新冠疫情给民生经济带来的冲击正在淡化，但过去三年时间，物流和供应链面临的极大挑战和不确定性已经给了我们很多启示，促使智慧物流、供应链数字化加紧提速，尤其是物流领域智能化、自动化的投资出现了重要契机。疫情期间的经验告诉我们，物流效率一旦出现问题，会产生很多令人窒息的结果，企业的危机会被放大，民众的情绪会被激化，我们每一个人对未来都不再有可靠的掌控力。然而，过去我们对物流领域的很多常识和经验，是否也存在不少的错觉和误判呢？ 不可否认，国内的物流行业确实进步很快。数据显示，2021年国内社会消费品零售总额达到44.1万亿元，比2012年增长1.1倍，而2021年全国网上零售额13.1万亿元，比2012年增长9倍。没有国内物流企业持续的效率提升，很难支撑起网上零售额如此高速增长。 微观比较也能说明部分问题——疫情发生前的几年，美国电商行业送货最快的亚马逊可以给付费会员（需要支付99美元的年费）提供“两日到”甚至“一日到”服务，然而，此时国内的京东商城已经可以做到90%的包裹客户下单24小时内完成送货。亚马逊运营中心曾经有一个判断：全世界的供应链在亚太地区，只有亚太地区能够做出最优秀、最可靠的物流机器人。长期以来，仓储、运输、配送的自动化已经是国内物流企业布局最深入的一个赛道。 那么，国内物流行业真的具备可靠的领先优势吗？中国物流与采购联合会会长何黎明曾经直言：“我国的物流效率仅相当于美国20世纪80年代，降本增效空间巨大。”衡量一个国家整体的物流效率，要看一个关键指标——“社会物流总成本在GDP中的占比”，即每创造100元的社会财富，需要10元还是20元的物流费用，才能送到消费者手中。2022年，我国全社会物流总费用与GDP的比例在14.6%左右，欧美发达国家物流总费用与GDP的比例则是在8%~10%之间，日本是11%，东南亚国家平均是27%左右。 现今，自动化、智能化技术的成熟给物流行业的降本增效创造了一定条件，但真正要解决供应链整体的效率问题，物流行业的灵活、可靠和反应迅速只是一个必要条件，技术驱动商业模式变革可能更为重要。而物流作为将货品、平台、用户串联起来的一条隐形链路，经历过疫情三年的压力测试之后，如何实现高韧性和协同性的智能升级，将成为决定未来供应链品质的关键要素。 疫情的冲击倒逼物流企业加速推进数字化、智能化升级，除了要降本增效，更重要的是韧性供应链的打造，更能应对未来经济的不确定性。但是物流行业的具体问题，有哪些可以因数智化技术的创新应用而真正得到解决，还需要关注更多细节。 亚马逊是欧美国家物流科技的领导者，一心想要打造一个完全自动化的物流配送系统，然而，经过疫情考验之后，亚马逊才真正找到问题所在。2020年3月，新冠疫情在美国快速扩散，可以想象，人们的出行次数急剧下降，居家办公、“宅经济”成为那时人们的主要应对办法。 但是，一家叫做“路灯数据”的研究机构利用APP定位来跟踪人们的出行，发现一个奇怪现象：在纽约史坦顿岛的海湾大道（Gulf Avenue）、切尔西大道（Chelsea Avenue）、第五街（Fifth Street）和第六街（Sixth Street）上，人们的出行活动完全没有减少，反而增加了30%左右，上述几条街道都指向同一个地方——亚马逊在纽约市的物流中心。 原来，亚马逊的员工们正在加班加点应对暴增的顾客订单。同年4月，亚马逊在美国陷入“裁员潮”的背景下，逆势扩招了17.5万名物流配送员工。疫情的挑战来临时，亚马逊所能动用的科技手段捉襟见肘，最终要靠大幅增加劳动力来解决问题。而且，当时亚马逊有很多物流员工，每天要在物流中心的货架之间走上好几英里，20岁员工和60岁员工的工作量没有任何差别，干不动就换人。 当时的仓促和低效给亚马逊留下深刻教训，最近两年，亚马逊有大量投资聚焦在物流仓储，仓库里放进大量分拣机器人、物流搬运机器人，让机器人自动拆装可以减少差错，自动储存可以增大空间利用率，自动拣选可以减短时间周期，自动卸货、自动验收、自动发货都可以减少人力成本。 