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他認為，智慧物流的基本框架包括三層結構，主要有四大要點：數據基礎設施共享與協同，社會化倉配+供應鏈轉型，跨境多段協同供應鏈，物流機器人3.0。

到底怎么理解智慧物流，每個人的理解不同。我們所定義的智慧物流，其基本框架包括三層結構，即數據感知層、決策分析層和應用層。

人貨場底層必須獲取所有的數據，要有人的數據、要有貨的數據，要有整個場的數據。把數據連接起來打通，要有基本的算法模型，基本的基礎協議和標準，用這種邏輯的基礎設施構建中臺。然后我們去推動應用方，比如：多式聯運，車貨協同、末端共享、倉儲共享等等。這是一個提供大家討論的初步框架。

智慧物流框架由四個要點構成，數據基礎設施共享與協同，社會化倉配+供應鏈轉型，跨境多段協同供應鏈，物流機器人3.0。

第一，數據基礎設施的共享，就是數據沉淀下來，然后歸結起來不斷被使用所產生的機制，以此降低各方的協同成本。

我們可以看到核心的快遞企業和專線運輸企業、或者快遞提貨人員，每一個環節都會在包裹流動當中沉淀數據。網點的數據、轉運的數據、干線的數據、末端的數據、人員的數據，都應該歸結沉淀起來，形成基本的數據庫或者數據模型，在一種算法的驅動下，得到各個方面的共享，這是我們做智慧物流的一個基礎設施，基礎條件。

舉個例子來講，怎么獲得這樣一些數據，比方說菜鳥現在推動的電子面單，這個面單在電商物流的使用當中已經達到80%。那么在菜鳥使用前，我們基本上是用肉眼識別的，坦率的講它不沉淀數據，或者沉淀的是分立數據。

隨著面單的使用，發貨點到收貨人，整個全鏈路打通，數據全部被記錄下來，所以可以跟蹤到所有的包裹或者物流的全部的狀況，而這個數據又可以返回給每一個環節的使用者。這個時候的數據分享就變成價值的創造。

所以，一方面包裹面單的印刷或者生產可以降低成本，另外一方面關鍵是沉淀的數據經過菜鳥的技術，可以形成數據產品，幫到物流企業，幫到生產企業、商家甚至消費者，可以快速的去響應他們的需求。

這一年下來，電子面單節省紙張的費用超過了12億元人民幣，這只是一個面單的紙質成本的價值，其實數據層的價值遠遠超過這個數字。

第二，社會化的倉配+供應鏈是智慧物流很重要的方面。

可以看工業時代，基本上靠經驗備貨，憑腦子的想法，甚至憑一個小本子記錄的數據，然后判斷在不同的區域，在不同的點上配多少貨，完全靠經驗配貨的，經常出現在百貨公司之間來回調貨，調貨帶來了巨大的庫存和路途成本，因為消費者的需求跟商品的屬性，例如在功能、款式、顏色等各個方面是會出現錯配的。

這樣的場景下，信息傳導機制是通過生產商把信息給經銷商，經銷商給零售商，零售商給消費者，信息的傳導跟物流的傳導是一致的，信息的不對稱導致了物流額外的高昂成本和效率的問題。

隨著電商的到來，傳導機制發生變化，信息可以用網絡的方式重新分享跟傳遞。物流的鏈路可以用另外一條鏈路，不用跟生產商、經銷商、銷售商和最終的消費者這個鏈路同步流動了，這個時候信息流跟商品流的分離導致了一個新的物流場景，我們講的即時發貨效益，出現了單點發全國，碎片化物流的場景。這就是所謂的電商時代。

隨著新零售的出現，我們會發現現在可以做到的，或者將來可以實現得更好的就是數據備貨。基于一個區域或者某個品類，從某個受眾群體的消費經驗、行為、內心的需求去進行消費意愿挖掘，可以沉淀出大量的數據和模型，以此為備貨的依據。

數據的備貨可以幫助線下和線上形成很好的融合，可以去實現更好的社會化的倉配，也可以去做數據化的供應鏈，甚至線下的實體店作為快遞物流的支點發貨，可以在線下實體店做物流的共享倉庫等等，那這種情況下，實際就是概念的變化，百貨公司不光是百貨公司的物理形態，它也是一個物流末端，變到手機端，變到每個快遞員手中，新零售時代的備貨，基于數據的備貨會變成主要的趨勢和方向。

