同時，人工智能通過優(yōu)化、視覺、自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)在物流多業(yè)務(wù)場景（件量預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、接駁規(guī)劃、裝載率測定、運單識別、裝卸檢測等）的落地應(yīng)用。最后，順豐智慧物流地圖打造面向AI的未來地圖。

（演講嘉賓：順豐科技數(shù)據(jù)總監(jiān) 余何）

（本文根據(jù)5月15日由物流沙龍舉辦的“2018智慧物流高峰論壇”現(xiàn)場錄音整理）

未來三到五年之后中國的城鎮(zhèn)化情況是什么樣的？未來全球的經(jīng)濟發(fā)展的情況是什么樣的？現(xiàn)在由于整個地緣政治、貿(mào)易情況，國與國之間、經(jīng)濟體與經(jīng)濟體之間的物流量并沒有完全地釋放出來。未來的十年、二十年，我們可以看到一旦整個地緣政治、貿(mào)易結(jié)構(gòu)、貿(mào)易一體化建立起來以后，對于中國的物流需求量是非常大。

我個人認為，在未來的三年里面中國會有超級的大城市群逐漸建設(shè)起來，我們會發(fā)現(xiàn)城市的邊界會慢慢擴大，城市和城市之間的結(jié)合，城市和城市之間的區(qū)域兼并和融合幾率會越來越大。

三年之內(nèi)整個大的超級城市群建立起來之后，在全世界的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)情況下，各個地方的特產(chǎn)，各個地方的特色經(jīng)濟會更加明顯，所以我們根據(jù)現(xiàn)在的立足點來看，整個物流需求是非常大的，不僅僅是五個億、十個億的包裹量。

這個階段我們在做什么？順豐一直強調(diào)數(shù)據(jù)，我們把整個數(shù)據(jù)作為核心的立足點，我們認為數(shù)據(jù)是未來能夠提升物流供應(yīng)鏈的成本，這個數(shù)據(jù)一定要互聯(lián)互通，這個數(shù)據(jù)一定要在跨公司、跨集團的方式打通，這樣我們的技術(shù)才能有用武之地。

同樣，倉儲、自動化、AGV、人工智能是很重要的。但是如果往上看，在中轉(zhuǎn)場的效率要提升的話，所有環(huán)節(jié)都要精細化，但是會發(fā)現(xiàn)大部分的時間分揀中心都是前置的，車大部分的時間都是閑置的，為什么有這樣的問題？

我們可以做到很細，每個環(huán)節(jié)都通過算法優(yōu)化。比如把整個班次、同城集散做好之后，可以改變整個倉儲的共享。

另外，干線車的問題，運輸?shù)膯栴}也能夠得到有效的解決，其實可以發(fā)現(xiàn)，未來所有的供應(yīng)鏈資源都是可以對全社會一起開放的。那個時候一天十個億包裹真的不是什么太大的問題。

那么要做到一點，我們要做什么？今天我想分享下幾個主題。IoT機器人以及無人機，這是整個IoT的網(wǎng)絡(luò)，在這個網(wǎng)下接入的智能設(shè)備。人工智能，上次我已經(jīng)做過比較深入的講解，當(dāng)時也分享了感知機器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細節(jié)，我今天會重新回顧一下。最后，再談一談?wù)麄€順豐自建的智慧物流地圖。

IoT機器人

2009年之前我們在整個科技上的投入是非常大的，當(dāng)時我們的車上都是裝滿GPS，我們的收發(fā)快遞動作是有記錄細節(jié)過程的，中轉(zhuǎn)的過程我們投入了大量的自動化分解，2009年之前相對末端所有的高新科技都是引用進來的。

2009年之后，我們發(fā)現(xiàn)不是這樣，這是全局性的問題，我們必須要有全局性的思維看待所有的收派、中轉(zhuǎn)以及細節(jié)的問題，我們當(dāng)時說必須要有這樣的云計算的中心，未來可能是大數(shù)據(jù)，可能是人工智能，但是必須要有自己的網(wǎng)和自己的數(shù)據(jù)中心來架構(gòu)到這樣的體系，為未來打基礎(chǔ)。

2009年至2015年我們一直朝著這條路走，我們籌備了很多的技術(shù)資源、物聯(lián)網(wǎng)、分布式數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)等等的布局，準(zhǔn)備未來的數(shù)據(jù)接入。2016年之后，我們發(fā)現(xiàn)這個云計算的技術(shù)基礎(chǔ)基本成熟了，我們已經(jīng)是大量地朝著人工智能、大數(shù)據(jù)的方向做。

