周日清晨6點，當北京還處于困倦之中，劉師傅的配送工作已經開始。作為京東派件員的他，每天6點、15點前往站點取件，之后分別在9點、17點到達小區進行配送。行程規劃和派件數量都是通過AI進行計算，從而最大化提升效率。
AI提高效率的同時，也帶來了不確定性。劉師傅告訴記者，每天訂單情況沒辦法提前知曉規劃，只有打開“小哥工作臺”App后才能了解派送件數。即使預計第二天有事，快遞員也要看到當天訂單后，才能決定是否向站長報備、請求支援。
除了配送環節，AI、大數據、物聯網等技術正在驅動智慧物流覆蓋倉儲、分揀、運輸等領域，為人們生活增加了很多便利。2020年6月，國家發改委、交通運輸部頒發了《關于進一步降低物流成本實施意見的通知》，強調加快發展智慧物流。
然而站在新的發展階段，一邊是資金投入帶來的技術升級，另一邊則是算法削弱的主觀能動性。在日新月異的科技籠罩下，物流行業如何發揮人的效用？
“割裂”
下午14點，劉師傅給記者看了當天的訂單任務量。“一般工作日每天要配送150單，周末配送180單，我上午才完成了不到一半。”劉師傅說。此時，“小哥工作臺”App顯示劉師傅還有3單將于15點超時。
據他透露，App會根據小區訂單密度，分配每名快遞員需要負責的2-3個小區。快遞員則要在上午9-15點、下午17-20點兩個時間段分別完成兩次配送任務。入職京東物流三年間，劉師傅覺得“雖然‘累到頭禿’，但通常可以完成任務。”
直到疫情以來，App派給劉師傅的訂單數正在增加。“每天早上 6點忙到晚上8點，甚至沒有吃午飯的時間。”劉師傅表示，系統會不定時優化運送路線，但每人負責的小區是固定的，沒辦法提前知道訂單情況，有種跟著系統走的“不確定性”。
更“不確定”的是，派送途中經常遇到突發狀況，例如有客戶臨時下單需要當日達，或者訂單已經送到門口客戶取消。此外，雨雪天氣一直是都快遞員的“噩夢”。據劉師傅介紹，特殊天氣時，快遞員通常會和客戶溝通，詢問能否修改送貨時間。但有些客戶不允許延遲，自己只能依照系統規定時間進行派送。
劉師傅的困境并非個例。一直以來，物流尤其是快遞行業，會存在一種技術與應用“割裂”的感覺。一方面，各公司相繼推出黑科技產品，例如無人車、機器人；另一方面，這些產品卻無法在實踐中廣泛落地，奔波在大街小巷的還是快遞小哥們。
對于這一現象，機械工業經濟管理研究院副院長聶秀東認為，技術在物流領域的應用更多表現在倉儲供應、系統決策等環節，快遞員的感知并不強烈。而在關聯性較強的配送環節，系統越智能，路線規劃和訂單分配越高效，反而造成快遞員更累。
機會
追求效率并沒有錯。在無人快遞場景中，技術帶來的效率提升已經逐步成熟。例如，快遞“最后一公里”通常是物流配送耗時較長、較易出現問題的環節，交由無人車、機器人配送則可以有效提高效率和準確性。
特別是新冠疫情等特殊時期，很多居民希望盡量避免接觸快遞。在此環境下，多家企業通過智能快遞的方式為社區、醫院、商業區等配送餐食、醫療用品等，在一定程度上解決了當時的無接觸配送需求。
然而到了有人參與的快遞場景，效率卻不能成為單一目標。聶秀東認為，借助AI等技術力量，物流企業需要做的是提升整個生態的系統效率，實現全產業鏈降本增效，而非某一環節的單點效率。畢竟，技術和資本的最終目的是圍繞人來服務。
實際上，劉師傅提到的“不確定性”，本可以通過AI預測有效規避。理論上，AI能夠根據訂單數量、天氣情況等變量預測未來趨勢，提前確定需要準備的商品數量、車輛數量以及快遞員分配，實現運輸和供應鏈團隊的無縫運行。
但現實是，AI預測在面臨突發狀況時仍然“力不從心”，只能實現部分預測，無法應對滿足即時訂單需求。京東物流相關負責人坦言，智慧物流在訂單預測方面目前已經有較高的準確率，可是訂單需求的快速變化對智慧物流提出了新的要求，最典型的就是即時下單或者臨時取消。
對于現階段的技術壁壘，上述負責人認為“人機配合是未來方向之一。”他舉例道，京東在試點為快遞小哥配備了機器人，如果客戶時間不便，可配合其時間和地點需求，由機器人把快遞送到樓下或指定區域，相當于移動快遞柜作用。此外在運輸環節，算法可以幫助后臺了解每份快遞的具體形態，進行匹配組合，減少裝車時間。
未來
派送環節只是智慧物流的末端。搬運機器人、機器臂、自動分揀系統、無人派送車……各類智能硬件正在逐步實現互聯互通、協同作業。同時，AI、物聯網、大數據等技術也應用于物流的供應鏈規劃、智慧決策、物流云等軟件層面。
無人倉儲是智慧物流較為成熟的應用環境。傳統人工搬運不僅效率低下，而且錯誤率較高。而 AGV小車（自動導引車）可以自行選擇產品類型，自動運算最優路線找到產品位置，實現掃碼識別、稱重、分揀等流程一體化。
根據京東物流8月23日發布的財報，截至6月30日，京東物流在28個城市運營了38個亞洲一號大型智能倉庫，其中6個于2021年上半年在南寧、海口等6個城市開始運營。
智慧物流快速發展的同時，痛點依然存在。目前，物流行業仍處于勞動密集型階段，人力成本會隨著規模擴大不斷增加，人員管理成本較高。例如今年上半年，京東物流共有一線員工約26萬名，為參與倉儲、分揀、打包、運輸、配送及客服等運營員工支付的薪酬福利開支為172億元。
除了成本因素，聶秀東認為，物流產業鏈上下游目前還是分散狀態，并沒有像成熟行業那樣形成產業集群，例如無人配送環節的上游涉及硬件提供商，中游包括方案運營商和生產商，下游才是京東、菜鳥等電商和快遞。智慧物流希望提升系統性效率，需要全產業鏈各個環節的數字化和智能化。
“未來，京東、菜鳥這些產業鏈頭部企業，應當起到組織和帶頭作用，打破過去依靠人力決策的生產工作流程，結合AI重新構建物流應用場景。” 聶秀東表示。
在現階段，智慧物流發展勢頭良好，但距離真正成熟還有一段較長的路程。“挺期待（公司）將來配給我機器人，不知道送不完的訂單能不能都扔給它。”劉師傅說完，起身準備前往站點，繼續派送今天剩下的一半訂單。
