2014年，電子面單在快遞領(lǐng)域應(yīng)用，開啟了行業(yè)數(shù)字化，迄今已經(jīng)邁入第10年。與網(wǎng)約車、外賣等業(yè)態(tài)一樣，快遞擁有極高的數(shù)據(jù)復(fù)雜度和技術(shù)依賴度，要求實(shí)時(shí)和精準(zhǔn)，但快遞的履約鏈路更長(zhǎng)，服務(wù)生態(tài)更加復(fù)雜，高度自動(dòng)化又使其“軟硬結(jié)合”“人機(jī)結(jié)合”的數(shù)智化特征更加明顯。

以申通為例，每天5000萬+包裹，10億量級(jí)的操作，百萬量級(jí)的客服服務(wù)；從攬收到簽收時(shí)效不到44小時(shí)，但售前售后平均14天周期，數(shù)據(jù)量膨脹到百億量級(jí)；復(fù)雜的服務(wù)生態(tài)，“人車貨場(chǎng)機(jī)”元素齊聚，網(wǎng)絡(luò)中有數(shù)十萬從業(yè)者——面向這樣的場(chǎng)景，要做到用1瓶水的價(jià)格履約、以“厘”來控成本，離不開在數(shù)智化上的突破。每一個(gè)身處其中的技術(shù)人都會(huì)感到“有趣”和挑戰(zhàn)。

本文初衷，就是通過對(duì)快遞數(shù)智化進(jìn)程的回顧、申通實(shí)踐與思考，引發(fā)更多行業(yè)內(nèi)外關(guān)注，共同探明快遞技術(shù)的未來之路。

快遞行業(yè)數(shù)字化起點(diǎn)

快遞數(shù)字化始于電子面單。2014年菜鳥打出一張電子面單，次年電子面單在快遞業(yè)逐步普及，替換傳統(tǒng)五聯(lián)單，讓行業(yè)從“馬克筆”一躍至數(shù)字化時(shí)代。首屆全國(guó)郵政行業(yè)科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)?lì)^名，頒給了菜鳥電子面單，足見其對(duì)于快遞行業(yè)的貢獻(xiàn)度。

1.1電子面單——數(shù)字化

電子面單在環(huán)保、信息錄入規(guī)范性、制作成本等方面的優(yōu)勢(shì)顯而易見，而核心創(chuàng)新，則是“三段碼”。

在三段碼之前，包裹通過郵編和地址來粗分目的地。郵編是粗顆粒度的靜態(tài)地理區(qū)域描述，由于中國(guó)地域遼闊、城市化進(jìn)程快、末端區(qū)域復(fù)雜。快遞分揀主要依賴于地址進(jìn)行人工分揀，分揀人員需要熟記每個(gè)地址對(duì)應(yīng)的區(qū)域，用馬克筆進(jìn)行標(biāo)注，不但效率低，還非常容易出錯(cuò)郵編已經(jīng)不能滿足規(guī)模快速增長(zhǎng)的快遞分揀和派件需求。

具備實(shí)時(shí)自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力的三段碼重新定義了快遞的三級(jí)派送區(qū)域，在面單打印出來時(shí)，根據(jù)收件人地址由算法動(dòng)態(tài)、智能地計(jì)算出目的地分撥編碼、目的地網(wǎng)點(diǎn)編碼、派件的快遞員編碼，極大提高了信息顆粒度。三段碼通過大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)可以快速、準(zhǔn)確地識(shí)別包裹目的地，從而將包裹分揀到正確的運(yùn)輸路徑上，大大提高了分揀效率，降低了錯(cuò)分率。同時(shí)，通過對(duì)快遞員的行為特征的分析，三段碼能夠精準(zhǔn)辨識(shí)其常規(guī)的配送范圍，精準(zhǔn)匹配對(duì)應(yīng)包裹，完成高效投遞。

1.2 智能運(yùn)營(yíng)——自動(dòng)化

伴隨電子面單的普及，與之匹配的自動(dòng)化分揀設(shè)備逐漸成為行業(yè)主流。分撥中心交叉帶、DWS（三合一）等成為標(biāo)配，大型網(wǎng)點(diǎn)也從人工邁向自動(dòng)化，解決了包裹實(shí)操的效率，讓全網(wǎng)效率和產(chǎn)能大大提升。

