文｜產(chǎn)業(yè)家 斗斗

編輯 | 皮爺

物流行業(yè)的未來(lái)，數(shù)字化是所有的基礎(chǔ)，新能源化是推手，AI是把所有的事串起來(lái)，形成了整個(gè)閉環(huán)體系。這個(gè)閉環(huán)體系不僅提高了物流行業(yè)的整體效率和服務(wù)質(zhì)量，也為物流行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支持。這是物流下半場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，也是物流企業(yè)“反卷”正確轉(zhuǎn)型思路，更是物流行業(yè)的“新游戲規(guī)則”。

“我們不能夠容忍為了降1%、2%的運(yùn)費(fèi)，使得來(lái)提貨的車沒(méi)有安全水準(zhǔn)，在路上出問(wèn)題，給我的供應(yīng)鏈創(chuàng)造風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>

某化工企業(yè)的采購(gòu)總經(jīng)理剛走進(jìn)技術(shù)服務(wù)商的辦公室，板凳都還沒(méi)坐熱，這句話便脫口而出。

近幾年，物流行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇，有的企業(yè)卷價(jià)格、卷海外市場(chǎng)，想要以此實(shí)現(xiàn)新的增長(zhǎng)，但結(jié)果總是不盡如人意。

數(shù)據(jù)顯示，2023年物流行業(yè)的投融資活動(dòng)顯著減少，全年共發(fā)生66起事件，較2022年的101起下降了35%。在運(yùn)費(fèi)方面，無(wú)論是整車還是單價(jià)均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。以生活消費(fèi)品整車運(yùn)輸為例，2022年的運(yùn)價(jià)指數(shù)達(dá)到峰值，年均值約為80，而2023年則降至四年來(lái)的最低水平，年均值僅為53，遠(yuǎn)低于2022年。此外，2022至2023年上半年的工業(yè)品與裝備整車運(yùn)輸價(jià)格也低于2022年，這低于物流行業(yè)對(duì)快速恢復(fù)的普遍預(yù)期。

一個(gè)事實(shí)是，單點(diǎn)的突破已經(jīng)無(wú)法為企業(yè)、行業(yè)帶來(lái)較大的變化，不管單純的海外市場(chǎng)拓展還是低價(jià)帶來(lái)的短期增長(zhǎng)，終究是治標(biāo)不治本。

根據(jù)中國(guó)物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)的數(shù)據(jù)，通過(guò)優(yōu)化物流體系，企業(yè)平均可以降低成本5%-10%。物流這個(gè)行業(yè)想要真正發(fā)生變化，需要企業(yè)在全鏈條上做了提前的布局，從一個(gè)系統(tǒng)化的角度去考慮物流，才能真正做到降本提質(zhì)。

不過(guò)，想要有這種覺(jué)悟并實(shí)施行動(dòng)，是一件較為艱難的事情。

2024年，內(nèi)卷和反卷的兩波“物流人”，正在走向不同的道路。這個(gè)過(guò)程中，隨著AI技術(shù)的不斷成熟和發(fā)展，AI與物流的融合也出現(xiàn)了新的進(jìn)展。如何基于AI技術(shù)，以系統(tǒng)化的全局思維打造物流體系，或?qū)⒊蔀槲锪飨掳雸?chǎng)決勝的關(guān)鍵。

一、物流新命題，從降本增效到降本提質(zhì)

2024年11月27日，中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)了《有效降低全社會(huì)物流成本行動(dòng)方案》。這一政策的出臺(tái)，傳遞出一個(gè)明確的共識(shí)：物流行業(yè)已經(jīng)不能僅僅依靠壓榨運(yùn)營(yíng)成本來(lái)維持競(jìng)爭(zhēng)力，而應(yīng)轉(zhuǎn)向全局整體的優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

這一點(diǎn)從方案目標(biāo)也可見(jiàn)一斑：綜合交通運(yùn)輸體系改革實(shí)現(xiàn)新突破，貨物運(yùn)輸結(jié)構(gòu)進(jìn)一步優(yōu)化，鐵路貨運(yùn)量、鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量占比力爭(zhēng)分別提高至11%、23%左右，港口集裝箱鐵水聯(lián)運(yùn)量保持較快增長(zhǎng)。

一個(gè)疑問(wèn)是，物流行業(yè)降本提質(zhì)的空間究竟在哪？

首先是物流體系方面的改革，當(dāng)前，我國(guó)2000公里以上的公路線路仍有不少，這在全球發(fā)達(dá)國(guó)家中并不常見(jiàn)。長(zhǎng)距離公路運(yùn)輸相較于鐵路和水路運(yùn)輸，成本更高，效率較低，且對(duì)環(huán)境的影響更大。

