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物流技術大比拼:阿裡、京東、蘇寧都有什麼路數?

文 | 天下網商記者 陶旺波

一場物流技術大會, 因阿裡、京東、蘇寧的物流負責人和專家的出席, 呈現出“不是論辯卻勝似論辯”的微妙氣氛。

在3月28日的全球物流技術大會上, 主角不是傳統的物流企業, 而是阿裡、京東和蘇寧。 三者爭當中國物流技術變革的“帶路黨”, 既有電商巨大的需求驅動, 也有雄厚的資金和技術支撐。

儘管此前僅阿裡堅持打造開放性的物流平臺, 但隨著京東、蘇寧的自建物流從封閉體系中走出來, 物流技術的開放已成為三大電商構建社會化物流生態的殺手鐧。 不過, 其各自所選擇的路線卻不同, 其中, 阿裡強調“智慧”、京東強調“無人”, 蘇寧強調“實用”。

從這三場演講中, 可以管窺他們是如何驅動中國物流技術的飛速發展。

阿裡要用資料升級“智慧”

阿裡雲高級演算法專家任繼東對於高科技物流設備, 只是輕描淡寫地介紹了菜鳥試驗和應用的小G配送機器人、AR物流作業系統、AGV等,

但流露出阿裡和菜鳥對打造物流資料平臺的濃厚興趣。

他表示, 物流裡面很多重要的路徑問題, 可以通過演算法來解決。 阿裡雲的車輛路徑演算法, 根據車輛、貨物、路線等資料, 為每一個訂單計算最優的貨物分配、最佳路線甚至是車內貨物擺放。

“這裡的方法跟阿爾法狗的演算法相似, 都是利用蒙特卡洛樹來實現最優選擇。 ”

菜鳥用2000人支撐日均5700萬包裹的物流系統, 核心的能力是大資料, 並且能夠通過演算法對這些資料加以運用。

任繼東介紹, 在去年雙11期間, 菜鳥網路利用物流預警雷達系統, 基於GPS、訂單和氣象資訊資料, 向協力廠商物流企業提供各線路、網點包裹流量的預測, 以指導快遞企業調整線路、準備人力, 防止爆倉。

在即時配送領域, 今年1月, 阿裡雲開始用演算法説明外賣平臺提升調度效率。 阿裡雲在把演算法適配到即時配送場景時, 採取的是人機協作的模式, 也就是系統採集調度員歷史的運算元據, 對關鍵性因素進行提取,

用演算法優化計算結果, 最後傳送給配送員, 幫助調度員實現更高效、準確的調度。

在幹線物流領域, 阿裡雲則與運滿滿合作, 用演算法滿足車貨匹配需求。 而在同城配送領域, 阿裡雲的演算法也在提升拼單效率, 把原來2%到10%的拼單成功率提升到了45%以上, 降低了20%的車輛行駛里程。

京東的“無人化”暢想

京東倉儲事業部負責人吉芥是第一個登臺演講的嘉賓。 最近幾年, 京東一直在聲稱自己加強了對物流前沿科技的研發, 包括無人倉儲、無人車和無人機等。

實際上, 京東對物流科技的投入, 深層次的原因其實是居高不下的人力成本。 吉芥表示, 在B2C業務發展的十多年間, 人力成本在京東總成本中占比非常大。

更讓京東擔憂的是, 人力成本的增速也居高不下。

據吉芥介紹, 2011年京東開始做“亞洲一號”規劃設計時, 曾對人力成本進行過估算, 當時是按照人力成本每年5%的增速計算, 但5年後回過頭去複盤, 卻發現人力成本的增速遠遠超出甚至成倍於當初的預期。

在這種情況下,京東最強烈的需求就是,怎麼依靠技術手段減少對人的依賴。

吉芥表示,包括機器人技術、深度學習、人工智慧、物流雲和最新的區塊鏈,“我們認為這兩年恰恰是各種技術不斷成熟的時期,已經到了可以投入使用的階段。”在自動化作業層面,京東的設想是依靠無人貨車、無人倉、無人車(配送)和無人機實現從供應商到消費者的全程自動化作業,堪稱整齊劃一的“無人”概念。

