田民：智慧物流需從“有數據”轉到“用數據”
發布時間：2017-07-18 10:20:21 中國電子商務物流服務網
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7月13日上午，主題為“商業匠心、技術創新”的首屆網易云創大會在杭州召開，眾多商界、科技界領袖悉數出席。其中，順豐集團CTO、順豐科技CEO田民就“云+AI 閃耀未來物流”主題發表演講，分享了其對未來物流趨勢的展望以及順豐在用技術推動物流發展中所做的努力。
田民認為，在新技術、新模式、新業態不斷涌現的大背景下，物流將與互聯網深度融合，邁向智慧物流時代。智慧物流具有兩大特點：互聯互通、數據驅動，深度協同、高效執行。未來的物流模式，是將所有物流要素互聯互通并且數字化，以“數據”驅動一切洞察、決策、行動，其將基于全局優化的智能算法，調度整個物流系統中各參與方高效分工協作。
分享中，田民談到，如今的智慧物流已經不再是一個遙遠的概念，而是有著務實基礎的現實實踐。由數據及智能驅動的智能倉儲、自動分揀、動態路徑規劃等系統的廣泛應用已經為物流業帶來了一場“效率革命”。他強調，數據是物流管理的基礎，數據化是粗放型管理與精細化管理的首要區別，也是傳統企業和互聯網企業的明顯區別。物流企業首先要建立數據的標準與規范，完善數據的采集與管理，把所有的業務過程變成數據，實現“有數據”到“用數據”的轉化。
田民通過三個案例分享了順豐在探索未來智慧物流中所取得的成績。他尤其強調了人工智能對提高決策效率、簡化決策和管理流程上的作用。他提到，順豐一直在研發一套管理決策輔助系統，將結合自然語言處理與機器深度學習，做到跨領域的智能分析、推演，構建順豐智慧大腦，以此節省大量溝通及時間成本。未來，在這一智能系統的配合下，一個只在供應鏈上工作了3個月的新手所做的決策會比一個有十年管理經驗的人更好。這套基于AI的智能系統將大大改變過去經驗導向的管理模式。
田民提出，順豐將堅持自動化、數據化、智能化、共享化的方向，與生態圈各合作伙伴攜手，擁抱智慧物流變化，共創AI未來。
以下為演講全文：
大家上午好!
首先非常感謝網易云創大會的邀請，在開始分享對未來物流趨勢的看法和順豐如何通過技術手段助力物流未來發展前，我想先花幾分鐘時間對物流(Logistics)的起源做個簡要的分享，這樣可以幫助我們更加深刻地理解物流的昨天、今天和明天。
物流的起源：“Logistics”一詞源自希臘文Logistikos,意為"計算的科學"。19世紀30年代，拿破侖的政史官A.H.若米尼在總結征俄失敗的經驗教訓時最先使用"Logistics"的概念，并以此作為軍事術語。"Logistics"先出于軍事上的用途。 1882年，美國海軍歷史學家A.T.馬漢將這“后勤”(logistics)這一術語解釋為：通過國家經濟動員，對武裝力量提供保障。美利堅合眾國海軍陸戰隊中校喬治.賽勒斯.索普(Thorpe,G.C.)于1917年著的《理論后勤學——戰爭準備的科學》一書中認為，后勤(Logistics)與戰略、戰術一起構成戰爭科學的3大分支。現代戰爭的準備和實施必須有相應的后勤(Logistics)保障(包括國家動員全部資源)、后勤(Logistics)保障制約著戰略、戰術目標的達成，關系著戰爭的進退與勝負，中國有個成語“兵馬未動，糧草先行”，是同樣的意思。名將必定是卓越的Logistics行家和精與計算的學霸。物流的概念最早是在美國形成的，起源于20世紀30年代，原意為“實物分配”或“貨物配送”。1963年被引入日本，日文意思是“物的流通”。20世紀70年代后，日本的“物流”一詞逐漸取代了“物的流通”。中國的“物流”一詞是從日文資料引進來的外來詞，源于日文資料中對"Logistics"一詞的翻譯“物流”。
下面，我再來分享一下，對未來物流趨勢的看法和順豐如何通過技術手段助力物流未來發展的：
一、物流的未來：
物流業是支撐國民經濟和社會發展的基礎性、戰略性產業。隨著新技術、新模式、新業態不斷涌現，物流業與互聯網深度融合，智慧物流逐步成為推進物流業發展的新動力、新路徑，也為經濟結構優化升級和提質增效注入了強大動力。智慧物流是通過大數據、云計算、智能硬件等智慧化技術與手段，提高物流系統思維、感知、學習、分析決策和智能執行的能力，提升整個物流系統的智能化、自動化水平，從而推動物流的發展，降低物流成本、提高效率。智慧物流具有兩大特點：1、互聯互通，數據驅動：所有物流要素互聯互通并且數字化，以“數據”驅動一切洞察、決策、行動;2、深度協同，高效執行：跨集團、跨企業、跨組織之間深度協同，基于全局優化的智能算法，調度整個物流系統中各參與方高效分工協作。
二、智慧物流時代：
