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9日，菜鸟方面透露，菜鸟已经在全球权威车辆路径规划(VRP)问题评测系统中创造了26项世界记录。目前，菜鸟是国内首个问鼎该评测系统的研究机构。这意味着在26个物流场景中，菜鸟的算法可以使用最少的车辆，行驶最短的里程，完成配送任务。
据介绍，菜鸟人工智能部仓储智能化和车辆路径规划算法团队专攻人工智能技术，负责探索将优化搜索和机器学习技术进行有效融合，寻求最优的车辆路径优化方案，以提高物流配送效率降低成本。
团队负责人胡浩源介绍，菜鸟车辆路径规划算法已经应用于多项业务中。在车辆配送环节，车辆路径规划算法可以有效降低车辆使用数量和车辆行驶距离；在仓库内部拣选作业中，车辆路径规划算法可以降低拣选人员的行走距离。此外，车辆路径规划算法还可以帮助外卖配送员规划配送路线，从而提升客户体验、大幅度降低配送成本。
车辆路径规划问题是运筹优化领域最经典的问题之一。胡浩源解释，以一家物流公司需要向1000个网点进行配送为例，其配送路径不计其数，如果能找到一条最高效的配送路径，将会大为提高物流效率降低成本。
胡浩源向记者表示，如果调用全球50亿台计算机共同计算，按每台计算机每秒计算20亿次，逐一验证每一条配送路径的效率，需要至少万亿亿年，是一个根本不可能完成的任务。
公开信息显示，现阶段，各国研究者都在通过算法来寻找最佳的配送路径。欧洲独立研究机构SINTEF于1999年发起并管理车辆路径规划算法评测平台，被认为是全球最权威的评测平台。 近二十年间，英国、波兰等全球顶级的研究机构、知名学者、老牌物流企业不断创造纪录，又打破纪录，长期占据榜首，中国研究者无一能跻身榜单。
胡浩源表示，一年前菜鸟曾追平这一榜单的多项世界纪录，但此后长达半年时间内一直无法进一步突破。“我们并不需要刷榜，而是希望用这个数据集也验证我们算法的可靠性，并在验证之后，应用到实际业务中。”胡浩源表示，这意味着菜鸟必须使用普通服务器，而不能为了刷榜，使用超算机器。
根据胡浩源的介绍，菜鸟通过将机器学习思想融合到搜索策略的控制中，基于预测的概率来平衡搜索的广度和深度，从而可以大幅度缩减需要搜索的空间，同时又保留跳出局部最优的能力，最终创造多项世界纪录。
“中国有全球最大的物流市场，涉及到大量的车辆、人员的配送拣选路径优化，随着新物流时代的到来，即时送达需求旺盛，其中也涉及到大量外卖员的配送路径优化，我们如果能在路径规划中取得突破，将会在带来非常大的社会效应。”胡浩源介绍，目前通过在零售通城配业务中应用车辆路径规划算法，订单配送成本已经降低了10.3%，并推动仓库货物流转效率的提升，仓库集货周转时间降低了57%。”
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