【Kaiyun·yunkai(中国)官方网站】顺丰CTO田民:物流公司放弃计算,就是放弃自己生存权和未来

本文摘要：第一物流全媒体7月27日讯（微信：cn156news ）顺丰集团CTO、顺丰科技CEO田民　　在顺丰集团CTO、顺丰科技CEO田民显然，现在是到了要重返物流的“初心”、看物流本质的时候了。

第一物流全媒体7月27日讯（微信：cn156news ）顺丰集团CTO、顺丰科技CEO田民　　在顺丰集团CTO、顺丰科技CEO田民显然，现在是到了要重返物流的“初心”、看物流本质的时候了。　　这也是为什么田民在顺丰、钛媒体、杉数科技三家携手发售“AI与智慧物流圆桌论坛”的演说中，开篇就认为人类最先明确提出“物流”的概念，本意是关于计算出来的科学。　　他特别强调：物流公司退出计算出来，就是退出未来、退出自己的生存权。一家杰出的物流公司一定是通过数据、计算出来来管理和运营。

　　以下为田民在顺丰、钛媒体、杉数科技举行的“AI与智慧物流圆桌论坛”上的演说国史：　　用AI技术一定要理解它背后的原理，最基本的就是统计学和运筹学等学科的算法和模型，不管把AI技术中用什么样的业务场景中，对AI技术的基础原理一定要明白和解读。　　物流（Logistics）是关于计算出来的科学　　今天首先想要对物流这个词做到一下阐释，物流究竟是不是搬货这么非常简单？　　"Logistics"一词源出有希腊文Logistikos, 意为"计算出来的科学"。在19世纪30年代，拿破仑的政史官A.H若米尼在总结征伐俄告终的经验教训中年所用于了Logistics。　　物流的概念和理论最先是在美国构成的，源于20世纪30年代，本意为“实物分配”或“货物仓储”。

1963年被引进日本，日文翻译成为“物的流通”。20世纪70年代后，日文“物流”一词渐渐代替了“物的流通”。

　　中文的“物流”一词就是指日文引入来的外来词。中文“物流”一词把物的流动呈现出得很形象细致，但丧失了计算出来的科学的本意，所以我们今天一谈物流就指出是运送货物。我们谈物流，不仅要谈“物的流动”，更要谈“计算出来的科学”。

　　今天为什么不会跟钛媒体、杉数科技一起举行这场活动，因为我们必须一起来探寻和研究物流领域计算出来的科学，只有通过计算出来的科学才能确实协助物流提升运作效率、降低成本。另外我们只有正确地了解物流的起源，才能精确地分析物流的现状和问题，才能迈进智慧物流的未来。　　数据与计算出来驱动的智慧物流　　智慧物流是通过大数据、云计算、智能硬件等智慧化技术与手段，提升物流系统思维、感官、自学、分析决策和智能继续执行的能力，提高整个物流系统的智能化、自动化水平，从而推展物流的发展，减少物流成本、提高效率。

　　一家杰出的物流公司一定是通过数据、计算出来来规划和运营。如果物流公司退出计算出来，就是退出未来，退出自己的生存权。未来的物流有很多特点，还包括互联互通、数据驱动、深度协同、高效继续执行等。　　所谓互联互通、数据驱动，就是所有物流要素互联互通并且数字化，以“数据”驱动一切洞察、决策、行动；深度协同、高效继续执行就是横跨集团、横跨企业、横跨的组织之间深度协同，基于全局优化的智能算法，调度整个物流系统中各参与方高效分工协作。

　　顺丰有海量数据，比如运单数据，如果能把数据（Data）切换沦为信息（Information），就能产生极大无比的价值。　　数据驱动下的智慧物流一定是社会范围内高度协商，不有可能是一家公司分开自我运作，今天的顺丰早已更为对外开放，丰巢平台就是高度对外开放、高度协同的平台，只有这样才不会给社会带给最大化的价值。

丰巢需要被较慢拒绝接受，就体现了互联互通、数据驱动、深度协同、高效继续执行的趋势。　　AI的四大核心要素与五大转型战略　　看一下AI的四大核心要素：数据、场景、技术和算法。　　第一，核心要素是一定要有数据。

　　第二，一定要有场景，如果没业务场景的话，就不会有问题。　　第三，是要有技术，还包括硬件、软件等，未来有可能是根据算法模型来设计硬件，而不是只有唯一的硬件可选。　　因为每类模型处置的问题和数据类型都不一样，没一个单一的硬件系统可以处置这么多的简单问题和有所不同类型数据。第四，算法必须大大地研究和突破。

