文丨智能相對論

作者丨陳選濱

成立不到一年，數(shù)字合同物流服務商「帶車聘」便完成了數(shù)千萬元人民幣的天使輪融資，物流行業(yè)的數(shù)字化轉型再度引發(fā)市場熱議。

據(jù)企查查數(shù)據(jù)顯示，「帶車聘」成立于2020年8月，是一家以科技為驅動、以算法為核心的公路物流中短途數(shù)字化合同物流服務商。

據(jù)“智能相對論”進一步了解，該平臺的基礎業(yè)務模式類似于貨拉拉，通過信息撮合來幫助貨運司機和貨主企業(yè)完成物流市場的供求對接，也就是接單、找車等服務。其中，在這個過程中，采用互聯(lián)網及IoT技術保證交易全過程數(shù)字化、可視化，實現(xiàn)監(jiān)管。

由此可見，「帶車聘」的商業(yè)模式并不難理解，其核心大致可以總結為信息撮合以及技術監(jiān)管。這樣的模式在滴滴、美團、餓了么以及貨拉拉等數(shù)字化服務平臺很是常見，但是運用在合同物流行業(yè)仍在被驗證。

近年來，我國的物流行業(yè)市場規(guī)模高速增長。據(jù)據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2019年，我國社會物流總額達到298．0萬億元，從增速看，全年社會物流總額可比增長5．9％。2020年，社會物流總額300．01萬億，按可比口徑計算，同比增長3．5％。

不斷增長的行業(yè)規(guī)模與市場需求刺激著物流行業(yè)的數(shù)字化變革，但是對于物流行業(yè)而言，數(shù)字化的轉型升級并不只是推出一個類似貨拉拉的平臺即可。目前，京東物流、菜鳥、日日順等巨頭旗下等物流品牌也在致力于物流的數(shù)字化變革，而這場變革顯然要比我們所認知的物流數(shù)字化要更具顛覆性。

物流困局，已成圍城

物流的形態(tài)是多條產業(yè)鏈構成的網絡體系，錯綜復雜且節(jié)點眾多，又牽扯信息流、商流、車流以及資金流的交互，期間所涉及的倉儲、貨運、監(jiān)管、結算、保險等多項環(huán)節(jié)的處理。因此，對于物流行業(yè)而言，其數(shù)字化升級導向并不是單線的重構，而是整體網絡體系的調整以及協(xié)同。

目前，所擺在物流行業(yè)面向的困局是一座在各個環(huán)節(jié)都呈現(xiàn)出來的痛點所構筑的“圍城”。

1．全鏈路不透明，無法構建科學的頂層設計體系。

在完整的物流鏈路上，周期長，涉及的主體多，并缺乏必要的數(shù)據(jù)支持，很難構建起科學的頂層設計體系。這種不透明的過程也直接加劇了物流行業(yè)的管理難度。

一般來說，物流透明包含三個層面，一是車和貨的狀態(tài)信息透明，二是運單流轉及流程作業(yè)的信息透明，三是產業(yè)需求鏈的信息透明。在無法完全打通三個層面的透明情況下，物流行業(yè)很難構建起科學的頂層設計體系，來對物流全鏈路進行管理，也就加劇了物流環(huán)節(jié)各自為政的困局。

2．節(jié)點與節(jié)點之間割裂嚴重，存在差異性痛點。

如果我們把物流的各個節(jié)點標志出來，節(jié)點與節(jié)點之間存在迥異的痛點，形成較為嚴重的割裂情況，很難進一步統(tǒng)籌物流行業(yè)的一體化管理。

物流的節(jié)點包括人、車、貨、單據(jù)、流程、工具、設施、場地、道路、企業(yè)、用戶等等，連接起來就繼續(xù)涵蓋了倉庫內部流轉、倉庫到貨車之間的裝卸、貨車到目的地之間的運輸、目的地所在城市內的一公里問題，等等。每一段之間存在的問題幾乎不在同一領域內，因此很難推行統(tǒng)一管理。