快遞運(yùn)營(yíng)除了分揀之外還包括運(yùn)輸，目前在干線、末端兩大環(huán)節(jié)，快遞企業(yè)也在積極探索，如申通、德邦等開展的L3級(jí)別輔助智能干線駕駛，菜鳥、中通等“最后100米”無人車研發(fā)及應(yīng)用，順豐、圓通等在無人機(jī)領(lǐng)域的探索。

申通從數(shù)字化到數(shù)智化的思路和實(shí)踐

2.1 數(shù)字化1.0（2015-2018）：小規(guī)模試跑自動(dòng)化分揀設(shè)備

2.2 數(shù)字化2.0（2019-2022）：從精益管理到激勵(lì)相融

2019年，申通與菜鳥達(dá)成合作，雙方加強(qiáng)數(shù)字信息化合作，推動(dòng)申通數(shù)字化升級(jí)。從2019年開始，申通的技術(shù)團(tuán)隊(duì)迅速擴(kuò)張，“管家系”產(chǎn)品矩陣陸續(xù)上線。申通在2020年完成全站業(yè)務(wù)上云，成為成為快遞行業(yè)首個(gè)使用公有云的公司。申通由此邁入數(shù)字化2.0階段。

（1）精益管理

談數(shù)字化一定要講“精益”或“精細(xì)化”，申通這一階段的重點(diǎn)之一也是做精益管理。

這一階段，申通把成本、質(zhì)量和時(shí)效管到每一個(gè)環(huán)節(jié)，每一個(gè)人。數(shù)據(jù)層層互通，目標(biāo)明確，責(zé)任到人。通過計(jì)劃、管控、監(jiān)控、考核四個(gè)階段讓運(yùn)營(yíng)的每一個(gè)環(huán)節(jié)變得可控。這個(gè)階段主要側(cè)重于計(jì)劃，自上而下的管控。目前，申通數(shù)字化2.0建設(shè)已經(jīng)完成，也嘗到了甜頭，2021年單票運(yùn)營(yíng)成本下降 9.7%。

（2）激勵(lì)相融

精益管理在復(fù)雜快遞生態(tài)里并不能解決所有問題。加盟型快遞的管理涉及總部、省區(qū)、中心、網(wǎng)點(diǎn)，還包括非常多社會(huì)化資源，參與其中的角色跨地域、跨組織。參與其中的每一個(gè)角色都是經(jīng)濟(jì)理性人。在管理粗放的階段，精益是非常好的管理方式，但無法激發(fā)理性人的內(nèi)在潛能。自上而下的博弈，讓信息交易成本變得很大，同時(shí)數(shù)字化精益管理非常容易復(fù)制，無法成為差異化的內(nèi)核。

激勵(lì)相融，核心聚焦在業(yè)務(wù)管理機(jī)制的變革，改變純管控的方式，設(shè)計(jì)激勵(lì)相容的機(jī)制，在計(jì)劃基礎(chǔ)上增加了對(duì)個(gè)人和小團(tuán)隊(duì)的激勵(lì)，讓整個(gè)生態(tài)更有活力，比如班組計(jì)件、裝載率激勵(lì)、網(wǎng)格化服務(wù)、網(wǎng)點(diǎn)類直營(yíng)等等。

注：哈維茨（Hurwiez）創(chuàng)立的機(jī)制設(shè)計(jì)理論中“激勵(lì)相容”是指：在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中，每個(gè)理性經(jīng)濟(jì)人都會(huì)有自利的一面，其個(gè)人行為會(huì)按自利的規(guī)則行動(dòng)；如果能有一種制度安排，使行為人追求個(gè)人利益的行為，正好與企業(yè)實(shí)現(xiàn)集體價(jià)值最大化的目標(biāo)相吻合，這一制度安排，就是“激勵(lì)相容”。

2.3 數(shù)字化3.0即數(shù)智化：現(xiàn)場(chǎng)決策（2022年至今）

數(shù)字化階段，從前期的精益管理到后期的激勵(lì)相融，我們完成了一系列的產(chǎn)品建設(shè)，包括運(yùn)營(yíng)平臺(tái)昆侖、經(jīng)營(yíng)平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品矩陣、大客戶管家、商家產(chǎn)品超級(jí)商家平臺(tái)。

