未来智慧物流长啥样？马云：今天的快递员都要下岗！

前后短短6天内，国内主流的四大电商平台，阿里、京东、苏宁、唯品会纷纷宣布了其物流大动作以及相关的理念和技术落地。巨变来临，厉兵株马，这其中最引人注意的自然就是“你咋不上天”的京东集团。

 1  京东杀进航天物流业

5月22日，京东集团与西安航天基地签订了京东全球物流总部、京东无人系统产业中心、京东云运营中心合作协议，将打造京东集团全国最大的综合性智慧物流产业基地。

根据协议，京东计划五年内投资205亿元与西安航天基地展开深入合作，联合开展“334”工程。所谓“334”工程，是指建设“三个总部，三个平台，四大产业”

 “334”工程 

今年年底，双方将完成京东无人系统研发团队组建工作，并逐步开展京东“无人机、无人车、无人仓”一体化测试体系建设。除此之外，京东还将在航天基地注册组建全资子公司，用于无人系统技术研发团队的管理、运营和投资，建设工业级无人机研发生产基地，包含研发生产、装配调试、测试维护、交付运营、控制管理、数据分析等全产业链条。

同时，西安航天基地将为京东无人系统技术发展提供硬件支持，包括长达5公里的 “管道式”空域、面积1500平米的专业无人机研发制造厂房，和面积200亩的试飞场地，用于京东无人机研发、制造、试飞和测试。双方还将以西安航天基地为载体，建设京东小镇示范区——空天小镇，创新“通航机场+智慧物流+科技创新+商贸旅游”的产业发展模式。

京东作为全球首家提出用无人机打造短途航空物流网络的企业，正在开始把一系列畅想变成现实。

 2  阿里菜鸟启动ACE计划

有个非常有意思的巧合是，当京东和西安航天基地签订战略协议的同时，京东的老对手阿里巴巴也在同天宣布了相关的物流战略和计划。

当天的2017全球智慧物流峰会上，菜鸟网络发布了一项代号为“ACE”的未来绿色智慧物流汽车计划，联合上汽、东风、瑞驰等车企打造百万台新型智慧物流汽车。

菜鸟ACE计划同时推出了“整车设计制造”、“共享运力”、“行业解决方案”等产品。该计划的目标是，打造100万辆搭载“菜鸟智慧大脑”的新能源物流汽车。

“菜鸟智慧大脑”系统可以根据订单动态，实时生成最优配送路线，还可以根据业务、道路情景自主感知动态调整界面，实现与司机的语音交互，实现智慧物流配送。最终“连线成面”打造一张移动的绿色智慧物流骨干网。

菜鸟ACE计划负责人时瀚透露，“ACE”计划研发的新车已于4月在深圳和成都两个城市进行了试点。以深圳为例，单车行驶距离减少了约30%，空驶率降低10%，成本节省超过两成。据此测算，菜鸟ACE计划的推出，一年可为物流行业节省成本100亿元。

一如既往，马云在当天峰会上侃侃而谈。

马云提醒，中国很快会面临一天10亿个包裹的挑战，这对快递物流行业的冲击之大，是过去十年无法想象的。

“我们今天好不容易组织起来的快递人员，很多可能都会失业，因为有了机器人，因为有了无人驾驶汽车，还有今天概念还比较不错的无人机送货。”

马云认为今后物流比拼的是技术和人的服务能力，只有这样才能从未来的10亿包裹中获得市场份额和利润。

“你们的组织并没有准备好，过去半年，我高度关注快递物流行业，我发现绝大多数的物流公司，组织没有准备好、人才没有准备好、信息技术没有准备好、眼光格局没有准备好。而且，淘汰的一定是你们。”

马云讲出这番话的时候，台下听讲的人包括申通董事长陈德军、圆通董事长喻渭蛟、中通董事长赖梅松、韵达董事长聂腾云，以及百世物流董事长周韶宁等。

 3  智慧物流2025应用展望

如果我们对比阿里和京东在5月22日的物流大动作，会发现一个惊人的规律：京东和阿里正在殊途同归，这两家曾经以渠道见长的企业转型为技术驱动企业。当然马云或许不知道，当他还在高谈阔论的阐述概念时，低调如常的刘强东抢先一步进行轰轰烈烈的布局。

