据实时交互，完结事前检测、事中预警、过后决议计划等作业，终究到达云边端协同形式下的智能化协作。

3.一致的云边端一体化架构优势
边际感知：通过对多种物联网协议与视频协议进行数据标准化、结构化、网络化，有用下降网络带宽的压力、边际AI核算量、存储压力，进步全体剖析功率，满意事务实时呼应等要求。

边际核算：选用彻底根据分布式容器化的微服务架构，极大进步体系可用性，可扩展性；支撑不同加快芯片推理结构，习惯多模型并/串联的组合结构，面临高流量并发，自习惯动态batch有用进步吞吐并削减事务呼应时长。

边际安全：选用增强隐私核算技能保证AI算法要害部分不被窥视，机器身份办理保证AI算法指定运转，云边端通讯鉴权机制保证上下行网络链路安全牢靠。

全链路才能：根据云边端完好的办理与自动化构建才能，在服务构建、数据源办理、模型练习、布置加快、稳定性保证、监控盯梢等根底才能为一体，一键云边端协同发布，为各种事务场景供给完好的通用处理计划。

再出产才能：根据微服务架构打造事务范畴的服务才能，选用K8S的服务编列机制以完结对事务的二次重新组合，快速满意习惯新的职业和事务场景。

4.寻求极致AI功能
  每天超越2000万+的快递需求通过视觉算法进行全链路危险辨认，推理机器的处理功能遇到巨大应战，为了防止本钱飙升，从两个方向下手：一是优化AI推理过程中的图片处理功率和算法推理功率；二是进步硬件资源的运用率。

  在礼品代发网顺丰场景中，进行图画AI算法推理时，需求处理许多高清相机生成的大图片，内存的缺乏成为明显瓶颈。当一张分辨率较大的图片解码后，或许需求上百兆字节，乃至二三百兆，因为内存资源受限，无法彻底发挥多中心的并发处理功能。为处理内存瓶颈的问题，经调研某些场景并不需求彩色图片，只需黑白图片即可，即把三通道的彩色图片直接解码成单通道的灰度图，这样不只能够节约2/3的内存空间，也能够大幅削减解码所需时长和后续图片副本的仿制时刻，经测验，功能比较于解码成彩色图片都进步了200%左右。防止频频向体系申请和开释内存的额定开支，运用内存池来进行优化，以空间换时刻的方法，消除内存切换导致的功能瓶颈，通过测验，速度有用进步330%。

  在AI算法推理功率优化方面，顺丰运用TensorRT技能进行推理加快。TensorRT是Nvidia针对自家渠道开发的一个神经网络前向推理加快的C++库，旨在极致优化 GPU 资源运用的深度学习推理核算结构，其能够为深度学习运用供给低推迟、高吞吐率的布置推理，除此之外，TensorRT在异构架构中的兼容性较强，已经成为职业最老练的功能进步计划。

  除了对图片的处理自身做优化能够添加体系的功能以外，充沛的运用体系的硬件资源也能够对体系的功能有所进步。当在处理许多较小图片时，能够尽或许的运用CPU做图片相关的处理，即让GPU尽量多的用于算法推理，进步整个体系的吞吐率；而当图片都比较大时，体系的瓶颈会更倾向于图片处理自身，导致GPU不能充沛运用，在这种场景下，能够把一部分图片处理放到CPU上完结，这姿态能够充沛运用CPU的资源，让整个体系的AI算法推理吐吞率到达最平衡与最优。

 礼品代发网顺丰在AI效能进步上面做了许多测验，包含技能晋级，事务逻辑优化，设备功能探究，降精度升速度等优化计划，使得云端与边际及核算的设备本钱到达最低。在未来咱们也测验根据此计划来推进云核算、元世界等立异方向的优化进步。

AI继续助力顺丰自动化作业才能
物流改动日子，科技改动物流，AI对物流产生了巨大的影响。

依托顺丰物流场景海量数据的沉积，打造了丰厚的产品矩阵，掩盖了物流的各个环节。让核算机看懂物流，在满意顺丰事务需求的一起，也为泛物流职业客户及协作伙伴供给先进牢靠的一站式处理计划。