文|數(shù)科社 檸溪
導(dǎo)語(yǔ)：
疫情在一定時(shí)期內(nèi)的持續(xù)發(fā)展，深刻改變了存量經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)，使在線娛樂(lè)、在線教育、在線辦公、遠(yuǎn)程醫(yī)療、生鮮電商等新模式不斷涌現(xiàn)和快速騰躍。
在疫情逐步解除和社會(huì)生產(chǎn)恢復(fù)正常后，教育、醫(yī)療、企業(yè)辦公等龐大的在線化市場(chǎng)需求持續(xù)激活，有望誕生“超級(jí)應(yīng)用”，并為相關(guān)領(lǐng)域的數(shù)字科技創(chuàng)新帶來(lái)新機(jī)會(huì)。
其中，智慧物流的發(fā)展也進(jìn)入了一個(gè)新的階段。
01丨物聯(lián)網(wǎng)+AI的技術(shù)核心
當(dāng)下智慧物流逐漸成熟，技術(shù)的核心底層是物聯(lián)網(wǎng)與AI。
首先，所有的物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)設(shè)備，不論是汽車(chē)，飛機(jī)還是輪船，無(wú)一例外都是根植于現(xiàn)實(shí)社會(huì)的物理設(shè)備。因此要想將這些設(shè)備的數(shù)據(jù)采集并集中起來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是基礎(chǔ)。
例如G7物聯(lián)，會(huì)給每輛卡車(chē)安裝具有定位信息、獲取車(chē)輛信息、數(shù)據(jù)集成以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)暮谙蛔?，同時(shí)在車(chē)內(nèi)安裝若干個(gè)攝像頭。
通過(guò)這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的存在，可以實(shí)現(xiàn)三個(gè)重要的目標(biāo)：
首先是對(duì)汽車(chē)位置和運(yùn)營(yíng)情況信息的獲取，然后就是對(duì)駕駛員和路況情況的獲取，最后是對(duì)貨物在運(yùn)營(yíng)中保存情況和出現(xiàn)問(wèn)題及時(shí)的信息監(jiān)控。
而在這些數(shù)據(jù)獲取之后，如果要通過(guò)中央數(shù)據(jù)處理中樞處理完成，再進(jìn)行下一步的信息反饋，很可能對(duì)于交通運(yùn)輸工具來(lái)說(shuō)時(shí)間有點(diǎn)太長(zhǎng)了。
舉個(gè)例子，G7物聯(lián)在對(duì)駕駛員監(jiān)控中，重點(diǎn)是對(duì)疲勞度的監(jiān)控，如果駕駛員有超過(guò)10秒的閉眼，G7物聯(lián)整個(gè)系統(tǒng)就會(huì)在車(chē)廂內(nèi)和運(yùn)營(yíng)公司的管理平臺(tái)上報(bào)警。但如果要將數(shù)據(jù)上傳到處理中樞再進(jìn)行處理，完了以后發(fā)布通知，這樣整個(gè)的時(shí)長(zhǎng)可能會(huì)超過(guò)10秒，同時(shí)會(huì)讓駕駛員提高操作帶來(lái)危險(xiǎn)的可能性增加。
因此，賦予整個(gè)系統(tǒng)AI智能的判斷與操作是一個(gè)必然的選擇。
還拿G7物聯(lián)的系統(tǒng)舉例，在汽車(chē)前方安頓的攝像頭和雷達(dá)，不光能對(duì)于汽車(chē)運(yùn)營(yíng)狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，同時(shí)還能查看路況，如果出現(xiàn)異常的情況，會(huì)提前在駕駛艙和運(yùn)營(yíng)中樞平臺(tái)報(bào)警。
這實(shí)際上已經(jīng)達(dá)到了L2級(jí)別自動(dòng)駕駛的部分核心功能，現(xiàn)在看這期物聯(lián)相應(yīng)技術(shù)還在不斷前進(jìn)，很可能在2022年會(huì)將整個(gè)系統(tǒng)與駕駛層面的操控連接，在危機(jī)時(shí)刻由系統(tǒng)自動(dòng)接過(guò)行駛處理的能力，保障整個(gè)物流運(yùn)輸設(shè)備的安全。
比如南航物流，這家物流公司非常不起眼，但背后實(shí)際上負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng)順豐整個(gè)飛機(jī)機(jī)隊(duì)的安全和日常工作。2021年7月，他們研發(fā)的順豐航空飛機(jī)健康管理系統(tǒng)正式上線。該系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)飛機(jī)故障的實(shí)時(shí)報(bào)警及飛機(jī)相關(guān)性能的早期預(yù)測(cè)，以往用時(shí)為分鐘級(jí)的“譯碼”縮短至秒級(jí)，如飛機(jī)在空中發(fā)生故障，工程師可在第一時(shí)間通過(guò)AHM系統(tǒng)監(jiān)控到異常情況，進(jìn)而能夠快速啟動(dòng)故障處置程序，飛機(jī)健康管理的效率及品質(zhì)得到顯著提升。
