现在「收快递」已经成为人民的一种日常生活方式。据交通运输部科学研究院、菜鸟网络和阿里研究院编写的《2017 年中国智慧物流大数据发展报告》中的数据显示，2001 年 - 2008 年，我国社会物流总额年均增长在 20% 以上，在全球金融危机过后，2012 -2016 年，社会物流总额年均增长也达到了 8%。随着近年来电子商务的星期，快递市场呈现出连续跨越式增长态势。

中国邮政局统计，继 2014 年和 2015 年我国快递年业务量先后突破 100 亿件和 200 亿件后， 2016 年突破了 300 亿件，全年快递企业业务量达到 312.8 亿件，同比增长 51.4%；业务收入累计完成 3974.4 亿元，同比增长 53.5%。

「北京仓发货送北京市区」不能检验物流能力

伴随着物流业务量和业务收入的进一步增大，社会各界对物流行业的要求越来越高，社会消费者对于「当日达」、「次日达」等超高速物流配送的要求也成为考察电子商务行业能力的重要指标。然而部分电商在实现这种超高速物流配送的形式依然采用的是「资源/资金/人力密集型」的模式，即耗费大量的资金和人力资源用一种粗暴的方式去实现。实际上折合在传统的商业模式下的传统物流模式没有太实质性的改变，主要依靠大批货物为主的运输和仓储，只是通过现阶段技术的升级提升了传统物流的效率，本质上没有改变。

久而久之就不得不面临两个问题，第一是在企业进一步扩大规模的情况下，实现超高速物流的成本相应地呈指数级增长的现象，进一步消耗公司微薄的利润，优势也会进一步变成负担；第二即超高速物流的福利只能在各方面条件成熟的一线城市和部分二线城市实现，并不能对中西部及基础设施较为薄弱的地区带来持久的好处，若要强行实现则需要花费更高的成本。

另外，物流行业的碎片化和去中心化也日渐成为趋势。电子商务带来的小包装、多频次的包裹需求持续扩大，物流碎片化特征明显、国家统计局公布的数据显示，2016 年网络零售总额达到了 5.2 万亿元，同比增长 26%，快递包裹量增长却达到了 50%。据业内人士分析，出现这种情况的原因一是因为包裹对应货值进一步降低，包裹数量进一步碎片化；二是社交网络蓬勃发展，大量基于社交网络的商品交易没有被纳入到现有电商统计范畴中。

另外传统经济条件下，流通业的发展依赖于所在的区域，这些专业市场作为传统流通业的重要分销渠道，是商业交易和信息中心，也是物流集散中心。而电子商务平台兴起后，由于其天然具有统一大市场、大流通的属性，使得任何人在任何地方、任何时间均可以达成自由交易的意向。地理位置已经不再重要。

在传统物流模式的局限性越来越明显的时候，如何将物流进一步智能化成为迫切需要考虑的问题，也就是如何实现智慧物流。所谓「智慧物流」就是通过信息联通、资源共享、智能化应用等措施从根本上降低物流成本，大大提高服务质量和效率。说白就是如何提升物流服务的质量和效率，考察物流智慧化的并不是「北京仓发货配送到北京地区」的能力，而是在「北大西洋某小型渔港发货配送到中国西部某县城」这样难度更高的情况下谁能够配送更高效的能力。

同样在四天的时间里，我们可以享受到车厘子在智利的农场的枝头采摘运送到北京家中收货的的惊喜，也能面临到从雅安某小淘宝卖家发货到收货也得四天的尴尬。这既说明了智慧物流的神奇，也证明了当下物流智慧化水平依旧有待提高。

2016 年 7 月，国务院常务会议部署推进高效物流，以现代信息技术为标志的智慧物流已经成为物流业供给侧结构性改革的迫切需要。特别是电商物流的迅猛发展，以双 11 为标志性事件不断刷新物流业的各种记录，堪称物流业每年的「大考」，世界级物流难题的不断涌现也催生出各种新的商业模式和业态，逼迫着物流行业不断地改革。

