機器能幫助人類處理物流行業的重復性勞動，但菜鳥的大數據算法將為機器賦予靈魂。

　　“算法科學家比機器更重要。” 菜鳥網絡CTO王文彬在5月22日舉行的2017全球智慧物流峰會上說。

　　他表示，隨著一天10億包裹的時代即將到來，智慧物流將進入加速期。而菜鳥則建立了一個基于物流云端的開放物流平臺，與第三方合作伙伴一起，利用大數據、全局優化和柔性自動化的能力，為全社會的物流公司輸出智慧物流的解決方案，服務合作伙伴、商家和用戶。

　　大數據幫物流行業提升

　　過去幾年，大數據已在物流行業初步運用，智能硬件也在行業嶄露頭角。

　　以電子面單為例，阿里巴巴2017年報顯示，中國零售平臺上81%的商家在使用菜鳥標準化的電子面單，這比上一年的60%有了大幅提升。

　　菜鳥電子面單的打印速度是傳統面單的4～6倍，錄單效率提升了15倍，發貨速度提升了至少30%。在去年雙11的6.57億包裹潮中，菜鳥僅用3天多的時間就完成了九成的發貨，電子面單發揮了關鍵作用。

　　除了電子面單，菜鳥的智能分單、時效預測和物流地址庫等大數據產品也大大提升了物流效率，降低了物流成本。

　　正是通過這些物流數據基礎設施，菜鳥在過去4年里以社會化協同的方式，推動了中國主流快遞網絡從IT時代向DT時代全面升級。

　　而在智能硬件上，菜鳥也引進了越來越多的自動化分揀、機械臂、機器人等現代化設備，讓物流行業告別了以往“體力活兒”的形象。

　　中國物流與采購聯合會會長何黎明介紹，從2011年到2016年，中國社會物流成本已經從18%降到了14.9%。而在這一過程中，物流行業最大的變化就是引入了大數據。

　　云上數據加速智慧物流

　　盡管大數據已經初顯威力，但王文彬認為，中國物流的信息化起步較晚，在大數據應用上還存在很多困難，“物流的信息化也是這兩年做起來的，消費者能看到物流詳情，也是這兩年才做到的，這的確是現實。”

　　菜鳥的統計數據顯示，物流業“信息孤島”程度高達90%，干線空駛率40%，符合現代物流要求的倉儲比例不過12%。這些數字的后果就是，2016年中國社會物流成本占GDP比例為14.9%，而同期美國則約為8%。

　　不過，起步晚的現實也意味著物流信息化還處在風口期。“現在新零售對物流提出了更高要求，也帶來新的機遇。”王文彬說。

　　隨著快遞包裹數向每天10億量級邁進，在王文彬看來，未來5年是智慧物流的加速期，而物流需要從三個方面進行升級，即“從依靠系統經驗決策到大數據決策，從提升搬貨的效率到注重數據流動的效率，從自動化到靈活可拓展的自動化”。

　　王文彬表示，今天菜鳥做出來的數據產品，物流公司不會只是拿著這些預測就用，一方面物流公司對這些東西缺乏認知和信任，另外從技術的角度來看技術還不是最完美的。

　　顯然，王文彬對目前大數據更多的時候只是作為指導的現狀并不滿意，他的愿景是真正實現用數據做決策。

　　王文彬對《天下網商》表示，“從數據指導到數據決策，我覺得第一個前提就是說所有的數據必須要在線化，而且必須是流程數據也要在線化。”

　　作為大數據處理的基礎設施，菜鳥正在大力推動中國社會物流數據上“云”，因為這將從根本上實現物流數據化、在線化，同時聚合數據孤島，集中解決安全性問題，降本提效。

　　機器取代人？算法科學家賦予機器靈魂

　　未來每天10億個包裹，智能化是關鍵的解決方案。AGV機器人矩陣、無人化流水線、配送機器人和無人機，越來越多的智能化物流設備將出現在物流行業。

　　但智能化是否意味著機器取代人呢?

　　王文彬對《天下網商》表示，機器可以取代的更多是封閉環境和人力重復的工作。“今天末端的配送機器人，可以用算法解決路徑優化的問題，但路面障礙、極端天氣怎么處理?在一個開放性環境還有太多的不確定性。”

　　在王文彬看來，機器要在更廣的范圍內取代人，還有非常多的技術和法律問題需要解決，這將是一個很漫長的過程。

　　“未來最重要的不是機器人，而是算法科學家。”王文彬說，“算法賦予機器靈魂。”

　　一方面，包括自動化設備在內的物流硬件都面臨著靈活性低、無法應對種類豐富的SKU;另一方面，硬件設施設備的可拓展性低，無法應對動態變化和急劇增長的物流需求。

　　王文彬指出，人工智能、大數據算法是物流智能化的基礎，要實現任意規模、場景下的按需定制和快速部署，就需要算法支持下的柔性自動化，包括無人駕駛、智能配送等。其中，如何實現柔性配送將是最大的挑戰，也有著無限的可能。

　　“如果我們的系統足夠智能，比如汽車的后備箱，是不是可以變成代收點？”王文彬說。