【智慧物流】談筆1000億的生意：揭祕菜鳥全球智慧倉配技術實踐

作為與零售、金融並列的“商業基礎設施”，阿里巴巴的菜鳥網路成立的四年間裡已經建構了一張資料化、智慧化和社會化的物流網路幹絡，以支撐全社會的商品配送需求。2017年，阿里稱未來五年繼續加持 1000億投入，加大布局新零售與物流全球化。再 1000億未來的背後，有哪些技術實踐能推助智慧物流發展，又值得我們關注呢？

3月 24日，菜鳥網路 2018技術論壇深圳站圓滿結束，圍繞智慧物流背後的成長和關鍵技術，來自菜鳥網路的四名技術資深專家與兩百餘位開發者們深度分享了菜鳥網路物流智慧化、自動化、全球化的技術實踐與架構演進。

1 菜鳥智慧物流面臨了哪些技術挑戰與機遇

菜鳥網路國際物流部技術專家唐韌從全球物流格局與機遇、菜鳥網路業務及技術全景、菜鳥所面臨的業務挑戰以及用哪些技術去解決問題、物流未來的技術前瞻等幾個維度進行解析。

全球物流格局與機遇

中國和美國是全球兩大經濟體，但國家的需求密度分佈、人口分佈差異導致了物流格局的區別。實際上，中國物流大而不強，其物流成本佔到整個 GDP的 15%；符合現代物流要求倉儲標準只佔 12%；由於同質化競爭非常嚴重，導致包裹單價的逐年下降；全國 2000多萬臺貨車的空駛率加重了環境的汙染；員工的留存率低，導致快遞服務質量參差不齊；物流企業沒有資料互聯，資訊孤島。

未來全球化的趨勢不可阻擋，阿里巴巴鋪設了五個全球戰略，全球買、全球遊、全球賣、全球付以及最核心的全球運。馬雲曾提出的 EWTP概念——即全球電子貿易平臺，在今年的 WCO大會上對其進行了升級，改為 EWTTP。

菜鳥網路目前覆蓋了全球 224個國家，從 2013年初創到至今的五年發展，雙十一訂單從 1.67億突破了 2017年 8.12億的跨越，且實現了電子訂單的線上化，快遞當日達和次日達，達到了全球通關一體化的平臺。

菜鳥網路有五大業務板塊，一是打造端對端一體化體驗的快遞網路，二是實現全域性供應鏈的優化倉配網路，三是實現全球買、全球賣的跨境網路，四是實現消費者體驗的末端網路，五是方便農村的巨大海量消費的農村網路。

業務挑戰與背後技術

菜鳥物流架構分為三層，底層是實現全球物流最核心的物流基礎設施；中間層是基於基礎設施搭建的智慧倉配網路和配送網路；最頂層是訂單全域性優化引擎來實現倉配協同。

使用者的購買選擇是基於菜鳥網路整合的資源、線路以及商品背後的物流屬性相連線，計算出商品服務的物流表達，從而透射到電商的網站上。為了讓大家最直觀的感觸整個鏈路場景，下圖是一個包裹出庫的最優決策過程。

消費者選擇商品下單後會進入菜鳥物流大腦，首先是決策層——基於商品的大小、重量、離消費者的路徑調動智慧路由，它會獲取相關的履行路由的路徑和線路。拿到線路後可能有很多的侯選集；然後接著是對旅行成本的決策，即基於時效、成本的綜合決策來選擇最終的排程；最後通過所謂的 link平臺來排程物流資源的服務商，對整個包裹進行旅行。最終，再把所有的旅行完之後的資料沉澱下來，輸入供應鏈管理的平臺，來實現對商家需求能力的計劃以及供給計劃的優化，從而讓商家能夠更好的進行銷量的預測，讓它的倉儲選擇、品類規劃能夠做更好的優化，比如把商品推送到離消費者最近的倉。

菜鳥網路在 2015年推出了電子面單，面單的左側連線著物流合作伙伴，右側連線著商家 ERP系統，提供了統一的標準將包裹實現了線上。目前物流的核心環節叫倉配。在倉配供應鏈的智慧規劃平臺裡，實現了智慧選倉、智慧分倉、智慧預測，從而給商家提供完全無縫連線的智慧補貨能力，以及倉儲內部的智慧入庫、智慧上架，實現分揀和調撥的有序。

