當(dāng)今中國(guó)GDP經(jīng)濟(jì)總量的不斷增長(zhǎng)，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(dǎo)致了百億級(jí)的大市場(chǎng)，作為供應(yīng)鏈系統(tǒng)中的核心組件——物流系統(tǒng)的技術(shù)創(chuàng)新與模式優(yōu)化在未來(lái)會(huì)直接決定疫情后時(shí)代供應(yīng)鏈的競(jìng)爭(zhēng)力高低，未來(lái)的創(chuàng)新型供應(yīng)鏈系統(tǒng)包括大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的產(chǎn)品供需平衡、自動(dòng)化倉(cāng)配效率提升和標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)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(yīng)鏈的先決條件。

　　互聯(lián)網(wǎng)在消費(fèi)端對(duì)人民生活和社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了巨大的影響。經(jīng)過(guò)十余年的高速發(fā)展，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)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(duì)較低的水平，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展可期。德勤中國(guó)物流與交通團(tuán)隊(duì)發(fā)布的報(bào)告《中國(guó)智慧物流發(fā)展報(bào)告》顯示，預(yù)計(jì)到2025年，智慧物流市場(chǎng)的規(guī)模將超過(guò)萬(wàn)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(jià)值空間，每年就可以多創(chuàng)造2000億美元以上的新價(jià)值。因此對(duì)于我國(guó)快遞產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是供應(yīng)鏈的主要發(fā)展趨勢(shì)，數(shù)字技術(shù)在物流系統(tǒng)的進(jìn)一步應(yīng)用必會(huì)大大加快這一趨勢(shì)的推進(jìn)，推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與數(shù)字物流發(fā)展，是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)全面升級(jí)的唯一通路。

　　一、數(shù)字物流在快遞領(lǐng)域發(fā)展分析

　　例如美國(guó)的知名快遞企業(yè)UPS，其4000人的倉(cāng)儲(chǔ)每天可處理100萬(wàn)個(gè)訂單。當(dāng)然國(guó)內(nèi)目前也有少數(shù)一部分企業(yè)意識(shí)到這一點(diǎn)，已經(jīng)逐步在提升自動(dòng)化水平，例如京東、天貓、蘇寧。與此同時(shí)，以國(guó)內(nèi)當(dāng)下倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化水平較高快遞企業(yè)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，2000人的倉(cāng)儲(chǔ)每天可處理30-40萬(wàn)訂單。截止2018年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，阿里巴巴的日處理訂單能力已經(jīng)可以達(dá)到達(dá)百萬(wàn)級(jí)以上，吞吐量居國(guó)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(shì)隨之而來(lái)的，是整個(gè)物流領(lǐng)域的運(yùn)行流程及方式都將發(fā)生巨大的變革。數(shù)字物流帶來(lái)的快遞行業(yè)物流系統(tǒng)創(chuàng)新主要包括如下趨勢(shì)：

　　1、訂單處理傳遞自動(dòng)化。在系統(tǒng)上擴(kuò)充一些功能，增加移動(dòng)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(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，減少人工干預(yù)，比人工更及時(shí)準(zhǔn)確。

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

　　3、路況、庫(kù)況實(shí)時(shí)跟蹤。通過(guò)具體車輛的軌跡、時(shí)間和大量車輛的行駛速度、位置變化來(lái)智能判斷庫(kù)況、路況，對(duì)后續(xù)運(yùn)營(yíng)安排作出影響，從而提高效率。

　　4、倉(cāng)儲(chǔ)與配送信息即時(shí)交互。

倉(cāng)儲(chǔ)有位置信息，庫(kù)存信息，車輛有位置信息，路徑信息，通過(guò)系統(tǒng)把倉(cāng)儲(chǔ)與配送連接起來(lái)，根據(jù)車輛、載貨信息數(shù)據(jù)自動(dòng)提前驅(qū)動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)執(zhí)行流程作業(yè)，這樣將大幅降低物流成本。