3．人為風險較為顯著，難以實現(xiàn)量化管理。

在物流行業(yè)，人為風險是非常顯著的，而且人也伴隨著物流鏈條的延長而移動，很難進行量化管理。比如，倉庫的員工與貨運的司機、目的地的負責人等都不是同一批次的人，更不是同一個組織下的人，傳統(tǒng)模式下很難跨組織、跨流程進行管理，就會出現(xiàn)在不同的環(huán)節(jié)出現(xiàn)暴力挑揀、暴力裝卸、丟件、貨物損失等情況。因此，僅從人的角度來考慮，物流的量化管理是很難開展的。

總的來說，物流市場的整體規(guī)模很大，在交疊的物流鏈條之下，每一個環(huán)節(jié)都能自成一個小體系，構成商業(yè)閉環(huán)。但同時也意味著，每一個環(huán)節(jié)存在的問題是不可忽視的，它們的割裂存在隨著產業(yè)鏈的延伸，猶如圍城一般形成物流困局。

縱橫路徑，走向協(xié)同

物流行業(yè)是一座金礦，而采礦的路徑并非只有一條。針對現(xiàn)存的物流痛點與行業(yè)困局，技術成為來眾多市場玩家改造物流行業(yè)的突破口，以數(shù)字化技術來升級物流產業(yè)鏈，呈現(xiàn)出多元格局。

據(jù)羅戈研究發(fā)布的《2021中國物流科技發(fā)展報告》整理，整個物流技術鏈條就涵蓋了物流自動化、數(shù)字化業(yè)務協(xié)同平臺、數(shù)字化基礎設施服務平臺等多領域的玩家。

這并非全部�！爸悄芟鄬φ摗笨偨Y市場目前涉及物流數(shù)字化變革的一眾玩家，發(fā)現(xiàn)這些玩家找準技術切口進軍物流行業(yè)的模式逐步呈現(xiàn)出鮮明的特點，形成了不同的路徑。

1．找準技術切口，向產業(yè)端縱向布局。

簡單來說，就是在通過技術來切入產業(yè)痛點之后，開始推進技術優(yōu)勢向產業(yè)鏈上下游展開布局，拉伸品牌在產業(yè)鏈的影響力。帶車聘便是這一路徑正在崛起的新秀。這家企業(yè)早前切入物流行業(yè)的口徑并不大，主要是做司機和貨主的信息撮合生意。

目前，帶車聘歷經半年的市場開拓，在廣州單城已經整合了數(shù)萬名貨車司機加盟，對接上千家企業(yè)貨主，且具備一定的企業(yè)客戶認可度和客戶粘性。以此沉淀品牌發(fā)展的基本盤，隨后帶車聘開始向產業(yè)鏈的上下游開拓布局，主要體現(xiàn)在兩個方面，一是保險服務，平臺可在運輸途中智能監(jiān)控貨車運輸軌跡，提供貨損險，保障貨物安全準時送達；二是金融服務，結算時平臺可給企業(yè)提供最高60天金融方案，允許客戶先用車再結算。

2．提供技術方案，向市場端橫向復制。

另一種技術玩家同樣是以為物流行業(yè)提供技術賦能方案為主，但他們并不是物流行業(yè)專業(yè)玩家，因而在找準技術切口之后，選擇橫向復刻技術解決方案為不同的物流企業(yè)提供標準化服務。

華為云正在聚焦物流最常見的場景提供防暴力分揀、分揀路徑優(yōu)化、OCR單據(jù)識別、運輸路徑優(yōu)化、三維裝箱、IOT平臺等智慧物流解決方案。在這些方案得以驗證之后，華為云繼續(xù)向市場進行推廣和普及，為德邦快遞等物流品牌提供技術方案。

事實上，僅是作為物流行業(yè)等外部賦能者，這一類技術玩家并不需要過多的布局物流產業(yè)鏈，只須面向某一場景將自己的技術方案打磨成熟，形成標桿迅速復刻進而提高品牌在物流市場的影響力。

3．忘掉技術路徑，走向縱橫合作。

當然，對于更多的巨頭而言，面向高速增長的物流行業(yè)，固守單一路徑已經不可取，不管是縱向布局的專業(yè)玩家還是橫向復制的技術玩家，最終都會不由自主的走向合作，形成技術協(xié)同網絡體系。