　　我们跟海内外著名院校和杰出的科技企业展开合作，顺丰科技必须牵头和挤满全球最杰出的人才、最杰出的公司来一起研究和解决问题最不具挑战性的问题，踏踏实实地协助中国物流业提高到一个新的水平。　　AI转型的五大战略，还包括顺利案例、数据生态、技术工具、无缝终端工作流程和对外开放的文化和的组织。首先要有顺利案例。无法说道一开始就不现实地自由选择做到一个相当大的项目，万事跟上无以。

　　此外，还要有数据，无缝终端到整个工作业务流程中构建整个末端到端的数据生态化。另外还要有一个对外开放的文化，与各个领域的专家、学者和企业展开交流，不然就无法构建AI的转型和智慧物流。　　顺丰为什么不会实行多元化战略，因为我们的远景是以综合物流服务能力为基础，为客户获取更好的其他服务，还包括商业的服务能力、金融的服务能力、未来数据和技术的服务能力等。

　　顺丰享有的数据是非常丰富的，不仅有物流运营类数据，还包括运单数据、各个物流节点数据，还有物联网类数据、客户感官数据、商业类数据、金融类数据以及外部合作数据。　　AI在顺丰落地的六大业务场景　　AI在顺丰的落地场景还包括智慧物流、智慧服务、智慧决策、智慧管理、智慧地图、智慧纸盒等。　　顺丰享有几十架货运飞机、几万辆运输车辆、几千个物流设施、二十几万收派人员，这是我们强劲的躯体，这样的躯体必须十分低的协商能力和智慧能力。

　　未来几年，我们不会把人工智能等技术推广和运用到每一个领域。我曾多次反反复复与我们科研人员谈要去一线基层体验，去仔细观察那些高频率、重复性工作，想要办法利用技术手段去把他们替代掉，把人释放出去做到建构更高价值的的工作。

　　顺丰有这么多员工，只不过每天反复处置的事情都是十分类似于的，可以用机器学习的方法训练出有一个杰出的智慧大脑来获取辅助决策，最后由一个更加聪慧的智慧大脑来统一指挥和管理，每一个人的决策和继续执行都是拟合的，给客户的服务也是拟合的。　　服务最好的就是持续的一致性和稳定性。现在客户感官最伤痛的就是物流服务水平和时效的不平稳，一会儿慢，一会儿快，有时态度好，有时态度恶劣。

未来智慧物流就需要更加有效地确保服务的一致性和稳定性。　　物流业务量预测，现在物流的业务高峰是被各类电商的广告宣传活动和人造节人为拉高的，对社会资源的浪费是十分极大的。

　　为了规划和调度资源，我们必须对业务量展开有所不同维度的预测，大到未来五年、十年的整体业务量变化预测，小到一个单元区域未来几天有所不同产品业务量的预测和时间产于等。　　我们尝试用机器学习和时间序列分析等技术和手段去做到各种类型的预测并且研究和检验相关性因素，例如天气、时令节气、产业结构、政府政策、GDP等。　　AI在物流落地的实例　　AI落地实例方面，路径规划是一个例子。

传统的路径规划算法和工具早已很难解决问题今天更为简单和动态变化的物流问题，必须引进新的思维方法、新的算法模型、新的技术手段。　　另外今天主流的地图服务都被互联网大公司掌控为其生态圈业务服务，显得仍然纯粹和中立，变为更加消费级而不是工程级。　　物流必须的地图服务必须更高的精度、稳定性和实时性等，所以我们转了很多精力去研究智慧物流地图。

融合GIS能力和增强自学等技术，我们探寻和研究更为合适的路径规划工具和方法协助优化时效和优化成本。　　AI落地的另一个例子是数字化智能场院管理。

物流公司有很多场地、设施和操作者人员，一般都是通过人的肉眼仔细观察来展开操作者和指挥官调度，我们研究利用机器学习等技术来自动识别场院内外的人、物、设备、车的状态和自学杰出的管理和操作者人员的指挥官调度经验和决策等，逐步构建辅助决策和自动决策。　　AI落地还有一个就是手写运单辨识的例子。

大家有可能不过于明白，中文汉字很难构建机器自动识别，英文和数字还较为更容易辨识。我们利用计算机图像识别、地址库、通卷积神经网夹住写出运单机器有效地识别率和准确率提高到了一个很高的水平，大幅地增加人工输单的工作量和差错。　　还有其他许多案例就不一一举例了，AI在物流领域的应用于空间是十分广大的，我们不会大大地去探寻、研究和创立顺丰智慧物流大脑。

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