TensorBay案例:让物流更智慧
作者:Graviti
发布于 8/20/2021

在上海一个制造新能源汽车的全自动立体仓,从收到订单到产品出库,时效仅为300秒。相比之前传统人工作业,总装车间掌控全部物流运作业务,效率提升了40%,场地减少约2000平方米。

这是安吉智能为客户带来的全新体验。安吉智能是上汽安吉物流旗下专注智慧物流板块的新型技术企业,在物联网时代的物流、仓储等各领域建立专门软件算法与硬件设备,为汽车制造、机械加工、电子电商、烟草医药、日化服装等行业客户提供一体化智能物流解决方案,旨在实现供应链过程的数字智能化创新。

“2020年我国物流行业占整体GDP的14.7%,物流行业数字化转型蕴含巨大潜力,且有大量的数据价值待挖掘。“据统计,企业正在因为技术创新的应用产生海量非结构化数据,如图像、语音、视频等,这将占据企业数据的80%,且每年按60%指数级增长,具有规模海量、形式多样、复杂分散等显著特点。

据安吉智能算法团队负责人介绍,以此为契机,安眸智能视觉管理系统应运而生,它是安吉智能结合人工智能、云计算等技术自主研发智能成像监控系统,基于自研深度学习AI算法引擎,形成数据采集标注、深度学习算法迭代、视频数据结构化、模型部署自动化等,实现AI数据闭环,为港口、园区、仓库等物流业务中的核心元素“人员、货物、设备”进行精准识别并提供安全保障。

面对多场景下爆发式增长的海量数据,安吉智能选择格物钛TensorBay作为安眸系统研发中的AI基础设施组件之一,保障算法团队在模型迭代中的高质量数据供给,让AI创新更高效。在安吉智能看来,通过调整数据集来实现模型快速迭代,将极大改善算法团队工作效率。这与人工智能和机器学习领域国际最权威学者之一吴恩达的“Data Centric”观念不谋而合。

更好的数据带来更优的模型性能。格物钛也认同整个AI行业正在由以模型为中心的开发模式,向着以数据为中心的开发模式发展。通过优化现有的AI项目工作流程来提升数据质量,从而加速AI产品的迭代,这一创新未来将在更多智慧物流场景中产生长远价值。

作为一款面向AI开发者的非结构化数据管理平台,格物钛TensorBay为AI开发者和团队提供统一的数据云端托管、版本管理、在线可视化和高效协同等功能,专注解决AI开发中的数据痛点。

安吉智能团队在研发过程中需要运用同一批原数据集来进行不同的训练尝试。借助TensorBay平台,团队成员无需复制数据,就可以在不影响原有数据的情况下生成fork数据集,并根据具体的模型研发目标灵活地对数据进行调整。

安吉智能算法团队在研发过程中,针对不同客户的物流监控场景,需要定制化准备数据集进行模型训练。通过TensorBay的版本管理功能,安吉智能可以快速增加新数据和迭代新版本,清晰记录和追溯历史版本过程,精细化比较各领域客户数据和标注的差异,大幅提升版本迭代效率。

TensorBay的Action功能,可以将安眸智能摄像头的数据收集、筛选、触发任务、数据上传流程自动化,改变原本由人工把数据上传至网盘再到算法团队下载的方式,实现数据自动上传至云端数据集进行管理。AI数据管理周期还可扩展至标数据标注环节,标注结果能够直接导入云端数据管理平台进行进一步数据处理,并实现标注结果实时修改。这让AI生产环境数据的实时反馈、追溯和优化成为可能。

与格物钛的密切合作,让安吉智能更加顺利地实现安眸产品的研发目标。安吉智能算法负责人高度评价道:“格物钛的机器学习数据平台TensorBay是我们AI开发流程中的关键部分,不同于传统的本地文件系统管理模式,它提供了一个全新的云端数据管理解决方案,让我们看到了AI非结构化数据管理的全新未来。其强大的数据管理平台能够和我们的开发流程无缝衔接,为我们的数据准备过程提供了非常便利的功能和开发者工具。”

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