如何用 AI 更“聪明”地进行物流路线规划？

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模型信息

【模型公司】 OpenAI
【模型名称】 gpt-3.5-turbo-0125
【摘要评分】 ★★★★★

文章摘要

本文介绍了 NVIDIA cuOpt，一款加速优化引擎，旨在帮助团队解决复杂的路线规划问题，重塑物流、运营研究、运输和供应链优化。cuOpt支持多种物流优化用例，如最后一英里交付、现场调度、车队管理、仓库和工厂机器人、供应链管理等，可以帮助组织增加收入、降低成本并提高客户满意度。文章介绍了两种探索cuOpt功能的方法：使用NVIDIA AI基础模型和端点，以及使用NVIDIA LaunchPad。

使用NVIDIA AI基础模型和端点试用cuOpt的方法包括通过API和基于用户界面的演示使用样本数据。用户可以通过浏览Web GUI，选择基于API的脚本演示或基于UI的演示来体验模型。基于API的演示适合AI开发者和技术产品经理，用户可以提交经过预处理的数据给cuOpt。而基于UI的演示则适合高管、IT和业务部门领导，用户可以选择约束并查看输出和约束对输出的影响。

另一种探索cuOpt功能的方法是使用NVIDIA LaunchPad，这是一个免费的互联网浏览器访问平台，让用户能够远程使用NVIDIA加速的硬件和软件。通过LaunchPad，用户可以在托管环境中体验cuOpt，特别适合在优化领域有实战经验的专业人士。用户可以提交路由优化实验室的访问请求，其中包含Jupyter Notebook，引导用户完成数据预处理步骤和定义每个数据字段，提供更具参与度和指导性的学习体验。

在实验中，用户可以探索预加载的数据集，包括订单数据、车辆数据和仓库数据，以及上传自己的数据。数据集的输入格式包括订单、车辆和任务数据集，用户需要进行数据预处理并将其另存为JSON文件以进行cuOpt API调用。最终，通过NVIDIA cuOpt的两种试用方式，用户可以更好地了解其特性和功能，从而改变物流运营。