雙11，電商的盛宴，物流的大考。在這場10億包裹的大遷徙背后，有一群年輕人在緊張地進行著數據調控，每一個包裹的走向，他們都了然于胸。雙11也成為物流新技術的試驗場，而他們手中的武器，就是大數據和智能化。

　　隨著6.57億的物流訂單數定格在12日零點，一場超10億的包裹大遷徙，堪稱“包裹界的春運”。春運期間的人口流動遠超交通體系的承載力，而這場全球罕見的包裹大遷徙也在早些年讓中國的物流體系幾近崩潰。

　　今時不同往昔，這個雙11，包裹量繼續大幅增長，物流速度卻出現了明顯提升，發貨變得更快，爆倉幾乎消失，雖然末端壓力很大，但快遞員還是平穩地完成了配送。

　　據菜鳥公布的數據，截至11月11日16時，天貓雙11的發貨量達到1.87億個包裹，超過了去年雙11全天。截止到11月15日凌晨，雙11當日的6.57億訂單中近9成已發貨，將近2億消費者收到包裹。

　　在這場“包裹春運”里，一刻不停的倉庫揀選發貨人員、日夜穿梭的干線貨運司機、信息量巨大的轉運分撥、奔走在路上的快遞員，從業者在每個環節都竭盡所能，讓包裹更快、更穩、更準地送到消費者手中。

　　在三年多的時間里，從電子面單、二段碼三段碼、地址庫等基礎設施，到智能倉儲、倉庫機器人等高科技產品，配合物流云的IT服務，菜鳥的技術團隊從無到有，創建了一個數據驅動的社會化物流平臺。

　　正是這個大平臺，運轉了國內超過70%的快遞包裹、數千家國內外物流企業以及200多萬物流配送人員。

　　從2016年的雙11開始，包裹大遷徙不再是單純的人海戰術，大數據、智能化的介入，讓原本依托鋼鐵與混凝土的物流業，有了數據總指揮中心。

　　▌雙11的一夜緊張和三個月備戰

　　雙11的物流基本接近尾聲，在菜鳥技術PM蘭博看來，雙11既是一個節日，也是充滿挑戰的大事件，只不過消費的狂歡他只能在幕后感受，而巨大的挑戰卻要直接面對。

　　11月11日零點剛過，在佛山蘆苞鎮打工的黃先生下單了提前放入購物車的美的榨汁機，付款成功用時0.9秒，6分51秒時商品完成打包從倉庫發出，13分19秒由菜鳥聯盟成員EMS的投遞員送到，簽收成功。

　　對于很多人來說，13分19秒送達的首單就像一場編好劇本的戲，但菜鳥“策劃”這個場景靠的并不是編劇，而是一群一度緊張得要命的技術宅。

　　這份緊張來源于他們面前的數據大屏，在雙11零點剛過的十幾分鐘內，他們發現了一個大問題：交易訂單量竟然比物流單量多出了整整5000萬單。

　　蘭博回憶說，面對這個讓人瞠目結舌的差距，他猜測有兩個可能：一是大屏數據有問題，二是解耦系統有問題，“如果丟了5000萬單，我都不知道怎么收場。”

　　原來，為了應對雙11的流量洪峰，今年菜鳥首度嘗試了物流訂單與電商交易的解耦。菜鳥的架構師杜琨告訴記者，菜鳥以前的系統架構是按照高并發高可用設計的，消費者下單后，立即就生成物流訂單。訂單雖然即時生成了，后續環節卻沒有足夠的運力支撐，造成了系統內的訂單隊列堆積和延時，白白浪費了IT資源，成本很高。

　　這就像春運時鐵路部門在火車站廣場臨時設置圍欄，讓乘車人員在廣場候乘，然后按照車站的容量，以平緩的速度放乘客進入車站內，避免擁擠的人群把車站擠爆。

　　菜鳥的解耦系統也有異曲同工之妙，電商的高并發流量不再直接沖擊菜鳥的物流系統，而是按照物流系統的承受能力穩定拉單。杜琨表示，未來無論電商產生多大的流量，菜鳥都不會因此額外增加機器成本。

