在科技赋能的浪潮下，物流业正朝着自动化、智能化和无人化的方向发展。当前，全球领先的物流企业都在加大对大数据、人工智能、云计算和区块链等新兴科技的战略投入。而在智能科技的应用上，中国的快递物流企业与全球行业领先者相比，差距还是较为明显的。如何赶超？

为进一步探究智能科技战略对快递物流行业的颠覆性变革，我们以“智能科技战略引领物流行业新变革”为主题，分别选取了客户体验、运营模式和商业生态这三个方面进行论述，旨在为国内快递物流企业赶超先进提供参考。

一、打造极致物流客户体验

随着机器学习算法、视觉和语音识别技术等智能科技的广泛应用，快递物流服务得以从以产品或者流程为中心向以客户为中心转变，由此为C端客户带来更便捷更人性化的服务，为B端客户则带来客制化程度更高的服务。

（一）物流企业：实现以客户为中心的任务管理

传统物流任务管理是以完成内部既定流程规范为驱动的，客户体验不佳。大数据和算法模型使得物流任务管理可以实现以客户需求为驱动，从而提升了客户体验。

当客户的服务偏好、区域分布、每次收寄件习惯等信息被采集研究后，就可以基于客户特性，对每个经营网点进行智能任务管理：大量的收派任务如何排序、复杂的收派路线如何优化、客户服务等级如何设计、收派服务方式如何选择等等，这些指令信息推送给收派人员处理，使得物流任务管理真正做到以客户特性为驱动。

依靠大数据、云计算等科技，物流公司能够为客户提供一站式解决方案。

例如，根据消费市场数据动态，为电商客户提供准确的订单预测，智能地将货物配送到最需要的仓库，同时选择最优的运输路径。整个过程，立足于客户的利益，让客户的生产计划匹配市场需求，配送时间最短，物流成本最低，实现客户良好的体验。

（二）C端客户：体验更便捷更人性化的服务

C端客户的诉求是物流服务的便捷化和人性化。智能科技正助力面向C端用户的快件物流从程序化向人性化转变：从快件下单、地址录入、预约寄件和费用支付，到快件查询、预约取件等各环节全流程的便捷化。如下图所示：

智能科技使得收寄件服务变得非常“个性化”——客户可根据自身需求的紧急程度，选择快件服务的上门时段和上门方式。

最紧急的可选择无人机上门服务，比如亚马逊在美国已实现从本地仓库给客户提供快捷的无人机投递服务；次紧急的可选择机器人上门服务，比如美国Starship公司开发的快递机器人，通过建立配套的本地机器人仓库，可实现在核心城区内20分钟完成收派件全过程服务；不紧急的则可选择比较经济的智能快递柜来寄取件。

随着科技的发展，快递无人机、机器人和快递柜的人机交互功能会得到更极致的人性化提升。

智能科技可以让物流公司拓展更贴心的产品和服务。

比如亚马逊通过安装遥控锁、云端监控摄像头、Key APP等智能工具，在客户外出的情况下，让收派员通过安全的智能程序打开房门将货品送到客户家里(Amazon Key Service)，或者打开指定地点的车后备箱将货品放到客户车内(Amazon Key in-car Delivery)，不需要当面签收。

客户只需远程通过手机APP即可遥控操作，并且全程可视化。避免了代收货物、货物被放置于门外、延迟送货等情况带来的不便，让客户享受科技带来的人性化服务乐趣。

亚马逊还推出了“订单未至，货已先行”的前瞻智能物流服务，顾客心仪的货品能够在最短的时间配送到位，大大提升客户体验感。

（三）B端客户：体验客制化程度更高的服务

B端客户的诉求是物流服务的客制化程度。智能科技正助力面向B端客户的快件物流从标准化向客制化转变：从物流方案设计到交付过程管理，再到合同交易结算，实现全流程的客制化。