這兩年的時間我們做了什么事情？先說下IoT，IoT對于順豐來說是非常重要的，在我們末端的控制，整個IoT最開始是做識別，每個包裹唯一的標(biāo)識就是剛才說的RFID，我們很快可以知道所有的包裹到底是屬于哪個客戶的，具體的信息是什么。

另外我們引入了一個地圖的團隊，做定位器，我們可以知道具體的位置，移動的位置，我們會做感知，就是把溫濕度、數(shù)據(jù)以及整體的情況做傳感器的傳入。

另外，這個基礎(chǔ)上我們建立了一張多級網(wǎng)絡(luò)，可以從全國的各個位置把這個信息傳遞到數(shù)據(jù)中心。

所以當(dāng)我們的基礎(chǔ)建立好之后，我們可以應(yīng)用到大量的場景中。比如說醫(yī)療環(huán)節(jié)，我們可以有專屬自己的智能包裹，能夠?qū)θ痰倪\輸溫控進行控制，甚至我們可以知道這個過程中包裹有沒有被暴力分解過，拋包裹的速度我們可以在存儲器里面記錄下來，這個過程是完全可控的。

在我們的整個機器人的環(huán)節(jié)上我們有個團隊，是從國外招了很多的科學(xué)家來對整個現(xiàn)場的操作類和移動類的機器人做控制，我們希望這些機器人能夠應(yīng)用到整個分揀、運輸所有的環(huán)節(jié)中，剛才說的AGV我們也有大量的應(yīng)用。叉車，現(xiàn)在基本上都是通過自動化的方式做的，現(xiàn)在實現(xiàn)全流程的控制。

無人機方面，大家可以看到今年3月27號在江西獲得國內(nèi)首張無人機航空運營（試點）許可證，這意味著無人機正式地運用到商業(yè)過程中。也已經(jīng)在全國拿到了208項的個人專利。

在一些城市沒有很好的交通狀態(tài)下，沒有辦法通過車的方式來進行運轉(zhuǎn)，這個時候我們發(fā)現(xiàn)無人機裝載可以滿足大量的需求。而現(xiàn)在我們研究了一款固定翼的無人機的產(chǎn)品在運輸，后面會公布出來。

人工智能

我們在2016年的時候從美國硅谷招了大量的科學(xué)家到我們公司，主要的方向就是幾個技術(shù)方向，剛才說的云計算和大數(shù)據(jù)的平臺搭好之后，之后就是算法，算法是非常重要的，但是如果不跟場景結(jié)合的話，所有的算法其實都是沒有具體應(yīng)用場景的。

那我們整個的方向：第一，自然語音識別的方向；第二，計算機是視覺方向，第三，決策更新的方向。在語音這一塊，我們現(xiàn)在是大量地通過智能客服來處理客服的事件，另外我們可以發(fā)現(xiàn)以前所有的面單都是手寫體，之前有大量的輸單員在后面做地址的校正，每天大概有一千萬票，大量的輸單員在后備中心支持我們。上了這個系統(tǒng)之后，確實能夠解決很多重復(fù)性的工作。用了上了手寫的圖片識別技術(shù)加上人工智能的原始歷史庫的數(shù)據(jù)信息結(jié)合的時候，會發(fā)現(xiàn)原來我們其實不需要這些重復(fù)性低價的工作，他們可以投入到更多有意思的工作。所以我們當(dāng)時做OCR，每年把一千萬票的圖片識別完全變成了自動化。

這有什么好處？以前我們用人工做的事情，要獲得準(zhǔn)確的地址基本上要延遲兩個小時，從拿到包裹之后知道要送到什么地方，可能會有兩個小時的延遲，這兩個小時對于整個供應(yīng)鏈物流來說是非常重要的，為什么？因為后面的路徑規(guī)劃就在這兩個小時，把時間前置。

在人工智能的決策上要結(jié)合我們的場景做分揀場網(wǎng)點的選址，通過人工智能的模擬器跑完以后會發(fā)現(xiàn)，它給我們的答案和之前設(shè)計的網(wǎng)址網(wǎng)點內(nèi)容完全不一樣，它會告訴我們，原來其實你不需要按照原來的方式來分配單區(qū)域、分配分揀中心，完全可以以移動式地形式做網(wǎng)點的分揀，完全可以把這個大的網(wǎng)點分揀場全部固化，只需要移動化的方式、車的方式來運轉(zhuǎn)。

當(dāng)然我們前面說到的是要把這些包裹打破原來傳統(tǒng)的方式看，上午看，下午收，大量的車往分揀中心走，以人工智能來看，路徑規(guī)劃不用以原來的方式走，只要有一輛車一直在路上跑，按照規(guī)定的路線跟收派員對接，同時把包裹放在分揀中心做，可以起到平衡的效果，這就是路徑規(guī)劃這兩年里面摸索的。

