當今中國GDP經(jīng)濟總量的不斷增長，生產(chǎn)以及商貿(mào)流通環(huán)節(jié)的物流需求不斷增加，這也就導致了百億級的大市場，作為供應鏈系統(tǒng)中的核心組件——物流系統(tǒng)的技術創(chuàng)新與模式優(yōu)化在未來會直接決定疫情后時代供應鏈的競爭力高低，未來的創(chuàng)新型供應鏈系統(tǒng)包括大數(shù)據(jù)預測的產(chǎn)品供需平衡、自動化倉配效率提升和標準化設備與流程的全面普及，以上各維度綜合作用是打造數(shù)字供應鏈的先決條件。

　　互聯(lián)網(wǎng)在消費端對人民生活和社會經(jīng)濟產(chǎn)生了巨大的影響。經(jīng)過十余年的高速發(fā)展，消費互聯(lián)網(wǎng)領域已經(jīng)逐漸趨于飽和。但是，生產(chǎn)制造端的數(shù)字化水平仍處于相對較低的水平，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展可期。德勤中國物流與交通團隊發(fā)布的報告《中國智慧物流發(fā)展報告》顯示，預計到2025年，智慧物流市場的規(guī)模將超過萬億元。也有分析表明，如果數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠拓展10%的產(chǎn)業(yè)價值空間，每年就可以多創(chuàng)造2000億美元以上的新價值。因此對于我國快遞產(chǎn)業(yè)來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是供應鏈的主要發(fā)展趨勢，數(shù)字技術在物流系統(tǒng)的進一步應用必會大大加快這一趨勢的推進，推進數(shù)字經(jīng)濟與數(shù)字物流發(fā)展，是產(chǎn)業(yè)結構實現(xiàn)全面升級的唯一通路。

　　一、數(shù)字物流在快遞領域發(fā)展分析

　　例如美國的知名快遞企業(yè)UPS，其4000人的倉儲每天可處理100萬個訂單。當然國內(nèi)目前也有少數(shù)一部分企業(yè)意識到這一點，已經(jīng)逐步在提升自動化水平，例如京東、天貓、蘇寧。與此同時，以國內(nèi)當下倉儲自動化水平較高快遞企業(yè)的企業(yè)來說，2000人的倉儲每天可處理30-40萬訂單。截止2018年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，阿里巴巴的日處理訂單能力已經(jīng)可以達到達百萬級以上，吞吐量居國內(nèi)第一。這讓現(xiàn)代化物流企業(yè)看到了希望。伴隨數(shù)字物流趨勢隨之而來的，是整個物流領域的運行流程及方式都將發(fā)生巨大的變革。數(shù)字物流帶來的快遞行業(yè)物流系統(tǒng)創(chuàng)新主要包括如下趨勢：

　　1、訂單處理傳遞自動化。在系統(tǒng)上擴充一些功能，增加移動終端連接，大部分公司訂單審核處理（查錢、查貨、拼車）都可以實現(xiàn)自動化，減少人工干預，比人工更及時準確。

　　2、在途跟蹤自動化。從此告別繁瑣的電話查單與快件跟蹤，物流信息平臺應該有這個功能才是一個真正意義上的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。

　　3、路況、庫況實時跟蹤。通過具體車輛的軌跡、時間和大量車輛的行駛速度、位置變化來智能判斷庫況、路況，對后續(xù)運營安排作出影響，從而提高效率。

　　4、倉儲與配送信息即時交互。

倉儲有位置信息，庫存信息，車輛有位置信息，路徑信息，通過系統(tǒng)把倉儲與配送連接起來，根據(jù)車輛、載貨信息數(shù)據(jù)自動提前驅(qū)動倉儲執(zhí)行流程作業(yè)，這樣將大幅降低物流成本。

　　5、運輸計劃合理化。通過人工先進行運輸計劃編制，再尋找運力，這種以貨找車沒有考慮運力資源狀況的運輸計劃編制方式，會影響交貨及時性和運輸成本?；ヂ?lián)網(wǎng)可以實時掌握運力情況，作為運輸計劃編制的影響因素，不管是系統(tǒng)自動優(yōu)化還是提供人工參考，都會使運輸計劃更趨合理。

