中國快遞邁入一天10億包裹的新時代，300萬物流人來不及也沒心思去慶祝，因為天量包裹就像洪峰過境，壓力從倉儲、運輸層層傳導到配送，一招損，滿盤輸。

  好在，機器正在接手一些最苦最累最乏味的工作，比如替揀貨員一天走上幾萬步的機器人，10層樓高配備全自動堆垛機的立體倉庫，單日可以處理600萬單包裹的分揀系統……

  菜鳥未來園區內景

  這個雙11，那些科幻大片中的場景，正在全國各地的物流快遞企業中真實上演，而這些科幻場景的背后，可以看到大數據、人工智能、物聯網、增強現實等前沿科技的影子。這些技術與傳統物流行業正在加速融合，推動肩扛手提的人海戰術一步步走入歷史，取而代之的是數據驅動、智能調度、人機協同的物流新時代。

  新舊秩序交替之際，我們找到四位資深物流人，為你講述10億包裹背后的物流科技進化史。

  江逸 菜鳥高級物流專家

  “今年雙11，未來園區AGV機器人采用多種模式一起作業，實現分揀環節整個流程的人機協同。”

  從10月10日開始，我一直在江蘇無錫的菜鳥“未來園區”，這是國內首個IoT未來園區，也是目前國內最大的機器人智能倉庫，今年天貓雙11正式投入使用。

  我在菜鳥一直負責AGV機器人項目，也參與過其他機器人智能倉庫的建設，但是“未來園區”不太一樣，一是面積最大，庫區近3萬平方米，二是AGV機器人最多，今年總共投入了700臺AGV機器人。

  菜鳥未來園區AGV機器人視角

  在傳統倉庫，撿貨員要拖著箱子滿倉庫尋找訂單商品，一天下來，可能要走五六萬步，再加上搬搬抬抬，很費體力。另外，倉庫商品SKU很多，揀貨員不可能記住所有商品擺放位置，所以在上崗前要接受長時間培訓，才能讀懂貨架擺放的條碼規則，碰到爆款商品，撿貨員熟悉，撿貨速度很快，可是碰到非爆款商品，撿貨員可能就要拖著箱子找很久。

  所以，菜鳥一直在思考，能不能用機器人代替揀貨員的行走和搬運。

  前兩年，我們用“貨到人”的模式，解決了非爆款商品的分揀。所謂非爆款商品，通常只占銷量的20%，但是SKU卻占倉庫的80%。我們嘗試將非爆款商品放上貨架，讓AGV機器人找到訂單商品所在貨架，馱到撿貨員面前，再由貨員挑出放入包裹。

  “貨到人”AGV馱著貨架移動到撿貨員面前

  這種“貨到人”的方式，最大的優勢在于撿貨員無需行走，坐著等待AGV機器人即可。但是，這種方式無法分揀爆款商品，也就是那些SKU只占20%，銷量卻占80%的商品。

  在未來園區，我們使用了“車到人”模式。一個撿貨員，只負責一個區域的爆款商品，AGV機器人帶著訂單和空箱趕到指定位置后，訂單商品對應的貨架上會有指示燈亮起，提醒揀貨員將訂單商品放入空箱，揀貨員分揀完畢，拍滅貨架指示燈，AGV機器人隨之離開。雖然撿貨員沒法一直坐著，但是活動范圍大大縮小，分揀變得輕松多了。

  “車到人”AGV與撿貨員配合作業

  今年，AGV機器人采用多種模式一起作業，實現分揀環節整個流程的人機協同，其中最核心的是菜鳥自主研發的調度系統，使用人工智能技術對700臺機器人進行任務分配，確保他們能高效協同，共同完成任務。

  分揀倉庫的俯視視角

  另外，未來園區的倉庫是立體倉庫，傳統倉庫貨架最高8.1米左右，而未來園區的立體倉庫貨架高度近30米，有10層樓高，傳統倉庫貨架之間的距離在3米左右，而未來園區立體倉庫貨架間距只有1.55米，所以，同等面積下，立體倉庫存儲量是傳統倉庫的5倍，還用堆垛機自動化操作代替了原本的叉車作業，效率大大提高。