例如，「双 11」的包裹从 2014 年的 2.78 亿、2015 年的 4.67 亿到 2016 年的 6.57 亿，服务能力从原先的「爆仓」、用户体验差到近年来的井然有序，智慧物流起到了很大的作用。据阿里巴巴提供的数据，与 2015 年双 11 对比，2016 年的包裹履约率提升了将近 25 个百分点，与 2013 年对比，1 亿包裹的签收时间减少了近 3 倍。

那么智慧物流到底有什么样的特征呢？

第一就是协同创新和资源共享。

当前，我国物流业信息化程度整体不高，目前全国有 7000 万中小企业和个体工商户，他们是物流链路的基础，但是这些中小商户之间缺乏信息互联互通，信息孤岛的现象突出，供求信息不匹配，信息交换不顺畅，供应链传到不及时，势必增加企业成本，降低效率，严重影响着服务质量。只有打通信息联通的渠道，推进信息开放共享，智慧物流才具备成长的基础。另外，快递各个环节的重复性建设也造成了资源浪费、效率低下、过度竞争以及交通拥堵的问题。

还记得资产阶级革命前的德国吗？各个物流公司、企业、商户都如同单独的壁垒一样阻碍着货品的自由流通。不过现在这些问题都在解决。比如 2016 年 4 月，中国铁路总公司与海尔集团战略合作开行海尔电器特需专列。在货运市场，加盟模式快速推进，德邦物流加盟事业部签约合伙人约 5000 多家，互联网平台型的公司卡行天下加盟网点也超过了 1 万家。

和京东自营物流所实现的「当日达」、「次日达」所不同的是，菜鸟网络联合多家快递企业成立的「菜鸟联盟」是通过大数据赋能和多个非自营单元之间协同互动的方式实现的，已经覆盖了全国超过 1000 个县区，这比通过企业自营物流网络更加高效。

目前快递多采用「单点发全国」的模式，包裹的平均运送距离大于 1000 公里，而智能分仓利用大数据技术预测未来销售情况，可以把货物预先安排到距离消费者最近的仓库备货从而大大缩短运距，比如菜鸟网络构建的全国智能骨干网络可以使大部分的包裹运距缩短到 500 公里以内。菜鸟仓内实施仓配一体化，为商家提供仓储与配送的一条龙服务。物流订单生成之后，货物可以从菜鸟仓内直接分拣、包装并交给合作企业配送提高了物流链路的整体效率。

在拉货的阶段，类似于「货车帮」、「卡行天下」此类的互联网+货运平台，以日日顺、速派得等专注城市配送的平台型企业也通过数字化的方式提升货运市场的效率，已经被市场所证明。「多式联运」作为一种集约高效的现代化运输模式优势也逐渐显示，我国的集装箱铁水连运网络已经增长到了 2015 年的 237 万箱，年均增长 10% 以上，帮助运输企业降低干线运输成本 15%-30%。部分企业部署的快速转运装备技术，充分利用无线射频、物联网等信息技术建立智能运转系统也提升了多式联运换装运转的自动化作业水平。

第二是业务的数据化和数据的业务化

以前在寄快递的时候有个熟悉的行动叫「填单子」，然而现在几乎都不用了，多数企业改成了电子面单。虽然都是面单，但是在性质上有根本的不同，它反映了快递物流公司在数据采集、录用、传输等基础领域的数据化程度，是把物流业务数据化的基础产品。

比如淘宝系的电子面单采用的是 N-1-N 的模式，即前端对接 N 多商家，后端也对接 N 多家快递公司，菜鸟作为居中的 1 为全后端提供技术支持。在 2016 年，菜鸟的电子面单系统渗透了 80% 的淘系电商。快递公司使用电子面单后减少了成本，提升了派送效率，降低了出错风险，提高了绿色环保水平。据快递企业的反馈，使用电子面单后，中转环节错分率平均降低了 40%，每年节约纸张消耗大约 12 亿元。

