分拣算法

‘壹’ 京东无人仓入围2021全球算法应用最高奖，这算法应用原理是什么

2021年1月15日，美国律师事务学与管理科学学会公布2021年弗兰兹·厄德曼的最终入围名单。由京东集团自主研发的无人仓调度算法成为该入围名单中的一个，其中以亚马逊等7家全球企业和机构共同入围该名单。在最近50年来，该奖项只有三家中国企业入围自主名单，此次京东入围为中国供应链领域首次入围该名单。

运用该算法，在消费者下单的几分钟之内就可以帮助机器人完成订单拣选，这成为了京东首创“睡前下单醒来收货”服务的重要基础，并正在助力京东物流推动24小时达，成为消费者可以享受的优惠式服务。弗兰兹·厄德曼奖高度重视运筹学在实际应用中所产生的价值，所有参赛企业累计贡献价值已经超过了3020亿美元，由于京东自主研发的无人仓算法实现了传统的仓储箱自动化到智能化的连续飞跃，带动了行业的降本增效，基于数字化社会供应链，京东正在与多家合伙企业推动中国社会化物流成本在10年内降至10%以内，将能够达到欧美等发达国家的水平。在未来京东算法将有力推动实现这一目标，引领全球供应链基础设施的数字文化升级。

‘贰’ 京东送货物流为什么这么快

2015年，中国的大电商平台格局已定，各大平台开始重视的方向已经从过去的价格战转向最后一公里和O2O的布局了。移动电商、社交电商时代的到来，O2O成为每一家平台布局的重点。

我一直就说，O2O不是卖货、不是物流，而是综合的服务体验，是线上社群经济+线下社区经济的重要结合。当然，上市一周年的京东，在2015年初就开始倾注重要战略布局：启动京东到家O2O平台，布局京东到家O2O物流服务。

负责O2O战略的京东副总裁邓天卓曾透露“京东到家会让京东和京东物流产生颠覆性的改变”，邓总的这句话很有内涵，这种颠覆性的变化是让京东传统的物流升级到快物流服务，而这快物流后台的核心就是京东物流的内核——青龙系统。

先从一个案例讲起：本人曾和京东副总裁邓天卓交流中，邓总给一个这样的场景体验，京东根据用户的大数据分析，能够预测核心城市各片区的主流单品的销量需求，提前在各个地区物流分站预先发货，客户下单后会在2小时左右的时间享受到惊喜的物流服务。这远远超出了原来的211限时达、次日达等服务了。这背后是用户大数据+青龙系统+O2O的运营体系的有效支撑。

现在我们就从整体结构上来扒一扒京东“青龙系统”的运营内涵，这也是我对收集京东内部运营系统内容的一次有价值的梳理。

一、青龙系统作业流程

物流无疑是京东的核心竞争力之一，在每一个用户的订单处理背后，如何实现看似简单的发货与收货，实际上在这背后隐藏着一套复杂的物流系统，京东称之为“青龙”。青龙系统的核心要素包括：仓库、分拣中心、配送站、配送员。实现的流程如下：

物流配送核心业务流程

1、仓库负责根据客户订单安排生产，包括免单打印、拣货、发票打印、打包等。它是一个个订单包裹生成的地方。

2、仓库生产完毕后，将订单包裹交接给分拣中心，分拣中心收到订单包裹后进行分拣、装箱、发货、发车，最终将包裹发往对应的配送站。

3、配送站进行收货、验货交接后，将包裹分配到不同的配送员，再由配送员负责配送到客户手中。

在整个配送网络中，物流、信息流与资金流的快速流转，实现了货物的及时送达、货款的及时收回、信息的准确传递。

二、青龙系统的模块构成

解析整个青龙系统，青龙的模块结构主要由：整体系统架构+核心子系统组成。

1、整体系统架构

主体架构上，整个青龙系统成为京东物流的内核，前段接口开放给所有平台，下面直接开放到内部的物流运营机构和第三方物流企业，如图：

青龙系统模式

青龙2.0系统架构

2、核心子系统模块

青龙系统的核心子系统是由6大核心结构组成，涉及对外拓展、终端服务、运输管理、分拣中心、运营支撑、基础服务组成。

青龙2.0核心子系统

在这6个核心模块当中，实现快速配送的核心要归功于预分拣子系统。预分拣是承接用户下单到仓储生产之间的重要一环，可以说没有预分拣系统，用户的订单就无法完成仓储的生产，而预分拣的准确性对运送效率的提升至关重要。

