當今中國GDP經濟總量的不斷增長，生產以及商貿流通環節的物流需求不斷增加，這也就導致了百億級的大市場，作為供應鏈系統中的核心組件——物流系統的技術創新與模式優化在未來會直接決定疫情后時代供應鏈的競爭力高低，未來的創新型供應鏈系統包括大數據預測的產品供需平衡、自動化倉配效率提升和標準化設備與流程的全面普及，以上各維度綜合作用是打造數字供應鏈的先決條件。

　　互聯網在消費端對人民生活和社會經濟產生了巨大的影響。經過十余年的高速發展，消費互聯網領域已經逐漸趨于飽和。但是，生產制造端的數字化水平仍處于相對較低的水平，產業互聯網發展可期。德勤中國物流與交通團隊發布的報告《中國智慧物流發展報告》顯示，預計到2025年，智慧物流市場的規模將超過萬億元。也有分析表明，如果數字化轉型能夠拓展10%的產業價值空間，每年就可以多創造2000億美元以上的新價值。因此對于我國快遞產業來說，數字化轉型是供應鏈的主要發展趨勢，數字技術在物流系統的進一步應用必會大大加快這一趨勢的推進，推進數字經濟與數字物流發展，是產業結構實現全面升級的唯一通路。

　　一、數字物流在快遞領域發展分析

　　例如美國的知名快遞企業UPS，其4000人的倉儲每天可處理100萬個訂單。當然國內目前也有少數一部分企業意識到這一點，已經逐步在提升自動化水平，例如京東、天貓、蘇寧。與此同時，以國內當下倉儲自動化水平較高快遞企業的企業來說，2000人的倉儲每天可處理30-40萬訂單。截止2018年的統計數據，阿里巴巴的日處理訂單能力已經可以達到達百萬級以上，吞吐量居國內第一。這讓現代化物流企業看到了希望。伴隨數字物流趨勢隨之而來的，是整個物流領域的運行流程及方式都將發生巨大的變革。數字物流帶來的快遞行業物流系統創新主要包括如下趨勢：

　　1、訂單處理傳遞自動化。在系統上擴充一些功能，增加移動終端連接，大部分公司訂單審核處理（查錢、查貨、拼車）都可以實現自動化，減少人工干預，比人工更及時準確。

　　2、在途跟蹤自動化。從此告別繁瑣的電話查單與快件跟蹤，物流信息平臺應該有這個功能才是一個真正意義上的產業互聯網平臺。

　　3、路況、庫況實時跟蹤。通過具體車輛的軌跡、時間和大量車輛的行駛速度、位置變化來智能判斷庫況、路況，對后續運營安排作出影響，從而提高效率。

　　4、倉儲與配送信息即時交互。

倉儲有位置信息，庫存信息，車輛有位置信息，路徑信息，通過系統把倉儲與配送連接起來，根據車輛、載貨信息數據自動提前驅動倉儲執行流程作業，這樣將大幅降低物流成本。

　　5、運輸計劃合理化。通過人工先進行運輸計劃編制，再尋找運力，這種以貨找車沒有考慮運力資源狀況的運輸計劃編制方式，會影響交貨及時性和運輸成本。互聯網可以實時掌握運力情況，作為運輸計劃編制的影響因素，不管是系統自動優化還是提供人工參考，都會使運輸計劃更趨合理。

　　二、針對快遞產業的開放式物流系統研究

　　基于數字物流的開放式托盤共用系統，是數字物流系統的核心系統，習慣上將開放式托盤共用系統涉及的四大核心技術要素概括為“一硬”（ 感知和自動控制）、“一軟”（軟件系統）、“一網”（網絡系統）、“一平臺” （智能服務平臺）；感知和自動控制是數據閉環流動的起點和終點，本質是物理世界的數字化，實現實時分析、科學決策的基礎；軟件系統是對系統模型化、代碼化、工具化，是實現數字化、網絡化、智能化的核心。代表了信息物理系統的思維認識；網絡系統是連接物理系統各要素的信息網絡，是實現全系統互聯互通的重要基礎工具，是支撐數據流動的通道。網絡構成了經路脈絡，可以像神經系統一樣傳遞信息。 智能服務平臺是高度集成、開放和共享的數據服務平臺， 是跨系統、跨平臺、跨領域的數據集散中心、數據存儲中心、數據分析中心和數據共享中心，這將重組客戶、 供應商、銷售商以及企業內部組織的關系，重構信息流、產品流、資金流的運行模式，重建新的產業價值鏈和競爭格局。綜上所述，本文認為數字物流系統中的開放式單元化系統執行的三個層次架構體系其主要包括單元層——系統層——平臺層的三層架構模型。

