物流技术优化：从降本到增效，那些真正落地的硬成果

去年跟一个做三方物流的老板吃饭，他拍着桌子骂，说前两年花了小两千万上全自动化分拣线，结果现在算下来，单位成本反而比原来的半人工模式高15个点。 很多人提起物流技术优化，第一反应就是上AGV、建立体仓、砸钱上系统。其实根本不是这么回事。

别迷信大厂定制方案，多数优化都是从边角抠出来的

去年清华深圳国际研究生院做了一份全国快消电商仓的调研，结果显示国内中小仓的无效搬运占比超过32%。什么概念？分拣员一天走满一万步，有三千多步都是瞎绕路，纯纯的体力浪费。 我上个月去浙江义乌走访一个中小电商仓，老板夫妻俩人白手起家，没融资没烧钱，啥高大上设备都没买，就干了一件事：把过去半年的爆单商品拉出来，把拣货区从仓库最里面，挪到了靠近分拣台的一块闲置死角，又根据销量重新排了拣货路径。 就这一下，单均拣货时间从18分钟降到了11分钟，人工成本每个月省了快四万。 电商仓库爆品拣货区路径优化平面图 说实话，很多人不知道，现在国内很多高校物流团队的科研成果，根本不是给大厂做百亿级项目的。上海交大那支做数字孪生路径优化的团队，去年出的轻量化模型，就是给中小仓用的，不用加装一大堆传感器，扒拉仓库现有监控的出行数据就能跑，改一次路径的成本才几千块，投入产出比吊打几十万的定制系统。 那些动不动就劝你砸几百万换设备的，大多是赚设备差价的中间商。真的物流技术优化，永远都是藏在没人愿意低头看的边角里。

当下物流技术优化的核心，早就从设备升级转到数据协同了

前几年行业喊的口号是“自动化替代人工”，现在翻一翻近两年的国家自然科学基金物流方向课题，超过六成都是围绕多主体数据协同优化展开的。方向变了，说明行业真的痛够了。 就说干线运输这个老大难问题，国内干线货车的空驶率这么多年一直卡在三成左右降不下来，为什么？不是没有车货匹配平台，是绝大多数中小货主、专线物流公司都不愿意共享自己的货单、客户数据，怕泄露商业机密，怕被抢客户，宁愿空车跑一半，也不愿意开放数据一起拼货。 今年年初浙大计算机学院和义乌物流园区合作的产学研成果落地，搞了一个基于联邦学习的车货匹配优化模型，完美解决了这个问题——所有货主、车队的数据都不用出本地服务器，只需要把计算中间结果传上去协同建模，就能得到最优匹配结果，谁都拿不到别人的原始数据。 试运营了三个多月，参与的八条义乌到广州、成都的干线，空驶率直接降了19个百分点。算下来，每台车每趟能多赚小三百。 义乌干线物流联邦学习车货匹配示意图 不光干线，末端配送现在也在用这套逻辑优化。武汉现在有几家同城配送企业，联合社区自提点做了共享容量调度，还是联邦学习的框架，快递、生鲜、日用百货各自保留自己的用户数据，只共享自提点的剩余容量，统一调度配送，现在末端单件配送成本直接降了两毛多。别小看这两毛，一个中型网点一天派件五千件，一个月就是三万多的纯利润。 不过话说回来，我之前也觉得联邦学习这种词就是实验室里的PPT概念，没想到真的能落地到物流这种脏活累活里，还解决了卡了行业十几年的老问题，这才是真的技术优化。

物流技术优化最大的坑，就是为了技术而技术

物流技术优化最大的坑，就是为了技术而技术 开头我提到的那个亏钱的老板，就是踩了这个坑。当时供应商给他画饼，说自动化是未来趋势，不上就要被淘汰，他脑子一热就把整个平库拆了改自动化立体仓，结果他做的是大件家居物流，单量随地产周期波动特别大，旺季仓位不够用，淡季一半设备空转，光是每年的设备保养费就要几十万，灵活性还不如原来的人工叉车。 去年中物联发布的自动化仓储调研报告说，国内已经建成投入使用的自动化立体仓，超过四成没有达到预期的效率目标，很多甚至还不如原来的旧仓好用。为什么？90%都是跳过了流程优化，直接上硬件，为了技术而技术，把技术优化当成了给投资人看的门面。 物流这个行业，赚的就是一分一厘抠出来的辛苦钱，真的优化逻辑一定是先软后硬。先把流程捋顺，把数据协同做好，再根据实际需求补硬件，而不是反过来，买一堆先进设备回来凑流程。 你连拣货路径都没捋顺，上再多先进AGV也是瞎跑，还多花好几倍的电费。现在很多科研团队也回过味来了，前几年都一窝蜂搞怎么造更快的AGV、更大的立体仓，现在很多团队都转头研究怎么给现有设备做优化——给跑了五六年的老AGV换个新调度算法，效率就能提12%，成本才不到换设备的十分之一，对吧？ 前几天刷到一个做了二十年物流的老炮发朋友圈，他说“物流哪有什么颠覆式创新，都是一点点优化出来的”。我挺认同这句话。 技术永远是工具，优化的核心从来都是帮你省钱赚钱，不是撑门面。哪怕你一年只把整体成本降一个点，对于千万级营收的小企业来说，也是几万块的纯利润，对于千亿级的大企业来说，就是十个亿的增量。对吧？