　　5、運(yùn)輸計(jì)劃合理化。通過(guò)人工先進(jìn)行運(yùn)輸計(jì)劃編制，再尋找運(yùn)力，這種以貨找車沒(méi)有考慮運(yùn)力資源狀況的運(yùn)輸計(jì)劃編制方式，會(huì)影響交貨及時(shí)性和運(yùn)輸成本。互聯(lián)網(wǎng)可以實(shí)時(shí)掌握運(yùn)力情況，作為運(yùn)輸計(jì)劃編制的影響因素，不管是系統(tǒng)自動(dòng)優(yōu)化還是提供人工參考，都會(huì)使運(yùn)輸計(jì)劃更趨合理。

　　二、針對(duì)快遞產(chǎn)業(yè)的開(kāi)放式物流系統(tǒng)研究

　　基于數(shù)字物流的開(kāi)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(xí)慣上將開(kāi)放式托盤共用系統(tǒng)涉及的四大核心技術(shù)要素概括為“一硬”（ 感知和自動(dòng)控制）、“一軟”（軟件系統(tǒng)）、“一網(wǎng)”（網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)）、“一平臺(tái)” （智能服務(wù)平臺(tái)）；感知和自動(dòng)控制是數(shù)據(jù)閉環(huán)流動(dòng)的起點(diǎn)和終點(diǎn)，本質(zhì)是物理世界的數(shù)字化，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策的基礎(chǔ)；軟件系統(tǒng)是對(duì)系統(tǒng)模型化、代碼化、工具化，是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的核心。代表了信息物理系統(tǒng)的思維認(rèn)識(shí)；網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是連接物理系統(tǒng)各要素的信息網(wǎng)絡(luò)，是實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)互聯(lián)互通的重要基礎(chǔ)工具，是支撐數(shù)據(jù)流動(dòng)的通道。網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了經(jīng)路脈絡(luò)，可以像神經(jīng)系統(tǒng)一樣傳遞信息。 智能服務(wù)平臺(tái)是高度集成、開(kāi)放和共享的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)， 是跨系統(tǒng)、跨平臺(tái)、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集散中心、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(yīng)商、銷售商以及企業(yè)內(nèi)部組織的關(guān)系，重構(gòu)信息流、產(chǎn)品流、資金流的運(yùn)行模式，重建新的產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈和競(jìng)爭(zhēng)格局。綜上所述，本文認(rèn)為數(shù)字物流系統(tǒng)中的開(kāi)放式單元化系統(tǒng)執(zhí)行的三個(gè)層次架構(gòu)體系其主要包括單元層——系統(tǒng)層——平臺(tái)層的三層架構(gòu)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(shí)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(gè)設(shè)備或一個(gè)產(chǎn)品；通過(guò)“一硬”和“一軟”可構(gòu)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(jì)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(jī)組合。數(shù)字物流系統(tǒng)中的多個(gè)最小數(shù)字單元（單元級(jí)）通過(guò)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)更大范圍、更寬領(lǐng)域的數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了多個(gè)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(gè)單元層的最小數(shù)字單元的狀態(tài)感知、信息交互、實(shí)時(shí)分析，實(shí)現(xiàn)了局部自組織、自配置、自決策、自優(yōu)化。例如：由倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人、AGV小車、傳送帶等構(gòu)成的智能物流系統(tǒng)是系統(tǒng)層面的數(shù)字物流；

　　平臺(tái)層是多個(gè)數(shù)字物流子系統(tǒng)的有機(jī)組合，涵蓋了 “一硬、一軟、一網(wǎng)、一平臺(tái)”四大要素。平臺(tái)層通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)， 實(shí)現(xiàn)了跨系統(tǒng)、跨平臺(tái)的互聯(lián)、互通和互操作，在全局范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)信息全面感知、深度分析、科學(xué)決策和精準(zhǔn)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(jí)智能的平臺(tái)層數(shù)字物流功能。