特別是“激勵(lì)相融”的管理機(jī)制變革，激活了組織的活力，也放大了一線和現(xiàn)場(chǎng)的權(quán)限，對(duì)個(gè)人和小團(tuán)隊(duì)的能力提出了非常高的要求。同時(shí)，在數(shù)字化過程中，越來越多的數(shù)據(jù)被線上化，數(shù)據(jù)規(guī)模和維度爆炸。申通擁有30多萬員工、4000多家網(wǎng)點(diǎn)，以中轉(zhuǎn)直營(yíng)、網(wǎng)點(diǎn)加盟為主要的組織架構(gòu)，其組織復(fù)雜性導(dǎo)致數(shù)據(jù)復(fù)雜性直線上升。如果繼續(xù)使用數(shù)據(jù)2.0時(shí)代的管理模式，難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)現(xiàn)場(chǎng)決策，容易出現(xiàn)大量的決策盲區(qū)。所以我們的數(shù)智化重點(diǎn)解決“現(xiàn)場(chǎng)決策”的問題，讓聽到炮聲的人做決策。

邁向現(xiàn)場(chǎng)決策的數(shù)智化，申通的核心關(guān)鍵能力和實(shí)踐

申通數(shù)字化建設(shè)的過程是由“業(yè)務(wù)+技術(shù)”共同驅(qū)動(dòng)的，如果數(shù)字化的產(chǎn)品沒有結(jié)合業(yè)務(wù)流程重構(gòu)和管理機(jī)制變革，那就是無用的空中樓閣。

數(shù)智化不同，它對(duì)業(yè)務(wù)流程的重構(gòu)不是強(qiáng)依賴，但對(duì)工程和算法技術(shù)要求變得很高。系統(tǒng)不但要發(fā)現(xiàn)問題，還要知道問題的原因和解決方案。

數(shù)智化階段的技術(shù)特征是實(shí)時(shí)、智能、自動(dòng)化+，關(guān)鍵能力是實(shí)時(shí)計(jì)算和預(yù)測(cè)、智能算法、軟硬件深度融合，AI全面賦能、數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累。

3.1實(shí)時(shí)

快遞“卷”到今天，基于歷史數(shù)據(jù)的診斷能幫助業(yè)務(wù)進(jìn)行迭代改進(jìn)，但很難支持精準(zhǔn)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)決策。有時(shí)候?qū)崟r(shí)還不夠，分撥中心的現(xiàn)場(chǎng)資源、部署和行動(dòng)很難實(shí)時(shí)變化，那就需要有算法預(yù)測(cè)能力。

——先知引擎：實(shí)時(shí)計(jì)算和預(yù)測(cè)

數(shù)智化聚焦實(shí)時(shí)化的現(xiàn)場(chǎng)管理和智能化的決策。申通構(gòu)建“先知引擎”滿足以上需求，它支持時(shí)空索引的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算，具備時(shí)空和狀態(tài)的預(yù)測(cè)能力，真正做到宏觀微觀“一本賬”。

3.2 智能

——智能算法：大規(guī)模低成本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和推理

在快遞行業(yè)大規(guī)模使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，是不是高射炮打蚊子？答案是否定的。

首先，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型區(qū)別于之前的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，最大優(yōu)勢(shì)在于它不依賴特征工程。一個(gè)包裹攬發(fā)到派簽是極其復(fù)雜過程，中間會(huì)產(chǎn)生大量的特征，人工選擇特征非常困難。所以在很多應(yīng)用場(chǎng)景中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最好選擇。

其次，預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)飛速進(jìn)步，極大降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用門檻，快遞公司不用自建大規(guī)模GPU集群，只要復(fù)用開源的預(yù)訓(xùn)練模型，在業(yè)務(wù)上進(jìn)行適配或微調(diào)（finetune）即可。因此，快遞公司應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比照頂級(jí)模型層數(shù)更少，數(shù)據(jù)量級(jí)更小，僅需較低成本即可滿足需求，性價(jià)比高。

我們?cè)谝韵聢?chǎng)景中已經(jīng)開展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，比如視覺AI、智能客服、投訴概率預(yù)測(cè)、包裹價(jià)值預(yù)測(cè)等等。

——數(shù)據(jù)資產(chǎn)：包裹、位置、商家、消費(fèi)者、視覺

智能算法模型優(yōu)劣，取決于算法、參數(shù)、數(shù)據(jù)規(guī)模和質(zhì)量。在工業(yè)界很少能通過算法的優(yōu)化或創(chuàng)新對(duì)模型結(jié)果調(diào)優(yōu)，加上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的發(fā)展成熟，特征選擇和調(diào)參的優(yōu)化空間也變小，所以模型優(yōu)劣主要取決于數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量。

