分揀演算法

『壹』 京東無人倉入圍2021全球演算法應用最高獎，這演算法應用原理是什麼

2021年1月15日，美國律師事務學與管理科學學會公布2021年弗蘭茲·厄德曼的最終入圍名單。由京東集團自主研發的無人倉調度演算法成為該入圍名單中的一個，其中以亞馬遜等7家全球企業和機構共同入圍該名單。在最近50年來，該獎項只有三家中國企業入圍自主名單，此次京東入圍為中國供應鏈領域首次入圍該名單。

運用該演算法，在消費者下單的幾分鍾之內就可以幫助機器人完成訂單揀選，這成為了京東首創“睡前下單醒來收貨”服務的重要基礎，並正在助力京東物流推動24小時達，成為消費者可以享受的優惠式服務。弗蘭茲·厄德曼獎高度重視運籌學在實際應用中所產生的價值，所有參賽企業累計貢獻價值已經超過了3020億美元，由於京東自主研發的無人倉演算法實現了傳統的倉儲箱自動化到智能化的連續飛躍，帶動了行業的降本增效，基於數字化社會供應鏈，京東正在與多家合夥企業推動中國社會化物流成本在10年內降至10%以內，將能夠達到歐美等發達國家的水平。在未來京東演算法將有力推動實現這一目標，引領全球供應鏈基礎設施的數字文化升級。

『貳』 京東送貨物流為什麼這么快

2015年，中國的大電商平台格局已定，各大平台開始重視的方向已經從過去的價格戰轉向最後一公里和O2O的布局了。移動電商、社交電商時代的到來，O2O成為每一家平檯布局的重點。

我一直就說，O2O不是賣貨、不是物流，而是綜合的服務體驗，是線上社群經濟+線下社區經濟的重要結合。當然，上市一周年的京東，在2015年初就開始傾注重要戰略布局：啟動京東到家O2O平台，布局京東到家O2O物流服務。

負責O2O戰略的京東副總裁鄧天卓曾透露「京東到家會讓京東和京東物流產生顛覆性的改變」，鄧總的這句話很有內涵，這種顛覆性的變化是讓京東傳統的物流升級到快物流服務，而這快物流後台的核心就是京東物流的內核——青龍系統。

先從一個案例講起：本人曾和京東副總裁鄧天卓交流中，鄧總給一個這樣的場景體驗，京東根據用戶的大數據分析，能夠預測核心城市各片區的主流單品的銷量需求，提前在各個地區物流分站預先發貨，客戶下單後會在2小時左右的時間享受到驚喜的物流服務。這遠遠超出了原來的211限時達、次日達等服務了。這背後是用戶大數據+青龍系統+O2O的運營體系的有效支撐。

現在我們就從整體結構上來扒一扒京東「青龍系統」的運營內涵，這也是我對收集京東內部運營系統內容的一次有價值的梳理。

一、青龍系統作業流程

物流無疑是京東的核心競爭力之一，在每一個用戶的訂單處理背後，如何實現看似簡單的發貨與收貨，實際上在這背後隱藏著一套復雜的物流系統，京東稱之為「青龍」。青龍系統的核心要素包括：倉庫、分揀中心、配送站、配送員。實現的流程如下：

物流配送核心業務流程

1、倉庫負責根據客戶訂單安排生產，包括免單列印、揀貨、發票列印、打包等。它是一個個訂單包裹生成的地方。

2、倉庫生產完畢後，將訂單包裹交接給分揀中心，分揀中心收到訂單包裹後進行分揀、裝箱、發貨、發車，最終將包裹發往對應的配送站。

3、配送站進行收貨、驗貨交接後，將包裹分配到不同的配送員，再由配送員負責配送到客戶手中。

在整個配送網路中，物流、信息流與資金流的快速流轉，實現了貨物的及時送達、貨款的及時收回、信息的准確傳遞。

二、青龍系統的模塊構成

解析整個青龍系統，青龍的模塊結構主要由：整體系統架構+核心子系統組成。

1、整體系統架構

主體架構上，整個青龍系統成為京東物流的內核，前段介面開放給所有平台，下面直接開放到內部的物流運營機構和第三方物流企業，如圖：

青龍系統模式

青龍2.0系統架構

2、核心子系統模塊

青龍系統的核心子系統是由6大核心結構組成，涉及對外拓展、終端服務、運輸管理、分揀中心、運營支撐、基礎服務組成。

青龍2.0核心子系統

在這6個核心模塊當中，實現快速配送的核心要歸功於預分揀子系統。預分揀是承接用戶下單到倉儲生產之間的重要一環，可以說沒有預分揀系統，用戶的訂單就無法完成倉儲的生產，而預分揀的准確性對運送效率的提升至關重要。