不過,技術需要長期積累,這對打慣了人海戰術的京東來說不是一件容易的事情。京東主推的7個自動化“亞洲一號”倉,真正投入規模應用的就還只有自動存取、高速分揀等倉儲物流技術。而劉強東曾經誇下海口要在2016年底在農村實現“無人機”送貨大規模應用,如今也還不見影蹤。

蘇甯做強“實用性”

“剛才我們同行介紹了在我們行業用的比較多的技術,但據我所知,截至目前,在零售流通領域,‘貨到人’技術運用最廣的,能夠實現單天出貨量在20到30萬單以上的,也就只有蘇寧了。”第二個發言的蘇寧物流倉儲事業部副總經理張海峰說。他表示,過於超前地大規模應用高科技物流技術,有很大的風險,而誇誇其談,則難免有噱頭的嫌疑。

實際上,相比京東讓人眼花繚亂的技術“野心”,蘇寧的物流技術顯得更加務實一些。

據介紹,蘇寧正在測試、研究的技術包括倉庫自動作業技術、綠色包裝技術、智慧揀選機器人、無人機園區智慧巡檢、AR/VR技術等。在張海峰看來,由於場景封閉,可控性強,這些倉庫物流技術的實用性更強。

2016年,蘇寧先後上線“以貨到人”系統為核心的南京雲倉和以AGV機器人為核心的上海雲倉。

不過,蘇寧並不急於把兩個雲倉的模式進行快速複製,而是著眼於沉澱已有的技術。張海峰表示,物流科技越來越多,必然存在設備協同的問題。“現代化智慧設備引進後,中樞軟體的運用,對於怎麼最大化發揮設備的能力,是非常重要的。”他說。

物流技術的開放:阿裡的佈局優勢

儘管對物流技術的側重有所不同,但三大電商都把未來放在了用技術打造一個開放性物流體系的上面。

吉芥稱,京東的目標是成為中國零售領域的基礎設施提供商,要開放給社會,線上上線下打通全管道的供應鏈物流體系。2016年11月,京東物流宣佈推出獨立的品牌,向全社會開放。但京東的物流技術開放還只是服務於以京東倉儲為核心的有限場景,接入京東物流體系的協力廠商數量非常有限。

張海峰也表示,隨著電商、零售行業的發展,分倉模式未來肯定會全面超越單倉發全國的物流模式,蘇寧物流會以成熟的雲倉模式建成獨立的社會化物流。

相比從自營平臺走出來的京東物流和蘇寧物流,一直有著平臺級優勢的阿裡在物流技術的開放性方面走得更遠。由於大資料、演算法和人工智慧應用的廣泛性,阿裡雲已經深入到了快遞、即時配送等越來越多的社會化物流場景中。

任繼東表示,在開放的生態中,阿裡雲已經積累了很多大資料和演算法經驗,隨著在物流領域的不斷深耕,阿裡雲會通過資料和演算法的方式解決更多的行業需求。

2016年雲棲大會,菜鳥網路與阿裡雲聯合宣佈推出物流加速上雲行動“鯤鵬計畫”。

目前,中國超過70%的快遞包裹,數千家國內外物流、倉儲公司以及200萬物流及配送人員都在菜鳥資料平臺上運轉,有這樣的基礎,阿裡以及菜鳥構造一個物流開放生態的設想已經大大領先。