　　二、針對快遞產(chǎn)業(yè)的開放式物流系統(tǒng)研究

　　基于數(shù)字物流的開放式托盤共用系統(tǒng)，是數(shù)字物流系統(tǒng)的核心系統(tǒng)，習慣上將開放式托盤共用系統(tǒng)涉及的四大核心技術要素概括為“一硬”（ 感知和自動控制）、“一軟”（軟件系統(tǒng)）、“一網(wǎng)”（網(wǎng)絡系統(tǒng)）、“一平臺” （智能服務平臺）；感知和自動控制是數(shù)據(jù)閉環(huán)流動的起點和終點，本質(zhì)是物理世界的數(shù)字化，實現(xiàn)實時分析、科學決策的基礎；軟件系統(tǒng)是對系統(tǒng)模型化、代碼化、工具化，是實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的核心。代表了信息物理系統(tǒng)的思維認識；網(wǎng)絡系統(tǒng)是連接物理系統(tǒng)各要素的信息網(wǎng)絡，是實現(xiàn)全系統(tǒng)互聯(lián)互通的重要基礎工具，是支撐數(shù)據(jù)流動的通道。網(wǎng)絡構成了經(jīng)路脈絡，可以像神經(jīng)系統(tǒng)一樣傳遞信息。 智能服務平臺是高度集成、開放和共享的數(shù)據(jù)服務平臺， 是跨系統(tǒng)、跨平臺、跨領域的數(shù)據(jù)集散中心、數(shù)據(jù)存儲中心、數(shù)據(jù)分析中心和數(shù)據(jù)共享中心，這將重組客戶、 供應商、銷售商以及企業(yè)內(nèi)部組織的關系，重構信息流、產(chǎn)品流、資金流的運行模式，重建新的產(chǎn)業(yè)價值鏈和競爭格局。綜上所述，本文認為數(shù)字物流系統(tǒng)中的開放式單元化系統(tǒng)執(zhí)行的三個層次架構體系其主要包括單元層——系統(tǒng)層——平臺層的三層架構模型。

　　單元層是具有不可分割性的數(shù)字物流系統(tǒng)的最小單元，同時具備物理單元和數(shù)據(jù)單元兩重屬性，數(shù)字物流系統(tǒng)中的單元可以是一個設備或一個產(chǎn)品；通過“一硬”和“一軟”可構成“感知-分析-決策-執(zhí)行”的數(shù)據(jù)閉環(huán)，具備了可感知、可計算、可交互、可延展、自決策的功能。例如：托盤、周轉(zhuǎn)箱、集裝箱等單元載具，包括載貨和空載兩種狀態(tài)；

　　系統(tǒng)層是“一硬、一軟、一網(wǎng)”的有機組合。數(shù)字物流系統(tǒng)中的多個最小數(shù)字單元（單元級）通過構建網(wǎng)絡模型實現(xiàn)更大范圍、更寬領域的數(shù)據(jù)自動流動，實現(xiàn)了多個單元數(shù)據(jù)集的互聯(lián)、互通和互操作，數(shù)字物流系統(tǒng)基于多個單元層的最小數(shù)字單元的狀態(tài)感知、信息交互、實時分析，實現(xiàn)了局部自組織、自配置、自決策、自優(yōu)化。例如：由倉儲機器人、AGV小車、傳送帶等構成的智能物流系統(tǒng)是系統(tǒng)層面的數(shù)字物流；

　　平臺層是多個數(shù)字物流子系統(tǒng)的有機組合，涵蓋了 “一硬、一軟、一網(wǎng)、一平臺”四大要素。平臺層通過大數(shù)據(jù)平臺， 實現(xiàn)了跨系統(tǒng)、跨平臺的互聯(lián)、互通和互操作，在全局范圍內(nèi)實現(xiàn)信息全面感知、深度分析、科學決策和精準執(zhí)行。例如：菜鳥智慧物流系統(tǒng)、京東智慧物流系統(tǒng)具備了初級智能的平臺層數(shù)字物流功能。