三、青龙支撑快物流

运营体系的核心：预分拣子系统

青龙配送系统在预分拣中采用了深度神经网络、机器学习、搜索引擎技术、地图区域划分、信息抽取与知识挖掘，并利用大数据对地址库、关键字库、特殊配置库、GIS地图库等数据进行分析并使用，使订单能够自动分拣，且保证7*24小时的服务，能够满足各类型订单的接入，提供稳定准确的预分拣接口。服务于京东自营和开放平台（POP）的服务。

预分拣流程

预分拣系统的算法逻辑如下：

预分拣流程

可视化GIS编辑器

精确快速的匹配算法

四、青龙的龙骨：核心子系统

如果说预分拣系统是京东物流快的心脏，那青龙的核心子系统，则扮演着龙骨的角色。整个的青龙配送系统是由一套复杂的核心子系统搭建而成。在各个环节当中有相应的技术进行配合。

1、终端系统：通常你会看到，京东的快递员手中持有一台PDA一体机，这台一体机实际上是青龙终端系统的组成部分。在分拣中心、配送站都能看到它的身影。据了解，目前京东已经在测试可穿戴的分拣设备，推行可穿戴式的数据采集器，解放分拣人员双手，提高工作效率。此外像配送员APP、自提柜系统也在逐步覆盖，用来完成“最后一公里”物流配送业务的操作、记录、校验、指导、监控等内容。极大的提高了配送员的作业效率。

2、运单系统：这套系统是保证你能够查看到货物运送状态的系统，它既能记录运单的收货地址等基本信息，又能接收来自接货系统、PDA系统的操作记录，实现订单全程跟踪。同时，运单系统对外提供状态、支付方式等查询功能，供结算系统等外部系统调用。

3、质控平台：京东对于物品的品质有着严格的要求，为了避免因为运输造成的损坏，质控平台针对业务系统操作过程中发生的物流损等异常信息进行现场汇报收集，由质控人员进行定责。质控系统保证了对配送异常的及时跟踪，同时为降低损耗提供质量保证。

4、监控和报表：为管理层和领导层提供决策支持，青龙系统采用集中部署方案，为全局监控的实现提供了可能。集团可以及时监控各个区域的作业情况，根据各环节顺畅度及时作出统筹安排。

GIS系统：也叫做地理信息系统。基于这套系统，青龙将其分为企业应用和个人应用两个部分，企业方面利用GIS系统可以进行站点规划、车辆调度、GIS预分拣、北斗应用、配送员路径优化、配送监控、GIS单量统计等功能，而对于个人来说能够获得LBS服务、订单全程可视化、预测送货时间、用户自提、基于GIS的O2O服务、物联网等诸多有价值的物流服务，通过对GIS系统的深度挖掘，使物流的价值进一步的得到扩展。

GIS系统：

五、青龙系统从1.0到3.0的升级蜕变过程

京东的系统，是所有电商系统中升级迭代最快的系统，这是当年我和京东负责物流系统的副总裁姜海东先生交流的时候，老姜特别有感触的一句话。姜总是京东物流系统的元老级高层，2009年京东集团CEO刘强东还在苏州街的时候老姜就在负责整体物流系统的建设。下图是青龙系统的倒三角逻辑结构

青龙倒三角模型

1、青龙系统1.0功能

A、实现了性能与效率的提升

青龙1.0解决了信息系统不完善和系统架构不合理的问题，构建了更为合理的业务流程，同时也建造了更为高效的信息管理系统，实现了海量信息处理的能力，完全能够满足海量数据的日常处理能力。青龙平台对原有系统进行了重构，使得分拣系统与配送系统达到了全方位的服务能力的提升。同时，通过提升系统运行效率，提高了站长、配送员等员工的工作效率，并支持京东销售规模的不断扩大，为用户带来了更为方便、快捷的购物体验。

B、实现了业务种类多样性

1.0全面支持京东业务的多样性，不仅支持自营模式下的站外、站内及自提的配送业务，还增加了非自营模式下的站内、站外合作的业务类型的支持功能。青龙系统具备支撑未来京东快速开展二三线城市的自营站点与合作站点建设的能力，能够让更多的客户享受到“211限时达”服务。