  菜鳥未來園區高密度無人存儲倉

  未來園區的自動化程度很高，分揀員培訓5分鐘就能上崗，然后我發現一個很有趣的現象，很多分揀員會主動要求去AGV機器人作業區工作，因為他們很好奇，總想最近距離去接觸這些機器人。我記得有個在傳統倉庫工作過的大哥，他體驗過后一直跟我們說，現在工作比以前輕松很多，每天走路步數只有以前的零頭了。

  11月11日零點一過，我們就全面投入雙11訂單中，120秒就完成了第一單商品的撿貨。

  馬中彬 百世快遞無錫轉運中心操作主管

  “上班第一天，領導跟我講，要想輕松你得把稱重、掃描、裝車全學會，結果六年過去，這些活兒全讓機器干了。”

  6年前，我21歲，剛到百世當分揀員。那時候場地2200平方米，百來號人，日均操作量10萬件，跟自動化沾邊的設備只有流水線。

  我的任務是盯著流水線，看到天津和廣東的包裹，就挑出來放到地上，天津放右邊，廣東放左邊。完了再搬去秤上稱重，稱完在電腦上錄入數據，然后再換測量員上去，他拿卷尺測體積，數據也要錄進電腦。

  第一天上流水線，邊上的大哥讓我下班回家拿白酒擦身，說肯定會腰酸背疼，當時我還嘴硬，說之前在工地上做電焊工，什么苦沒吃過？一晚上，我揀了2000票，一件貨彎兩次腰，總共彎腰4000多次，第二天早上醒來，腰使不上勁，半天起不了身。硬撐了三天，我吃不消了，主管是我老鄉，答應調我去別的區域緩緩，還叮囑我“要想輕松，你得把稱重、掃描、裝車全學會。”

  百世無錫轉運中心快遞自動分揀線

  更麻煩的是稱錯重量，轉運中心按包裹重量向網點收取轉運費，稱多了網點不樂意，稱少了損害轉運中心的利益。有次，一個網點老板氣沖沖跑來找我們經理，說他有箱貨只有80斤，我們記多了，一查監控，發現我搬上秤的時候，另一個木箱的一角壓到了秤臺，我被罰了錢。

  2013年10月，我們搬到蘇州，操作區擴到27000平方米。流水線上增加了滾筒區，我的腰一下子解放了，只要伸手拽一把，包裹就從流水線上順著滾筒滾到秤臺，重量會自動上傳到電腦。

  快遞自動分揀線上包裹進入五面照區域拍照識別

  2015年下半年，轉運中心又新增了1.2米/秒的低速分揀機，每小時能處理1萬件小件。當時我是小組長，調試的時候，眼看著包裹跟坐火車似的，到站就自己滑下去，我打心眼里感到高興，一是再也不用出苦力，二是我們分揀員按件計薪，分揀量逐年攀升，我的月收入也從2200元升到5000元，大家都盼著，什么時候再出個大件分揀的機器。

  今年10月24日，我們又搬回到無錫，操作場地足有51000平方米，低速分揀機升級成2米/秒的高速分揀機，每小時能處理1.8萬件小件，另外還裝了DWS（稱重掃碼一體機）、自動分揀線，終于可以實現大件自動分揀。

  自動分揀流程大致是這樣的：自動伸縮機伸入貨車車廂，包裹被裝卸員面單朝上放到線上，直接進入DWS，第一道關是五面照區域，相機從五個方向同時拍攝，包裹的體積、重量跟面單信息一起傳上電腦，所以現在場地里一個測量員都沒了。

  自動擺臂矩形分揀區

  然后包裹走到了自動擺臂矩形分揀區，分揀區上有20條自動擺臂，各代表一個城市，一旦識別到自己區域的包裹，就像人手那樣擺臂一揮，把包裹推入下一級分揀。

  剛看到擺臂的時候，我擔心會出錯，萬一把武漢的推到長沙去，后期還要人工改錯。調試完才知道，它比人聰明，一個人最多能分揀3個城市，準確率80%，它只要不斷網，準確率高達99.9%。

