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　　科技賦能，創新加速

　　總部位于迪拜的Fetchr是一家借助應用程序提供運輸服務的物流公司，無論 消費者身在何處，僅憑隨身攜帶的智能手機GPS功能便能收貨。

　　過去，尼日利亞有近80%的家庭和企業因缺乏地址而無法收貨，如今有了新的解決方法。倫敦一家名為三詞地址（“what3words”）的公司將整個地球劃分成“3米×3米”的區域，每塊區域都有三個專屬詞表示其地址。

　　尼日利亞郵政局與該公司合作，為該國每一塊區域設定了專屬名詞。消費者可以通過智能手機應用程序指定任意收貨地址。一家名為Flexport的舊金山初創公司創建了一個基于云端技術的平臺，可實時分析全球進出口商、貨運公司、海運公司、航空公司、海關和終點站的貿易數據和活動，從而在無需考慮送貨地點的前提下，制定最高效通過轉運站的貨運方式。

　　這些解決方案僅僅代表了運輸與物流業中物流領域初創公司的一小部分創新之舉。這些初創公司主要致力于消除傳統運輸與物流業務模式低效率等問題。

　　盡管這些特定應用方案是根據當地地理條件量身定制的，但總體而言，這些創新之舉對全球物流業造成了影響，并對傳統物流公司構成威脅。

　　新興技術主要是針對各類物流服務，包括自動調度、集中貨物托運服務、按需貨運、貨運商的數據分析。僅從投資動向即可看出行業變化的規模和速度。

　　根據運輸與物流業數據供應商FreightWaves的最新報告，2018年前三季度，該行業的風險投資規模超過了往年的投資總和，較2017年創下的14億美元紀錄翻了一番。

　　在創新浪潮下，不確定性越來越大—包括來自新興競爭對手的威脅—運輸與物流業高管普遍對行業近期前景頗感悲觀。

　　根據普華永道第22期全球CEO年度調研，僅29%的運輸與物流業高管對自己企業在未來12個月的收入增長前景表示“非常有信心”，為五年來的最低水平。而2017年，這一比例還高達45%。

　　行業前景的不確定性，導致成熟的運輸與物流公司紛紛另尋出路，以期找到除核心業務以外的其他收入來源。

　　例如，2018年，德國郵政集團旗下敦豪速遞公司（DHL） 開設了第二家StreetScooter電動貨車制造廠。新工廠投產后，有望使StreetScooter的年產量翻一番，達到20,000輛，以便出售給其他物流公司。

　　在競爭日趨白熱化的今天，采取類似措施無疑意義深遠。然而，數字化熱潮已達到臨界點，運輸與物流公司不得不審視新興技術可能產生的影響，改革現有業務模式、實現數字化轉型勢在必行。

　　一直以來，運輸與物流業發展緩慢，但如今，初創企業如雨后春 筍般涌現、新應用技術層出不窮、風險資本大規模涌入，這無不表明，物流業的生態環境早已今非昔比。傳統企業，無論規模大小，如果無法跟上這股創新浪潮，在未來幾年內可能將難以立足。

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　　區塊鏈前景

　　盡管區塊鏈這一技術尚處于發展初期，但仍可為運輸與物流業帶來潛在效益。由于缺乏透明度且流程繁瑣，物流業頻遭瓶頸。無法掌握在途貨物的確切位置，導致物流公司常常難以安排最佳交貨時間或滿足特定交貨時間要求。

　　此外，大多數貨運會涉及大量文件憑證，如果缺少某份文件，運輸可能會因此延遲數天。

　　區塊鏈技術有望消除這些障礙，因為憑借加密的數字分類賬技術，承運人可在發貨到簽收的整個流程中實時監控貨物動態，并在貨物送達時直接提供相關文件憑證。

　　運用區塊鏈物流程序，可以輕松發現任何可能影響正常運輸的意外事項，從而提醒物流公司立即采取補救措施。此外，區塊鏈還可以自動管理海關協議，完成分包商付款等流程。

　　盡管業內采用區塊鏈技術的公司數量不多，但各公司對該項技術都十分感興趣。2018年初，IBM與A.P.M?ller-Maersk宣布成立一家合資企業Trade Lens，為運輸與物流生態圈開發基于區塊鏈的技術平臺。

　　2018年末，業界九大海運承運人和碼頭運營商攜手成立了全球航運商業網絡（Global  Shipping Business Network）。近期，交通聯盟引進區塊鏈技術的某行業組織，在全球范圍內已擁有500多個成員。

　　區塊鏈的最大功效可能在于優化最后一公里交付的效率，從而提高部分運輸與物流業務的利潤率。眾所周知，該部分業務的回報率 極低且管理成本高昂。

　　借助區塊鏈技術的額外優勢，實時掌握貨物動態并預見可能出現的延遲，運輸和物流公司理論上可以按分鐘規劃分批運送貨物到特定地址或附近地區，最大程度減少最后一公里交付問題，這種做法稱為聯合交付。