机器人和数智化技术主要针对解决的物流难题集中在仓、运、配三大环节，这也恰恰是国内企业智能物流布局的重点。驱动中国制造业升级迭代的核心动力，已经不是过去的人口红利或者外贸红利，中国供应链物流的数智化也是配合产业升级的现实需要。疫情过后，国内物流科技企业在仓、运、配环节的数智化布局已经取得了一定技术优势。 智能仓储方面，京东商城通过大规模、大范围建造智能立体仓库，引进自动分拣设备，在实现99.99%高准确率的情况下，分拣处理能力超过20000件/小时，内部解决了从“人找货”到“货找人”的问题，而且，仓库管理、控制、分拣和配送信息系统都由京东自主开发并完成总集成。京东官方数据显示，2018年京东物流员工成本占营业成本的比重为46.4%，2020年这一数据已经下降至38.8%，降本增效的实际效果十分明显。 配送技术方面，顺丰因为是“送快递出身”，长期在无人机物流配送技术上的投入，逐渐补齐了无人机配送缺口。2022年5月上线的丰翼ARK40无人机在运载量、速度与安全性上都有不小突破，协同顺丰航空的传统优势，顺丰独特的智能物流网络得到更大拓展。 菜鸟网络的优势在物流的“最后一公里”，早期主要靠算法，通过大数据分析，用户下单之前即作出准确的销售预测，调动多种物流资源实现提前配送。疫情前后，菜鸟陆续上线了IoT数字技术和无人车等物流科技，菜鸟驿站的“无感取件”技术，让取件效率提升到秒级；菜鸟无人车智能配送的应急反应速度达到人工的7倍，峰值运力可达一天500单/台，从而解放了负担沉重的快递员。 目前，智能商业是与我们每一个人距离最近的智能物流应用场景。比如，京东商城、菜鸟网络都在设法强化“订单—仓储”系统，依托大数据可以很大程度上实现对运输配送的最优化，因为总能找到距离任何一笔订单（任何一位顾客）最近的那个仓库。完全由AI进行资源调配，除了给企业节约人力成本，更能大幅减少供应链由于操作不规范而造成的损耗，最大程度提升顾客满意度。顾客满意度的来源往往是早期看价格，中期看质量，产品质量和价格的曲线最终会趋向固定，顾客要的就变成时效。如果商家能够发闪送或者同城，顾客的购物决策会来得更快。 后疫情时代，物流体系的智能模式已经在加速落地。智慧物流正在成为激发中国经济内在潜力的关键基础设施。中国物流与采购联合会数据显示，当前物流企业对智慧物流的需求主要包括物流数据、物流云、物流设备三大领域。预计到2025年，智慧物流市场规模将超过万亿，年均同比增速近10%。 如果物流人员过去的工作效率维持到今天，需要增付的人力成本是难以承受的，而智慧物流的主要作用就是解决效率、成本难以平衡的问题。 其实，国内物流体系面临的挑战不仅存在于疫情期间。哪怕没有疫情冲击，“社会物流总成本”的降低也存在着很大空间。根据中国物流与采购联合会的基本判断，我国的运输费用、保管费用、管理费用都比欧美国家高。 运输费用方面，中国目前的运输主要还是依靠高成本的公路运输。国家统计局数据显示，2021年全社会累计完成的货运量中，公路运输占比是75%。成本更低的铁路运输和水路运输所占比例不及欧美国家的一半，比如，美国铁路和水路货运的占比超过50%。 保管费用方面，我们是制造业国家，产能巨大，库存周期也比较长。一件产品在仓库里放2个月卖出去，还是放半年卖出去，保管成本会相差3倍。所以，IT领域有一种说法：产品经理生于用户体验，死于库存管理。 管理费用方面是最需要改进的。物流行业有一个警示性的玩笑：一盒棉签从工厂里生产出来，一直到运到你家门口的夫妻店，最后被你买走，一共被“搬运”几次？答案是至少5次。东西从工厂出货之后，要搬到品牌商仓库，然后是总代理仓库、城市代理仓库、批发市场，最后搬到夫妻店，至少在5个地方过一遍。这不都是成本吗？ 物流系统的数字化、智能化做到极致，更多是在仓储设施、社区驿站这类有限的空间内提升效率。如果商业模式存在缺陷，供应链不必要的复杂性不能得到优化，哪怕没有受到任何外部冲击，社会整体的物流成本也还是降不下来。 