數(shù)據(jù)作為影響算法模型優(yōu)劣最重要的因素，數(shù)據(jù)資產(chǎn)將成為我們未來技術(shù)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。在快遞領(lǐng)域關(guān)鍵的數(shù)據(jù)除了包裹以外，還有區(qū)域、商家、消費(fèi)者和視覺數(shù)據(jù)。

案例1 時(shí)效控制塔：挽救一趟延誤的班車

時(shí)效控制塔，是轉(zhuǎn)運(yùn)中心現(xiàn)場(chǎng)的管理和指揮工具，數(shù)據(jù)時(shí)間顆粒度細(xì)化到秒級(jí)，實(shí)時(shí)計(jì)算復(fù)雜度很高。時(shí)效控制塔分出港和進(jìn)港兩個(gè)場(chǎng)景，以出港為例，轉(zhuǎn)運(yùn)中心可以實(shí)時(shí)感知：網(wǎng)點(diǎn)交貨、中心操作、中心發(fā)車、干線在途、目的中心進(jìn)港的狀態(tài)，同時(shí)系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行智能預(yù)測(cè)異常，推薦實(shí)操動(dòng)作。

2023年4月3日一個(gè)真實(shí)的現(xiàn)場(chǎng)案例：

• 凌晨3:30，中山分撥中心：收到出港控制塔發(fā)出在途延誤預(yù)警，從中山發(fā)往杭州的一班車，通過GPS軌跡和到車預(yù)測(cè)，預(yù)估延遲3個(gè)半小時(shí)達(dá)到杭州中心。預(yù)估到車時(shí)間6:02，將會(huì)錯(cuò)過一派到車截止時(shí)間5:15。中山控制塔調(diào)度員，通過系統(tǒng)建議給司機(jī)電話協(xié)商盡量提速早到，這樣才有可能追回。

• 5:30 杭州分撥中心：司機(jī)提速后，班車提前30分鐘趕到杭州，雖然也錯(cuò)過了一派到車截止時(shí)間，但只錯(cuò)過了15分鐘，離一派發(fā)件時(shí)間截止時(shí)間還有1個(gè)小時(shí)。中山調(diào)度員在系統(tǒng)中看到這個(gè)信息，通過系統(tǒng)的電話跟杭州中心溝通，希望優(yōu)先搶此趟車的時(shí)效。

• 6:05 杭州分撥中心：班車開始卸車。

• 6:30 杭州分撥中心：杭州一派發(fā)件截止時(shí)間到。這班在途延誤3個(gè)小時(shí)的車，通過出港控制塔的信息協(xié)同搶出了半個(gè)小時(shí)的卸貨量，趕上了一派發(fā)件，挽回了半車包裹的時(shí)效。

案例2 按需派送：以最舒服的方式，將包裹送達(dá)消費(fèi)者

按需派送是實(shí)現(xiàn)差異化派送、個(gè)性化派送、標(biāo)準(zhǔn)化派送融合的“混派”模式。按需派送中應(yīng)用了好幾個(gè)預(yù)測(cè)模型，比如包裹投訴概率預(yù)測(cè)、消費(fèi)者偏好預(yù)測(cè)等，同時(shí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)在其中也發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

對(duì)于一個(gè)包裹該怎么派，是依賴于消費(fèi)者特征，包裹特征以及派送地址，之前我們一直專注在消費(fèi)者和包裹本身，但事實(shí)上派送地址的AOI特征是關(guān)鍵中的關(guān)鍵，比如小區(qū)離驛站步行距離，有沒有電梯，放門衛(wèi)是不是容易丟等等。在按需派送實(shí)施后，算法和數(shù)據(jù)的應(yīng)用讓一線快遞員能夠從“申行者APP”獲得“傻瓜式”的派送指令，派送效率和質(zhì)量大大提升。

3.3 自動(dòng)化+

自動(dòng)化從2015年在快遞行業(yè)開始大范圍普及，干線、末端智能化也發(fā)展迅速。與一般自動(dòng)化不同，快遞行業(yè)自動(dòng)分揀、智能運(yùn)輸要充分考慮效率、成本、自適應(yīng)性。“自動(dòng)化+”的最終目標(biāo)，是通過軟硬件深度融合，AI全面賦能，達(dá)到人機(jī)協(xié)同效率的“帕累托最優(yōu)”。如果以數(shù)學(xué)公式來表達(dá)，（軟件×硬件）??=自動(dòng)化+。