就在任繼東在臺上講解著阿裡雲智慧演算法的應用場景時,吉芥也在台下頻頻舉起手機,拍下任繼東分享的PPT。

編輯 | 段心鑫

在這種情況下,京東最強烈的需求就是,怎麼依靠技術手段減少對人的依賴。

吉芥表示,包括機器人技術、深度學習、人工智慧、物流雲和最新的區塊鏈,“我們認為這兩年恰恰是各種技術不斷成熟的時期,已經到了可以投入使用的階段。”在自動化作業層面,京東的設想是依靠無人貨車、無人倉、無人車(配送)和無人機實現從供應商到消費者的全程自動化作業,堪稱整齊劃一的“無人”概念。

不過,技術需要長期積累,這對打慣了人海戰術的京東來說不是一件容易的事情。京東主推的7個自動化“亞洲一號”倉,真正投入規模應用的就還只有自動存取、高速分揀等倉儲物流技術。而劉強東曾經誇下海口要在2016年底在農村實現“無人機”送貨大規模應用,如今也還不見影蹤。

蘇甯做強“實用性”

“剛才我們同行介紹了在我們行業用的比較多的技術,但據我所知,截至目前,在零售流通領域,‘貨到人’技術運用最廣的,能夠實現單天出貨量在20到30萬單以上的,也就只有蘇寧了。”第二個發言的蘇寧物流倉儲事業部副總經理張海峰說。他表示,過於超前地大規模應用高科技物流技術,有很大的風險,而誇誇其談,則難免有噱頭的嫌疑。

實際上,相比京東讓人眼花繚亂的技術“野心”,蘇寧的物流技術顯得更加務實一些。

據介紹,蘇寧正在測試、研究的技術包括倉庫自動作業技術、綠色包裝技術、智慧揀選機器人、無人機園區智慧巡檢、AR/VR技術等。在張海峰看來,由於場景封閉,可控性強,這些倉庫物流技術的實用性更強。

2016年,蘇寧先後上線“以貨到人”系統為核心的南京雲倉和以AGV機器人為核心的上海雲倉。

不過,蘇寧並不急於把兩個雲倉的模式進行快速複製,而是著眼於沉澱已有的技術。張海峰表示,物流科技越來越多,必然存在設備協同的問題。“現代化智慧設備引進後,中樞軟體的運用,對於怎麼最大化發揮設備的能力,是非常重要的。”他說。

物流技術的開放:阿裡的佈局優勢

儘管對物流技術的側重有所不同,但三大電商都把未來放在了用技術打造一個開放性物流體系的上面。

吉芥稱,京東的目標是成為中國零售領域的基礎設施提供商,要開放給社會,線上上線下打通全管道的供應鏈物流體系。2016年11月,京東物流宣佈推出獨立的品牌,向全社會開放。但京東的物流技術開放還只是服務於以京東倉儲為核心的有限場景,接入京東物流體系的協力廠商數量非常有限。

張海峰也表示,隨著電商、零售行業的發展,分倉模式未來肯定會全面超越單倉發全國的物流模式,蘇寧物流會以成熟的雲倉模式建成獨立的社會化物流。

相比從自營平臺走出來的京東物流和蘇寧物流,一直有著平臺級優勢的阿裡在物流技術的開放性方面走得更遠。由於大資料、演算法和人工智慧應用的廣泛性,阿裡雲已經深入到了快遞、即時配送等越來越多的社會化物流場景中。

任繼東表示,在開放的生態中,阿裡雲已經積累了很多大資料和演算法經驗,隨著在物流領域的不斷深耕,阿裡雲會通過資料和演算法的方式解決更多的行業需求。

2016年雲棲大會,菜鳥網路與阿裡雲聯合宣佈推出物流加速上雲行動“鯤鵬計畫”。

目前,中國超過70%的快遞包裹,數千家國內外物流、倉儲公司以及200萬物流及配送人員都在菜鳥資料平臺上運轉,有這樣的基礎,阿裡以及菜鳥構造一個物流開放生態的設想已經大大領先。

就在任繼東在臺上講解著阿裡雲智慧演算法的應用場景時,吉芥也在台下頻頻舉起手機,拍下任繼東分享的PPT。

編輯 | 段心鑫

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