其实，疫情的冲击是在给少数几家头部的物流科技公司提供发展契机，因为这些公司的商业模式最有优势，数智化和机器人技术可以最大程度发挥作用。比如，亚马逊在拓展电商业务的二十几年中构建的高效物流仓储系统遍布全球，但是，在这上面投入数智化、机器人技术的成本是非常昂贵的，如何摊薄这个成本并最大程度发掘智慧物流系统的商业价值呢？ 亚马逊很早就开发了FBA业务（Fulfillment By Amazon），不管是跨国公司还是微型创业公司，只要想把东西卖给顾客，无论是一台苹果电脑还是一包纸巾，接上亚马逊的FBA平台，都能直接送达顾客。FBA业务就是将亚马逊多年以来构建完善的储货、送货系统出租出去，使之标准化、模块化、服务化，完全对外开放。 数智科技在物流系统的创新应用，是把简单便利留给客户，把复杂留给企业自己。现在国内也是这样，如果品牌公司或者电商卖家准备在京东、天猫上卖东西，甚至不用自建仓库，直接选择平台的“一件代发”服务即可。货品出了工厂，直接进入京东或者菜鸟的物流系统，统一进行存货、拣货和发货，这种“物权流转货不动”的模式又减少了一次运输成本。目前，菜鸟网络的营业收入中60%以上来自外部客户，京东物流来自京东电商自营的收入占比也不断下降，外部客户贡献的收入占比已接近50%。 智能物流升级的背后需要更多商业模式上的创新，其核心是将物流行业的技术“基础设施化”，使任何企业、个人感觉就像插上电、打开水龙头一样方便地享受服务。 一般认为，智能物流是将物联网、大数据和云计算等成熟技术结合物流行业的实际痛点，助推物流系统的升级迭代，其中起主要作用的是人工智能。物流“智能化”区别于物流“数字化”的关键，在于谁来做最终决策？智能物流的主要应用场景中，都是机器替代人做决策。 比如，目前智能物流的主要载体是以AI技术赋能的智能设备，诸如无人卡车、AMR（自主移动机器人）、无人配送车、无人机、客服机器人等，另外就是通过AI算法驱动软件系统来提高人工效率，包括车队管理系统、仓储现场管理系统、设备调度系统、订单分配系统等。以顺丰物流的智能系统为例，主要是把持续优化的视觉自然语言处理技术应用到多个业务场景当中，包括件量预测、网络设计接驳规划、装载率测定、运单识别、装卸检测等应用场景都能做到较高水平的AI化。 然而，AI系统主要不是设计出来的，而是训练出来的，需要丰富的应用场景和海量的数据支撑。场景和数据从哪里来呢？这就需要物流行业在商业模式上实现突破，物流企业除了提供物流服务，更要将自己作为这个时代的“基础设施提供者”，即把AI做成基础设施，让更多不懂AI的企业和个人也能用很低的价格搭上这班车。作为“基础设施提供者”，那些最有优势的物流科技企业为了保持领先地位，会更有动力系统性地为物流产业注入技术，拓展增量，提升整体效率。 不久之前，我们刚刚经历过疫情冲击下的物流困境，在国内的直观感受就是快递物流停运无法发货、电商销量锐减生意惨淡、货车司机被堵路上运力削减……纵观全球，根据埃森哲的报告，《财富》1000强公司中有四分之三受到新冠疫情导致的供应链中断的负面影响。根据麦肯锡的数据，物流和运输业受到不利影响，全球集装箱运输费率平均达到2019年水平的四倍到五倍，而某些特定市场的增幅甚至更高。诸如此类的物流困境，已经从数智科技、商业模式两个层面激发了物流体系的创新力。 疫情发生之前，评价物流效率的标准就是速度快、时效性好，嵌入到产业升级的大背景中，就是大幅降低了企业和品牌崛起的交易成本。 过去，要让产品从工厂到消费者手里，需要找合作媒体、找渠道、找货架，中间可能有几层经销商，还得安排很多城市经理、区域总监……这些都是交易成本。现在，从产品到消费者，只需要一个APP，只经过一层物流，供给和需求之间的链条大幅缩短了。疫情之前，国内已经可以做到1美元的平均快递成本，就能通运全国。高效物流之下还有持续几十年没有间断的村村通工程，庞大国土上的每一个村子都要做到通电、通路、通网络。 大规模投资+新技术演化已经使国内物流体系拥有极高的效率，成为促进各类产品创新、各类商业创新可靠的新基础设施。