全球化的發展越來越快，國內講究深度，即精細化的物流提升，而國際講究廣度它包括三個平臺，全球倉儲平臺、全球配送平臺、全球通關平臺。菜鳥技術平臺架構分為四大域，最底層是三方域；上一層是平臺域，包括電商平臺、統一物流整合平臺、資料平臺；再往上是業務雲，即菜鳥整個智慧物流的形成核心；最上層是客戶域，包括消費者、商家、物流商。

應用視覺下的基礎架構體系從下到上是整個運用的週期，底層是基於物流雲和阿里塔內高密度的混合雲，實現隨用隨彈；中間層是通過排程決策、成本分析實現能力和計算能力需求的彈性；最上層是應用、託管、編譯、執行等環境。

未來的指揮物流前瞻

未來 5年是智慧物流加速期，將致力於實現可擴充套件的自動化，實現物流平臺的連線，人工智慧和大資料演算法是物流智慧化的基礎，最終未來物流的大前景是會實現通過系統鏈路以及工業級 IoT的連線，實現整體的柔性自動化。

2 物流無人技術應用與探討

菜鳥網路資深技術專家哥德在他的演講中為大家重點介紹了菜鳥的一款智慧配送機器人——菜鳥小 G背後的技術實現和創新，以及菜鳥 ET實驗室對物流無人技術的展望。

如果把包裹定義為物理空間上任意一個物理的移動，那麼包裹是無處不在。按照馬雲的預測，估計在 2025年其包裹量一天將達到 10億件。面對包裹配送量激增的挑戰，菜鳥以求以末端配送機器人去應對相應的配送人員不足、人力耗費等情況。2017年，菜鳥釋出了兩款菜鳥小 G，第一個是菜鳥小 G2代，將其定義為園區範圍內去進行配送；第二個是小 G Plus，將其定義為開放街道環境中做配送，強調效能、展貨量和速度。

菜鳥小 G系統架構

菜鳥小 G的系統架構包括：感測器，即眼睛、耳朵；計算單位，即大腦；執行機構，即手腳。

所有的感測器都有適合的場景和不適合的場景，對於特殊的材質將選用超聲額外的感測器進行感知；所有的感測器的資料會輸入計算模組，其計算模組有：一是高精度地圖，對靜態場景的識別和處理；二是定位，處理結構化場景的識別。而識別部分更關心動態障礙物的檢測、跟蹤、預測，包括分割等等。

關於 3D Lidar slam，Slam演算法非常注重迴環優化的問題，但 Slam演算法永遠不可能處理非常龐大的場景，需要藉助地圖拼接的技術，小塊構建不同 Slam的 3D點雲，進行無縫拼接。關於 3D Visual Slam，它是基於攝像機做的 Slam室內專案，其視覺對整個特徵、紋理、環境有很高的要求。Slam技術的難點是需要同時做定位和構建地圖，即聯合優化問題。

機器人執行過程中需要實時監測可以執行的地點，感知交通標誌線、倒影、遠處的光斑、看不到裡面的紋理等，並進行預測。

菜鳥小 G現狀與物流無人技術展望

自動化方面包括結構化環境和非結構化環境，菜鳥小 G處理非結構化環境，對每一個單個機器人來說，它比結構化環境要難，因為相比結構化環境中，其碰到的技術挑戰是不同的。

關於菜鳥小 G跑在街上被人抱走的疑問。首先，機器人後臺有非常完備的監控措施，其所有感測器都有完備的監控；其次，機器人在地圖上有實時跟蹤的定位。最後，視訊監控。而關於機器人或者無人駕駛有三個要素：一是 Scalability，這取決於規模大小，不同的規模有不一樣的概念；二是 Robustness；三是 Adaptive，自適應性。在中小規模、靜態化的、相對單一的環境裡，問題已經解決得相對比較好；但超大規模、動態的、異構化的環境裡面問題的解決，其挑戰非常巨大。

機器人的技術比無人駕駛更難。無人駕駛在結構化環境跑，其要解決的問題僅僅是相對決策和選擇有限。此外，很少會面臨人為阻攔的問題，但末端機器人卻不一定。相對於街道的配送服務，學校的配送更加困難。首先，複雜在於人車不分流，沒有機動車道和非機動車道的概念；第二，十字路口沒有紅綠燈，沒有紅燈停、綠燈行的概念；第三，不需要考慮逆行的事情。而在街道中，會自行檢測紅綠燈訊號燈情況，進行選擇是否穿過馬路，進行提供最基礎的配送服務。

