Rust中的高吞吐量流處理
作者 | Noz編譯 | 王瑞平本篇文章主要介紹了Rust中流處理的概念、方法和優(yōu)化。作者不僅介紹了流處理的基本概念以及Rust中常用的流處理庫，還使用這些庫實現(xiàn)了一個流處理程序
第三屆郵政行業(yè)科學技術獎近日正式頒布。菜鳥分別憑借“基于多模態(tài)及因果AI的城市物流計算系統(tǒng)”、“自動化平臺服務多商家創(chuàng)新型項目——菜鳥杭州保稅倉自動化項目”獲得一等獎與三等獎。
菜鳥獲第三屆郵政行業(yè)科學技術獎一等獎
據(jù)悉，郵政行業(yè)科學技術獎由中國快遞協(xié)會主辦，主要面向在郵政、快遞領域技術研發(fā)、重大工程和政策研究等科學技術活動中做出突出貢獻的組織或個人。在此前兩屆的評選中，菜鳥分別憑借“快遞業(yè)重要的數(shù)字化基礎設施——電子面單”、“基于時空大數(shù)據(jù)的智慧末端系統(tǒng)及應用”獲得該獎項一等獎。在第三屆郵政行業(yè)科學技術獎評審中，菜鳥領先的數(shù)智化能力，再次獲得物流專家及快遞行業(yè)的認可。
由菜鳥技術部人工智能團隊打造的“基于多模態(tài)及因果AI的城市物流計算系統(tǒng)”項目，立足于提升城市物流這一復雜巨系統(tǒng)的物流運轉效率和科學管理決策，并能有效促進數(shù)智化的建設，對物流持續(xù)生成與沉淀的多元異構多模態(tài)數(shù)據(jù)進行智能建模，實現(xiàn)物流領域的認知智能，達成三個關鍵技術突破：構建地理多模態(tài)大模型作技術底盤，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅動的模型范式，結合物流領域知識，深入解決基于地理理解上的決策環(huán)節(jié)。基于多模態(tài)的預測&決策技術，經(jīng)歷統(tǒng)計學習—深度時序學習—基于動態(tài)時空圖學習三代技術體系迭代，領域特色的深度學習技術體系構建為物流環(huán)節(jié)的預測準度&決策優(yōu)化效率帶來大幅提升。基于因果AI的推斷決策，找到了經(jīng)營主義定性決策向數(shù)據(jù)驅動定量決策的數(shù)據(jù)價值顯性化之路，更有助于物流科學決策。
由菜鳥城市物流計算系統(tǒng)支撐的智慧運力平臺
由菜鳥物流科技打造的杭州保稅倉自動化“洛子峰”項目，創(chuàng)新“貨到人”和“人到貨”相結合的自動化全流程揀貨模式。通過應用四向穿梭車密集存儲系統(tǒng)、全自動攬收系統(tǒng)、WMS倉儲管理系統(tǒng)、WES倉庫控制系統(tǒng)等多種自動化產(chǎn)品，大幅提升了產(chǎn)能和存儲托盤位，增加了揀貨效率及揀選區(qū)容量，并通過多穿系統(tǒng)自動調(diào)度商品，有效縮短揀貨路徑。其中，四向穿梭車密集存儲系統(tǒng)模塊創(chuàng)新性地采用“上存下揀”模式，通過將“人”與“機器人”的優(yōu)勢相結合，使倉儲物流履約更加柔性，面向杭州保稅倉豐富的進口全品類、多商家、多長尾商品的特性，因地制宜解決復雜的品類結構，特別針對長尾品提供了獨特且經(jīng)濟的解決方案，既能支持單量爆發(fā)，又可平衡成本，降低人員勞動強度。
由菜鳥物流科技打造的杭州保稅倉自動化項目
在持續(xù)探索前沿科技的同時，菜鳥也正將已有的數(shù)智科技能力產(chǎn)品化、社會化。根據(jù)公開信息，圍繞著數(shù)字供應鏈、自動化、IoT物聯(lián)網(wǎng)，菜鳥物流科技已經(jīng)形成包括托盤四向穿梭車、立體庫、供應鏈控制塔、PLC、OWTB、RFID等從硬件到系統(tǒng)等多種自研產(chǎn)品，同時服務大快消、工業(yè)制造、汽車、物流等眾多行業(yè)客戶。僅在近半年，菜鳥物流科技就已交付盒馬、富立、快成、更大集團等多個合作項目。
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