這也是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和AI技術(shù)相結(jié)合，在智慧物流領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用。
02丨數(shù)據(jù)處理是基礎(chǔ)
當(dāng)然對(duì)于智慧物流來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)處理能力尤其是毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)處理能力是所有技術(shù)展開(kāi)的基礎(chǔ)。
某種意義上講，如果想對(duì)物流的設(shè)備，不管是汽車(chē)飛機(jī)還是輪船進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控，每分鐘產(chǎn)生的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)都是海量的，這些數(shù)據(jù)上傳到云端之后，一定要有一個(gè)非常繁復(fù)和算法先進(jìn)的平臺(tái)進(jìn)行處理，才能在最短時(shí)間達(dá)到精確的反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)提升效率的目的。
由于當(dāng)下各個(gè)環(huán)節(jié)都特別注重收集數(shù)據(jù)，但很多數(shù)據(jù)收集上來(lái)很多似乎看起來(lái)之后，如果沒(méi)有，很多似乎看起來(lái)相互沖突和在邏輯上違背的數(shù)據(jù)應(yīng)用上就有很大的問(wèn)題。
比如在海運(yùn)領(lǐng)域，從沿海到內(nèi)地集裝箱調(diào)運(yùn)時(shí)，有時(shí)候有貨進(jìn)沒(méi)貨出，沒(méi)有貨出的時(shí)候只能調(diào)空箱。對(duì)于航運(yùn)來(lái)講，船舶航行信息，運(yùn)營(yíng)模式，調(diào)度信息，港口，貨物堆場(chǎng)，水文氣象等這些信息很分散，量也很大，因此必須要采用大數(shù)據(jù)，建立一個(gè)大數(shù)據(jù)池，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提煉形成新的價(jià)值。
比如對(duì)于飛機(jī)來(lái)說(shuō)，跟客運(yùn)不同物流運(yùn)輸除了安全性以外，降本增效才是最核心的管理目的管理目的。航空物流企業(yè)一般都在關(guān)注遇到什么樣的天氣，用什么樣的航速飛行最省油，而且機(jī)腹的貨倉(cāng)怎么樣排列才能在最有效的方式下承載更多的貨物。
這些都必須在龐大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力的基礎(chǔ)之上，才能獲得核心的數(shù)據(jù)和真正解決辦法。
關(guān)鍵，人工智能技術(shù)的出現(xiàn)使得無(wú)人倉(cāng)的構(gòu)想得以實(shí)現(xiàn)。得益于機(jī)器視覺(jué)等人工智能技術(shù)，自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)中的搬運(yùn)機(jī)器人、分揀機(jī)器人、無(wú)人叉車(chē)等一系列物流機(jī)器人均可對(duì)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的物流作業(yè)實(shí)現(xiàn)自我感知、自我學(xué)習(xí)、自我決策、自我執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)更高效的自動(dòng)一體化。
此外，人工智能技術(shù)基于歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)、寬度學(xué)習(xí)等算法，可建立庫(kù)存需求量預(yù)測(cè)模型，用于對(duì)以往的數(shù)據(jù)的檢測(cè)并預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)，形成一個(gè)智能倉(cāng)儲(chǔ)需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)自主生成最佳的訂貨方案，實(shí)現(xiàn)對(duì)庫(kù)存水平的實(shí)時(shí)調(diào)整。
同時(shí)，隨著訂單數(shù)據(jù)的不斷增多，預(yù)測(cè)結(jié)果的靈敏性與準(zhǔn)確性也能夠得到進(jìn)一步提高，使企業(yè)在保持高物流服務(wù)水平的同時(shí)，還能降低企業(yè)的庫(kù)存成本。
這也是京東目前為止競(jìng)爭(zhēng)力的核心，而這樣一個(gè)建立在用戶需求和庫(kù)存動(dòng)態(tài)配比之間的數(shù)據(jù)模型以及產(chǎn)生的一系列應(yīng)用，背后依然是大數(shù)據(jù)和算法的支撐。