基于领先企业最佳实践及物流行业发展趋势，中国物流与采购联合会对中国智慧物流从现在到2025年的应用场景进行展望，描绘出智慧物流应用的框架及其主要内容。

整体架构自上而下体现在三个层面：智慧化平台、数字化运营、智能化作业。形象地说，如果把智慧物流看作“人”，智慧化平台就是“大脑”、数字化运营就是“中枢”、智能化作业就是“四肢”。

中国智慧物流2025应用展望框架

“大脑”负责开放整合、共享协同，通过综合市场关系、商业模式、技术创新等因素进行全局性的战略规划与决策，输出行业解决方案，统筹协同各参与方；

“中枢”负责串联调度，依托云化的信息系统和智能算法，连接、调度各参与方进行分工协作；

“四肢”负责作业执行，依托互联互通、自主控制的智能设施设备，实现物流作业高效率、低成本。

智慧化平台

随着商品交易品类越来越多，物流交付时效要求越来越高，物流服务范围越来越广，物流网络布局及供应链上下游的协同面临巨大挑战，这迫切需要依托智慧化的平台，通过数据驱动网络的智慧布局，实现上下游协同和共赢。

数据驱动，智慧布局

网络布局是一个多目标决策问题，需要统筹兼顾覆盖范围、库存成本、运营成本、交付时效等指标。未来将具备采用大数据及模拟仿真等技术来研究确定如何实现最优的仓储、运输、配送网络布局的能力，基于历史运营数据及预测数据的建模分析、求解与仿真运行，更加科学、合理地确定每类商品的库存部署，以及每个分拣中心、配送站的选址和产能大小等一系列相关联的问题。

以配送网络中的智能建站/拆站为例：通过构建综合评价模型、成本最优模型、站点数量最少模型等多维度模型，基于订单量、路区坐标等入参参数以及传站时间、配送半径等约束条件，采用遗传算法等智能算法进行求解，得出最优的站点数量、每个站点的坐标、平均派送半径等规划决策。

大数据网络布局示例-智能建站/拆站

开放协同，增值共赢

智慧物流的目标之一是降本增效，而当前物流行业各方的协同成本仍然过高。未来将统一行业标准、共享基础数据，基于大数据分析洞察各行业、各环节的物流运行规律，形成最佳实践，明确各参与方在智慧物流体系中最适合承担的角色。

在此基础上，上下游各方在销售计划、预测等层面进行共享，指导生产、物流等各环节的运营，实现供应链的深度协同。

行业洞察及供应链深度协同

数字化运营

物流需求正在变得更加多样化、个性化，未来将通过数字化技术，在横向的仓储、运输、配送等业务全流程，纵向的决策、计划、执行、监控、反馈的运营全过程中，根据实时需求进行动态化的决策，根据具有自学习、自适应能力的运营规则进行自主管理，并在信息系统中落地实现。

动态决策，自主管理

主要体现在全链路智能排产和运营规则智能设置两个方面。

（1）全链路智能排产。未来的排产将是全链路仓、运、配等各环节联动的，动态最优的。基于运营计划、客户需求、负荷监测、资源能力等构建产能模型，通过排产算法进行求解，动态识别瓶颈环节，智能计算并更新各环节产能阈值，动态编排各环节生产节拍，实现各环节的平稳生产，通过设置适度积压的安全缓冲，减轻峰值、低谷的压力，节省成本。

全链路智能排产

以订单生产及装车顺序智能编排为例：基于实时定位的应用，根据车辆信息（包括预计到达仓库/分拣中心的时间、车辆规格等），以及实际订单的地址及投递时效信息，智能设置动态的截单时间，按照波次编排订单生产顺序和集单拣货顺序，并按包裹投递顺序倒排装车顺序。

订单生产及装车顺序智能编排

（2）运营规则智能设置。物流需求将会越来越场景化、精细化，为满足各类需求，要逐项提炼运营规则，对物流时效、运费、最后一公里等业务的条件和触发操作进行建模，通过模拟仿真进行验证后，配置在规则引擎中，驱动各类业务按规则运营。未来将会通过机器学习，使规则引擎具备自学习、自适应的能力，能够在感知业务条件后进行自主决策。

