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(tuán)）有限公司副總裁兼集團(tuán)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(tuán)）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(tuán)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(diǎn)上，提一些我們順豐的經(jīng)驗(yàn)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(yùn)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(diǎn)的體驗(yàn)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(jìn)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(yùn)行，但不足以提升整個網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作，問題在于人能夠觀察、分析和能夠控制的點(diǎn)數(shù)是有限的。現(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(shí)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(jī)器計(jì)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(diǎn)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(jì)體實(shí)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(shí)體之間銜接，哪怕只是數(shù)字化，實(shí)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(biāo)準(zhǔn)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(zhǔn)判斷到很精準(zhǔn)的物理位置上，實(shí)際上有很多工作要做，今天的很多地址信息還是要靠當(dāng)?shù)氐娜耍拍軌蚓珳?zhǔn)的判斷。

人機(jī)交互體驗(yàn)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(jī)交互體驗(yàn)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?yàn)槲覀儓鼍笆欠浅ＸS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(zhǔn)實(shí)時的跟蹤物和運(yùn)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(shí)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(jī)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(jī)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(yùn)作中是否按照標(biāo)準(zhǔn)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(diǎn)，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(zhǔn)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(zhǔn)化以后，地圖的要求會更高。如果使用一個非人工控制的運(yùn)輸工具，地圖的精準(zhǔn)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(zhǔn)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(diǎn)投入。我們公司在這方面也在探索，希望能夠做好。快遞有一個其他行業(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(yàn)，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(zhǔn)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(jìn)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(jì)，涉及到一個全新的工程，即如何跟蹤整個包材從起點(diǎn)到終點(diǎn)，再回到起點(diǎn)，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(yùn)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。