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開放是物流技術的未來,但阿里、京東、蘇寧的路數不太一樣

發布時間:2017-04-11 09:25:16 天下網商

阿里一直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锏。不過,其各自所選擇的路線卻不同,其中,阿里強調“智慧”、京東強調“無人”,蘇寧強調“實用”。
阿里要用數據升級“智慧”
阿里云高級算法專家任繼東表示,物流里面很多重要的路徑問題,可以通過算法來解決。阿里云的車輛路徑算法,根據車輛、貨物、路線等數據,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。
菜鳥用2000人支撐日均5700萬包裹的物流系統,核心的能力是大數據,并且能夠通過算法對這些數據加以運用。
任繼東介紹,在去年雙11期間,菜鳥網絡利用物流預警雷達系統,基于GPS、訂單和氣象信息數據,向第三方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,阿里云開始用算法幫助外賣平臺提升調度效率。阿里云在把算法適配到即時配送場景時,采取的是人機協作的模式,也就是系統采集調度員歷史的操作數據,對關鍵性因素進行提取,用算法優化計算結果,最后傳送給配送員,幫助調度員實現更高效、準確的調度。
在干線物流領域,阿里云則與運滿滿合作,用算法滿足車貨匹配需求。而在同城配送領域,阿里云的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。京東倉儲事業部負責人吉芥表示,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年后回過頭去復盤,卻發現人力成本的增速遠遠超出甚至成倍于當初的預期。
在這種情況下,京東最強烈的需求就是,怎么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、人工智能、物流云和最新的區塊鏈,“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。而劉強東曾經夸下海口要在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。
蘇寧做強“實用性” 
蘇寧物流倉儲事業部副總經理張海峰表示,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。過于超前地大規模應用高科技物流技術,有很大的風險,而夸夸其談,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、智能揀選機器人、無人機園區智能巡檢、AR/VR技術等。在張海峰看來,由于場景封閉,可控性強,這些倉庫物流技術的實用性更強。
2016年,蘇寧先后上線“以貨到人”系統為核心的南京云倉和以AGV機器人為核心的上海云倉。
 不過,蘇寧并不急于把兩個云倉的模式進行快速復制,而是著眼于沉淀已有的技術。張海峰表示,物流科技越來越多,必然存在設備協同的問題。“現代化智能設備引進后,中樞軟件的運用,對于怎么最大化發揮設備的能力,是非常重要的。”
盡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。
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,在線上線下打通全渠道的供應鏈物流體系。2016年11月,京東物流宣布推出獨立的品牌,向全社會開放。但京東的物流技術開放還只是服務于以京東倉儲為核心的有限場景,接入京東物流體系的第三方數量非常有限。
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云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里在物流技術的開放性方面走得更遠。由于大數據、算法和人工智能應用的廣泛性,阿里云已經深入到了快遞、即時配送等越來越多的社會化物流場景中。
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數據平臺上運轉,有這樣的基礎,阿里以及菜鳥構造一個物流開放生態的設想已經大大領先。

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