　　但問題是，從一股腦被動接受電商訂單，到根據物流能力和優先級別主動拉取，“最怕的問題就是拉單失敗，產生丟單。”蘭博說。

　　如果這5000萬單的差距來自于系統問題，那么，這些消費者將可能無法及時收到自己購買的商品，之后會造成更大面積的影響。

　　正在技術團隊焦頭爛額的時候，菜鳥 CTO 菲青也來到了作戰室，親自督陣，排查問題。

　　所有人立即開始分頭聯系相關負責人確認，最終，大家發現差距來源于天貓與菜鳥統計口徑的不同：天貓的數據包括了子訂單，而菜鳥只統計物流訂單，5000萬的丟單只是虛驚一場。

　　虛驚過后也沒有輕松，蘭博表示，對電商來說，零點是決定生死的一刻，只要過了前10分鐘，電商的技術團隊就已經可以慶功了，但菜鳥的技術團隊必須時刻準備應對突發情況。

　　對于菜鳥的技術人員，雙11從備戰期開始，就是一個考驗心力、腦力和體力的挑戰。

　　7月開始，很多技術人員就進入了無休狀態，在最緊張的準備期，菜鳥需要做兩遍全鏈路壓力測試，一次是跟著天貓的交易系統測試，一次是單獨做物流系統的測試，一周通宵兩次做測試，能把人累到腿軟爬不上樓。

　　由于辦公區域的限制，菜鳥技術團隊雙11是分布式作戰，300號的值班人員中有100號人在5樓作戰室，負責第一時間發現問題解決問題，按照規定，雙11期間的技術問題，必須5分鐘發現，10分鐘定位，30分鐘止血。

　　▌倉配優化讓包裹快上車

　　往年雙11，發貨慢甚至長時間不發貨，是讓雙11消費者最為撓頭甚至大動肝火的一件事。就像春運該發的火車卻發不出，人群累積在車站，春運車站爆棚和雙11包裹爆倉，如鏡像雙生。

　　發貨慢的罪魁禍首就是訂單太多，倉庫來不及揀選出庫，所以發貨信息遲遲不能更新，消費者只能一邊心焦一邊刷新物流信息。

　　今年雙11，倉庫發貨的速度有了很大的提速，在11日16時，天貓雙11的發貨量達到1.87億個包裹，超過了去年雙11全天。截止到今年11月15日凌晨，6.57億物流訂單有將近九成已發貨。

　　這樣的提升，歸功于菜鳥有一個高學歷的智能倉儲和供應鏈技術團隊。這個由元享帶領的團隊，一半是博士學歷，既有從物流公司來的傳統行業專家，也有從阿里來的互聯網人才，這群人既了解技術體系，也深受業務浸淫，在技術上，機器學習和算法優化都有專精人士。甚至在西雅圖，也有由金榕帶領的搜索團隊在為菜鳥輸出技術能力。

　　正是這個多樣化的團隊，給今年的雙11的倉儲和供應鏈帶來了系統性的升級。

　　菜鳥倉儲方面的技術專家本華介紹說，今年菜鳥在倉庫方面做了兩大提升，一塊是看得見的智能化、自動化設備，另一塊是著眼于降成本提效率的算法優化。

　　在菜鳥的海寧倉里，AGV機器人、機械臂、蜘蛛手、自動打包機組裝在一套完整的倉內生產線上。

　　菜鳥倉儲規劃專家永承向記者現場演示了機器人揀貨過程，AGV機器人自動識別揀貨區域，馱著揀貨車穿梭在貨架之間，揀選人員只需站在原地把貨放上機器人上方的揀貨車，后續傳送到自動化流水線上。

　　而在流水線的兩邊，分布著播種機器人，通過真空吸盤取出周轉箱里的貨品，轉移到消費者的快遞箱內，快遞箱會自己跑到自動包裝區域，在這里貼上電子面單就可以出庫發貨了。

　　本華表示，機器人的應用還面臨著算法規劃的問題，如果沒有很好的調度，撞車的情況也會發生，反而降低了揀選效率。

　　不過，對機器人和自動化流水線的使用，本華認為，自動化不是目標，而是手段，物流始終還是鼠標+水泥的行業，更重要的是做到效率和成本的最優方案。

　　在算法方面，菜鳥在倉庫里通過搭建揀選的算法框架，可以依據貨物存放的位置和單量做路徑優化，倉內的揀選距離減少了10%以上，雙11期間則減少了15%以上。

　　在倉儲布局上，菜鳥依托前端的預售和爆款信息，推出了倉庫預打包，按照一定比例提前打包好預售和爆款商品，放在可以快速出貨的地方，等到前端消費者下單，面單貼上就直接出庫，所以消費者發現下單沒多久商品就已出庫，這可是一幫技術宅用大數據猜出了消費者的心思。