　　結合數(shù)字物流相關的理論分析，按照數(shù)字技術發(fā)展的梯度對數(shù)字物流系統(tǒng)架構進行重新設計：數(shù)字物流系統(tǒng)的架構按照狀態(tài)感知、實時分析、科學決策和精準執(zhí)行為主線搭建是符合實際的。其中狀態(tài)感知與精準執(zhí)行都集中在智能作業(yè)端（一硬），實時分析和科學決策在信息系統(tǒng)（一軟）。在此基礎上逐層演進。其次，一硬與一軟可以組成單元級智慧物流終端，按開放式單元化系統(tǒng)執(zhí)行層面三個層級進行演進，即：單元層數(shù)字物流設備與產(chǎn)品，系統(tǒng)層數(shù)字物流系統(tǒng)集成模塊和平臺層的數(shù)字物流綜合運營平臺。

　　三、開放式物流系統(tǒng)相關大數(shù)據(jù)算法研究

　　開放式單元化系統(tǒng)模型產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，運用數(shù)字技術及設計模型和指定算法進行存儲、計算與優(yōu)化，通過系統(tǒng)分析改進物流與供應鏈的流程方案。擬參考和采用的大數(shù)據(jù)算法：K-Means算法、CART算法、。

　　1、K-Means算法模型原理：將某一些數(shù)據(jù)分為不同的類別，在相同的類別中數(shù)據(jù)之間的距離應該都很近，也就是說離得越近的數(shù)據(jù)應該越相似，再進一步說明，數(shù)據(jù)之間的相似度與它們之間的歐式距離成反比。這就是k-means模型的假設。

　　有了這個假設，我們對將數(shù)據(jù)分為不同的類別的算法就更明確了，盡可能將離得近的數(shù)據(jù)劃分為一個類別。不妨假設需要將數(shù)據(jù){x i }聚為k類，經(jīng)過聚類之后每個數(shù)據(jù)所屬的類別為{t i }，而這k個聚類的中心為{μ i }。于是定義如下的損失函數(shù)：

　　k-means模型的目的是找尋最佳的{t i }，使損失函數(shù)最小，之后就可以對聚類中心{μi}直接計算了。由此可見，它既是聚類的最終結果，也是需要估算的模型參數(shù)。

　　2、CART算法（分類與回歸樹算法）：CART假設決策樹是二叉樹，內(nèi)部結點特征的取值為“是”和“否”，左分支是取值為“是”的分支，右分支是取值為“否”的分支。這樣的決策樹等價于遞歸地二分每個特征，將輸入空間即特征空間劃分為有限個單元，并在這些單元上確定預測的概率分布，也就是在輸入給定的條件下輸出的條件概率分布。

　　CART算法由以下兩步組成：（1）決策樹生成：基于訓練數(shù)據(jù)集生成決策樹，生成的決策樹要盡量大；（2）決策樹剪枝：用驗證數(shù)據(jù)集對已生成的樹進行剪枝并選擇最優(yōu)子樹，這時損失函數(shù)最小作為剪枝的標準。

　　CART決策樹的生成就是遞歸地構建二叉決策樹的過程。CART決策樹既可以用于分類也可以用于回歸。本文我們僅討論用于分類的CART。對分類樹而言，CART用Gini系數(shù)最小化準則來進行特征選擇，生成二叉樹。

　　Gini指數(shù)的計算：其實Gini指數(shù)最早應用在經(jīng)濟學中，主要用來衡量收入分配公平度的指標。在決策樹算CART算法中用Gini指數(shù)來衡量數(shù)據(jù)的不純度或者不確定性，同時用Gini指數(shù)來決定類別變量的最優(yōu)二分值得切分問題。在分類問題中，假設有K個類，樣本點屬于第k類的概率為Pk，則概率分布的Gini指數(shù)的定義為：

　　如果樣本集合D根據(jù)某個特征A被分割為D 1 ，D 2 兩個部分，那么在特征A的條件下，集合D的Gini指數(shù)的定義為：

　　這Gini指數(shù)Gini(D,A)表示特征A不同分組的數(shù)據(jù)集D的不確定性。

　　Gini指數(shù)值越大，樣本集合的不確定性也就越大，這一點與熵的概念比較類似。所以在此，基于以上的理論，我們可以通過Gini指數(shù)來確定某個特征的最優(yōu)切分點(也即只需要確保切分后某點的Gini指數(shù)值最小)，這就是決策樹CART算法中類別變量切分的關鍵所在。是不是對于決策樹的CART算法有點小理解啦！其實，這里可以進一步拓展到我們對于類別變量的粗分類應用上來。比如我某個特征變量下有20多個分組，現(xiàn)在我只想要5個大類，如何將這個20多個類合并為5個大類，如何分類最優(yōu)，以及如何找到最優(yōu)的分類。這些建模初期的數(shù)據(jù)預處理問題其實我們都可以用Gini指數(shù)來解決。

