4月26日，2018 GMIC全球移动互联网大会在北京国家会议中心如期举行。今年大会主题为「AI生万物」，聚焦AI技术带给我们生活的巨大改变，体会高新技术的人文温度，挖掘更深层次更多元化的创新思潮。其中，商机盒子举办的「新餐饮·智未来」2018年餐饮新连锁趋势峰会将关注点放在了与我们生活息息相关的“吃”文化上，现场汇聚了包括长城会CEO郝义，清华大学博士生导师、杉数科技科学家李建，美团点评高级副总裁张川，和合谷创始人赵申等众多专家及行业大佬，共同探讨未来餐饮行业的科技发展之路。
在会上，面对行业内外普遍关注的AI与餐饮行业如何进行深度、创新结合的问题，清华大学交叉信息研究院博士生导师、杉数科技科学家李建率先发言，给出了两个明确的方向，智能选址和运输优化。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。同时为企业所面临的供应链运输管理问题提供了科学合理的“最优解”。
以下为李建老师现场精彩分享整理：
李建：感谢主办方的邀请，很高兴在这里跟大家分享一下人工智能与新零售、新餐饮深度结合的方向。我目前是清华大学交叉信息院的老师，同时也是杉数科技的兼职科学家。这两年跟杉数科技合作，在人工智能赋能新餐饮方面做了一些事情，在这里，我想分享两个具体的结合方向，一个是智能选址，一个是运输优化，我们利用人工智能和运筹学对餐饮行业的选址和运输进行了优化，希望大家能够感兴趣。
我的研究方向是人工智能、算法分析和机器学习，这两年人工智能非常热，逐步走向各行各业。它的一个突破点是用深度学习取得的，从而被学术界广泛地认识。在阿尔法狗出现之后，开始被大众所认识，全面进入各行各业。在某些领域人工智能已经应用地非常广泛了，某些领域才刚刚接触，人工智能正在跟新餐饮，新零售进行越来越紧密地结合。
除了人工智能这个热点以外，我更想提的是运筹学。运筹学实际上是研究决策和优化的这门科学，我们如何在非确定的情况下做出最优的决策，如何在决策上面进行更近一步的优化，如何降低我们的成本，如何优化我们的利润。杉数科技的首席顾问是叶荫宇老师，杉数科技的几位创始人葛冬冬、王子卓都是叶老师的学生，我本人也是叶老师的学生。我写很多论文都是跟随叶老师的足迹。人工智能板块中，运筹学对商业决策非常重要，我后面想讲的几个例子里面就贯穿着人工智能和运筹学这两个非常重要的学科。
我今天主要想讲两件事情，一个是智能选址，一个是运输和装箱优化。我之前做时空大数据分析与优化，做了很多研究，时空大数据是指我们数据里面既有时间属性也有空间属性，比如GPS数据和交通数据，还有商店、电商中的各种数据都有时空大数据的属性。针对这方面进行预测是目前机器学习和深度学习所面临的一个挑战，我们正在或即将应对这些挑战。
首先讲一下数据驱动下的餐饮智能选址。目前我们谈起新餐饮和新零售，都是颇具规模化的，不再像我们的传统零售，一家夫妻店开在楼下，就是一家小店。现在随着无人店、连锁店的出现，每个大型零售商都有非常多的网点，比如说一家餐饮可以有很多的网点。如何对这些网点选址对企业来说是一件非常重要的事情，比如有几百个网点，如何选址，在不同的城市不同的位置都有不同的属性。
传统零售选址肯定是通过人为挑选，依靠人的一些经验。这里就会出现很多问题，每个人的认知范围是很有限的，很难对整个城市有一个宏观的认识。而我们所做的智能选址是基于海量数据的，我们已经在这个行业里面搜集了很多的数据，但是，如果只是这些数据简单的统计，是很难进行选址的。所以，我们推出了一个利用大数据+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。