據(jù)中國(guó)交通運(yùn)輸部統(tǒng)計(jì)，鐵路運(yùn)輸?shù)某杀颈裙愤\(yùn)輸?shù)图s30%，且能耗降低約50%。若減少長(zhǎng)距離公路運(yùn)輸，增加鐵路和水路運(yùn)輸?shù)谋壤?，則可以降低物流成本和提高運(yùn)輸效率。

這個(gè)過(guò)程中，銜接的優(yōu)化尤為關(guān)鍵，需要技術(shù)上的支持，如裝卸設(shè)備、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)連接等，以實(shí)現(xiàn)物流體系的有機(jī)整合。這不僅是一個(gè)技術(shù)上的挑戰(zhàn)，更是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)上的重構(gòu)問(wèn)題，需要行業(yè)內(nèi)外的共同努力。

此外，目前大部分運(yùn)輸依賴燃油，但燃油轉(zhuǎn)化為機(jī)械動(dòng)力，這個(gè)過(guò)程涉及到能量的多次轉(zhuǎn)換，每一步轉(zhuǎn)換都可能伴隨著能量損失。相比之下，電動(dòng)車輛使用電信號(hào)來(lái)驅(qū)動(dòng)電機(jī)，電能可以直接轉(zhuǎn)化為機(jī)械能，減少了能量轉(zhuǎn)換的步驟，從而提高了能效。

國(guó)際能源署的數(shù)據(jù)顯示，電動(dòng)車輛的能源效率比燃油車輛高出約3倍。因此從新舊能源轉(zhuǎn)化來(lái)說(shuō)，能效的提升空間巨大。

還有就是目前大部分運(yùn)輸依舊需要依靠大量的司機(jī)、協(xié)調(diào)人員、管理人員。盡管技術(shù)有所進(jìn)步，但在管理和協(xié)調(diào)方面仍有提升空間。

AI技術(shù)，特別是大模型技術(shù)，正在逐漸替代一些傳統(tǒng)的人力資源密集型任務(wù)。AI在物流供應(yīng)鏈場(chǎng)景中的應(yīng)用案例包括智能分揀、無(wú)人派送、自主運(yùn)營(yíng)等，這些技術(shù)通過(guò)提高效率和降低成本，從而提升人效。

《有效降低全社會(huì)物流成本行動(dòng)方案》中也提到了鼓勵(lì)發(fā)展與平臺(tái)經(jīng)濟(jì)、低空經(jīng)濟(jì)、無(wú)人駕駛等相結(jié)合的物流新模式，這些都是提升人效的重要科技創(chuàng)新方向。

綜上所述，物流行業(yè)的降本提質(zhì)的空間巨大，特別是在多式聯(lián)運(yùn)的銜接優(yōu)化、能效提升、人效提升方面，都有很大的潛力可以挖掘。但想要真正實(shí)現(xiàn)物流體系、人效、能效的提升，需要技術(shù)的加持。值得注意的是，當(dāng)下對(duì)于技術(shù)的需求與以前大不相同。

物流這個(gè)行業(yè)，在上行階段，更多強(qiáng)調(diào)保供，以及更完善的倉(cāng)配網(wǎng)絡(luò)，來(lái)去更好地做履約，提高客戶體驗(yàn)。在下行階段，降本是核心。如今，物流行業(yè)正在進(jìn)入下半場(chǎng)，降本提質(zhì)成為新課題，需要從更智能的方式把人車貨場(chǎng)更高效做協(xié)同，以及通過(guò)數(shù)據(jù)去做更智能的資源調(diào)度，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)提升空間。

可以看到的是，順豐集團(tuán)此前曾搭建產(chǎn)前集約化物流中心，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)前段物流成本降低10%左右，人員能效提升15%-20%。其還建立了“天網(wǎng)”“地網(wǎng)”和“信息網(wǎng)”，這種垂直一體化的物流體系提高了運(yùn)營(yíng)效率，降低了成本，并提升了客戶體驗(yàn)；京東物流的一體化供應(yīng)鏈物流服務(wù)，不僅提高了物流效率，還優(yōu)化了用戶體驗(yàn);G7易流通過(guò)大數(shù)據(jù)和AGI（人工智能通用技術(shù)）來(lái)提升物流公司的客戶服務(wù)、調(diào)度、財(cái)務(wù)等關(guān)鍵崗位的工作效率。這些技術(shù)武裝起來(lái)的物流公司能夠以極高的效率完成交付履約工作，成為大型貨主運(yùn)力變革的重要支撐。