　　四、快遞行業(yè)未來發(fā)展趨勢分析

　　根據(jù)國家郵政局發(fā)布的2021年中國快遞發(fā)展指數(shù)報告顯示，2021年中國快遞業(yè)務量首次突破千億件，同比增長29.9%，業(yè)務增量再創(chuàng)歷史新高。

　　值得注意的是，過去一年，快遞物流行業(yè)在業(yè)務增長的同時，產(chǎn)業(yè)生態(tài)也在日益完善，服務質(zhì)效穩(wěn)步提升，專業(yè)化、精細化服務能力有所增強，科技創(chuàng)新進一步加速。我國快遞業(yè)務量規(guī)模繼續(xù)穩(wěn)居世界首位，在全球占比超過40%，對世界快遞業(yè)務量增長的貢獻率達60%，我國已經(jīng)成為全球快遞市場發(fā)展的新引擎。

　　展望2022年，在國家“雙碳”戰(zhàn)略下，以及新冠疫情、國際局勢等不確定性因素持續(xù)影響下，物流科技領域?qū)尸F(xiàn)一些新的變化?，F(xiàn)代前沿科技的飛速進步大力推動著物流與供應鏈業(yè)務的數(shù)字化、智慧化、綠色化發(fā)展，對助力企業(yè)商業(yè)模式加速轉(zhuǎn)型升級和物流行業(yè)建設發(fā)揮著至關重要的作用。

　　趨勢一：快遞信息全程數(shù)字化。物流行業(yè)由于作業(yè)環(huán)境的復雜性，射頻識別的準確率一直在80%左右，無法應用到現(xiàn)實場景當中。2021年，菜鳥物流通過優(yōu)化芯片與識別算法，將RFID精準識別技術的準確率提高至99.8%。這一關鍵技術的突破使RFID技術在物流領域的大規(guī)模商業(yè)應用成為可能，有望成為繼條形碼、二維碼之后的第三代識別技術，推動物流供應鏈數(shù)字化戰(zhàn)略升級。目前，菜鳥在物流綠色循環(huán)箱和跨境包裹的追蹤定位環(huán)節(jié)，已經(jīng)廣泛使用該技術。借助RFID等創(chuàng)新技術打造的全新供應鏈管理方案，能實現(xiàn)物流信息的全程數(shù)字化，讓人、貨、場等要素的信息透明度得到加強。

　　趨勢二：人工智能（AI）讓快遞物流真正進入“無人時代”。近些年，人工智能技術取得了高速發(fā)展，其中以運籌優(yōu)化算法、計算機視覺為代表的AI技術，在物流行業(yè)的應用顯著提升了物流運作效率。特別是在疫情期間“無人”、“遠程”解決了諸多社會性難題，同時加速了物流行業(yè)向智慧化演進。未來快遞物流行業(yè)借助其倉配流程攝像頭覆蓋廣的優(yōu)勢，將成為視覺識別應用的主要場景。借助算法技術的不斷突破，視覺傳感器的像素提高和成本下降，視覺計算的應用將會得到進一步推廣。隨著數(shù)字化技術持續(xù)突破，快遞物流行業(yè)有望成為人工智能技術最重要的落地場景之一。

　　趨勢三：增強現(xiàn)實技術實現(xiàn)作業(yè)場景智能化。XR技術在未來3-5年將逐漸應用于快遞物流領域，尤其是增強現(xiàn)實技術（AR）能夠?qū)⑻摂M世界和現(xiàn)實世界以多種組合方式進行融匯，從而為快遞行業(yè)一線員工的高效率作業(yè)提供更多可能。依托XR系統(tǒng)快遞物流企業(yè)能實現(xiàn)作業(yè)場景的信息化、智能化，提高工作效率，降低成本。從倉儲優(yōu)化、員工培訓到現(xiàn)代化運輸發(fā)展，XR技術在全球供應鏈中發(fā)揮著積極的作用。