　　UPS正著手開發類似系統，并計劃于2020年在美國上線。該項名為智能物流網絡的系統，主要利用區塊鏈技術持續整合交付作業，以便縮短貨運路線，增加車載包裹量。

　　亞馬遜也正積極采取聯合交付方案。亞馬遜Prime會員現在可以選擇免費的“不急送達”服務，該項服務為愿意多等六天收貨的會員提供即時訂貨折扣或代金券，供其未來網購使用。此舉為亞馬遜爭取了額外時 間，以便確定最具成本效益的交付方式。

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　　卓越的人工智能

　　運輸和物流公司還應考慮使用人工智能（AI）。人工智能可以幫助企業從眾多競爭對手中脫穎而出，為客戶提供更好的服務，降低企業成本并加強企業日常運營管理。

　　例如，在貨車、輪船和飛機上安裝與AI程序相連的傳感器，可以大大改善車隊管理。這些程序可以監控油耗，針對減少石油和天然氣的使用提供方法建議，以及在昂貴且耗時的重大故障發生之前主動提供維修意見。

　　戴姆勒（Daimler）和五十鈴（Isuzu）等卡車制造商大力投資并有效發展其物流業務，利用先進的攝像頭、傳感器和軟件升級其車輛， 以自動識別、掃描和記錄貨運包裹，表明了基于人工智能的應用程序具有相當潛力。

　　此外，這些程序還可以根據包裹尺寸、目的地、重量以及油耗等信息，針對包裹投放位置提供建議。

　　這些機械化的功能距實現自動化僅一小步之遙。自動化設備可根據不同的貨運需求，不斷評估和調整貨運業特有的氣候控制系統。此類自動化設備有望大大擴展物流公司的特殊貨運市場，例如易腐食品、藥品和化學品市場。

　　調度方面，人工智能可以利用車載傳感器網絡預測需求并優化貨運安排，同時保證準確的交貨時間。此舉有望開辟動態定價機制。正如旅游公司會根據需求調整收費，力求每張機票產生盡可能高的利潤，運輸和物流公司也可以根據特定區域內的貨物量、運送量和交付量，在某時刻到下一時刻期間收取更高的費用。

　　為此，運輸與物流公司有必要引入AI程序，在較短時間內準確地衡量供需關系，而非僅通過長遠考慮來考量。

　　盡管人工智能前景光明，但總體看來，部署該項技術并非業內高管的首要任務。在他們看來，面對利潤率下降，還要花錢購買昂貴的程序可能不是明智之舉，但這也可能僅是出于謹慎考慮。根據普華永道CEO調研結果，40%的業內受訪者表示暫未考慮AI項目規劃，其他行業的這一比例僅為23%。

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　　機器科技的創新應用場景

　　物流業利用機器（尤其是機器人）十分普遍，這些機器主要用于完成倉儲管理和碼頭裝卸活動。一部分機器使用AI技術完成重復作業，但大多數情況下，機器的應用場景非常有限，無需較高的智能化水平。

　　根據研究公司Tractica的預測，全球倉儲和物流機器人的發貨量將從2018年的約194,000單激增至2022年的938,000單。對于運輸和物流公司而言，即使這些機器人僅用于庫存管理，也可能對凈利潤造成顯著影響，尤其是在優化人力資源規劃和雇員人數管理從而達到降本增效方面。

　　當然，物流業并不滿足于所采用的自動化設備僅僅實現簡單且毫無技術性可言的功能。已有跡象表明可以處理復雜交付的先進機器即將成為現實。例如，日本軟銀愿景基金已向一家生產自動駕駛汽車以提供本地貨運，并且已經在亞利桑那州的斯科茨代爾（Scottsdale）試點運營日雜用品配送業務的初創公司Nuro投資近10億美元。

　　亞馬遜在2016年率先試點了最后一公里無人機送貨服務。自此，業內其他公司也紛紛在此基礎上進行了積極探索。歐盟商用無人機實驗計劃中的佼佼者是開發運輸與物流無人機管理系統的航空軟件公司Unifly以及Helicus，一家致力于向醫院更快運輸關鍵藥物的公司。對于物流公司而言，探索機器的創新應用場景無疑是未來幾年取得成功的決定性因素。

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　　技術對勞動力戰略的影響

　　在關于使用數字工具提升業績和成果的討論中，有一點往往被人們忽略，那就是新技術對企業的非技術部門產生的積極催化作用，例如，如何部署勞動力。正如運輸與物流公司可以利用技術來跟蹤貨物、整合物流，他們也可以使用更強大、更精細的各地具體供需數據來制定靈活的勞動力調度程序。

