數智賦能下的即時物流發展趨勢探究

劉如意 （廣東交通職業技術學院，廣東 廣州510650）

“即時物流”指的是貨品不經過倉儲或者中轉環節而直接送達末端，該概念是由點我達的創始人趙劍鋒在2009年提出。即時物流隨著新零售業態、O2O 商業模式的發展而產生，其講求的配送時效一般是在2 小時以內，是距離消費者最近、配送距離相對較短的物流服務[1]。

1 即時物流的服務特征

即時物流補充了物流鏈條末端配送運力上的不足，滿足了消費者的即時需求，促進了物流供應鏈創新。與傳統的末端配送不同的是，即時物流高度依賴于數據分析與全局化調控，以達到運力的及時匹配和需求的實時滿足。即時物流的服務特征包括四個方面：

配送時效：傳統的末端配送時效一般在1～3 天內，而即時物流基于消費者的即時需求，配送時效則要求在2 小時以內甚至分鐘級。

配送鏈：即時物流改變了倉到倉、倉到點的配送，實現了點對點、點對多點的配送路徑。為了接近末端，不少商家設置了前置倉，將原本存儲在區域倉內的貨品存放在靠近消費者的位置。前置倉可以是門店，也可以是社區倉，企業中央大倉直接對前置倉供貨[2]。

配送區域：即時物流的配送區域通常在同一城市內，雖然配送直線距離較短，但是城市內復雜的交通路況也給即時物流路線規劃提出不小的挑戰。

服務類型：即時物流的主要配送對象為食品、鮮花、生活用品、藥品、門票、機票等，滿足了餐飲外賣、商超到家、生鮮冷凍商品市內配送、同城跑腿遞送服務等需求。

即時物流服務特征如圖1 所示：

圖1 即時物流的服務特征

2 即時物流行業現狀

2.1 行業規模與訂單來源

消費者可支配收入的增長、工作模式和生活模式的變化等因素，為O2O 外賣、同城遞送等“懶人經濟”發展提供了基礎。2018年中國實物商品網上零售額達7.0198 萬億元，相比2017年的5.4806 萬億仍有較大的增長[3]。這些銷售額主要來自電商平臺、O2O 平臺、餐飲門店的線上店、新零售的APP 端、同城跑腿等。近年來，消費者對上述服務的關注點漸漸從價格轉移到配送時效和服務質量上。部分商品本身的屬性也使得其需要被迅速送到消費者手中，比如快餐、鮮花、蛋糕、冷凍食品、鮮活貨物、機票、門票等。上述需求的不斷增加，帶來了對物流配送、尤其是最后一公里的配送業務需求的增長，同時也帶來了配送運力壓力的增加。即時物流是對末端配送運力的有效補充，行業規模逐年增長。2016年，即時物流行業規模為457.3 億元，2019年達到了1312.6 億元，預計到2020年，將達到1700.8 億元，具備極大的上升空間，如圖2 所示。

近5年來，即時物流的訂單量迅猛增加，從2016年的56.5 億單，增長到了2019年184.9 億單，預計到2020年，訂單量將達到243.7 億單，如圖3 所示。

當前，來自餐飲配送領域的訂單量約占即時物流總訂單量的77.5%，這與最近幾年O2O 外賣的盛行息息相關，但是隨著外賣行業頭部市場格局的形成、外賣用戶數量的逐漸穩定，餐配領域的即時物流需求將趨于穩定。非餐配領域主要是新零售的末端配送、電子商務配送、同城遞送跑腿等，這部分訂單約占總訂單量的22.5%，并在迅速增加，其原因在于即時物流能夠幫助上述行業實現配送時間最小化、訂單分配最優化，如圖4 所示。

圖2 2016～2020年即時物流行業規模

圖3 2016～2020年即時物流訂單量

圖4 即時物流訂單產生的領域

2.2 市場體系

目前，即時物流市場主要有三個體系：

第一類是由外賣配送服務起家的美團配送、餓了么的蜂鳥配送等組成，此類即時配送服務不僅局限于自家平臺的訂單需求，還可以通過第三方平臺為更多商家服務，從而獲得更多訂單，優化閑時運力配置。

第二類是包括點我達、閃送，達達等專業配送平臺，為餓了么、蘇寧小店、京東到家等O2O 平臺和淘寶網、京東網、系列餐飲品牌線上店等電商平臺提供第三方眾包配送服務。此類頭部即時配送企業已經獲得電商系巨頭和資本市場的青睞，比如達達與京東到家的合并，小米投資閃送。

第三類則是傳統快遞行業、快遞電商行業入局即時物流市場而推出的短距離配送服務。比如順豐速運近期推出了順豐同城急送、即刻送、夜配三種同城即時配送服務；中通快遞開通了“City Express”服務，加快即時配送服務領域布局；京東則通過“前置倉+配送”模式，推出“京瞬達”服務，滿足前置倉附近3～5 公里范圍內的即時配送。