  接伸入車廂內的自動伸縮機

  現在，我們分揀員主要在回流人工線上，那些機器無法識別的包裹會到這條線上，我們再人工分揀，所以這么大的場地，平時分揀員就100來號人，單班次能分揀300萬件，要是沒有機器，至少需要800號人。

  以前，我上線前不敢多喝水，因為只要一個人去上廁所，整條線上的人只能停下來等，現在我們有56套DWS、2套高速分揀機和840個擺臂，單日操作量600萬單以上，雙11到了也不怕，機器可以24小時連軸轉。

  當年領導的話我一直記得，把什么都學會才能輕松，只不過當年這些活，如今都讓機器給干了。

  陳宗達 德邦快遞雙11項目負責人

  “大件快遞要發展，零擔業務也得做。魚和熊掌如何兼得？我們就吵，沒想到真吵出來一個主意，就是做大小件融合的多層立體分揀系統。”

  2015年，是我進入德邦快遞的第8年，德邦快遞第一次參與天貓雙11快遞派送，那時我對雙11“沒啥感覺”，因為德邦快遞的配送數量并沒有迅猛增長。

  德邦快遞能派送大件快遞，全憑做零擔打下的基礎。當時，營業部收到大件快遞，快遞員得先用皮尺測量尺寸，再稱重計價。轉運中心按零擔的需求設計規劃，遇到大件快遞來了，只能臨時劃一塊場地擺放，再用手動叉車運到車上，非常費勁。

  2016年雙11，德邦快遞的快遞量遠超預想，我們在場地和人手上準備不足，被打了個措手不及。2016年底，我被調回上海總部，在樞紐中心負責外場調度、車隊運轉以及夜班總指揮。

  總指揮，聽著“高大上”，操作方式卻很老土。除了根據以往配送數據安排車輛，就靠打電話向各個營業部了解情況，最后決策全憑個人經驗直覺。

  德邦快遞多層空間立體式分揀系統

  大件快遞要發展，零擔業務也得做。魚和熊掌如何兼得？當時，德邦快遞各個業務線進行了頭腦風暴，共同出謀劃策給出了新的解決策略，也就是做大小件融合的多層立體分揀系統，通過鋼平臺架高，實現快遞+零擔小件在上層，使用設備分揀，大件在下層，使用人工分揀，從而提高場地利用率及場地承載。因為這樣的一個變化，大小件的分揀效率和場地利用率大大提高，2-30公斤快遞分揀效率約為3000件/小時，30-60公斤重型包裹分揀效率約為1000件/小時。

  德邦快遞多層立體分揀系統

  分揀場地和設備解決了，快遞員還得靠手工稱重又該怎么辦？我們引入AR量方技術，嵌入快遞員PDA中，相比皮尺測量手工錄入，AR量方技術只需要20秒，測量時間縮短30%。另外，我們還引入車載重量傳感技術，通過車載傳感器采集大件快遞的重量數據，自動錄入到客戶的運單信息中，實時計算快遞運費，不僅數據精確，還能為客戶節約發貨時間。

  想起當初剛進德邦快遞，我總要隨身攜帶紙筆，還要經常加班手工核對運單量，如今靠著科技，全都實現了自動化、智能化。

  2017年雙11，德邦快遞沒有爆倉，我們感受到了技術賦能的力量，現在，大件快遞已成為帶動德邦快遞業績增長的新引擎。

  今年是德邦快遞正式參與雙11的第四年，我作為項目經理，不用像以前那樣憑借經驗調度，因為有了德邦科技團隊開發的數字化孿生指揮中心。

  德邦快遞數字化孿生指揮中心

  通過數字孿生技術，將全國所有末端、樞紐中心、干線運輸各環節以數字化形式模擬一個大數據平臺，采集各環節信息，全國126家外場、10641個網點的場景全部映射到虛擬的數字化模型，還可以實現對外場貨量的預測，我現在能夠提前獲得中轉場貨量飽和度等健康指數，實時調整轉運中心的資源配置，不僅可以避免爆倉，還能保證快遞在中轉場地的進、出港環節上松緊有度。

