數程科技CEO李思明：物流數字化實際上是一場「算法大戰」

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經濟觀察網 記者 李曉丹 物流供應鏈數字化的關鍵是什麼？「在技術方面，最核心也是需求最大的就是技術，是智能算法技術。」數程科技CEO李思明對於進入快速增長期的物流供應鏈給出了這樣的判斷。

快遞業務的迅猛增長印證了物流供應鏈數字化的發展趨勢。2020年，規模以上快遞業務量833.6億件，同比增長31.2%，增速較2019年提升6.9個百分點。2021年1月，規模以上快遞業務量84.9億件，同比增長124.7%，已經達到了去年總業務量的十分之一。

支撐起如此巨量的物流業務，物流大數據是核心，搭建物流大數據平臺也成為物流巨頭的布局重點。數程科技就是一家由順豐聯合8家企業於2018年共同註資1 億元人民幣成立的科技創新公司，定位是物流供應鏈的數字經濟改革。

李思明表示，物流數字化實際上是一場「算法大戰」。

算法+應用場景

對於物流大數據，期初不少人會認為互聯網+物流就是物流大數據，實際上互聯網僅僅是物流智能算法應用的一個場景。

「要做物流數字化，先要有一個智能算法專家組。」李思明說。

李思明曾就職 eBay 總部，主導人工智慧搜索排序產品的優化，個性化推薦和商業智能在賣家進貨和定價方面的應用。李思明所說的這支智能算法專家組中，人工智慧和機器學習專家中就有kaggle國際競賽第46位Grandmaster（全球目前僅171位），及各大國內外算法競賽頂級獎項獲得者，算法支持則由NOI金牌獲得者擔任。此外，在領域專家方面則有一批熟悉生產、快速消費品、冷鏈物流、電子商務和快遞的物流運作和規劃場景的專業人才，將大數據與具體的應用場景結合，給出定制化的物流解決方案。

物流行業的數字化，就是借助資訊技術手段，采集物流過程各種資訊，實現物流環節中人、車、貨、裝備、場站、門店等不同物流要素的充分物聯網化，在此基礎上再結合物流企業具體業務場景，實現物流各個業務主體，不同物流網路的互聯互通和物流業務的數字化。

李思明表示，技術與應用場景結合，才是真正實現物流數字化的價值。數字化的價值體現,遠遠不是既有鏈條參與者簡單的線上化,而是用戶需求驅動下全新的、協同、一體化的供應鏈網路。目前中國對物流數字化的需求主要集中在倉庫模擬、車輛調度規劃、門店需求預測。

李思明進一步解釋這三項技術在物流鏈條中的作用，物流生態雲產品數字化管理以歷史數據為基礎，預測門店需求，制定補貨計劃；通過智慧園區進行智慧物業管理和智慧運營管理，利用3PL（第三方物流）倉儲，從規劃調度、到運營監控實現倉儲物流全生命周期數字化管理，現場運營與數據同步，實現倉運配一體化管理；根據實時狀態分析決策和反饋，不斷解決和預測不確定性問題，通過數據決策，達到供應鏈可控和降本增效的目的。

「5G 推進下智聯網的發展，將貫通物流、人流、資金流、資訊流，帶動整個供應鏈的智能化升級及效率提升，在倉儲庫存、貨運配送、智能調動、追蹤反饋等場景應用上將發揮更大作用，提高產業鏈供應鏈穩定性和競爭力，帶動企業實現數字化轉型和整個產業數字化升級。」李思明說。

更高效協同的產業鏈管理體系將成為物流行業數字化轉型的標誌，李思明表示，這一進程中會產生新技術、新業態、新模式也將推進新興產業鏈發展，實現新業態數字化經濟發展。

技術是核心

作為一家供應鏈科技產業創業型公司CEO，李思明看到的是中國供應鏈管理行業的巨大市場。「現代物流及供應鏈管理行業正在快速發展，市場的龐大需求還沒有被滿足，供應鏈產業有著巨大空間。」李思明說。

2021年2月，中央一號文件發布。「一號文」提出要全面促進農村消費，加快完善縣鄉村三級農村物流體系，改造提升農村寄遞物流基礎設施，深入推進電子商務進農村和農產品出村進城，推進城鄉生產與消費有效對接。

隨著互聯網的日益普及和農村網民數量的攀升，農村電商發展速度越來越快，村鎮物流正在破題「最後一公里」。目前在鄉鎮，全國快遞網點覆蓋率已達96.6%。農村快遞代收點爆發，帶動了整個鄉鎮物流網路建設。

也正由此，電商平臺都在自建物流渠道，試圖通過物流進一步打開零售渠道。

李思明認為，電商平臺自建物流渠道的好處在於方便管控整體流程，而且成本可控，但風險和缺點也是顯而易見的，首先，自建物流需要投入大量資金，這對企業運營來說是個不小的壓力；其次，做物流有其龐雜性和專業性，小的電商平臺在物流方面不具備物流行業的專業優勢，如果想要補足劣勢，就需要花費更多的成本。

物流行業的另一個問題也在備受關註，那就是物流大數據的壁壘問題。李思明表示，物流大數據的利用和打通，其實目前還存在許多障礙，比如大數據的獲取，各個快遞物流企業間的標準不統一，很多系統的對接不兼容、不順暢，甚至企業內部的大數據對接也缺乏連貫；有些快遞企業與供應鏈上遊的賣家財務數據對接也存在一定問題。

「所以只有建立統一的大數據對接標準，打破層層壁壘，物流行業才能夠有效地運用大數據創造更大價值，最終實現行業內部以及產業上下遊資源優化及整合。」李思明表示，想要更好地運用物流大數據，還需要企業擁有對大數據強大的分析、甄別、歸納能力，面對這些海量數據，人工智慧、機器學習等技術的重要性就凸顯出來了。

李思明表示，科技創業公司最核心的是技術，數程科技暫時沒有新的融資計劃。