2.3 運力組織與配送模式

即時物流可承擔的成本壓力及訂單規模影響了運力的組織形式；而用戶需求類型則決定了末端的配送模式。

目前即時物流配送端的運力組織形式包括自營運力和眾包物流運力。前者以自營的形式招募專職配送人員，通常的薪酬計算方式為底薪+提成。后者主要利用社會兼職配送人員的閑散運力，按訂單量計算薪酬提成。

即時物流的配送模式主要有專人專送和并單配送。專人專送指的是用戶下單后，配送人員接單并直接遞送到用戶手中，無中轉環節，主要面向物品遞送，采用這個模式的物流企業包括人人快送、閃送等。并單配送意味著配送員同時接多個訂單，按系統規劃的順序和路線逐個進行配送，主要面向餐飲外賣，典型的物流企業包括點我達、達達—京東到家。相對于并單配送，專人專送具有更好的用戶體驗，價格也更高。

3 數智賦能下的即時物流發展趨勢

即時物流為現代物流與供應鏈行業帶來明顯的“鯰魚效應”，如何實現快速接單與快速送達是即時物流企業需達成的首要技術目標以及首要用戶體驗，這對需求準確預測、科學計算、數據共享、快速反應、高效執行、敏捷補貨等方面都提出了巨大的挑戰。只有通過大數據、人工智能、云計算、機器學習等技術，才能有效優化即時物流系統效益。

3.1 大數據技術保障配送效率

即時物流的業務邏輯線看起來比較簡單：訂單產生—地理位置更新—接單數量增加—基于地理位置的訂單推送—大量訂單處理—同一目的地或同一商家訂單合并—訂單分配，如圖5 所示。

但是在訂單高峰期與運力短缺的時候，如何使用實時訂單分配技術以使訂單得以準確分發、如何使用訂單智能打包技術以確保配送效率的提升，都需要有精準的場景定位和海量的數據支撐。大數據技術能對上述信息進行精準獲取、深度挖掘，實現全程智能化調控。

即時物流平臺上匯聚了海量的信息，包括訂單發生、商家情況、配送人員特性、交易過程、消費者特性、天氣與地理狀況等。上述信息可分為四大類，即訂單數據、配送人員數據、消費者數據以及其它數據，如圖6 所示。大數據技術可實現即時物流過程的數字化、可視化，能夠在繁忙節點發出預警，同時也讓商家和消費者實時跟蹤商品在途狀況。更重要的是，企業能從數據中發現規律、洞悉現在、預測未來，從而做出更科學的決策。

圖5 即時物流業務邏輯線

圖6 即時配送大數據挖掘對象

當即時物流平臺上積累的訂單數據和配送數據越多，算法的能力和有效性越強。但是大量的數據給平臺后端帶來極大讀寫壓力，而數據的價值密度低也導致了存儲成本的增加。比如配送人員高頻率地刷新平臺查詢周圍訂單情況，配送人員在訂單池搶單，商家派單、即時物流企業接單、取貨、配送交付等，都會產生大量的數據。大量平臺使用者的參與推進了大數據與預測分析組織結構的升級[4]。為了緩解平臺讀寫壓力和降低數據存儲成本，目前無論是美團外賣還是達達物流等企業，多采取分布式系統架構來實現流量接收、流量分發、數據存儲、數據監控和上報。未來即時物流大數據架構將更趨于顆粒化和去中心化，與AI 技術、區塊鏈技術協同，實現即時物流的降本提速。

3.2 機器學習促進即時物流智能化發展

機器學習是平臺利用所獲取的數據，組建某種模型（神經網絡模型、支持向量機、GBDT 算法等）[5]，并利用此模型預測未來的一種方法。機器學習是利用數據價值的關鍵技術，其核心是“使用算法解析數據，從中學習，然后對世界上的某件事情做出決定或預測”。機器學習通過與物聯網傳感器、實時監測相結合，將重塑即時物流領域。

在即時物流平臺訂單分配的過程中，不僅要分析地理位置因素、配送人員順路因素，還要考慮配送人員的配送能力、接單偏好以及商戶與配送人員的以往合作經歷等。機器學習建立在大數據挖掘的基礎上，通過數據沉淀與智能分析，實現精準預測、精準匹配和精準畫像等功能。

精準預測：測算送達時間、訂單量、訂單接受程度等；

精準匹配：獲取配送人員的實時特征和歷史特征、商戶特征、商戶與配送人員的交互特征，預測配送人員的接單意愿，通過運算，實現商戶訂單和配送人員的匹配，提高配送及時性、商戶滿意度；