可以看一下菜鳥的社會化倉配網絡怎樣縮短貨物和人的物理距離。

在建立了八個骨干分倉節點，在與300多個第三方物流合作伙伴的共同協作下，現在已經現實當日達、次日達覆蓋超過一千多個區縣，這張網絡不斷擴展，更多的合作伙伴加入進來，這些數據的鏈接，就會使得數據備貨變得更加有效。

我們剛才講到，電商的包裹大部分單點發全國超過一千公里的半徑進行輻射的，隨著倉配點的不斷分布，可以實現在未來500公里或者200公里的半徑內，做倉配的輻射，甚至做到一百公里以內的倉配輻射，如果可以用這種方式備貨，無論對消費者的響應，還是對整個物流成本的降低都會帶來非常大的改善。社會化的倉配系統要求一個企業內部的倉配系統，特別是企業的倉開放共享供全社會使用，用共享經濟的方式降低交易成本，提高經濟效率。

如果數據的鏈接、需求的鏈接，把商家和消費者的需求對接起來，能更有效的調配資源，就可以實現共享模式的倉配系統。

第三，跨境多段協同供應鏈，在原有的環境下，跨境電子商務主要靠郵政系統做全球的包裹的遞送，用專業的快遞公司做補充，用物流企業來進行一些布局。但是，我們發現很少有物流企業能夠在全球物流鏈條中做到全覆蓋，它吃不下所有的鏈條，所以它一定要進行協作。

最好的解決辦法是，通過建立全球的智能配送平臺，用數據驅動、多段整合供應鏈來完成。例如用物流公司、快遞公司的網絡，來跟今天的郵政系統無縫對接，綜合各方優勢，穩定各方預期，協同節點之間的規劃與作業，在近期或者未來的三到五年內，形成一整套物流服務體系。

用這樣的方式來完成跨境電商包裹的遞送，由于數據的協同，這種遞送方式可以很好的降低交易成本，因為之前不同的物流企業之間的商品的交付，實際上存在很高的交易成本的，這也是跨境物流和中國物流市場的共同痛點。

舉個例子來看，這是數據化解決對俄出口跨境物流的案例。菜鳥進入之前，俄前20大城市15天內簽收包裹不足1%，當時有17萬票包裹進到俄羅斯，俄羅斯郵政爆倉了，物流包裹雪片一般涌到俄羅斯，俄羅斯郵政系統崩潰了，這個事情引發了俄羅斯郵政的部長被普京免職。

后來菜鳥介入以后，降低了供應鏈的信息不對稱，用菜鳥的系統跟俄羅斯郵政局進行了數據對接，貼上條形碼，加上國內預分揀時對物流數據也進行了對接，同時把電商的前臺數據跟后臺系統對接，采取了這些措施以后，在俄羅斯20個大城市15天內簽收的包裹最高占到9成。

大家看到，當用數據來做連接和改進的時候，效率得到了非常大的改進和改善，這是真實的案例。

第四，物流機器人3.0，物流機器人未來成長的方向是什么？

簡單的物流自動化機械工具，完成單一重復的動作，那是1.0的，擁有算法控制，能規劃工作路徑和方式，進行單方面復雜作業的倉儲分揀機器人，是第二代機器人。

現在開始試點的，像菜鳥小G一樣的進行末端配送的自動化，這需要機器人的根據復雜條件完成一系列復雜的動作，需要和周圍的真實環境互動，這是物流機器人3.0。

未來我們會看到，無人駕駛系統會把商品遞送到任何一個地方。比如駕駛特斯拉，這臺車最重要的價值是，當人開著它的時候，就為特斯拉創造了重大的價值，因為我們開這個車所有的行為和習慣，在路上跑出的所有數據都為它的后臺所用。現在有七萬多臺的特斯拉的車在跑，其實是七萬多的數據點采集。采集的數據不光為有人駕駛的汽車，也為無人駕駛汽車提供路徑規劃。

未來有很多的無人駕駛系統，不需要人開，把商品貨物遞送到你需要的地方，用手機召喚過來，就可以委托給它按照它自己的能量或者時間和路徑進行遞送。將來，可能在路上跑的很多無人運輸車輛，幫我們實現商品在全世界范圍內的遞送。

智慧物流是全社會的事，是普世的，共享的，所以一定是利他的，賦能的。是供應鏈整合的，多主體共存的。技術上來說，是大數據驅動的，也是自動化3.0的，這些是智慧物流的共同特征。