目前，德邦快遞正在數(shù)字化IT方面加大投入，面向產業(yè)鏈上下游啟用了外骨骼機器人、無人駕駛技術、AR量方、大禹車線管家等一系列前沿技術應用變革物流節(jié)點工作。與此同時，在自身的投入之外，德邦也積極尋求外部技術玩家的賦能。在選擇與華為云合作之后，德邦快遞借助華為云OCR（光學字符識別）實現(xiàn)了自動識別收寄信息并自動錄入系統(tǒng)，取代了純手工錄入的做法。

技術的路徑最終在市場的應用過程中走向交匯，縱橫交錯之間為物流行業(yè)的數(shù)字化發(fā)展提供了全方位的驅動與底層支持。當然，造成這種局面不僅是市場玩家的選擇，同樣也來源于物流行業(yè)的網絡體系特性，多重困局下將最大程度刺激市場玩家走向合作，通過技術協(xié)同來實現(xiàn)數(shù)字化跨越。

抓住兩點，看清未來

從技術切口進入物流行業(yè)，最終驅動整體的轉型升級，對于眾多物流科技相關企業(yè)而言，是目前市場致力于探索的趨勢。整個物流行業(yè)的數(shù)字化未來將呈現(xiàn)出什么樣的態(tài)勢，就目前的反饋來說，很難作出判斷。

新的技術正在被不斷地應用到物流領域，舊的技術也持續(xù)在更新迭代，跳出某一項單一技術，從整個技術趨勢來看物流行業(yè)，或許能看到一些物流數(shù)字化的未來形態(tài)。

首先，以信息感知為技術主導將貫穿物流產業(yè)鏈的數(shù)字化全流程。

信息感知之于物流行業(yè)越來越重要，在整個產業(yè)鏈上，愈發(fā)注重過程可視、可控，因此強化信息感知來提高物流行業(yè)的數(shù)字化程度是當前及未來錨定的大趨勢。「帶車聘」的工作創(chuàng)新本質也是一種信息感知，即市場供求信息的對接與匹配。

更深度的信息感知是面向倉儲、運輸全流程，即從訂單、運單到執(zhí)行、跟單、結算、對賬等環(huán)節(jié)的可視化。深圳易流科技股份有限公司的易流云3．0 E－TMS是以運輸透明為核心的物流協(xié)同平臺，立足物流透明3．0理論，運用互聯(lián)網＋模式重構物流業(yè)務協(xié)同，結合物流大數(shù)據(jù)的分析賦能，平臺可以把貨主、發(fā)／收貨人、倉庫、業(yè)務網點、物流公司、司機、車輛、金融機構等物流相關要素緊密“連接”起來，提高信息感知能力，形成透明的物流網絡，從而優(yōu)化物流流程。

其次，以提高效率為導向的輔助工作將得到更多的重視，深度運用到物流重要環(huán)節(jié)與場景。

輔助工作可以理解為參與到物流場景中的機器人協(xié)作、無人配送、無人駕駛等技術應用，簡單來說，機器替代或輔助人員有效的完成某些物流工作，如碼垛、搬運、識別、傳輸?shù)取?/p>

京東物流的亞洲一號倉采用的AGV機器人就是輔助物流工作的一種數(shù)字化、自動化升級�！暗乩恰盇GV機器人可自動搬運整組貨架，把貨品運到相應的倉儲位置或操作員身邊。不僅如此，還能自主規(guī)劃路線、排隊以及躲避障礙物等，大大提高了物流倉儲環(huán)節(jié)的工作效率。

總的來說，數(shù)字化對于物流的改造大致可以總結為兩方面，一是對虛擬信息數(shù)據(jù)的感知和處理，二是對現(xiàn)實貨物以及工作的輔助。抓住這兩方面的技術切口，在某種程度上就能看到目前諸多市場玩家對于物流行業(yè)的改造思路與技術模式。

結語

物流依舊是一個極具市場潛力的領域，作為商業(yè)社會必要的支持，面向物流行業(yè)的升級和改革永遠不會落幕。在數(shù)字化浪潮洶涌而來的今天，更多的技術紅利以及產業(yè)切口涌現(xiàn)出來，接下來的物流數(shù)字化還有一場又一場的資本狂歡、技術熱潮以及產業(yè)顛覆。