1.可设计最佳物流解决方案

传统物流公司通过手工或简易系统为客户设计物流方案，数据预测能力不佳，规划合理性不足。

智能物流系统可以模拟复杂的物流需求，自动计算路径，智能规划资源；可以演算出客制化的解决方案——产品满足方案、交付实施方案和价格适配方案等。

2.可实现物流交付全过程的透明可视化

交付过程可视化程度低一直是传统合同物流的主要诟病之一。

当快递物流公司借助科技手段对物流运行得以高度掌控，精准追踪物流环节信息，合同物流信息将可以对客户全透明开放。

客户登录仪表盘（Dashboard）可看到专属的多维物流动态信息：所有货物实时的位置分布情况（在任何场地、运输工具或目的地位置）；每件货物在过去、现在和未来任何特定时点（可精确到小时或者分钟）到达的位置等等。

而对运输条件要求较高的冷链运输产品，通过温度传感等技术，还可观测到货物当前所处运输环境的温度和湿度等状态。

比如联邦快递FedEx的高端冷链医药运输解决方案，通过对货物的温度数据、储藏状态、运输线路等全程追踪记录，让医药产品运输过程实时透明可视化。

3.区块链技术将极大简化客户的交易结算

多批次多批量是商业合同物流的特征，如此产生繁琐的交易结算和账本核对管理。

区块链技术可实现分布式记账，交易账本不可篡改，数据透明可追溯。因此，未来依靠区块链技术可实现物流订单、物流状态和物流交易的信息一致化，且不可篡改地记录在链上，再通过信息共享触发物流公司与客户双方实现账本数据同源一致化，从而极大简化传统繁杂的交易结算和账本核对工作，加强彼此之间的信任关系。

智能科技正在助力物流任务管理真正以客户需求和特性为驱动，为C端和B端客户提供全方位的极致体验。

C端客户可享受到更便捷更人性化的服务，B端客户对客制化的需求也可得到更大的满足。

二、构建三大核心能力

国内电商带动快递物流爆发式增长，每逢双“11”、双“12”等电商购物节，海量订单瞬间涌进物流仓库，整条物流链上随即拉开了接力赛，快递物流公司的运营体系必将经受极大考验。

而由于缺乏最优网络规划、高效资源协同整合能力和智能供应链管理这三大核心能力，传统物流企业很难在如此激烈的竞赛中取胜。

我们认为，智能科技战略正在助力快递物流运营管理朝着数字化和无人化方向发展，快速构建智慧物流运营管理三大核心能力，最终实现整体运营效能的数量级提升。

（一）物流网络规划：从经验判断式向最优求解式转变

物流网络的“排兵布阵”是极为复杂的，这个“兵阵”是由海量节点（经营网点、中转场和仓库等）和大量路径（车辆线路和航空线路等）组成的复杂系统，排布难度极大。

传统物流网络规划主要依靠主观经验判断，在模糊经验主义指导下构建的物流网络效率低下，出错率极高。而智能科技则提供了更优的方案，网络规划从经验判断式向最优求解式转变。

1.宏观物流网络

在宏观网络规划层面（如全球级或国家级网络），结合大数据、人工智能方法、传统的运筹学优化算法等，可以仿真模拟在多种业务情形下，各种网络规划模型的时效和成本状态，从而推演出整个网络的关键节点与骨干路径的最优架构方案，如在哪里建设航空枢纽、在哪里布局智能仓库、货机航线如何规划等是最经济最高效的。

2.微观物流网络

在微观网络规划层面（如城市级或区域级），根据城市或区域经济圈的业务量集散程度，引入智能地图，可以合理布局收派地面部队，规划城市接驳车辆，设计经营场地等资源的分布。

精准的资源规划布局使得快件能够以最优的路径、最经济的方式和最快的时间配送至目的地。

比如UPS在北美通过大数据和运筹学来优化运输末端配送路径（On-Road Integrated Optimization and Navigation），项目实施后成效显著：每年给UPS减少1亿英里(约1.6亿公里)行驶车程，节省3-4亿美元成本，也使得UPS比竞争对手的交货时间预测更精准，交货策略更敏捷。