C、实现了全面、精细化的信息管理

青龙物流平台功能全面，不仅实现了站点收货、站点验货、配送员收货、配送等正向操作功能，还实现了上门取件、上门换新等逆向功能，为用户提供了更为方便快捷的配送服务。此外，还能实现对物流整个环节的监控和精细化的管理。实时监控系统、基本运营和分拣运营监控、配送运营监控及合作运营监控。

2、青龙系统2.0功能

A、打通整个供应链运营：规划了车辆管理、调度中心、逆向物流、站点集货、订单截留、预约配送、周转箱、内部质量管理、返单管理、物料管理、业务决策报表、报表邮件推送等项目。

B、自提柜系统：

青龙2.0，京东推出了自提柜系统，用以解决“最后一公里”的难题。经过不断的更新改良，自提柜的功能也在不断的丰富，水电缴费、一卡通充值、社区O2O、冷藏/冷冻，生鲜自提、WIFI热点等诸多功能将会逐步实现。

京东自提柜

C、技术变革

实现跨平台协同：青龙团队和实现和大京东IT基础技术架构的融合，对系统持续进行技术优化，包括SOA框架、分布式调度、Redis、MQ、分布式MySQL等，保障系统平稳运行，提升系统效率。针对架构研发团队进行了诸多改进，如基于Redis的分布式调度，做到了兼容已有数据库方案，实现了平滑升级、重启等不会丢数据、高并发、支持批量处理、支持防重注、支持Redis故障（自动和手动）切换。

3、青龙系统3.0功能

2014年青龙3.0将“对外开放，构建生态系统”作为最重要的战略之一。为此京东打造了物流配送开放平台，其中外单系统作为整个外单业务的支撑，从配送官网、外单CRM、商家合同管理提供全面的服务。在不断的更新完善过程中，实现了B商家客户端、外单API、接货中心等外单接单系统的构建。而分拣、运输、终端等配送操作也实现了部分外单操作的功能。

A、实现开放平台支撑：完成了SOP订单对接和ISV对接等重要项目，外单开放平台浮出水面。青龙业务模式也开始从京东内部物流系统转变为社会化物流。

B、实现全网跨平台运营支撑：在技术层面，随着系统对稳定性，性能和客户体验等要求不断提高，研发团队在系统分层、跨机房部署等方面也取得了突破。

综述

京东在纳斯达克上市一周年了，在重新看一次京东全套IPO路演的资料，其中物流是刘强东在华尔街路演的重要内容，也是京东上市的重要卖点之一。

如果说过去2007年-2014年的7年京东的物流核心是布局重资产（京东的物流建设是从2007年开始的），从2015年开始，京东物流应该是敏捷供应链运营的核心，这与京东2015年新战略：O2O社区战略、渠道下沉战略息息相关。

青龙系统对于京东来说具备重要的战略价值，是驱动京东到家O2O、敏捷供应链、全品类扩张（特别是生鲜）、末端众包物流等新战略的关键。

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‘叁’ Geek +仓储机器人真的比人工分拣更精准么

在整个仓库管理流程中，分拣只占据仓储及运输链条中很小的一个环节，包裹进入仓库后要经过入库、上架、拣选等作业，才能进入到分拣步骤，传统拣选过程往往消耗大量的时间和人力成本，降低了包裹拣选效率。

一、智能分拣机器人的路径如何规划：
1、分拣机器人定位：仿真系统很容易利用坐标系中点的位置的离散型变化模拟机器人移动，毕竟所有机器人的移动模式都基于对应的动作算法。而现实中给机器人定位则需要一定方法，常用的方法有zigbee信号定位、GPS定位、红外识别、声学识别等方式。

2、调度方式：当机器人进入仓储空间，势必会遭遇冲突问题，即两机器人预计在同一时间到达同一位置，或新的货物拣选需求出现。我们在此采用非匿名的统一调度方式来处理这类问题，将所有机器人的位置数据以及任务数据和环境的时间数据与路网状态数据结合，进行多维度的综合运筹。

3、通信方式：鉴于物流拣选机器人的应用场景，有线的通讯方式非常不利于大范围移动的机器人的活动，我们需要使用无线通讯方式。
4、包传递：即货物在分拣机器人之间传递的问题。分拣机器人可以交换货物一定程度上可以解决分拣机器人同时空冲突的问题。