　　結(jié)合數(shù)字物流相關(guān)的理論分析，按照數(shù)字技術(shù)發(fā)展的梯度對(duì)數(shù)字物流系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行重新設(shè)計(jì)：數(shù)字物流系統(tǒng)的架構(gòu)按照狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策和精準(zhǔn)執(zhí)行為主線搭建是符合實(shí)際的。其中狀態(tài)感知與精準(zhǔn)執(zhí)行都集中在智能作業(yè)端（一硬），實(shí)時(shí)分析和科學(xué)決策在信息系統(tǒng)（一軟）。在此基礎(chǔ)上逐層演進(jìn)。其次，一硬與一軟可以組成單元級(jí)智慧物流終端，按開(kāi)放式單元化系統(tǒng)執(zhí)行層面三個(gè)層級(jí)進(jìn)行演進(jìn)，即：?jiǎn)卧獙訑?shù)字物流設(shè)備與產(chǎn)品，系統(tǒng)層數(shù)字物流系統(tǒng)集成模塊和平臺(tái)層的數(shù)字物流綜合運(yùn)營(yíng)平臺(tái)。

　　三、開(kāi)放式物流系統(tǒng)相關(guān)大數(shù)據(jù)算法研究

　　開(kāi)放式單元化系統(tǒng)模型產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)字技術(shù)及設(shè)計(jì)模型和指定算法進(jìn)行存儲(chǔ)、計(jì)算與優(yōu)化，通過(guò)系統(tǒng)分析改進(jìn)物流與供應(yīng)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(yīng)該都很近，也就是說(shuō)離得越近的數(shù)據(jù)應(yīng)該越相似，再進(jìn)一步說(shuō)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(shè)。

　　有了這個(gè)假設(shè)，我們對(duì)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(gè)類別。不妨假設(shè)需要將數(shù)據(jù){x i }聚為k類，經(jīng)過(guò)聚類之后每個(gè)數(shù)據(jù)所屬的類別為{t i }，而這k個(gè)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(duì)聚類中心{μi}直接計(jì)算了。由此可見(jiàn)，它既是聚類的最終結(jié)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(shè)決策樹是二叉樹，內(nèi)部結(jié)點(diǎn)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(jià)于遞歸地二分每個(gè)特征，將輸入空間即特征空間劃分為有限個(gè)單元，并在這些單元上確定預(yù)測(cè)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(xùn)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(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)已生成的樹進(jìn)行剪枝并選擇最優(yōu)子樹，這時(shí)損失函數(shù)最小作為剪枝的標(biāo)準(zhǔn)。

　　CART決策樹的生成就是遞歸地構(gòu)建二叉決策樹的過(guò)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(duì)分類樹而言，CART用Gini系數(shù)最小化準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行特征選擇，生成二叉樹。

　　Gini指數(shù)的計(jì)算：其實(shí)Gini指數(shù)最早應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，主要用來(lái)衡量收入分配公平度的指標(biāo)。在決策樹算CART算法中用Gini指數(shù)來(lái)衡量數(shù)據(jù)的不純度或者不確定性，同時(shí)用Gini指數(shù)來(lái)決定類別變量的最優(yōu)二分值得切分問(wèn)題。在分類問(wèn)題中，假設(shè)有K個(gè)類，樣本點(diǎn)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(gè)特征A被分割為D 1 ，D 2 兩個(gè)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(diǎn)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(guò)Gini指數(shù)來(lái)確定某個(gè)特征的最優(yōu)切分點(diǎn)(也即只需要確保切分后某點(diǎn)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(guān)鍵所在。是不是對(duì)于決策樹的CART算法有點(diǎn)小理解啦！其實(shí)，這里可以進(jìn)一步拓展到我們對(duì)于類別變量的粗分類應(yīng)用上來(lái)。比如我某個(gè)特征變量下有20多個(gè)分組，現(xiàn)在我只想要5個(gè)大類，如何將這個(gè)20多個(gè)類合并為5個(gè)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(yù)處理問(wèn)題其實(shí)我們都可以用Gini指數(shù)來(lái)解決。

　　四、快遞行業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析

　　根據(jù)國(guó)家郵政局發(fā)布的2021年中國(guó)快遞發(fā)展指數(shù)報(bào)告顯示，2021年中國(guó)快遞業(yè)務(wù)量首次突破千億件，同比增長(zhǎng)29.9%，業(yè)務(wù)增量再創(chuàng)歷史新高。