未來除了對末端機器人做商業化的探索和末端場景之外，菜鳥還會對卡車高速公路配送技術進行擴充性研究。而對終局的判斷，菜鳥 ET實驗室預測，未來 10億級包裹的配送中可能有超過 50%以上的包裹將由智慧配送機器人完成。

3 物流自動化創新應用和技術實踐

接下來的演講中，菜鳥網路資深專家元享就為大家分享了菜鳥在物流自動化方面的創新研究和應用，以及實現物流自動化的技術體系、技術難點和相對應的解決方案。

人工智慧技術給物流帶來了新的自動化機會，同時，物流的快速發展也反過來給人工智慧技術帶來了新的藍海。在新的物流、電商時代，也出現了該行業尚未出現過的特點，一是促銷多、訂單量起伏大；二是發展迅速，擴充套件性要求高；三是定製化需求多；四是網路結構變化快。所以新的物流智慧時代，柔性自動化是關鍵。

柔性自動化特點有：一是擴充性強，魯棒性強；二是模組化設計，易部署和搬遷；三是便於根據業務的變化迭代作業流程；四，最重要的技術是多智慧體之間的感知和協同，因為時效性；五是在全鏈路大部分自動化的情況下，作業的可預測性加強。

柔性自動化的存在多項關鍵技術：首先它屬於軟硬結合的技術，需要端到端的設計和優化；其次，涉及 IoT和邊緣計算技術，因為每個機器人有自己的感測器，便於對資料做收集、分析及預測；然後，機器人技術有三個重要的方面，感知、計劃、實施；最後，還會涉及大規模多智慧體規劃和排程技術進行優化。

全鏈路柔性自動化中從上游到下游的總體流程自動化，上下游的資料打通和協同是關鍵。自動化系統架構分成 X層，底層是倉庫裡的各種裝置，包括立體庫、輸送線、AGV、分揀機等等；再上層是統一的裝置管理系統，管理整個裝置要做的任務和要做好的排程；更上層是自動化的 WAS系統，管理指令、組裝成支援業務。菜鳥網路自動化系統架構如下圖所示。

菜鳥自動化創新技術實踐

首先是機械臂。機械臂的主要作用是運用於抓取包裹，包括碼垛、拆垛和揀選。它最核心內容是感知、規劃和執行。感知主要是 3D視覺，基於 3D視覺，利用魯棒演算法將包裹分開，對包裹進行圖象分割，找到最佳抓取點。

二是揀選 AGV。它主要運用場景是拆領訂單的揀選，它有兩個模式，貨到人模式與車到人模式。貨到人揀選 AGV主要進行資源分配優化問題，要最小化揀選站的等待時間。 資源分配問題的求解方法有兩種：中央規劃和分散式競價。中央規劃一般是用方程和模型來描述整個系統，找到最優的資源分配的描述，即 MIP。分散式競價是把整個分配資源過程中每個參與者當成一個 Agent，通過競價的方式去搶這個任務。對於非常複雜的環境且上下游非常緊密的情況下，分散式競價會更好。車到人揀選 AGV適合銷量較高的商品，演算法目標一般是人效率的最大化，訂單完成時間的最短化以及 AGV效率的最高化。

如上圖所示，在多智慧體路徑規劃問題中，每個機器人規劃的路徑要互不衝突，進行全域性路徑規劃。在傳統的啟發式演算法裡，阿爾法狗的首席工程師發明的 Cooperative A*是隨機的讓 AGV有順序，互相之間可以躲避。或者是 WHCA演算法，讓每一個機器人規劃自己路徑的時候只看前 W步。還包括全域性搜尋演算法，比如 A*演算法是試圖讓每一個機器人的行動組合都做一個規劃。在非勻速網路中，在真實物理環境下，機器人的移動無法用勻速運動近似，它面臨著兩個挑戰，一是經過同一個點的速度不相同，經過同一條邊所需時間不相同；二是時間表達從離散時間片變為連續時間。