5、货物的容量：即一个机器人能够装下多少货物的问题。通常我们可以以件数、大小等多种方式控制，混合型仓库甚至会需要多种不同分拣机器人去适配不同类型的货物。
二、原子性：即操作的颗粒度，通常颗粒度越细，上位机计算压力越大，而优化效果越好。每一个单位时间我们都假设能完成通信指令的传递。暂时忽略停车和转弯的实际用时。
三、仓储货架位置：不同的货架摆放方式也会直接影响到拣选机器人的效率，该方法对于其他路网模型的兼容性较高，研究成果扩展性较强，同时该模型可以最大化仓储空间，也是物流车辆和仓储快速对接的一种最大化空间利用模型。

‘肆’ 极智嘉分拣系统有哪些特点

1、极智嘉分拣系统机器人能稳定的举升搬运，最大负载达1,000kg；
2、极智嘉拥有强大的导航避障功能，用视觉组合导航的方式和毫米级定位保证机器人路线的准确度；
3、灵活的智能调度，智能路径规划和拥塞控制算法；
4、先进的自动充电，智能自主充电，24小时无间断运行

‘伍’ .邮电局对信件进行自动分拣,使用的计算机技术是模式识别吗

理论上讲用计算机分类的技术就是模式识别，模式识别解决的问题也就是构造算法分类的问题。但是严格的说邮电的分拣属于通信里的路由问题，不过在工程数学上或者说在原理上是一回事，本来通信电科控制分家也就是这一二十年的事。
如果是把邮政编码的图像信息识别成数字信息肯定是模式识别的范畴，而且是模式识别非常经典的边缘检测和字符识别方向。不过搞研究的话不是很有前途，因为这个东西太古典了，科学理论和技术基础都太过于成熟，很难有创新点。

‘陆’ 机器学习可以完成哪些任务，列举出每种任务的常见算法。

机器学习完成的任务好多。
1.分拣。进行不同物品的分拣。大多是使用传感器进行识别和分拣。
2.排序。将已知的散乱数据进行有规律的排序，一般使用对比，冒泡排序法。
3.人脸识别。通过记录人体面部的一些特征，存入数据库，对比查找进行识别。

‘柒’ 垃圾分拣机器人基本原理是什么

垃圾分拣机器人的工作原理

以国内垃圾分拣机器人公司弓叶科技的产品Picking ∙ Ai™为例，据了解，该款产品的工作原理包括以下几点：

1、人工智能算法通过海量的图像对机器人进行训练，无论废弃物是否完好无损、是否有凹痕、是否被压碎、是否被扭曲、是否被部分遮挡等各种状态之下，机器人都可以识别，并且从传送带上准确地抓取要回收的物料，投放到相对应的料框中。只要是人的眼睛能一眼就识别的东西，弓叶科技的人工智能都能识别。

2、人工智能软件与高速分拣机器人相结合，类似于人脑的神经网络系统和人的双手相结合，具备了识别和执行的能力。

3、弓叶科技的人工智能还具有强大的迁徙学习能力，可以通过云端大脑，与部署在各地的机器人实现数据共享和远程智能提升。例如，部署在某垃圾分拣中心的机器人可以向部署在全国各地不同的机器人学习，机器人与机器人之间还可以互相继承废弃物识别的经验。

机器人每分钟可以分拣70多件物品，速度大约是普通人的两倍，机器人还可以7天*24小时连续不断地工作，工人没办法承受这么高强度的劳动。有了这些智能机器人的帮助，我们相信，未来废弃物回收工作将完全有可能实现无人化，从而解决了垃圾分拣中心长期存在的人员短缺问题，并大大减少因为疲劳造成的人工分拣误差。

‘捌’ 在一个盒子里，混装了数量相等的围棋白子和黑子。现在要用自动分拣系统吧白子和黑子分开。该系统设有两个

实质上是两个进程的同步问题，设信号量S1和S2分别表示可拣白子和黑子，不失一般性，若令先拣白子。

var S1,S2:semaphore;

S1:=1;S2:=0;

cobegin

{

process P1

begin

repeat

P(S1);

拣白子

V(S2);

until false;

end

process P2

begin

repeat

P(S2);

拣黑子

V(S1);

until false;

end

}

coend.