阿里研究院院长高红冰：智慧物流的三大基本结构

2017年05月22日，连接升级—2017全球智慧物流峰会在杭州召开.

阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长高红冰出席并演讲。

他提到智慧物流主要包括三层基本结构，主要有四大要点，即数据基础设施共享与协同，社会化仓配+供应链转型，跨境多段协同供应链，物流机器人3.0等。

高红冰在最后提出，智慧物流的共同特征主要在于是全社会的事，是供应链整合的，多主体共存的；技术上是大数据驱动的。

他认为，智慧物流的基本框架包括三层结构，主要有四大要点：数据基础设施共享与协同，社会化仓配+供应链转型，跨境多段协同供应链，物流机器人3.0。

壹：智慧物流的基本框架

到底怎么理解智慧物流，每个人的理解不同。我们所定义的智慧物流，其基本框架包括三层结构，即数据感知层、决策分析层和应用层。

人货场底层必须获取所有的数据，要有人的数据、要有货的数据，要有整个场的数据。把数据连接起来打通，要有基本的算法模型，基本的基础协议和标准，用这种逻辑的基础设施构建中台。然后我们去推动应用方，比如：多式联运，车货协同、末端共享、仓储共享等等。这是一个提供大家讨论的初步框架。

智慧物流框架由四个要点构成，数据基础设施共享与协同，社会化仓配+供应链转型，跨境多段协同供应链，物流机器人3.0。

贰：数据基础设施共享降低协同成本

第一，数据基础设施的共享，就是数据沉淀下来，然后归结起来不断被使用所产生的机制，以此降低各方的协同成本。

我们可以看到核心的快递企业和专线运输企业、或者快递提货人员，每一个环节都会在包裹流动当中沉淀数据。网点的数据、转运的数据、干线的数据、末端的数据、人员的数据，都应该归结沉淀起来，形成基本的数据库或者数据模型，在一种算法的驱动下，得到各个方面的共享，这是我们做智慧物流的一个基础设施，基础条件。

举个例子来讲，怎么获得这样一些数据，比方说菜鸟现在推动的电子面单，这个面单在电商物流的使用当中已经达到80%。那么在菜鸟使用前，我们基本上是用肉眼识别的，坦率的讲它不沉淀数据，或者沉淀的是分立数据。

随着面单的使用，发货点到收货人，整个全链路打通，数据全部被记录下来，所以可以跟踪到所有的包裹或者物流的全部的状况，而这个数据又可以返回给每一个环节的使用者。这个时候的数据分享就变成价值的创造。

所以，一方面包裹面单的印刷或者生产可以降低成本，另外一方面关键是沉淀的数据经过菜鸟的技术，可以形成数据产品，帮到物流企业，帮到生产企业、商家甚至消费者，可以快速的去响应他们的需求。

这一年下来，电子面单节省纸张的费用超过了12亿元人民币，这只是一个面单的纸质成本的价值，其实数据层的价值远远超过这个数字。

叁：社会化仓配+供应链转型：从经验备货到数据备货

第二，社会化的仓配+供应链是智慧物流很重要的方面。

可以看工业时代，基本上靠经验备货，凭脑子的想法，甚至凭一个小本子记录的数据，然后判断在不同的区域，在不同的点上配多少货，完全靠经验配货的，经常出现在百货公司之间来回调货，调货带来了巨大的库存和路途成本，因为消费者的需求跟商品的属性，例如在功能、款式、颜色等各个方面是会出现错配的。

这样的场景下，信息传导机制是通过生产商把信息给经销商，经销商给零售商，零售商给消费者，信息的传导跟物流的传导是一致的，信息的不对称导致了物流额外的高昂成本和效率的问题。

随着电商的到来，传导机制发生变化，信息可以用网络的方式重新分享跟传递。物流的链路可以用另外一条链路，不用跟生产商、经销商、销售商和最终的消费者这个链路同步流动了，这个时候信息流跟商品流的分离导致了一个新的物流场景，我们讲的即时发货效益，出现了单点发全国，碎片化物流的场景。这就是所谓的电商时代。

随着新零售的出现，我们会发现现在可以做到的，或者将来可以实现得更好的就是数据备货。基于一个区域或者某个品类，从某个受众群体的消费经验、行为、内心的需求去进行消费意愿挖掘，可以沉淀出大量的数据和模型，以此为备货的依据。

