人民网>>人民创投

清华大学李建:人工智能在新餐饮行业的挑战与优化

2018年04月28日16:56  来源:人民网-人民创投

在2018 GMIC全球移动互联网大会期间,清华大学博士生导师、杉数科技科学家李建就的AI与餐饮行业如何进行深度、创新结合的问题,进行了演讲。他认为,AI与餐饮的结合有智能选址和运输优化两个方向。通过海量数据分析、机器学习、运筹优化,在全局多业务目标最优的基础上,帮助餐饮企业准确、自动地实现成熟经验的高效复制,同时也为企业所面临的供应链运输管理问题提供科学合理的“最优解”。

就数据驱动下的餐饮智能选址,李建认为,传统零售选址通过人为挑选,但每个人认知范围有限,很难对整个城市有一个宏观的认识。而智能选址是基于海量数据,杉树科技推出了利用大数据+AI算法的智能选址平台,可以使得整个选址过程更加智能化,更加自动化。其中,智能选址平台的数据输入需要海量数据支持,数据输入需要一个城市的宏观信息和微观信息,需要人口信息,需要相关店铺信息,需要竞争对手的信息,需要商圈的信息。然后,要基于商圈功能和整个地理区块情况进行更细致地划分,对城市进行网格化,继而再细分每个划分区间,考虑区间里的限制,比如业务的限制或交通的限制或人口的限制,建立评估商圈潜力的重要指标体系,得出每个商圈的综合分数。

如此,该系统有三个功能,一是对某个商圈进行洞察评分,了解商圈有多大的潜力。二是我能对企业期望的选址地点进行营收预测。三是为企业规划整个城市的网点,比如企业想在该城市建多少店,先建多少店,再建多少店,等等。

就运输优化,李建表示,运输中包含装箱细节问题、运输资源调配是否合理等变动因素,如何处理这些问题、对整个城市进行运输优化,是杉数科技擅长的事情。

在李建看来,对整体进行运输优化需要关注各种各样的细节,比如输入与交通运输相关的数据,有了海量数据支持之后,可以细化到每辆车如何进行调度,第一站去哪儿,第二站去哪儿,按照什么路线返回,杉数会给出具体细节的运输调度指示。这其中有三个具体的技术问题,第一是VRP问题,第二是三维装箱问题,第三是地址纠错问题。

新餐饮智能选址和运输优化既是杉数科技正在做的,也是人工智能与新餐饮、新零售相结合的具体表现。

(责编:黄盛、吕永奇)

创投人物

张向宁:比特币是不是“数字黄金”

比特币并非是至高无上、独一无二、无可替代的神物。比特币并非是至高无上、独一无二、无可替代的神物。

热点原创

热读榜

二维码