　　單元層是具有不可分割性的數字物流系統的最小單元，同時具備物理單元和數據單元兩重屬性，數字物流系統中的單元可以是一個設備或一個產品；通過“一硬”和“一軟”可構成“感知-分析-決策-執行”的數據閉環，具備了可感知、可計算、可交互、可延展、自決策的功能。例如：托盤、周轉箱、集裝箱等單元載具，包括載貨和空載兩種狀態；

　　系統層是“一硬、一軟、一網”的有機組合。數字物流系統中的多個最小數字單元（單元級）通過構建網絡模型實現更大范圍、更寬領域的數據自動流動，實現了多個單元數據集的互聯、互通和互操作，數字物流系統基于多個單元層的最小數字單元的狀態感知、信息交互、實時分析，實現了局部自組織、自配置、自決策、自優化。例如：由倉儲機器人、AGV小車、傳送帶等構成的智能物流系統是系統層面的數字物流；

　　平臺層是多個數字物流子系統的有機組合，涵蓋了 “一硬、一軟、一網、一平臺”四大要素。平臺層通過大數據平臺， 實現了跨系統、跨平臺的互聯、互通和互操作，在全局范圍內實現信息全面感知、深度分析、科學決策和精準執行。例如：菜鳥智慧物流系統、京東智慧物流系統具備了初級智能的平臺層數字物流功能。

　　結合數字物流相關的理論分析，按照數字技術發展的梯度對數字物流系統架構進行重新設計：數字物流系統的架構按照狀態感知、實時分析、科學決策和精準執行為主線搭建是符合實際的。其中狀態感知與精準執行都集中在智能作業端（一硬），實時分析和科學決策在信息系統（一軟）。在此基礎上逐層演進。其次，一硬與一軟可以組成單元級智慧物流終端，按開放式單元化系統執行層面三個層級進行演進，即：單元層數字物流設備與產品，系統層數字物流系統集成模塊和平臺層的數字物流綜合運營平臺。

　　三、開放式物流系統相關大數據算法研究

　　開放式單元化系統模型產生的大量數據，運用數字技術及設計模型和指定算法進行存儲、計算與優化，通過系統分析改進物流與供應鏈的流程方案。擬參考和采用的大數據算法：K-Means算法、CART算法、。

　　1、K-Means算法模型原理：將某一些數據分為不同的類別，在相同的類別中數據之間的距離應該都很近，也就是說離得越近的數據應該越相似，再進一步說明，數據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。

　　有了這個假設，我們對將數據分為不同的類別的算法就更明確了，盡可能將離得近的數據劃分為一個類別。不妨假設需要將數據{x i }聚為k類，經過聚類之后每個數據所屬的類別為{t i }，而這k個聚類的中心為{μ i }。于是定義如下的損失函數：

　　k-means模型的目的是找尋最佳的{t i }，使損失函數最小，之后就可以對聚類中心{μi}直接計算了。由此可見，它既是聚類的最終結果，也是需要估算的模型參數。

　　2、CART算法（分類與回歸樹算法）：CART假設決策樹是二叉樹，內部結點特征的取值為“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。這樣的決策樹等價于遞歸地二分每個特征，將輸入空間即特征空間劃分為有限個單元，并在這些單元上確定預測的概率分布，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：基于訓練數據集生成決策樹，生成的決策樹要盡量大；（2）決策樹剪枝：用驗證數據集對已生成的樹進行剪枝并選擇最優子樹，這時損失函數最小作為剪枝的標準。

　　CART決策樹的生成就是遞歸地構建二叉決策樹的過程。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。對分類樹而言，CART用Gini系數最小化準則來進行特征選擇，生成二叉樹。