  在科技的幫助下，德邦快遞全網分揀系統處理能力同比上年增加20%。得益于扎實的網絡運營能力以及契合消費者需求的末端服務，今年雙11，當天的德邦大件快遞單一產品收入首次突破1億元。

  德邦快遞大件自動分揀設備，已在合肥、長沙、成都、鄭州等中轉場地投入使用，預計未來還能減少60%的人工分揀量，人均工作效率可提升一倍。德邦快遞有信心，做出大件快遞的獨有特色。

  楊文霞 科捷物流X-DATA大數據產品經理

  “雙11倉內打單發貨，比往常快了三倍。以前人工查黃牛，一個人每小時最多2萬單，用X-DATA黃牛訂單篩查，每小時能處理60萬單。”

  我是科捷的老員工了，2013年7月入職。

  科捷物流，大家可能不太了解。我們是一家科技公司，依托物流管理系統和供應鏈大數據應用平臺X-DATA，為客戶提供定制化一站式供應鏈服務，在全國有231個倉儲中心，年運送貨值超5000億元，日發送包裹超40萬個，在IT、通訊及電商物流領域有深厚的積淀。

  通過X-DATA平臺，我們可以做商品管理（庫存分析）、運輸管理（管承運商調度）、倉儲管理（倉內打包存貨分析）、財務管理（怎么做費用結算和省成本），還有用戶分析、熱銷分析等等。

  X-DATA平臺系統上實時監控數據

  今年，我們把這套系統用在了雙11上。一是實時監控，比如每一小時接了多少單、發了多少單；二是對倉內的訂單做了數據分析，比如訂單的類型和結構，用數據分析指導調整撿貨方式；三是根據大數據分析，我們可以在事前了解某個商品屬不屬于熱銷商品，應該放在哪個倉位，以便最快的分揀貨物。此外，在人效方面，大數據分析后，我們可以知道每個倉布置多少人，才能達到最大的效率。

  因為每個環節都提高了效率，最終反映到倉內打單發貨的環節，就是比往常快了三倍。

  今年雙11前，有幾個大客戶預測單量會很大，很早就要求使用X-DATA做監測。畢竟是全球超級大促，我們也有些緊張，但是截至14日，客戶訂單發貨一直很順暢，多少松了口氣。

  科捷物流無人超高智能立體庫內懸掛式AGV系統

  這套系統中，還有一個很重要的功能是黃牛查殺。

  黃牛是對低價大批量購入某些商品，再二次加價出售的個人或集體的統稱。常見于一些限量購買的商品，比如品牌手機。以前某品牌手機做一次限量大促，一批訂單發完之后，在一周內，激活率只有40%，也就是說，很多商品其實是被黃牛買走了，所以才沒有被激活。

  平時單量和產能相對穩定，黃牛并不能興風作浪，正因為雙11價格便宜，很多黃牛才會把雙11大促當作進貨渠道。

  人工查黃牛，需要將訂單導出放在Excel中，一行一行查，一個人每小時最多查2萬單。

  用X-DATA黃牛訂單篩查，通過GIS技術及對海量收件人、地址、電話等訂單數據的比對分析，篩查出疑似訂單進行標記，每小時能處理60萬單，是品牌商自行查黃牛效率的30倍。

  以前一次大促，我們可能需要雇傭幾十人同時查黃牛，現在只需要1個最終確認的工作人員，將系統查到的黃牛提報上交就行。

  另外，我們還為重點客戶開放了用戶畫像分析通道，通過對商家、倉運配、終端的大數據分析，品牌商可以了解到雙11期間的用戶增量，忠實粉絲的購買行為等，為下一次市場營銷決策積累了數據基礎和理論支撐，用戶粘性可以提升20%左右。