三、青龍支撐快物流

運營體系的核心：預分揀子系統

青龍配送系統在預分揀中採用了深度神經網路、機器學習、搜索引擎技術、地圖區域劃分、信息抽取與知識挖掘，並利用大數據對地址庫、關鍵字型檔、特殊配置庫、GIS地圖庫等數據進行分析並使用，使訂單能夠自動分揀，且保證7*24小時的服務，能夠滿足各類型訂單的接入，提供穩定準確的預分揀介面。服務於京東自營和開放平台（POP）的服務。

預分揀流程

預分揀系統的演算法邏輯如下：

預分揀流程

可視化GIS編輯器

精確快速的匹配演算法

四、青龍的龍骨：核心子系統

如果說預分揀系統是京東物流快的心臟，那青龍的核心子系統，則扮演著龍骨的角色。整個的青龍配送系統是由一套復雜的核心子系統搭建而成。在各個環節當中有相應的技術進行配合。

1、終端系統：通常你會看到，京東的快遞員手中持有一台PDA一體機，這台一體機實際上是青龍終端系統的組成部分。在分揀中心、配送站都能看到它的身影。據了解，目前京東已經在測試可穿戴的分揀設備，推行可穿戴式的數據採集器，解放分揀人員雙手，提高工作效率。此外像配送員APP、自提櫃系統也在逐步覆蓋，用來完成「最後一公里」物流配送業務的操作、記錄、校驗、指導、監控等內容。極大的提高了配送員的作業效率。

2、運單系統：這套系統是保證你能夠查看到貨物運送狀態的系統，它既能記錄運單的收貨地址等基本信息，又能接收來自接貨系統、PDA系統的操作記錄，實現訂單全程跟蹤。同時，運單系統對外提供狀態、支付方式等查詢功能，供結算系統等外部系統調用。

3、質控平台：京東對於物品的品質有著嚴格的要求，為了避免因為運輸造成的損壞，質控平台針對業務系統操作過程中發生的物流損等異常信息進行現場匯報收集，由質控人員進行定責。質控系統保證了對配送異常的及時跟蹤，同時為降低損耗提供質量保證。

4、監控和報表：為管理層和領導層提供決策支持，青龍系統採用集中部署方案，為全局監控的實現提供了可能。集團可以及時監控各個區域的作業情況，根據各環節順暢度及時作出統籌安排。

GIS系統：也叫做地理信息系統。基於這套系統，青龍將其分為企業應用和個人應用兩個部分，企業方面利用GIS系統可以進行站點規劃、車輛調度、GIS預分揀、北斗應用、配送員路徑優化、配送監控、GIS單量統計等功能，而對於個人來說能夠獲得LBS服務、訂單全程可視化、預測送貨時間、用戶自提、基於GIS的O2O服務、物聯網等諸多有價值的物流服務，通過對GIS系統的深度挖掘，使物流的價值進一步的得到擴展。

GIS系統：

五、青龍系統從1.0到3.0的升級蛻變過程

京東的系統，是所有電商系統中升級迭代最快的系統，這是當年我和京東負責物流系統的副總裁姜海東先生交流的時候，老薑特別有感觸的一句話。姜總是京東物流系統的元老級高層，2009年京東集團CEO劉強東還在蘇州街的時候老薑就在負責整體物流系統的建設。下圖是青龍系統的倒三角邏輯結構

青龍倒三角模型

1、青龍系統1.0功能

A、實現了性能與效率的提升

青龍1.0解決了信息系統不完善和系統架構不合理的問題，構建了更為合理的業務流程，同時也建造了更為高效的信息管理系統，實現了海量信息處理的能力，完全能夠滿足海量數據的日常處理能力。青龍平台對原有系統進行了重構，使得分揀系統與配送系統達到了全方位的服務能力的提升。同時，通過提升系統運行效率，提高了站長、配送員等員工的工作效率，並支持京東銷售規模的不斷擴大，為用戶帶來了更為方便、快捷的購物體驗。

B、實現了業務種類多樣性

1.0全面支持京東業務的多樣性，不僅支持自營模式下的站外、站內及自提的配送業務，還增加了非自營模式下的站內、站外合作的業務類型的支持功能。青龍系統具備支撐未來京東快速開展二三線城市的自營站點與合作站點建設的能力，能夠讓更多的客戶享受到「211限時達」服務。