企业和品牌可以专注于研发设计，而生产、销售、存储、分拨、发货都可以交给代工厂、电商平台和这个新基础设施去完成，助力商家实现了C2M（用户直连制造）个性化、定制化生产服务。产业升级是创新依次展开的图谱，而改变世界的创新成果，往往是IT+物流产业“基础设施化”和新技术演化到某个阶段的产物。 疫情发生之后，我们发现高效物流是有代价的，一个靠规模效应、靠成本优势建立起来的物流网络和供应链是非常脆弱的，哪个供应商、哪个产业园意外遇到什么障碍，就可能对上下游企业造成冲击和损失。很多企业的观念因此发生了变化，在追求低成本、效率化的同时，也要兼顾柔性化和安全性。其实，物流行业服务的很多客户（包括外资大品牌）都有一套完整的供应链体系，一些非核心的环节，他们会进行外包处理，而且会同时外包给多个供应商。 因此，供应链和物流体系将更趋复杂。以往签订的物流合同是一年定价一次，疫情后，合同期有明显的缩短趋势，服务功能的链条也越切越细。比如，运输上会同时签约几家物流公司，一家公司负责一段路程，而且随时可以选择跟其他公司合作。这就对物流企业的底层运营能力，包括网络服务能力、信息系统能力等形成更大挑战。 疫情因素对物流效率的影响终究是短期的，疫情后，智能物流升级，重点还是要瞄准社会各界对供应链效率和安全的关切，即用供应链的视角对物流产业各个环节进行审视。 就物流科技企业疫情后的升级趋势看来，可以预见，将会把更多的发挥空间聚焦到供应链的优化策略中。传统的物流公司是将自己视作一个“乙方”，提供物流各个环节的标准化服务。未来的物流公司将会跟企业一起研究业务，除了提供物流服务，更要从供应链全局的角度帮助企业实现新的增长。 国内少数几家数智化程度较高的物流科技公司，已经能从企业客户的前期销售预测环节介入，提前进行品类分布和库存安排。销售期间也能及时满足退货、换货和补货需求，并高效处理库存。比如，京东物流帮助部分外企客户的库存周转天数降低了大约30%，即在销售额不变的情况下，企业客户在库存上被占用的资金大幅减少。 疫情过后的物流科技创新可能面临一个转折点，因为疫情放大了物流行业原来潜在的健康隐患，甚至对于很多企业、很多行业来说，这可能是一次压力测试，让人们看到供应链始终面临一个根本性问题，即“牛鞭效应”，需求的微小变化，会从零售商到制造商、供应商逐级放大。 比如，疫情期间正好是新能源汽车市场高速增长的黄金时期，而疫情对汽车市场的需求和供应链确实产生了不小的扰动，假如对新能源汽车的终端需求影响幅度是20%，传递到制造商时就可能成了50%，传递到MCU芯片（微控制单元）供应商时则可能是100%，而到了台积电（代工芯片）时则可能变为200%。任何对供应链的意外扰动都可能造成行业困境，一个不起眼的零部件难倒一众企业，甚至难倒一个产业的情况时有发生。 疫情后，智能物流的发展方向一定是“一体化”，作为衔接工业、服务业的重要中介，将客户企业供应链系统中的各个主体，包括供应商、物流服务商、运输公司、包装公司等，以及存储、拣选、配送等各个环节，作为一个整体与客户企业的业务节奏高度契合。物流科技企业需要利用自身的优势进行垂直延伸，将上下游产业结合起来。比如，服务钢铁企业生产和流通的物流公司，也要与下游的汽车产业衔接，融入一个完整的产业链生态当中。以最经济、最安全的方式，在适当的时间和地方，配送适当的物料，实现可持续的精益化。 物流是整个供应链衔接、执行的体系，智能物流的进化迭代是面对供应链业态变化做出的响应。物流供应链的数智化不仅体现在使用了物联网、AI、电子标签等技术设备，更体现在供应链整体的协同共享、即时响应、实时可视、柔性定制等理念的落实上。产业链生态做得越扎实，越不让要素的短板出现，产业链的韧性和安全性越会不断得到增强。 （来源：中国工业和信息化） 声明：本文来源于中国工业和信息化。转载本文目的在于传递信息，并不代表赞同其观点或对真实性负责，如发现文章存在版权问题，烦请联系小编电话：010-80418365，我们将及时进行处理。