　　這次雙11，倉庫出貨的速度已經無可指摘了，消費者盯著物流詳情頁面盼著包裹快上車的愿望會實現得越來越快。

　　本華告訴記者，在倉儲環節，菜鳥的技術不僅在提效上有所作為，在降成本方面也大有可為。

　　以往倉庫操作員打包時，大部分是看到箱子過來隨便選一個，為了省事，多半會選更大的箱子。

　　但本華的團隊用算法解決了這個問題，他們依據真實的訂單數據和倉庫的商品體積，設計出適合倉庫的箱子，優化箱子的空間使用。在給惠陽一個倉庫配了優化箱型后，一年在材料方面就剩下了4000萬元以上。

　　倉庫的能力可以靠技術和算法提升，而沒有自己配送能力的菜鳥，在配的方面更注重通過輸出IT能力來提升菜鳥合作伙伴的能力。

　　作為一家落地配服務商，晟邦物流在雙11前與菜鳥合作，借助菜鳥物流云的能力，雙11做到了系統零問題，實現了業務上幾十倍的增長。

　　菜鳥物流云的技術負責人陌銘表示， 由于物流云的彈性特點，在雙11期間，通過菜鳥上云的快遞企業，都能夠在IT系統方面瞬間擴容，不用像以往那樣專門為了雙11的巨大流量額外增加機器，也不用擔心出問題時需要切換系統，云上云下的系統可以高效互通。

　　據了解，今年使用菜鳥物流云的合作伙伴包括韻達、天天、優速、晟邦等，IT成本都大幅降低。

　　▌分單從“大頭筆”到智能

　　雙11期間，在韻達的上海快遞分揀中心，源源不斷的包裹被放上自動化的分揀流水線，經過掃描儀時，一道紅色的光在面單上閃現。而小張就站在流水線邊上，眼睛盯著包裹，偶爾在上面標記一些數字。

　　小張就是分揀流水線上的“大頭筆”，負責分單。放在以前，“大頭筆”在流水線上，需要短時間識別紙質面單上的收件地址，判斷地址屬于哪個分區，然后在快件上予以標記，整個過程需要五六秒。

　　由于整日站在流水線旁，工作量和壓力都很大，分單工作對操作人員的要求很高，小張經過至少半年的培訓才獨立上崗，也避免不了一定的出錯概率。

　　但在電子面單、二段碼、三段碼等產品的大規模應用之后，快遞分單從辛苦的人工作業變成了智能化作業。

　　快遞員攬件或倉庫發貨時，會給包裹貼上一張電子面單，打印在電子面單上的一組數字，直接對應到派送大區、站點和快遞員，流水線上直接掃碼分撥，速度提升的同時也提高了分撥的準確率。

　　以往快遞企業的人工分撥準確率一般是95%，而智能分單的準確率則提高到了99.2%，圓通的智能分單準確率已經達到99.9%。

　　菜鳥技術團隊負責人在寬表示，除了直接的效率提升和成本降低，這張熱敏紙打印出的面單，還是物流業從混凝土走向數據化的關鍵。“過去一個包裹，從哪里走到哪里，大家都不知道，有了電子面單，物流有了數據，從offline到online，從此每一個包裹都可以計算。”

　　2014年5月，菜鳥網絡聯合三通一達等14家主流快遞公司推出了電子面單平臺，今年雙11，電子面單已經覆蓋了近八成的包裹。

　　由于智能分單對物流中轉和末端配送的重要性，負責這一項目的唯遠在雙11的凌晨尤為緊張。

　　唯遠表示，物流對智能分單是強依賴，鑒于傳統的分單人員已經被智能分單取代，如果智能分單系統任何一個環節出錯，快遞分揀就會徹底廢掉，整個分揀體系都會爆倉，后果不敢想象。