3.无人机的研发应用提升布局效果

无人机可实现航空物流网络干支线的对接，完成对地形复杂或偏远地区的空网覆盖；智能驾驶和无人车在中长程干线运输方面可实现更高效能的运输规划，从而大幅度提升物流效率。

比如国内某快递物流公司采用“干线大型有人运输机+支线大型无人机+末端小型无人机”三段式空运网，旨在实现36小时通达全国。

（二）物流运营资源管理：从滞后应对式向动态前瞻式转变

因客户需求在区域和时间上的差异，运营资源常常出现供需不匹配的现象，最典型的莫过于双11等电商购物节前后，常常出现供给“此多彼少”的尴尬局面。

科技使得资源管理从滞后应对式向动态前瞻式转变，有如给资源协同注入“管理柔顺剂”。

1.精准的动态运营策略实现资源的协同管理

大数据和算法可以对资源利用情况进行更准确的历史信息分析和未来数据预测，从空间上可以从面（地区），到线（线路），到点（环节）级别；从时间上可以从年，到月，到天，甚至小时级别，精准定位资源的闲置位置和时点。

进而采用动态调度和智能排班等运营策略来降低资源布局的不平衡，并实现航空运输网络、干线运输网络、最后一公里配送网络等多网络、不同类型资源的更有效地衔接整合。

2.动态的报价机制实现资源的供需平衡

已有部分领先物流公司建立了智能报价系统，该系统基于市场情报信息、线路成本信息和资源利用动态等因素，当线路和时段闲置时，为客户提供极具竞争力的报价，来增加流量，提升资源利用率；相反，当线路和时段紧缺时，则给供应商提供更有吸引力的报价，来增加资源供给从而满足业务需求。

比如全球领先的第三方物流服务商CH Robinson的Navisphere系统整合北美最大的公路运力网络，利用市场供需提供实时动态定价。

（三）供应链管理：从人工作业式向“无人驾驶式”转变

随着地价上涨，人工成本上升，物流业务暴增，传统“平面型”场地的效能问题愈来愈突出，严重挤压利润空间。

科技物流场地可构建“立体型”作业空间，同时通过自动化、智能化，甚至无人化的运作，把物流运营中心打造为现实版的“钢铁侠”，从而通过供应链关键节点的科技升级带动整体供应链的作业效能和利润空间的提升，使得供应链管理从人工作业式向“无人驾驶式”转变。

1.全自动化转运中心

在中转分拨场地，如果用全自动化分拣设备流水线和智能装卸货机器人代替人工劳动，货物的集散效率可增加十倍甚至数十倍，可做到单位场地小时级甚至分秒级的产能最大化。

比如UPS在全球建立了众多的自动化转运中心，全球最大的自动化转运中心—UPS世界港每天可处理130架货机的装卸作业，自动化分拣能力达每小时41.6万个包裹，每件包裹到港后只有两次人手触碰的机会，其余全部由机器完成。

2.智能化和无人化仓库

在仓库，采用大数据模拟可以对容纳成千上万个存货品类（SKU）的大型仓库做最合理的货架布局，并就拣货路径进行最优设计，让拣货机器人实现高效仓管作业。

管理人员也可以通过智能语音技术指挥机器人仓库作业，实现无缝连接的人机交互。比如亚马逊在25个规模型运营中心配置了8万台高效率、高精准的Kiva拣货机器人。

亚马逊的最优货架布局与智能拣货路径优化项目，使得拣货员从早期每天平均行走27公里下降到当前的5公里，极大地提升了拣货效率。

3.智能化客服中心

在新型客服中心，使用在线客服机器人可解决常规性的客服问题，节省大量的人员投入；对于复杂的投诉类和理赔类等问题，智能系统也可通过学习算法模型预判每次客服来电意图，并给客服人员预设解决方案和话术安排，大大提升客服工单的处理效果。

一旦完成以上三大核心能力的构建，传统物流网络将蜕变为数字智慧网络。

不妨展望一下，也许在不远的将来，全国乃至全球的航空枢纽体系、运营场地体系和仓库体系都由空中线路、干线线路进行高效联接，织成一张物联网，网内每个节点的运营都是由大数据来驱动的。

这将是一个由数据驱动，由智能机器运转的智慧型有机组织。

来源/麦肯锡

作者/容觉生、徐崇延

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