物流云是物流业务在线化的重要指标，而物流业务大数据化的关键指标则是物流数据详情完整率。物流企业在揽收点、配送点、中转点等静态网店的数据回传完整度综合反映了行业智能手持终端的普及率、信息系统建设能力以及数据对接的协同能力。现在电商物流数据详情完整率已经超过了 80%。

一切数据业务化也是通过大数据产品开发，把大数据应用到具体业务的过程，通过大数据产品赋能物流的各个环节，从而实现提高效率和降低成本。

比如传统物流公司分拨中心流水线上会有大量的分拣员，他们需要看着包裹上的地址信息凭借记忆和经验确定包裹下一站要去哪个网点。而菜鸟网络开发的智能路由分单系统在用户下单的时候就自动精准分配包裹，大幅度提升了分拣效率。再如，智能打包算法系统可以合理安排箱子的类型以及合理的摆放方案，如果以 2016 年双 11 的 6.7 亿个包裹来算可以节省将近 3000 万个包装箱。

第三是人工智能和物联网

近年来，货物跟踪定位、无线射频技术、电子数据交换、可视化技术、机器人技术、移动信息服务和位置服务等一批新兴技术在物流行业得到了广泛应用。物联网技术的快速发展则让车辆调度、货运追随、全程冷链、驾驶安全、供应链协同成为可能。

越来越多的仓库采用了大型自动化流水线和智能机器人，把传统模式的「人找货」变成了「货找人」。以前手动拣货员每天要走将近 10 公里左右，现在同样的数量下只需要走 1 公里左右。

再比如现在很多物流公司都使用了舱内智能搬运机器人，可以自动驮着拣货车前往指定货架，360 度运行的缓存机器人可以瞬间从 500 个箱位中准确找到包裹，播种机器人可以通过真空吸盘把货品投入消费者的快递箱。申通义乌分拨中心的 350 个机器人在 2000 平方米的仓库同时作业，1 小时可以分拣 18000 个快递。苏宁的全自动仓储系统几乎不再需要人工太多干涉。菜鸟网络将无人机用于物流园区的安全巡防，对园区车辆违章行驶、人员违规行为和物品撒遗等事件进行识别和报警。

智慧物流大数据发展指数

那么物流发展水平以及智慧化程度如何？近日发布的「智慧物流大数据发展指数」，第一次让物流业有了评价标尺，让行业的数据化和智能化水平有了量化评价体系。报告显示，2016 年指数全年均值为 40.9，尚处于快速安装阶段。区域时效上，沪、浙、江排前三，西藏最慢。另外，物流业务数据化程度相对较好；数据基础设施还处于起步阶段，指数值仅为 18.8；物流协同化处于高速发展中期，基础协同相对成熟，末端协同仍需加强。

报告显示，2016 年，东部、中部和西部地区时效指数同比减少了 6%、10% 和 9%，近年来效率提升迅速，说明越是偏远地区，时效改善越明显。同时，中部成为时效提升最快的地区，较好的经济发展形势与较为完善的基础设施是关键。

通过对全国各省市区的时效比较，长三角地区继续保持领先，上海市、浙江省和江苏省位列全国前三。三地也是我国物流业务大省，合计占到全国总量的 13%。这说明物流时效与物流业务量大小正相关，业务量越是饱满，越有利于提升物流效率。

时效排名第四至十名分别是安徽、广东、湖北、福建、北京、河南和湖南，位于最后不及格区域的包括内蒙古、新疆和西藏。不过，尽管中部、西部地区的时效水平较东部仍然存在较大差距，但差距在不断缩小。

2016 年全年境内物流详情数据完备率指数为 84.8，发展较为成熟。跨境物流详情数据完备率指数仅为 13.5，原因是跨境涉及多方协同合作，数据获取难度较大。不过，全年分月度看，指标呈波浪形上升态势，正在逐步改善。