這里面最大的阻力不是科技，或者說我們需要多大的數(shù)據(jù)，最大的阻力是要對傳統(tǒng)的設(shè)施進行改造，要對原來的中轉(zhuǎn)場、車都要更換掉，原來一輛車進出是三個口，現(xiàn)在一個做完以后，原來的中轉(zhuǎn)場的硬件物理設(shè)施都需要全部更改了。

這是上次我們說的幾個大的方面，決策方面的、視覺方面的以及語音方面對我們的幫助，對于整個物流的成本下降是非常大的。剛才說到所有的高科技并不只是節(jié)約人力的成本，像剛剛開始說的，為未來五年、十年做準(zhǔn)備，未來的十年的包裹量以現(xiàn)在的方式是無法承受的，在沒有數(shù)據(jù)化、信息化、智能化的方面都要做改造，還要以全新的思維看待所有的問題。

智慧物流地圖

再看下整個順豐的地圖，順豐的地圖在兩年前自己組建的順豐團隊，這個地圖團隊主要的定位目標(biāo)就是基于物流的地圖，當(dāng)時是在四維的基礎(chǔ)上重新繪制自己的地圖，它跟一般的地圖有什么區(qū)別？

第一，我們的標(biāo)準(zhǔn)地址庫，有18級的標(biāo)準(zhǔn)地址庫，這跟原來傳統(tǒng)七級的區(qū)別是什么？我們把傳統(tǒng)的地址庫數(shù)據(jù)拿出來看以后，會發(fā)現(xiàn)中國的地址和美國西方國家的地址完全不一樣，命名、分類是千差萬別的，所以我們當(dāng)時重新把地址拿出來看，我們覺得這樣不行，要重新做，不能用省、市、鄉(xiāng)、街、路來命名，這不能解決問題。所以我們當(dāng)時進行了比較大的改造，根據(jù)位置、根據(jù)定位的坐標(biāo)來命名地址。

我們后面沒有強關(guān)聯(lián)說這個地址在哪個位置上，我們只有一個唯一的點，就是坐標(biāo)。我們的坐標(biāo)上是可以把所有跟它關(guān)聯(lián)的，在這個地方完成任務(wù)的內(nèi)容關(guān)聯(lián)上去，作為我們的地址口徑，所以我們后面根本不關(guān)注命名，也不關(guān)注變化，只需要位置。這樣的做法可以吸引到中國的場景，在什么地方，這樣定義完以后不僅可以告訴你在哪層樓、哪棟樓、哪一戶、在哪一門，甚至可以精確在哪個小區(qū)哪個后門的哪一側(cè)，這是個比較極致的定位需求，現(xiàn)在看不到，但是我發(fā)現(xiàn)實際的生活中有很多這樣的需求。

高精定位，這是依賴于全國80萬的快遞小哥的移動數(shù)據(jù)，可以實時地繪制地圖上不存在的數(shù)據(jù)，小哥的小車之類的數(shù)據(jù)。剛才說到的車有很多跟物流相關(guān)的數(shù)據(jù)，比如說高度、層高、承重，可以幫助我們做些跟傳統(tǒng)地圖不一樣的事情。

未來依托于順豐的自有地圖，數(shù)據(jù)是最重要的，地圖也是最重要的，本身我們是在做個生態(tài)，剛才也有人說，我們其實不需要什么都做，只要我們什么都有就好。是的，現(xiàn)在有很多合作伙伴、供應(yīng)商，我們其實只有一個需求，對于我們已經(jīng)成為規(guī)?；挥幸粋€需求，就是在軟件層面上一定要能夠可控。生態(tài)，我們是希望多方供應(yīng)商的方式介入，未來是希望是規(guī)模效益的。規(guī)模大了以后，需要通過大數(shù)據(jù)、通過算法、通過柔性不斷的改變規(guī)則，這一塊是我們需要掌握在自己手上的核心。

其它的整個生態(tài)軟硬件的介入其實是需要跟大量的合作伙伴一起來做供應(yīng)鏈物流的生態(tài)大環(huán)境的，那么未來我們也想不僅僅是順豐的物流，我們更希望把資源向全社會開放出去，在我們能夠通過軟硬件定義的物流供應(yīng)鏈下集成大量的供應(yīng)商的大生態(tài)里，把所有的資源以低價、低廉的方式向全社會開放，那個時候才能滿足未來十年世界經(jīng)濟一體化的需求。

此文系作者個人觀點，不代表羅戈網(wǎng)立場

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