二、新的解法：AI+物流

“劉師傅你好，你有一個(gè)待完成任務(wù)，是否播報(bào)線路情況？”

“好的，播報(bào)一下吧?！?/p>

“好的，從洪坪場(chǎng)站運(yùn)往古雷碼頭，全程106公里，路上有三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)路口，您本周已經(jīng)發(fā)生過(guò)6次高風(fēng)險(xiǎn)行為，如本趟行程新增高風(fēng)險(xiǎn)行為，將變成紅燈司機(jī)，請(qǐng)安全駕駛?！?/p>

“小7小7，幫我預(yù)約一下充電。”

“剩余電量60%，還能行駛171公里，建議您任務(wù)完成后回場(chǎng)充電，我已經(jīng)幫你預(yù)約好了。”

“小7小7，我這一趟能拿到多少錢？”

“抱歉，這個(gè)功能還沒(méi)有在您的賬戶上線，上線后能根據(jù)您的任務(wù)和駕駛安全自動(dòng)結(jié)算。”

這三段對(duì)話分別發(fā)生在物流運(yùn)輸前、中、后，其中小7作為G7易流的智能AI助手，能夠通過(guò)語(yǔ)音交互與司機(jī)溝通，提供特定物流場(chǎng)景下的導(dǎo)航、安全提醒、預(yù)約充電等服務(wù)。還能夠理解上下文，識(shí)別司機(jī)身份，并根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行智能調(diào)度和預(yù)警。

物流的各個(gè)環(huán)節(jié)中，攬收是出錯(cuò)率、重復(fù)率較高的末端場(chǎng)景。

在傳統(tǒng)的操作模式下，填寫攬收信息時(shí)，小哥需要頻繁切換電子稱、卷尺、工業(yè)機(jī)來(lái)完成稱重量方和信息錄入等作業(yè)動(dòng)作，同時(shí)攬收還需要填寫托寄物、時(shí)效產(chǎn)品、增值服務(wù)等內(nèi)容，如果通過(guò)語(yǔ)音+大模型，就可以減少工業(yè)機(jī)的多次輸入，會(huì)直接識(shí)別語(yǔ)音，分析出小哥的輸入意圖和內(nèi)容，將信息正確填寫。小哥查詢信息，也可以通過(guò)語(yǔ)音輸入，大模型識(shí)別意圖，進(jìn)行結(jié)果的反饋。

這是京東物流與AI大模型技術(shù)融合的一個(gè)典型案例，AI于物流的價(jià)值并不止于此。

AI技術(shù)通過(guò)分析海量的物流數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，提升倉(cāng)儲(chǔ)與配送的效率。例如，物流公司可以利用AI算法預(yù)測(cè)需求，合理配置資源，降低運(yùn)輸成本。

還可以使得物流操作更加自動(dòng)化，如智能機(jī)器人、智能揀選車、無(wú)人機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車等，這些都極大地改變了現(xiàn)有的倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸、配送等物流作業(yè)模式。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，AI大模型能夠更有效地進(jìn)行預(yù)測(cè)和決策。例如順豐物流基于AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)了客戶生意洞察，通過(guò)對(duì)不同群體的想法進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的統(tǒng)計(jì)、匯總、分析和洞察，實(shí)時(shí)分析客戶聲音，覆蓋率超過(guò) 80%，準(zhǔn)確率有 90%。這對(duì)持續(xù)改進(jìn)自身的作業(yè)邏輯和決策有非常大的幫助。

AI技術(shù)也能夠結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析，提供更加全面的智能物流解決方案。例如過(guò)去的貨物裝卸時(shí)，雖然也會(huì)用到智能動(dòng)作識(shí)別的技術(shù)，但裝卸動(dòng)作是否標(biāo)準(zhǔn)、是否正確，定義較為機(jī)械。從大模型的角度，能綜合所有場(chǎng)景里面的要素信息，去推斷裝卸動(dòng)作是否合理。

“這個(gè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性都會(huì)提升很多。從我們落地的效果來(lái)看，大模型肯定是一個(gè)非常重要的一環(huán)?！本〇|物流通用AI負(fù)責(zé)人趙巍說(shuō)道。

在物流領(lǐng)域，AI技術(shù)正在帶來(lái)一些新的價(jià)值，這種價(jià)值并不等價(jià)于以前的技術(shù)邏輯，其具備一定的顛覆性和創(chuàng)新性。