　　盡管對自己的系統有信心，但唯遠還是帶著團隊提前做了幾套保障方案和備份，例如在上海設置了雙集群，在各地方設置冷備份，提前預演切換方案，所幸最后都沒有用上。

　　“11日的0點，9點到10點，2點到3點，這是三個高峰期，一個個高峰期過去之后，就心安了。”唯遠數著當天的時間點說。

　　▌技術男改造物流業也成就自己

　　看著龐大的數據很容易讓人腎上腺素上升，但來自行業的贊許和認可卻給了菜鳥的技術宅們更深刻的印象。

　　在雙11后的回訪調研中，一個快遞網點的老板娘看到菜鳥的員工過去，還沒出門就連喊幾聲：“三段碼非常好用!”由于三段碼能夠對應具體的片區和快遞員，所以在網點進行包裹分派時，快遞員不用讀地址，直接讀號碼就可以快速找到自己的包裹。

　　但老板娘不知道的是，這個她認為好用的東西，其實是三段碼、地址庫和菜鳥裹裹組合成的產品賦能。

　　菜鳥的四級地址庫原本只能精準到街道、部分顯眼的建筑，但當地圖信息和數據采集精準到樓幢后，菜鳥的五級地址庫就能定位更精準的位置，通過菜鳥裹裹和三段碼信息匹配快遞員，為快遞員解決最后的配送難題。

　　這種賦能還有很多應用場景。例如今年雙11正值周五，當快遞員周末把包裹送到寫字樓時，很可能無人收件。而基于菜鳥的五級地址庫，系統可以識別出該地址是寫字樓還是住宅樓，然后對收件地址為寫字樓的包裹，系統可以提醒延后派送甚至是延后生產，在提升消費者體驗的同時，也能優化運力的調度。

　　這類針對性解決物流痛點的產品還有菜鳥的逆向物流服務，因應消費者的退換貨訴求，菜鳥與天貓通力合作，結合菜鳥裹裹和菜鳥驛站的服務能力，去提升購物體驗。

　　退換貨的取件比較分散，利潤很薄，而通過菜鳥裹裹的聚單功能，兩小時把一個小區所有的單給一個快遞員，提升快遞員的收益，就能優化效率。

　　唯遠表示，菜鳥裹裹除了靠智能調度和動態定價優化快遞員的效率，以后還將考慮結合智能發貨系統，用算法做到同一個消費者的貨都是同一個快遞公司發的，實現攬派結合，更高效地調動快遞員，也讓消費者的服務體驗得到提升。

　　實際上，杜琨之所以在2013年從天貓的共享事業部轉到菜鳥，也是由于痛點的導向。“當時跟賣家去聊他們的痛點，會發現在資金流方面有了支付寶，信息流方面有淘寶、天貓，而在物流和供應鏈這塊，卻沒有恰當的產品來解決問題。”

　　菜鳥通過技術改變了物流業，物流業也通過經驗啟示了菜鳥的技術人員。

　　唯遠告訴記者，在團隊開始做具體業務的初期，為了解痛點，經常會直接去找快遞企業的一線人員進行溝通，而在產品上線之后，也會和一線人員溝通反饋。

　　在這種溝通的過程中，唯遠發現，快遞業的一線員工其實非常老道有經驗，在一些細節處理上，成熟的一線人員常常給菜鳥技術人員很多經驗上的提示，而唯遠回去就通過技術的方式，把人的經驗變成人工智能或算法。

　　“有一次，晚上9點去一個快遞中轉站，貨車進站接貨然后出站，整個調度銜接幾乎完美，貨車在走位時甚至不需要人的指揮，就知道有哪個路口另一輛車要倒出來，這就是不依賴大數據而靠經驗形成的優化調度。”唯遠說。

　　雙11過去了，這場罕見的包裹遷徙正在接近尾聲，但這群技術宅們的征途還沒有結束，不久前，唯遠和元享受邀到美國參加運籌學峰會，菜鳥的智能化技術得到國際學術界的高度關注，這個聽起來很酷的團隊也正在吸引更多的人回國工作。

　　每一天都有越來越多的包裹在這個數據驅動的社會化平臺上流動，更快的速度、更優的效率、更好的體驗，這是他們的目標。