C、實現了全面、精細化的信息管理

青龍物流平台功能全面，不僅實現了站點收貨、站點驗貨、配送員收貨、配送等正向操作功能，還實現了上門取件、上門換新等逆向功能，為用戶提供了更為方便快捷的配送服務。此外，還能實現對物流整個環節的監控和精細化的管理。實時監控系統、基本運營和分揀運營監控、配送運營監控及合作運營監控。

2、青龍系統2.0功能

A、打通整個供應鏈運營：規劃了車輛管理、調度中心、逆向物流、站點集貨、訂單截留、預約配送、周轉箱、內部質量管理、返單管理、物料管理、業務決策報表、報表郵件推送等項目。

B、自提櫃系統：

青龍2.0，京東推出了自提櫃系統，用以解決「最後一公里」的難題。經過不斷的更新改良，自提櫃的功能也在不斷的豐富，水電繳費、一卡通充值、社區O2O、冷藏/冷凍，生鮮自提、WIFI熱點等諸多功能將會逐步實現。

京東自提櫃

C、技術變革

實現跨平台協同：青龍團隊和實現和大京東IT基礎技術架構的融合，對系統持續進行技術優化，包括SOA框架、分布式調度、Redis、MQ、分布式MySQL等，保障系統平穩運行，提升系統效率。針對架構研發團隊進行了諸多改進，如基於Redis的分布式調度，做到了兼容已有資料庫方案，實現了平滑升級、重啟等不會丟數據、高並發、支持批量處理、支持防重注、支持Redis故障（自動和手動）切換。

3、青龍系統3.0功能

2014年青龍3.0將「對外開放，構建生態系統」作為最重要的戰略之一。為此京東打造了物流配送開放平台，其中外單系統作為整個外單業務的支撐，從配送官網、外單CRM、商家合同管理提供全面的服務。在不斷的更新完善過程中，實現了B商家客戶端、外單API、接貨中心等外單接單系統的構建。而分揀、運輸、終端等配送操作也實現了部分外單操作的功能。

A、實現開放平台支撐：完成了SOP訂單對接和ISV對接等重要項目，外單開放平台浮出水面。青龍業務模式也開始從京東內部物流系統轉變為社會化物流。

B、實現全網跨平台運營支撐：在技術層面，隨著系統對穩定性，性能和客戶體驗等要求不斷提高，研發團隊在系統分層、跨機房部署等方面也取得了突破。

綜述

京東在納斯達克上市一周年了，在重新看一次京東全套IPO路演的資料，其中物流是劉強東在華爾街路演的重要內容，也是京東上市的重要賣點之一。

如果說過去2007年-2014年的7年京東的物流核心是布局重資產（京東的物流建設是從2007年開始的），從2015年開始，京東物流應該是敏捷供應鏈運營的核心，這與京東2015年新戰略：O2O社區戰略、渠道下沉戰略息息相關。

青龍系統對於京東來說具備重要的戰略價值，是驅動京東到家O2O、敏捷供應鏈、全品類擴張（特別是生鮮）、末端眾包物流等新戰略的關鍵。

歡迎登錄長風網獲取最新物流資訊。

『叄』 Geek +倉儲機器人真的比人工分揀更精準么

在整個倉庫管理流程中，分揀只佔據倉儲及運輸鏈條中很小的一個環節，包裹進入倉庫後要經過入庫、上架、揀選等作業，才能進入到分揀步驟，傳統揀選過程往往消耗大量的時間和人力成本，降低了包裹揀選效率。

一、智能分揀機器人的路徑如何規劃：
1、分揀機器人定位：模擬系統很容易利用坐標系中點的位置的離散型變化模擬機器人移動，畢竟所有機器人的移動模式都基於對應的動作演算法。而現實中給機器人定位則需要一定方法，常用的方法有zigbee信號定位、GPS定位、紅外識別、聲學識別等方式。

2、調度方式：當機器人進入倉儲空間，勢必會遭遇沖突問題，即兩機器人預計在同一時間到達同一位置，或新的貨物揀選需求出現。我們在此採用非匿名的統一調度方式來處理這類問題，將所有機器人的位置數據以及任務數據和環境的時間數據與路網狀態數據結合，進行多維度的綜合運籌。

3、通信方式：鑒於物流揀選機器人的應用場景，有線的通訊方式非常不利於大范圍移動的機器人的活動，我們需要使用無線通訊方式。
4、包傳遞：即貨物在分揀機器人之間傳遞的問題。分揀機器人可以交換貨物一定程度上可以解決分揀機器人同時空沖突的問題。