以电商B2C物流运营规则为例：网络购物具有高峰（例如618、双11大促）、常态两种场景，由于订单规模的巨大差距，对应的订单生产方式、交付时效、运费、异常订单处理等的规则差异很大，未来的规则引擎，将能自动感知时间、商品品类等条件，自主为每类订单设置最优的运营规则。

运营规则智能设置

软化灵动，智能调度

未来的仓储、运输、配送等各环节的运营，将依托SAAS化的信息系统，通过组件化的业务应用和智能算法服务，实现动态、实时的调度。

（1）仓储。基于仓库、商品、订单、波次等基础数据，未来将会实现入库、存取、拣选、包装、出库和盘点环节中各项作业的智能调度。

以智能耗材推荐为例：为了更充分地利用包装箱内的空间，在商品按订单打包环节，通过测算百万SKU商品的体积数据和包装箱尺寸，利用深度学习算法技术，由系统智能地计算并推荐耗材和打包排序，从而合理安排箱型和商品摆放方案。

 数字化运营-仓储

（2）运输及配送。基于车辆、分拣、配送站、波次等基础数据，未来将会实现运输、分拣、派送环节中各项作业的智能调度。

以智能路由推荐和动态分拣为例：在运输环节，根据商品件型、货物重量和体积、商家地址以及目的地址等信息，由系统利用历史数据及智能算法，匹配出相应规格的上门接货车辆，并生成运输路由。

并且，能根据实际情况，实时动态调整路由，当到达中转站出现延误时，系统自动推荐新的后续路线。在配送环节，根据各分拣中心的产能和负荷情况，系统动态调整分拣中心覆盖的路区，使各分拣中心负荷更加均衡，避免忙闲不均，影响部分订单的配送时效。

数字化运营-运输及配送

智能化作业

智能化作业的核心是依托一系列互联互通、自主控制的智能设施设备，在WMS、WCS、TMS等业务运作系统的智能调度下，实现仓储、运输、配送环节各项作业的智能化执行。

在满足客户需求的前提下，实现物流作业高效率、低成本。由于商品属性差异很大，物流企业要结合自身的实际情况，选择最适合的智能化作业实现方式。

目前，我国物流机器人使用密度每万人不足1台。伴随中国制造2025战略和国家机器人产业发展规划的落地实施，参照欧洲物流机器人发展及展望，我国物流智能化作业系统会更广泛地普及应用。到2025年，我们预测物流机器人使用密度将达到每万人5台左右，有望节约20-40%的物流作业成本。

实时互动，自主控制

仓储作业已经在自动化层面发展多年，未来要提高智能化水平，根据商品的件型、重量、销量、交付时效等属性，设计不同的作业流程，并采用相匹配的物流智能化系统进行实现。未来的智能化仓库，机器人、AGV等设备是互联互通的，并具有自主控制、自我学习和适应新规则的能力以及更高的柔性程度和稳定性。

以存取和拣选环节为例：基于多层穿梭车技术的货到人拣选已经实现，未来将会应用拣选效率更高的货到机器人拣选方式，以及取货+拣选一体化的机器人拣选方式。

智能化作业-仓储

实时定位，动态交付

运输、分拣和派送环节的辅助驾驶、编队运输、自动化及机器人分拣、智能终端已经实现应用。随着购物场景的碎片化以及交付地点的动态化，未来在实现无人化作业的同时，会基于实时定位的应用，在消费者日常的某个动态节点实现交付，与消费者的工作和生活完美融合。

以移动配送为例：消费者在家中下单后，在其出行的路上，系统实时获取消费者的地理位置，并在一个合适的地点由无人配送车或移动自提柜，将包裹交付给消费者。

智能化作业-运输及配送

结语

无人快递车一路规划路线、躲避行人、上楼下楼666，刷脸收货。而无人机则穿越山川河流，将货物送到乡村偏远地区，这意味着：他们可以和城里的消费者享受到平等的购物体验。这就是未来的智慧物流！

来源：丁道师、澎湃新闻、京东、

中国物流与采购联合会

全球物联网观察独家整理

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