　　值得注意的是，過(guò)去一年，快遞物流行業(yè)在業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的同時(shí)，產(chǎn)業(yè)生態(tài)也在日益完善，服務(wù)質(zhì)效穩(wěn)步提升，專業(yè)化、精細(xì)化服務(wù)能力有所增強(qiáng)，科技創(chuàng)新進(jìn)一步加速。我國(guó)快遞業(yè)務(wù)量規(guī)模繼續(xù)穩(wěn)居世界首位，在全球占比超過(guò)40%，對(duì)世界快遞業(yè)務(wù)量增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率達(dá)60%，我國(guó)已經(jīng)成為全球快遞市場(chǎng)發(fā)展的新引擎。

　　展望2022年，在國(guó)家“雙碳”戰(zhàn)略下，以及新冠疫情、國(guó)際局勢(shì)等不確定性因素持續(xù)影響下，物流科技領(lǐng)域?qū)?huì)呈現(xiàn)一些新的變化。現(xiàn)代前沿科技的飛速進(jìn)步大力推動(dòng)著物流與供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)的數(shù)字化、智慧化、綠色化發(fā)展，對(duì)助力企業(yè)商業(yè)模式加速轉(zhuǎn)型升級(jí)和物流行業(yè)建設(shè)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

　　趨勢(shì)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(fù)雜性，射頻識(shí)別的準(zhǔn)確率一直在80%左右，無(wú)法應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景當(dāng)中。2021年，菜鳥物流通過(guò)優(yōu)化芯片與識(shí)別算法，將RFID精準(zhǔn)識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率提高至99.8%。這一關(guān)鍵技術(shù)的突破使RFID技術(shù)在物流領(lǐng)域的大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用成為可能，有望成為繼條形碼、二維碼之后的第三代識(shí)別技術(shù)，推動(dòng)物流供應(yīng)鏈數(shù)字化戰(zhàn)略升級(jí)。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(shù)。借助RFID等創(chuàng)新技術(shù)打造的全新供應(yīng)鏈管理方案，能實(shí)現(xiàn)物流信息的全程數(shù)字化，讓人、貨、場(chǎng)等要素的信息透明度得到加強(qiáng)。

　　趨勢(shì)二：人工智能（AI）讓快遞物流真正進(jìn)入“無(wú)人時(shí)代”。近些年，人工智能技術(shù)取得了高速發(fā)展，其中以運(yùn)籌優(yōu)化算法、計(jì)算機(jī)視覺(jué)為代表的AI技術(shù)，在物流行業(yè)的應(yīng)用顯著提升了物流運(yùn)作效率。特別是在疫情期間“無(wú)人”、“遠(yuǎn)程”解決了諸多社會(huì)性難題，同時(shí)加速了物流行業(yè)向智慧化演進(jìn)。未來(lái)快遞物流行業(yè)借助其倉(cāng)配流程攝像頭覆蓋廣的優(yōu)勢(shì)，將成為視覺(jué)識(shí)別應(yīng)用的主要場(chǎng)景。借助算法技術(shù)的不斷突破，視覺(jué)傳感器的像素提高和成本下降，視覺(jué)計(jì)算的應(yīng)用將會(huì)得到進(jìn)一步推廣。隨著數(shù)字化技術(shù)持續(xù)突破，快遞物流行業(yè)有望成為人工智能技術(shù)最重要的落地場(chǎng)景之一。

　　趨勢(shì)三：增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)作業(yè)場(chǎng)景智能化。XR技術(shù)在未來(lái)3-5年將逐漸應(yīng)用于快遞物流領(lǐng)域，尤其是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)（AR）能夠?qū)⑻摂M世界和現(xiàn)實(shí)世界以多種組合方式進(jìn)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(shí)現(xiàn)作業(yè)場(chǎng)景的信息化、智能化，提高工作效率，降低成本。從倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化、員工培訓(xùn)到現(xiàn)代化運(yùn)輸發(fā)展，XR技術(shù)在全球供應(yīng)鏈中發(fā)揮著積極的作用。