所以對(duì)于智慧物流企業(yè)來(lái)說(shuō)，建立物聯(lián)網(wǎng)研發(fā)團(tuán)隊(duì)和AI算法與應(yīng)用團(tuán)隊(duì)之外，大數(shù)據(jù)處理能力以及大數(shù)據(jù)算法的研發(fā)，也是一個(gè)非常重要的方向。
03丨協(xié)同性的未來(lái)
物流體系下包含著大量的業(yè)務(wù)要素，它們的疊加直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)和應(yīng)用的簡(jiǎn)單“黑箱”現(xiàn)象嚴(yán)重，業(yè)務(wù)運(yùn)行過(guò)程中發(fā)生了什么、產(chǎn)生了什么后果難以直接有效地全面管控，最終又造成成本、效率方面的問(wèn)題。
這時(shí)候，智慧物流的一個(gè)重要任務(wù)是數(shù)據(jù)+算法決策代替經(jīng)驗(yàn)決策，用可視化、智能化、自動(dòng)化等手段去打破數(shù)據(jù)鎖，最終實(shí)現(xiàn)可持續(xù)化發(fā)展。
協(xié)同處理能力，才是智慧化物流發(fā)展的未來(lái)。
比如物流企業(yè)在具體的供應(yīng)鏈執(zhí)行過(guò)程中還包含著大量需要協(xié)同的要素，商品、庫(kù)存、車(chē)輛、路由、設(shè)備、訂單等，它們同樣有著十分復(fù)雜的協(xié)同要求。
再比如物流園區(qū)，過(guò)去高度依賴(lài)人力管理，但隨著園區(qū)人數(shù)與車(chē)輛增長(zhǎng)、設(shè)備增多、能耗增加，傳統(tǒng)的管理方式忽視了技術(shù)與人、車(chē)、貨、場(chǎng)的協(xié)同，無(wú)法從全面整合、互聯(lián)互通的全局視角去管理園區(qū)。
因此，真正厲害的智慧物流技術(shù)提供方，開(kāi)始在協(xié)同領(lǐng)域發(fā)力，并已經(jīng)形成優(yōu)勢(shì)
比如德邦快遞的智能物流園區(qū)，就是采用的華為智慧物流和協(xié)同管理技術(shù)，包括取件、流水作業(yè)以及運(yùn)輸?shù)母鱾€(gè)環(huán)節(jié)都普遍存在。OCR技術(shù)實(shí)現(xiàn)高速掃描取件、自動(dòng)識(shí)別分揀；AI識(shí)別技術(shù)杜絕暴力分揀；智慧物流園區(qū)人員管理子系統(tǒng)、訪客管理子系統(tǒng)等眾多模塊全面升級(jí)了德邦快遞的服務(wù)體驗(yàn)。
此外，這個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)在上云之后，開(kāi)始跟德邦快遞已經(jīng)有點(diǎn)IaaS、PaaS和SaaS的IT分層規(guī)劃和建設(shè)協(xié)同發(fā)展，改變了傳統(tǒng)IT架構(gòu)慢、貴、難三大難題，實(shí)現(xiàn)了資源按需申請(qǐng)、隨取隨用，在IT開(kāi)發(fā)效率和對(duì)業(yè)務(wù)需求響應(yīng)速度提升之外，也讓優(yōu)化和維護(hù)成本大幅降低。
這可能才是智慧化物流發(fā)展到一定階段的最合適方向。
當(dāng)然，從國(guó)內(nèi)各大核心企業(yè)服務(wù)軟件平臺(tái)發(fā)展的歷程來(lái)看，融合與協(xié)同是各家都不約而同選定的數(shù)字化發(fā)展方向。
用友創(chuàng)始人王文京在最近接受媒體訪談的時(shí)候表示，企業(yè)推進(jìn)基于數(shù)智化的商業(yè)創(chuàng)新，包括產(chǎn)品與業(yè)務(wù)創(chuàng)新、組織與管理變革，需要突破技術(shù)、商業(yè)和成本三大障礙，呼喚能夠便捷實(shí)現(xiàn)商業(yè)創(chuàng)新的平臺(tái)，使能商業(yè)創(chuàng)新簡(jiǎn)單、便捷、大眾化、社會(huì)化。
在他看來(lái)，信息技術(shù)在企業(yè)的應(yīng)用也從以ERP（企業(yè)資源計(jì)劃）為代表的，以“流程優(yōu)化，提高效率“為核心價(jià)值的企業(yè)信息化階段，跨入以“商業(yè)創(chuàng)新，重構(gòu)發(fā)展力”為核心價(jià)值的企業(yè)數(shù)智化的全新階段。
誠(chéng)如斯言，如今科技發(fā)展已經(jīng)超出了人們的預(yù)期，我們從未像現(xiàn)在一樣如此與整個(gè)世界緊密相連，小到客戶和企業(yè)之間的連接，企業(yè)供需產(chǎn)業(yè)鏈之間的連接，大到國(guó)家、地區(qū)之間的連接都在發(fā)生著改變，人類(lèi)已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入一個(gè)以數(shù)字技術(shù)為核心的虛擬時(shí)代。
而遨游風(fēng)起的大時(shí)代，智慧物流遇到的最核心問(wèn)題就是可持續(xù)增長(zhǎng)。
這也是不確定時(shí)代行業(yè)發(fā)展的底牌。