　　Gini指數的計算：其實Gini指數最早應用在經濟學中，主要用來衡量收入分配公平度的指標。在決策樹算CART算法中用Gini指數來衡量數據的不純度或者不確定性，同時用Gini指數來決定類別變量的最優二分值得切分問題。在分類問題中，假設有K個類，樣本點屬于第k類的概率為Pk，則概率分布的Gini指數的定義為：

　　如果樣本集合D根據某個特征A被分割為D 1 ，D 2 兩個部分，那么在特征A的條件下，集合D的Gini指數的定義為：

　　這Gini指數Gini(D,A)表示特征A不同分組的數據集D的不確定性。

　　Gini指數值越大，樣本集合的不確定性也就越大，這一點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Gini指數來確定某個特征的最優切分點(也即只需要確保切分后某點的Gini指數值最小)，這就是決策樹CART算法中類別變量切分的關鍵所在。是不是對于決策樹的CART算法有點小理解啦！其實，這里可以進一步拓展到我們對于類別變量的粗分類應用上來。比如我某個特征變量下有20多個分組，現在我只想要5個大類，如何將這個20多個類合并為5個大類，如何分類最優，以及如何找到最優的分類。這些建模初期的數據預處理問題其實我們都可以用Gini指數來解決。

　　四、快遞行業未來發展趨勢分析

　　根據國家郵政局發布的2021年中國快遞發展指數報告顯示，2021年中國快遞業務量首次突破千億件，同比增長29.9%，業務增量再創歷史新高。

　　值得注意的是，過去一年，快遞物流行業在業務增長的同時，產業生態也在日益完善，服務質效穩步提升，專業化、精細化服務能力有所增強，科技創新進一步加速。我國快遞業務量規模繼續穩居世界首位，在全球占比超過40%，對世界快遞業務量增長的貢獻率達60%，我國已經成為全球快遞市場發展的新引擎。

　　展望2022年，在國家“雙碳”戰略下，以及新冠疫情、國際局勢等不確定性因素持續影響下，物流科技領域將會呈現一些新的變化。現代前沿科技的飛速進步大力推動著物流與供應鏈業務的數字化、智慧化、綠色化發展，對助力企業商業模式加速轉型升級和物流行業建設發揮著至關重要的作用。

　　趨勢一：快遞信息全程數字化。物流行業由于作業環境的復雜性，射頻識別的準確率一直在80%左右，無法應用到現實場景當中。2021年，菜鳥物流通過優化芯片與識別算法，將RFID精準識別技術的準確率提高至99.8%。這一關鍵技術的突破使RFID技術在物流領域的大規模商業應用成為可能，有望成為繼條形碼、二維碼之后的第三代識別技術，推動物流供應鏈數字化戰略升級。目前，菜鳥在物流綠色循環箱和跨境包裹的追蹤定位環節，已經廣泛使用該技術。借助RFID等創新技術打造的全新供應鏈管理方案，能實現物流信息的全程數字化，讓人、貨、場等要素的信息透明度得到加強。

　　趨勢二：人工智能（AI）讓快遞物流真正進入“無人時代”。近些年，人工智能技術取得了高速發展，其中以運籌優化算法、計算機視覺為代表的AI技術，在物流行業的應用顯著提升了物流運作效率。特別是在疫情期間“無人”、“遠程”解決了諸多社會性難題，同時加速了物流行業向智慧化演進。未來快遞物流行業借助其倉配流程攝像頭覆蓋廣的優勢，將成為視覺識別應用的主要場景。借助算法技術的不斷突破，視覺傳感器的像素提高和成本下降，視覺計算的應用將會得到進一步推廣。隨著數字化技術持續突破，快遞物流行業有望成為人工智能技術最重要的落地場景之一。

　　趨勢三：增強現實技術實現作業場景智能化。XR技術在未來3-5年將逐漸應用于快遞物流領域，尤其是增強現實技術（AR）能夠將虛擬世界和現實世界以多種組合方式進行融匯，從而為快遞行業一線員工的高效率作業提供更多可能。依托XR系統快遞物流企業能實現作業場景的信息化、智能化，提高工作效率，降低成本。從倉儲優化、員工培訓到現代化運輸發展，XR技術在全球供應鏈中發揮著積極的作用。