——自動(dòng)分揀

申通近三年投入100億做基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，引入了大量的先進(jìn)自動(dòng)化設(shè)備，并提升自研設(shè)備占比。

• 自研高速交叉帶，分揀效率提升30%，能耗下降50%

超高速交叉帶系統(tǒng)，采用永磁同步電機(jī)驅(qū)動(dòng)，最高速度可達(dá)3.5米/秒，效率提高30%，能耗降低50%。自研氣動(dòng)格口，通過擋板自動(dòng)切換，可滿足超高速交叉帶落格需求，且沒有增大占地面積。

• 輸送線軟硬件改造，實(shí)現(xiàn)設(shè)備自適應(yīng)節(jié)能

通過申通標(biāo)準(zhǔn)modbus協(xié)議定制，以及DTU（Data Transfer Unit）的應(yīng)用，對(duì)輸送線的實(shí)時(shí)狀態(tài)和負(fù)載進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，自適應(yīng)調(diào)節(jié)輸送線的工作頻率，在不影響操作效率的情況下做到節(jié)能，做到智能降低設(shè)備能耗。

• UHF RFID應(yīng)用，準(zhǔn)確跟蹤貨物位置和狀態(tài)

RFID標(biāo)簽可將每一件貨物標(biāo)記唯一識(shí)別碼，通過讀取RFID標(biāo)簽，準(zhǔn)確追蹤貨物的位置、狀態(tài)、數(shù)量等信息，實(shí)現(xiàn)貨物的精確跟蹤，有效減少貨物損失和貨物流轉(zhuǎn)周期。比如，通過RFID環(huán)保袋代替?zhèn)鹘y(tǒng)集包袋，可實(shí)現(xiàn)回包線代替人工拉包，降低人工拉包錯(cuò)誤率。同時(shí)，環(huán)保袋實(shí)現(xiàn)自動(dòng)盤點(diǎn)，可視化管理環(huán)保袋生命周期。

——自動(dòng)駕駛

最近幾年，國(guó)內(nèi)外自動(dòng)駕駛技術(shù)不斷升級(jí)，自動(dòng)駕駛在快遞干線和末端配送的技術(shù)應(yīng)用也逐漸走向商業(yè)化。

• 干線自動(dòng)駕駛：從2021年下半年開始，申通車隊(duì)通過跟多家第三方公司合作，測(cè)試和調(diào)研干線無人駕駛技術(shù)的應(yīng)用，試運(yùn)營(yíng)了多條干線自動(dòng)駕駛，安全運(yùn)行超過30萬公里，在高速路段可實(shí)現(xiàn)95%自動(dòng)駕駛。自動(dòng)駕駛可有效減少人力、提高干線車輛的運(yùn)輸效率，同時(shí)理論上能夠極大地降低交通事故風(fēng)險(xiǎn)，為駕駛員的安全提供了更多保障。

• 末端無人車：末端無人車對(duì)配送區(qū)域限制較大，目前我們?cè)诖髮W(xué)等城市開放道路與封閉園區(qū)內(nèi)、以及網(wǎng)點(diǎn)到驛站等場(chǎng)景進(jìn)行小規(guī)模試點(diǎn)。智能無人快遞上路行駛運(yùn)行速度<30公里，可裝載約800件快遞。車輛續(xù)航可達(dá)150公里，可以實(shí)現(xiàn)24小時(shí)全時(shí)段運(yùn)行。

在快遞行業(yè)中心直營(yíng)化和自動(dòng)化進(jìn)程中，申通起步較早但幾經(jīng)周折一度落后，導(dǎo)致公司曾經(jīng)處于艱難境地。最近三年，我們抓住了數(shù)字化向數(shù)智化轉(zhuǎn)型的行業(yè)機(jī)遇，以開著飛機(jī)換引擎的決心狠抓基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，通過精益管理和激勵(lì)相融變革，業(yè)務(wù)得以快速回暖并開始跑起來。

現(xiàn)在，申通正在繼續(xù)探索實(shí)時(shí)化和智能化在快遞領(lǐng)域的應(yīng)用，期待成為申通的差異化競(jìng)爭(zhēng)力，在數(shù)智化上給行業(yè)帶來更多啟發(fā)。