　　目前，較大規模的運輸和物流公司都依靠雇用臨時工來應對忙季。盡管臨時工的工作少于全職員工，但一般來說，他們的工資和福利與其他員工相當，此外，由于他們的工作時間是預先確定的，無論每天（每個小時）的需求有多少變化，他們的薪資都是業務的直接成本，幾乎沒有可變性。

　　數字工具對貨物進出數量的實時監控，將改變這一現狀。運輸和物流公司將能夠根據實際的業務量雇用承運方和倉庫工人，而不再依賴于并不精確的預估。

　　這種方式距離利用自由職業者或臨時工經濟的按需勞動力僅一步之遙，在貨物運輸的整個流程中，員工在每個運輸站點互相競爭運輸和物流工作崗位，在主要集散中心將貨物裝上集裝箱卡車運至小型倉庫，再由快遞員投標競爭送貨上門的工作。

　　將來，具有科技創新思維的初創公司和成熟的運輸與物流公司之間建立的合作關系或聯盟會變得更加普遍，特別有助于招募到將先進技術運用于運營和改善客戶服務的人才。

　　CEO們在受訪時紛紛表示急需精干技術人才。55%的受訪者表示“極度關注”技術缺口對創新的限制；53%的受訪者表示技術缺口導致自己未能實現增長目標；49%的受訪者表示技術缺口妨礙追逐市場機遇。

　　但是，CEO們的認知尚未促成科技公司和現有運輸與物流企業之間的大量并購或合資活動，而在該行業的直接競爭對手之間，這種情況更是趨近于零。確實，只有37%的受訪者期望建立某種類型的戰略聯盟或合資企業，且只有26%的受訪者表示希望與創業者或創業公司合作（見圖）。

　　新競爭和新技術同時對運輸與物流業的物流細分行業造成強力沖擊，要在這樣的環境中生存，高管們必須比往年更愿意采取新策略。

　　一切都在變化：包括運營的結構和管理方式，如何利用數字技術的創造性用途和方法，以及如何雇傭和合理分配勞動力。技術敏捷性或快速革新趨勢并非運輸與物流業務所長。如今，運輸與物流公司在運營上不能再墨守成規、固步自封。

　　06

　　戰略落地

　　運輸與物流公司采用區塊鏈和人工智能等新技術的最佳策略有哪些？

　　運輸與物流產業結構非常多元化。許多小公司從事單一、有限的運輸和物流工作，可以說還停留在手工業階段，同時，行業內又有全球化的大運輸企業。

　　因此，是否采用新技術取決于投入新技術和研發的可用資金的多寡。但是，整個運輸與物流行業很快將在產業價值鏈上全面應用數字功能，無論公司規模如何，研發投資和創新都必不可少。

　　在最新的技術發展中，區塊鏈最有可能影響效率和利潤率——其加密的分布式賬本技術可跟蹤產品從工廠到客戶的流動，消除資產運輸、調度和部署過程中的諸多繁瑣程序。

　　但是由于區塊鏈覆蓋面廣，無法實現單獨應用，要求運輸與物流領域的多方面合作。簡而言之，引入區塊鏈會產生一個生態系統問題，只有通過協作才能解決。

　　因此，掌握全球最大出貨量的大公司可能會為自己的利益而率先實施區塊鏈，但中型運輸與物流公司應抓住機遇，參與由主要行業參與者、行業協會、咨詢公司和主要客戶（例如對運輸依賴度高的大型制造企業）領導的區塊試點計劃。

　　區塊鏈貨運聯盟在全球擁有500個成員，主要為運輸與物流公司，其宗旨是促進在貨運物流行業中構建標準的區塊鏈框架和推廣區塊鏈技術的新應用。

　　人工智能的策略則有所不同，因為運輸與物流公司只有在擁有充足投資、技術人員和足夠強大的數據網絡的情況下才能實施這一內部創新舉措。因此，人工智能，或者機器智能，可在提升企業整體績效中發揮關鍵作用。

　　例如，人工智能系統可以基于大量的歷史信息來作出實時決策，選擇最合適的承運方、運輸路線和調度。它也可以推導可用數據、進行預測分析，從而有效規劃資產部署和庫存管理。

　　由于其復雜性和高成本，廣義的人工智能系統短期內不太可能成為運輸與物流公司的主要配置。但是，中小型運輸與物流公司應采取初步行動，先在倉庫、貨運站和庫存管理程序中采用先進的機器人系統，最終在企業中集成人工智能。

　　這些系統不僅可以改進分揀、包裝和運輸工作，還可以根據貨物尺寸、目的地和腐敗速度等要素，確定如何以最佳方式儲存物品和裝車。

　　這些建議可以看作是從小處著手利用人工智能，循序漸進，構建創新未來的方法。即便如此，這些建議也能為運輸與物流企業帶來在效率、客戶服務和運營利潤率方面的即時回報。