專 家 簡 介
羅 世 禮
自2016年4月至今任深圳順豐泰森控股(集團)有限公司副總裁兼集團首席信息執(zhí)行官,2016年12月28日起任順豐控股股份有限公司董事兼副總經(jīng)理。曾于2002年5月至2012年11月歷任平安保險(集團)有限公司數(shù)據(jù)中心總經(jīng)理、信息總監(jiān)兼信息管理中心總經(jīng)理、集團副總經(jīng)理兼首席信息執(zhí)行官。
今天上午聽到很多專家在宏觀層面介紹了快遞行業(yè)的發(fā)展,我在快遞行業(yè)還是一個新手,后面我在一些落地的點上,提一些我們順豐的經(jīng)驗以及看法。我今天演講的題目是科技賦能、智慧快遞。
快遞行業(yè)為了社會服務(wù)的提升,從運營效率上看還有不少提升空間,比如時效、安全性、客戶接觸點的體驗等。提升手段就是通過從現(xiàn)在相對比較靜態(tài)的規(guī)劃,走到動態(tài)或者柔性的資源規(guī)劃,以及進行跟蹤。這個走向,是個動態(tài)調(diào)整的過程,科技的應(yīng)用是非常重要的環(huán)節(jié)。在我們同行中,現(xiàn)在都會使用一些工具和手段幫助去規(guī)劃運行,但不足以提升整個網(wǎng)絡(luò)的運作,問題在于人能夠觀察、分析和能夠控制的點數(shù)是有限的?,F(xiàn)在一個復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)能夠動態(tài)去調(diào)整我們的資源,實際上已經(jīng)超出了很高級的專家的能力,人工去調(diào)度是非常困難的事情,必須通過人工智能、深度學(xué)習(xí),充分應(yīng)用機器計算能力才能做到動態(tài)的調(diào)整和調(diào)度。
我們走到今天,雖然我們講了很多智慧物流,在物流業(yè)里面利用了人工智能,但離真正的智慧物流還有很長的路要走。大家必須要首先努力做的一點就是數(shù)字化。數(shù)字化在我們物流行業(yè)中是有別于其他行業(yè)的,如果只是網(wǎng)上的經(jīng)濟體實現(xiàn)數(shù)字化是很自然的事情,但物流企業(yè)牽扯到人、物等很多東西,并且在不同實體之間銜接,哪怕只是數(shù)字化,實際上本身就是比較大的挑戰(zhàn)。
訂單方面,我們把訂單變成數(shù)字化,雖然我們的電子訂單是非常高的,但是地址的標準化還有很大的提升空間。如果地址能夠交給一個非人工的,精準判斷到很精準的物理位置上,實際上有很多工作要做,今天的很多地址信息還是要靠當?shù)氐娜?,才能夠精準的判斷?/p>
人機交互體驗方面,我們也利用到一些人工、語音識別等處理技術(shù),在其他行業(yè)中間做的人機交互體驗是在不斷的提升,但是在快遞行業(yè)有一個其他行業(yè)少見的問題,人怎么講具體的地址,我在哪里,你在哪里,今天的語言分析上是比較困難的,這是數(shù)字化手段必須要突破的事情。高科技的專家們有興趣參與到快遞行業(yè)中,因為我們場景是非常豐富的,能夠應(yīng)用這些技術(shù)來解決我們的問題。
信息跟蹤方面,我們在跟蹤所有網(wǎng)絡(luò)中的資源。我們有很多工作要做。物聯(lián)網(wǎng)的通訊網(wǎng)絡(luò),本身有一些新的技術(shù)在陸續(xù)、廣泛的推廣,物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模在幾年中可以充分爆發(fā)出來,可以讓我們更加精準實時的跟蹤物和運輸。今天我們能夠跟蹤到收貨人在哪里,車在哪里。隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用,我們追求的是實時知道每一件貨物今天走到哪里去。這些物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)對我們做動態(tài)調(diào)度是非常有幫助的,如果要做的好,這些方面的投入還是比較多,特別是數(shù)據(jù)收集、應(yīng)用等方面還有很多工作要做。
有了數(shù)據(jù),才能真正做動態(tài)規(guī)劃,資源分配以及跟蹤,這時需要算法來幫助提升能力。今天的深度學(xué)習(xí)有很多算法,在我們物流場景中有很大的應(yīng)用空間。下面我用幾個例子說明一下,數(shù)字化在我們這里所需要做的事情,所遇到的挑戰(zhàn)有哪些?
第一,機器視覺。用視頻來做感應(yīng),這個能力跟目前人工智能中前沿技術(shù)的發(fā)展是高度匹配的,而且有很多豐富的技術(shù)手段可以應(yīng)用。通過視頻做人工智能或者機器判斷是有很多好處的,我們很多場景中間都有一些探頭(攝像頭),我們希望去監(jiān)控運作中是否按照標準操作,是否在這個場地,應(yīng)用的資源有多少。這方面我們公司取得了一些成效,可以看到每一臺車到卸貨臺的時候、車牌號、什么時候關(guān)門、什么時候離開。這些場景并不是現(xiàn)場人操作才能完成,很大程度上只需要一個視頻的處理,我們就可以產(chǎn)生很豐富的場地作業(yè)信息。就算是人工操作本身,是否有暴力行為,不需要通過人來看,只要通過人工智能的算法就可以監(jiān)測到。這方面應(yīng)用空間是很廣泛的,在這方面多投一點,對于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字化有很大幫助。
第二,物流地圖。數(shù)字化支撐的能力是地圖,互聯(lián)網(wǎng)地圖的特性主要面向的是人,我們?nèi)ヒ粋€不熟悉的地方就導(dǎo)航一下,精準度到90%就可以了。作為快遞或者物流業(yè)對地圖的要求很高。如果把整個物流網(wǎng)絡(luò)精準化以后,地圖的要求會更高。如果使用一個非人工控制的運輸工具,地圖的精準度要大大提高。新高清地圖的發(fā)展會有幫助,但在物流業(yè)中精準位置的開發(fā)、研發(fā)、提升上,需要物流業(yè)的同仁能夠多一點投入。我們公司在這方面也在探索,希望能夠做好??爝f有一個其他行業(yè)沒有的天然場景,我們地面每天都有人在跑,每天都拿著地址去派送,每天都能做成一個校驗,如果能夠應(yīng)用好天然的場景,對豐富一個物流地圖,對豐富整個行業(yè)使用的物流地圖精準度有很大幫助。
第三,綠色物流。現(xiàn)在快遞存在的普遍問題就是過度包裝問題。大家希望更加環(huán)保做這個事情,比如推進包材重復(fù)使用。未來,不僅僅是談綠色或者可循環(huán),需要做到能夠循環(huán)使用,而不只是環(huán)保使用回收,應(yīng)該追求包材上的可重用。我們公司正在研究,已經(jīng)在市場推出一些可重用的包裝,但是可重用包裝背后有一個很大的挑戰(zhàn),即如何跟蹤包材,讓它能重用。包裝從一個商家送到客戶手上,客戶手上怎么回到商家,這個循環(huán)如何做到?不單單是包材新的創(chuàng)新和新的設(shè)計,涉及到一個全新的工程,即如何跟蹤整個包材從起點到終點,再回到起點,真正解決快遞行業(yè)在包材上的提升。跟蹤包材的生命周期,需要我們能夠一起合作,對于整個包材在不同物流運營商中流轉(zhuǎn)時能夠建立一個共享平臺,讓整個包材很好的應(yīng)用。
我的發(fā)言到此結(jié)束,謝謝。
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