而隨著AI技術(shù)逐漸成熟，其帶來(lái)的價(jià)值愈發(fā)明顯。

三、AI加速度，看見(jiàn)物流下半場(chǎng)

“去年跟今年對(duì)我們來(lái)說(shuō)AGI已經(jīng)有了一個(gè)本質(zhì)區(qū)別了?！盙7易流創(chuàng)始人翟學(xué)魂說(shuō)道。

G7易流近幾年一直在探索將AI與自身業(yè)務(wù)的結(jié)合，然而過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間里，很難達(dá)到給客戶提供服務(wù)的水準(zhǔn)。如今，這種狀況已經(jīng)發(fā)生變化。“現(xiàn)在就是能達(dá)到了給客戶提供服務(wù)的水準(zhǔn)了，已經(jīng)從技術(shù)問(wèn)題過(guò)渡到產(chǎn)品問(wèn)題了?！?/p>

AI技術(shù)的成熟，使得其逐漸成為串聯(lián)物流各個(gè)環(huán)節(jié)的紐帶。

“從具體的場(chǎng)景來(lái)講，我們現(xiàn)在可能更側(cè)重于流程自動(dòng)化等等，就是從點(diǎn)到線，多個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)串在一起解決一個(gè)世紀(jì)的問(wèn)題?！壁w巍說(shuō)道。

AI之所以能成為串聯(lián)物流各個(gè)環(huán)節(jié)的紐帶，是因?yàn)樗粌H能夠處理和分析數(shù)據(jù)，還能直接控制物流過(guò)程中的物理設(shè)備，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化的決策，這些都是傳統(tǒng)數(shù)字化技術(shù)所不具備的。AI通過(guò)其先進(jìn)的算法和學(xué)習(xí)能力，使得物流行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠更加深入和全面。

而隨著AI技術(shù)的不斷成熟，這種紐帶作用愈發(fā)明顯，推動(dòng)物流體系從點(diǎn)到面，真正實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)物流體系的改造。

過(guò)去的幾年里，隨著數(shù)字化和新能源化的深入，物流行業(yè)迎來(lái)了新的變革。

在這場(chǎng)變革中，數(shù)字化不僅是這場(chǎng)變革的基礎(chǔ)，更是推動(dòng)整個(gè)行業(yè)發(fā)展的核心動(dòng)力。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，物流行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。數(shù)字化使得物流流程更加透明化、智能化，提高了效率，降低了成本，增強(qiáng)了客戶體驗(yàn)。

而新能源化更像是這場(chǎng)變革的推手，正在逐步替代傳統(tǒng)能源，推動(dòng)物流行業(yè)向綠色、環(huán)保、可持續(xù)的方向發(fā)展。新能源車輛的使用減少了碳排放，響應(yīng)了全球?qū)p少溫室氣體排放的號(hào)召，同時(shí)也降低了運(yùn)營(yíng)成本，提高了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。新能源技術(shù)的發(fā)展，如電動(dòng)卡車、無(wú)人駕駛技術(shù)等，逐步改變物流行業(yè)的面貌。

AI技術(shù)的爆發(fā)，則是將數(shù)字化和新能源化緊密結(jié)合起來(lái)的關(guān)鍵。AI技術(shù)在物流行業(yè)的應(yīng)用，如智能分揀、路徑優(yōu)化、預(yù)測(cè)分析等，使得物流服務(wù)更加智能化和個(gè)性化；AI能夠處理海量數(shù)據(jù)，提供精準(zhǔn)的決策支持，優(yōu)化資源配置，提高物流效率；AI技術(shù)還能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)物流設(shè)備的智能監(jiān)控和維護(hù)，減少故障率，延長(zhǎng)設(shè)備壽命……

這三者共同作用，形成了一個(gè)完整的閉環(huán)體系。數(shù)字化提供了基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)和流程優(yōu)化，新能源化提供了環(huán)保和成本效益的解決方案，而AI則將這些元素串聯(lián)起來(lái)，實(shí)現(xiàn)智能化管理和服務(wù)。

站在當(dāng)下來(lái)看，物流行業(yè)的未來(lái)，數(shù)字化是所有的基礎(chǔ)，新能源化是推手，AI是把所有的事串起來(lái)，形成了整個(gè)閉環(huán)體系。這個(gè)閉環(huán)體系不僅提高了物流行業(yè)的整體效率和服務(wù)質(zhì)量，也為物流行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支持。

這是物流下半場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，也是物流企業(yè)“反卷”正確轉(zhuǎn)型思路，更是物流行業(yè)的“新游戲規(guī)則”。