馬云：人工智能與人之間不是競爭關系 應該各司其職

　　馬云在之前舉辦的首屆世界智能大會上語出驚人，他認為：我們應該讓機器有自己的思考做人類做不到的東西，讓機器去發展自己智能的力量、尊重機器、敬畏機器。認為人類應該去做更加有價值的事情，而不是機器做的事情。機器和人合作才有未來。

　　現場，馬云形象闡述 AI如何像水電煤一樣服務于螞蟻金服的各項業務，并通過不斷自我學習和回答問題使得支付寶智能客戶解決滿意率達78%，高出了人工解決率。

　　這些都說明人工智能數據時代，需要讓機器去發展自己的智能力量。

　　馬云：要讓機器人去做更多人做不了的事，才算是真正意義上的智能！

　　終有一天，當人類的智慧與機器人的智能相愛相存而不相殺，并給予機器人足夠的空間、獨特的工作方式，承認不同物種的差異性，才是真正的科技時代。

　　A 快倉賦予機器人靈魂

　　科技時代應運而生的快倉，一直在努力讓機器人變聰明，賦予機器人靈魂！快倉智能倉儲機器人，可以輕松穿梭在倉庫的各個角落，解決的是不斷增加的“盒飯”數量，還能搞定即使是人類也會頭痛的問題存在。

　　例如：規劃合理路徑、優化訂單結構、切換合理布局等，使每一臺快倉智能倉儲機器人，盡顯大智慧！

　　B 機器人系統的算法應用

　　接下來讓我們了解機器人“靈魂”是從何而來的：

　　其實機器人的智能來源于程序狗的編程，作為一個混沌狀態的資源分配現狀，其解決機器人和任務適配問題的算法是極有意思的事情，一般來講，以RCS（Robot Control System）系統為核心，采用Slave-Master的網絡構架，將移動機器人協調控制系統分為指揮中心和機器人兩層。指揮中心層負責任務規劃。機器人層完成特定任務，機器人之間通過無線通信信道交互，完成環境感知、運動協調及運動規劃。

　　在機器人的路徑規劃算法方面，值得一提的就是被稱為十大算法之首的A*算法（按字母順序排列J）。A*（A-Star)算法是一種靜態路網中求解最短路徑的啟發式搜索方法，也是快倉機器人路徑規劃的核心算法，除了采用A*算法進行路徑規劃外，快倉機器人還采取了增強學習技術來進一步提升路徑規劃的效果，通過確定性+非確定性雙層的運算方式，應對不確定的突發情況，混合雙打，組合拳打死老師傅！

　　基于運籌學優化+非線性優化的任務分配算法是快倉的核心算法之一。任務匹配算法的核心是要解決機器人與任務間的匹配問題而出現的。

　　目前也有很多產業界、學界的研究成果，快倉在這個問題上采用了獨創的運籌學優化模型+非線性優化模型，結合了運籌學優化的穩定和非線性優化的高效，可以在極短時間內完成較優可行解搜索，而在業內被推崇。同時，快倉任務分配系統還兼顧了人工干預的介入，除了系統分配結果以外，還可以通過人工添加約束的方法，對結果產生定向的影響，比如運能在不同業務間的分配，負載均衡，時效干預等，因此快倉系統也在效率和易用性之間取得了良好平衡。

華南某電商倉庫百臺機器人工作情況

　　C 快人一步，智領倉儲

　　快倉作為國內最早從事智能倉儲機器人研發生產企業，一直至于與對新業務新場景的探索，目前快倉已經與國內多家知名零售企業開展戰略合作，通過探索高效的新零售業務場景，用機器人取代人工，提高新零售模式下，各個環節的響應速度及準確率，從而進一步降低成本，增加客戶體驗度。

　　快倉機器人系統在唯品會單倉部署超100臺，單機產能最高，單倉最大日出貨能力超過了100,000件。成為國內首家滿倉度過雙十一的優秀企業。