精準畫像：從多個維度對配送人員和商戶進行畫像，實現多重算法結合的千人千面派單，提高配送人員對平臺的黏性。

在上述基礎上，實時監控訂單附近運力和訂單需求特征，自適應地調整運力調度的參數，進行降噪，提供準確的配送路線導航，實現智能調度；動態地對配送時效進行智能評估、實時監控商戶與消費者反饋、進行動態定價；通過圖像識別、語音識別等技術驗證配送人員的身份，通過多傳感器來進行室內定位、場景刻畫和配送人員狀態捕捉，對刷單行為、虛假投遞交付行為進行管理與控制，實現智能管控，提升整體運力的使用彈性。

隨著技術的發展，多種傳感器的融合將會提升機器學習的識別精度，運籌優化、情景感知、ETA（Estimated Time of Arriva）l 預測等多個領域復雜計算的綜合運用能提升機器學習的精準度，讓即時配送網絡更加順暢、更加智能化。

3.3 無人物流接力眾包物流，補充末端配送運力

老齡化社會已經到來，勞動年齡人口逐年下降，即時物流的配送從業人員將慢慢出現缺口；而在另一方面，即時物流需求仍在逐年上漲。僅依賴平臺的專職配送人員，運力無法達到需求的滿足。眾包物流模式基于共享經濟理念[6]，指的是將O2O、新零售等商戶的訂單在平臺進行發布，兼職配送員搶單后將貨品送到消費者手中的配送形式。眾包物流能夠有效提升商戶的服務能力，提高消費者體驗。

實際上，不論是美團外賣還是達達，都有采用眾包模式。兼職配送員只需要使用智能手機就可以下載平臺APP，進行注冊，在線接單并完成配送，從而獲得一定的勞動報酬。在眾包模式下，平臺將訂單池中的訂單根據配送的路線、商品的類型等信息進行合并，從而減少配送人員取貨和送貨的重復勞動時間。

眾包物流雖然緩解了即時物流最后一公里配送的運力壓力，但是長遠來看，兼職配送人員的數量、業務素質都會跟不上行業發展的需求；再者，其所面臨的多元法律風險日益凸顯[7]。無人物流將接力眾包物流，補充即時物流的末端配送運力，賦予即時物流新的內涵。即時物流配送模式的演變如圖7 所示。

無人即時物流建立在智能化的基礎上。當訂單產生時，物流平臺進行路線智能規劃，使用無人車、無人機和配送機器人等工具，實現短距離的末端配送。通過多傳感器融合和算法支持，為最后一公里即時配送賦能。無人即時配送應用場景如表1 所示：

圖7 即時物流配送模式演變

表1 無人即時配送應用場景

無人配送小車已經走過了試驗階段，阿里旗下的蜂鳥即配和美團的無人小車已經在局部區域投入使用。無人配送小車能自動識別紅綠燈、檢測地圖和道路特征之間的不匹配[8]，自動躲避障礙物、自動駕駛、智能線路規劃、自動換道，能完成夜間配送、預約配送、定時定點配送等任務。末端消費者可以通過人臉識別、取件碼、掃描二維碼等方式取貨。無人小車的量產化已經成為趨勢，其應用場景將從社區配送延伸到更多領域，未來可與智能貨柜、自動裝卸機器人相結合，解決消費者不在家的問題。

2018年，餓了么平臺獲批在上海金山工業區內使用無人機進行即時配送，這是中國第一批無人機即時配送航線。目前采用的配送組織為無人機承擔兩個定點直接的運輸，在兩個定點需要兩名配送人員負責將貨品裝上無人機和取下無人機并送抵消費者。今后，前置倉+無人機、貨車+無人機、智能柜+無人機等配送形式將從試驗階段走向實際應用階段，但仍需要破解管制問題和無人機飛行期間的安全問題。

目前，智能配送機器人已經在多個場景應用。智能配送機器人的底層技術包括多傳感器融合與算法支持，前者指的是激光雷達、攝像頭、無線通信、超聲波雷達等設備；后者則是涵蓋即時GPS 定位與地圖構建、多機協作智能調度算法、視覺感知、人機交互等。智能機器人的體積小，能實現在寫字樓、居民樓內遞送物品等，打通門禁，連通電梯，實現最后五十米配送。

無人即時配送已經吸引了頭部企業的紛紛搶灘，將進一步驅動O2O 業態、新零售業態的快速發展，催生物流整體行業的技術變革。

4 結束語

即時物流能有效解決物流的最后一公里問題，同時也是物流領域中非常復雜的、時效性要求最強的環節。在一二線城市里，大數據和智能技術已經漸漸滲透即時配送的預測、運力組織與匹配、日常運營管理與決策中，并倒逼消費供應鏈和物流供應鏈的重新構建。即時物流正在從一二線城市逐漸下沉到三四線城市乃至鄉鎮和農村，這些區域的交通路況、建筑物分布情況往往沒有一二線城市那么規范，地理情況也更加復雜，所以運力調撥和配送組織的難度會更大。在未來，即時物流將更加依賴于大數據技術和人工智能，進一步解決上述問題，實現智能化的數據分析、精準匹配，提升消費者體驗。即時物流的數智化任重道遠，但前景光明。