5、貨物的容量：即一個機器人能夠裝下多少貨物的問題。通常我們可以以件數、大小等多種方式控制，混合型倉庫甚至會需要多種不同分揀機器人去適配不同類型的貨物。
二、原子性：即操作的顆粒度，通常顆粒度越細，上位機計算壓力越大，而優化效果越好。每一個單位時間我們都假設能完成通信指令的傳遞。暫時忽略停車和轉彎的實際用時。
三、倉儲貨架位置：不同的貨架擺放方式也會直接影響到揀選機器人的效率，該方法對於其他路網模型的兼容性較高，研究成果擴展性較強，同時該模型可以最大化倉儲空間，也是物流車輛和倉儲快速對接的一種最大化空間利用模型。

『肆』 極智嘉分揀系統有哪些特點

1、極智嘉分揀系統機器人能穩定的舉升搬運，最大負載達1,000kg；
2、極智嘉擁有強大的導航避障功能，用視覺組合導航的方式和毫米級定位保證機器人路線的准確度；
3、靈活的智能調度，智能路徑規劃和擁塞控制演算法；
4、先進的自動充電，智能自主充電，24小時無間斷運行

『伍』 .郵電局對信件進行自動分揀,使用的計算機技術是模式識別嗎

理論上講用計算機分類的技術就是模式識別，模式識別解決的問題也就是構造演算法分類的問題。但是嚴格的說郵電的分揀屬於通信里的路由問題，不過在工程數學上或者說在原理上是一回事，本來通信電科控制分家也就是這一二十年的事。
如果是把郵政編碼的圖像信息識別成數字信息肯定是模式識別的范疇，而且是模式識別非常經典的邊緣檢測和字元識別方向。不過搞研究的話不是很有前途，因為這個東西太古典了，科學理論和技術基礎都太過於成熟，很難有創新點。

『陸』 機器學習可以完成哪些任務，列舉出每種任務的常見演算法。

機器學習完成的任務好多。
1.分揀。進行不同物品的分揀。大多是使用感測器進行識別和分揀。
2.排序。將已知的散亂數據進行有規律的排序，一般使用對比，冒泡排序法。
3.人臉識別。通過記錄人體面部的一些特徵，存入資料庫，對比查找進行識別。

『柒』 垃圾分揀機器人基本原理是什麼

垃圾分揀機器人的工作原理

以國內垃圾分揀機器人公司弓葉科技的產品Picking ∙ Ai™為例，據了解，該款產品的工作原理包括以下幾點：

1、人工智慧演算法通過海量的圖像對機器人進行訓練，無論廢棄物是否完好無損、是否有凹痕、是否被壓碎、是否被扭曲、是否被部分遮擋等各種狀態之下，機器人都可以識別，並且從傳送帶上准確地抓取要回收的物料，投放到相對應的料框中。只要是人的眼睛能一眼就識別的東西，弓葉科技的人工智慧都能識別。

2、人工智慧軟體與高速分揀機器人相結合，類似於人腦的神經網路系統和人的雙手相結合，具備了識別和執行的能力。

3、弓葉科技的人工智慧還具有強大的遷徙學習能力，可以通過雲端大腦，與部署在各地的機器人實現數據共享和遠程智能提升。例如，部署在某垃圾分揀中心的機器人可以向部署在全國各地不同的機器人學習，機器人與機器人之間還可以互相繼承廢棄物識別的經驗。

機器人每分鍾可以分揀70多件物品，速度大約是普通人的兩倍，機器人還可以7天*24小時連續不斷地工作，工人沒辦法承受這么高強度的勞動。有了這些智能機器人的幫助，我們相信，未來廢棄物回收工作將完全有可能實現無人化，從而解決了垃圾分揀中心長期存在的人員短缺問題，並大大減少因為疲勞造成的人工分揀誤差。

『捌』 在一個盒子里，混裝了數量相等的圍棋白子和黑子。現在要用自動分揀系統吧白子和黑子分開。該系統設有兩個

實質上是兩個進程的同步問題，設信號量S1和S2分別表示可揀白子和黑子，不失一般性，若令先揀白子。

var S1,S2:semaphore;

S1:=1;S2:=0;

cobegin

{

process P1

begin

repeat

P(S1);

揀白子

V(S2);

until false;

end

process P2

begin

repeat

P(S2);

揀黑子

V(S1);

until false;

end

}

coend.