Arpa AILab人工智能算法库：引领产业焕新的智能引擎

在国家人工智能发展战略的引领与积极推动下，国务院国资委召集中央企业召开了专题推进会议，聚焦人工智能对于产业升级、经济转型和民生福祉改善的关键支撑作用。会上明确指出，要以习近平总书记关于人工智能发展的重要指示精神为纲领，要求中央企业在强化智能计算基础设施建设的同时，深化开放合作机制，推动跨央企间的协同创新实践，并全力落实AI+战略行动方案。

一系列政策文件相继出台，彰显了我国对人工智能未来发展布局的高度重视。其中，《新一代人工智能发展规划》明确了我国至2020年及未来阶段的发展目标：力图实现人工智能总体技术和应用达到世界先进水平，使之成为新的经济增长点，并广泛应用到提升民生质量之中。科技部等六部门联合发布的《关于加快场景创新以人工智能高水平发展的指导意见》特别强调，在物流行业中优先推广机器人分拣、物料搬运自动化、智能立体仓储以及全程追溯终端等前沿应用场景。

阿帕数字（Arpa）敏锐响应国家战略需求，携手北京大学长沙计算与数字经济研究院，充分利用数学优化求解器技术并结合供应链业态中多场景、多数据源的特点，共同研发了包含八大核心算法的Arpa AILab人工智能算法库。这一系列算法针对供应链业态数字化转型中的核心技术瓶颈提供解决方案，已在实际应用中取得了显著成效。

Arpa Solver求解器，数学规划（数学优化）求解器是数学运筹优化领域最基石性的底层软件，扮演着解决复杂优化问题“心脏”的角色，在关乎国计民生诸多领域尤其是涉及国家工业命脉的方向上，是不可或缺的关键工具，被列为国家重点突破的“卡脖子”工程。

Arpa DM智能决策系统通过对现有业务数据建模，推测未来趋势，形成科学决策依据，有力指导了业务优化进程。

Arpa Order智能订单算法通过Sarpa开放平台整合订单、库存、收货计划及运输能力信息，标准化数据格式构建订单池，并利用智能算法生成最优运输计划，对比数据显示可将运输效率提升50%，运输成本降低10%。
Arpa RSO智能配载算法能够实时生成并指导执行高效配载计划，确保高达96%的配载率，并能灵活应对多点卸货情况下的路径优化问题，其广泛适应性使其在全球市场均展现出卓越效能。

Arpa OFA订单预测算法基于行业环境、产品特性、促销策略、历史数据及发展趋势等多种特征因子，精准预测未来的订单趋势，输出多层次、多元化、多周期的预测计划。

Arpa APS智能排产模块则聚焦生产环节，对不同工序的待排产任务、预计交期评估、长期工序规划以及日常生产计划进行智能化编排，合理优化时间资源，大幅提升生产效率。

Arpa VMA体积测量技术攻克异形件体积精确测量难题，实现流动体积测量精度高达97%以上，该技术国际领先，并已分别在中国和美国获得发明专利授权。

Arpa LRA装载率监管功能提供了车辆装载实时视频监控，采用定量绩效考核制度，有效调配人力资源与车辆使用，合理调整车型，成功提高了15%-50%的装载率，从而显著降低了整体运输成本。

Arpa AILab人工智能算法库在物流与供应链领域中扮演着至关重要的角色，尤其在响应国家新一代人工智能发展规划的同时，紧密结合了物流行业的具体需求和挑战。算法库精准应用到订单管理、智能仓储、运输优化以及生产计划等关键环节，这一系列先进的AI算法有效推动了物流行业向智能化、数字化转型。