智能物流已經不是遙遠的概念，已經變得更為務實。例如，智能倉儲、自動分揀、動態路徑規劃等系統的廣泛運用，給物流業帶來了一場“效率革命”。 1.自動化：自動化包括替代作業、數據采集、流程控制等方面，與機器人、輔助搬運裝載、穿戴型機械動力、包裝技術等結合，提升物流作業效率、質量，降低人力、庫存成本。 2.數據化：數據是物流管理的基礎，數據化是粗放型管理與精細化管理的首要區別，也是傳統企業和互聯網企業的明顯區別。物流企業首先要建立數據的標準與規范，完善數據的采集與管理，把所有的業務過程變成數據，實現“有數據”到“用數據”的轉化。 3.智能化：具有人工智能技術的機械在物流領域中應用廣泛。人工智能機械作業精度高、效率高，避免了采用人工操作造成的勞動量大、工時多、無法保證操作質量等問題。未來隨著AI技術的不斷發展，人工智能將在物流領域得到更加廣泛的應用，完成高度重復性的智能性抓放，并且大大降低人工和運營成本。 4.共享化：隨著中國消費者對共享服務意識的加深，越來越多的領域開始探索共享經濟的概念。從共享單車到共享汽車再到共享貨車，共享經濟的概念已經從人們的生活逐步擴展到企業的經營。共享資源為物流企業的生產帶來了收益的最大化，通過高效的信息傳遞和有效的資源整合，為物流企業間合作共贏開辟出一條新途徑，通過互聯網的平臺共享資源，讓供需雙方都成為贏家。
三、順豐對未來智慧物流的探索和研究分享：
隨著智能物流技術的逐漸普及，對智能技術研發以及精細化運營管理等方面人才的需求量日益增大。當今物流業愈發注重提高效率和控制成本，傳統的人力需求方向和管理模式正在變化。物流向智能化轉型，未來將實現全程智能化管理，對于互聯網技術和智能平臺研發方面的人才需求迫切，尤其是具備物流管理和技術研發等復合背景的人才。據中國物流與采購聯合會統計，2016年我國物流崗位(各行業中從事物流活動的人員)從業人數超過5000萬，占全國就業人數的6.5%。
順豐對未來智慧物流的探索和研究，有以下幾個案例：
第一個是人工智能的運用：
順豐一線操作人員數量龐大，三線總部和地區的各層次和各職能管理人員數量也非常可觀。我們一直在研究一個業務管理策略決策輔助系統，能回答業務管理相關的上萬個自然語言提問，并給不同層級的管理者提供執行建議。能做到跨領域的智能分析、推演。也就是說，這個系統就等于一個強大的智能顧問團隊，可以針對現有問題做分析和建議。不管企業處在哪個階段，有什么層面的決策問題，這個系統都可以回答。第一個層面，可以節省企業的時間成本。過去的商業智能(Business Intelligence)僅僅能做到顯示和呈現結果。一個分析師在整合企業數據后，一般只能通過可視化的形式展示數據。企業的下一步該怎么走，還是需要管理團隊憑借經驗來進行分析和做出決策。而業務管理策略決策輔助系統不僅能展示過去的數據呈現出的結果，還能夠通過機器學習做出預測，并指出業務管理決策的最佳路徑。對于不同層級的管理者來說，這個系統根據他們的職位而提供的獨特建議可以讓他們更好地分配自己寶貴的時間，做出更具有戰略性或策略性的決策。第二個層面更具體—做決策的過程會變得非常簡潔。有了這樣一個虛擬的智能顧問，企業不需要那么多的數據分析人員和軟件工程師，還減少了溝通成本。管理者不需要有技術背景，就可以直接通過控制界面問這個系統，“我想要在三個月內把庫存減少20%，有什么方法?”這個自動化系統就會提供多條路線，輔助甚至代替決策。當然，除了高層管理者以外，其他不同層級的管理者也都可以利用這個系統。這也就帶來了這樣的效果：假設有一個只在供應鏈上工作了3個月的新手，如果搭配上這個系統，他做決策會比一個有十年管理經驗的人還要好。過去的管理模式基本是經驗導向的，這個系統會帶來很大改變，甚至取代許多顧問公司的工作。未來我們希望完全自動化各業務單位做決策和運營的部分，目標是大幅度地提高決策效率、簡化決策和管理流程。讓AI不再只是一個聽起來高大上的技術，或是昂貴成本的代名詞。
第二個是移動辦公和協同-企業內部溝通協作平臺(豐聲):
目前豐聲已經成為企業內部重要的信息溝通平臺，使組織內部能夠有效地溝通和合作。能更有成效地和同事聯系，即使是不同的組織和地域范圍的同事也能馬上找到并且幫助彼此;可以輕松地了解同事們正在談論和進行的最新工作和話題，同事們更加了解彼此的任務，可以有效減少重復的工作和獲取更多的資源，達到卓有成效工作;打破公司層級及部門邊界，通過自由、開放的信息共享，營造相互協作的公司文化，改善工作氛圍;比郵件溝通更實時、快速、簡練，不像郵件那么正式，避免在電話和長篇郵件中浪費時間;信息可以被開放檢索，不會被淹沒在收件箱里，即使你不知道這個問題該問誰，你都可以通過檢索快速得到答案;通過小組開展團隊討論而不會騷擾到他人，使用的人越多越方便，同時這些信息不會傳出你公司以外的網絡，實現高效安全溝通。
第三個案例是云技術的應用：
順豐的全方位可視化平臺(FVP)已經可以將包裹全過程中相關的人、車、包裹、容器連接到互聯網云端，并對其生成的數據進行采集、處理與分析，實現對包裹運輸過程的安全、時效、成本的可視化管控，貨主通過手機就可實時了解物流過程。
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