数据的备货可以帮助线下和线上形成很好的融合，可以去实现更好的社会化的仓配，也可以去做数据化的供应链，甚至线下的实体店作为快递物流的支点发货，可以在线下实体店做物流的共享仓库等等，那这种情况下，实际就是概念的变化，百货公司不光是百货公司的物理形态，它也是一个物流末端，变到手机端，变到每个快递员手中，新零售时代的备货，基于数据的备货会变成主要的趋势和方向。

可以看一下菜鸟的社会化仓配网络怎样缩短货物和人的物理距离。

在建立了八个骨干分仓节点，在与300多个第三方物流合作伙伴的共同协作下，现在已经现实当日达、次日达覆盖超过一千多个区县，这张网络不断扩展，更多的合作伙伴加入进来，这些数据的链接，就会使得数据备货变得更加有效。

我们刚才讲到，电商的包裹大部分单点发全国超过一千公里的半径进行辐射的，随着仓配点的不断分布，可以实现在未来500公里或者200公里的半径内，做仓配的辐射，甚至做到一百公里以内的仓配辐射，如果可以用这种方式备货，无论对消费者的响应，还是对整个物流成本的降低都会带来非常大的改善。社会化的仓配系统要求一个企业内部的仓配系统，特别是企业的仓开放共享供全社会使用，用共享经济的方式降低交易成本，提高经济效率。

如果数据的链接、需求的链接，把商家和消费者的需求对接起来，能更有效的调配资源，就可以实现共享模式的仓配系统。

肆：跨境多段协同供应链

第三，跨境多段协同供应链，在原有的环境下，跨境电子商务主要靠邮政系统做全球的包裹的递送，用专业的快递公司做补充，用物流企业来进行一些布局。但是，我们发现很少有物流企业能够在全球物流链条中做到全覆盖，它吃不下所有的链条，所以它一定要进行协作。

最好的解决办法是，通过建立全球的智能配送平台，用数据驱动、多段整合供应链来完成。例如用物流公司、快递公司的网络，来跟今天的邮政系统无缝对接，综合各方优势，稳定各方预期，协同节点之间的规划与作业，在近期或者未来的三到五年内，形成一整套物流服务体系。

用这样的方式来完成跨境电商包裹的递送，由于数据的协同，这种递送方式可以很好的降低交易成本，因为之前不同的物流企业之间的商品的交付，实际上存在很高的交易成本的，这也是跨境物流和中国物流市场的共同痛点。

举个例子来看，这是数据化解决对俄出口跨境物流的案例。菜鸟进入之前，俄前20大城市15天内签收包裹不足1%，当时有17万票包裹进到俄罗斯，俄罗斯邮政爆仓了，物流包裹雪片一般涌到俄罗斯，俄罗斯邮政系统崩溃了，这个事情引发了俄罗斯邮政的部长被普京免职。

后来菜鸟介入以后，降低了供应链的信息不对称，用菜鸟的系统跟俄罗斯邮政局进行了数据对接，贴上条形码，加上国内预分拣时对物流数据也进行了对接，同时把电商的前台数据跟后台系统对接，采取了这些措施以后，在俄罗斯20个大城市15天内签收的包裹最高占到9成。

大家看到，当用数据来做连接和改进的时候，效率得到了非常大的改进和改善，这是真实的案例。

伍：物流机器人3.0：从机械自动化到互动自动化

第四，物流机器人3.0，物流机器人未来成长的方向是什么？

简单的物流自动化机械工具，完成单一重复的动作，那是1.0的，拥有算法控制，能规划工作路径和方式，进行单方面复杂作业的仓储分拣机器人，是第二代机器人。

现在开始试点的，像菜鸟小G一样的进行末端配送的自动化，这需要机器人的根据复杂条件完成一系列复杂的动作，需要和周围的真实环境互动，这是物流机器人3.0。

未来我们会看到，无人驾驶系统会把商品递送到任何一个地方。比如驾驶特斯拉，这台车最重要的价值是，当人开着它的时候，就为特斯拉创造了重大的价值，因为我们开这个车所有的行为和习惯，在路上跑出的所有数据都为它的后台所用。现在有七万多台的特斯拉的车在跑，其实是七万多的数据点采集。采集的数据不光为有人驾驶的汽车，也为无人驾驶汽车提供路径规划。

未来有很多的无人驾驶系统，不需要人开，把商品货物递送到你需要的地方，用手机召唤过来，就可以委托给它按照它自己的能量或者时间和路径进行递送。将来，可能在路上跑的很多无人运输车辆，帮我们实现商品在全世界范围内的递送。

智慧物流是全社会的事，是普世的，共享的，所以一定是利他的，赋能的。是供应链整合的，多主体共存的。技术上来说，是大数据驱动的，也是自动化3.0的，这些是智慧物流的共同特征。