最後，元享還為大家總結了柔性自動化技術所面臨的多項挑戰：一是 IoT的技術和端計算，需要高效的技術採集和處理的系統；二是機器視覺，包裹識別和跟蹤、抓取點的識別、物體的分割；三是單個機器人的運動規劃要可控；四是大規模的資源分配問題；五是多智慧體排程、路徑規劃問題以及環境、流程設計、交通控制、避障相關的技術；在新的物流時代，柔性自動化一定是未來重要的發展方向，新的人工智慧技術肯定能讓物流行業產生一個新的變革。

4 全球物流一體化平臺下的技術架構與實踐

菜鳥國際物流技術部高階技術專家虛懷分享的是菜鳥全球物流一體化平臺下的技術架構與實踐。

在全球化、全球買、全球賣和新零售的業務戰略下，各個階段的全球物流業務快速發展，菜鳥網路技術架構正面臨著這四個挑戰與困難：一是系統架構如何靈活的支援整個業務的快速發展；二是如何組織全球服務商的物流能力打造可靈活複用物流網路；三是國際化架構和部署的方案；四是菜鳥各物流服務商網路如何更高效互聯互通。

因此，從 2013年到現在，菜鳥技術架構的經歷了三個不同階段的演進：1.0階段是煙囪式垂直簡單協同模式；2.0階段是平臺的多段精細化協同模式；3.0是未來國際化、全球化、區域化的協同模式。

1.0階段目標或者業務需求很簡單，通過 C1、C2兩個合作伙伴的運輸方式將包裹從 A點賣家送至 B點買家。但這模式存在三個問題，重複建設、對外介面不統一、運維成本高。

2.0階段即平臺化多段精細化協同模式。這個階段的技術的命題是，將不同業務包裹，選取 C（x）、C（y）、C（z），不同的路徑從 A點送到 B，並達到方案最優，因此需要搭建整個平臺化的架構方案來支援靈活的協同排程的引擎，並達到方案最優。

如上圖所示，各核心平臺需關注的重點包括：1.路由平臺。路由平臺的職責是通過智慧演算法優選來識別網路路徑的最優解；2.履行平臺。在計劃計算出來之後，履行平臺進行排程；3.視覺化營運管理平臺。通過核心領域模型的抽象，將它抽象到系統裡，過視覺化的營運平臺連線（串聯），提供路由平臺和履行平臺使用。全球履約監控系統的職責是讓整個包裹從端到端時效更高，更穩定，成本更低，它必須細化到每筆訂單的狀態和履約的情況，並且做到實時報警，並進行回饋機制。為進行整體的平臺化，需考慮：一是按照問題域拆分整個應用，不同的域使用不同的架構和系統解決問題；二是對問題進行建模；三是統一對外互動標準；四是建設好周邊的配套體系。

關於服務化和平臺化。服務化按域將一個應用拆成多個應用，解決的是功能耦合的問題。例如，接單域，表達域，結算域等；平臺化按業務將一個應用的程式碼拆成多塊，解決的是業務耦合的問題。例如，速賣通業務，天貓國際業務，淘海外業務等；一般情況下，先實施服務化，再實施平臺化。

平臺與業務解耦的技術，其解耦目標是平臺不依賴業務程式碼，但要呼叫業務程式碼；核心思想是穩定的中介，平臺和業務通過第三方中介進行互動。第三方中介在業務裡只需要實現擴充套件點、功能點即可。

3.0全球區域化協同的模式，其架構目標是 A和 B兩種業務相互複用對方的物流網路和能力。而採用技術開啟新市場之時需要考慮程式碼的複用還是程式碼的再次擴充套件開發。市場國際化需從這幾方面考慮問題： 1、區域化的業務特點，因地制宜，注重解決物流的問題；2、應用依賴的解耦，如何進行部署；3、國際化基礎套件，不同的元件同時具備國際化的能力；4、海外部署架構方案的升級，其包括應用部署、中介軟體部署，以及基礎支撐。

虛懷在現場以 Lazada的國際化部署為案例講解了以下方面的考慮：1、業務的擴充分佈； 2、網路時延的考慮；3、應用部署升級。為提升時延、保證吞吐量而構建的全球資料整合網路有兩個思路：1、要去中心化。2、就近接入。全球資料整合網路解決方案有三層，第一層布站，搭建全球的網路，第二層基於站點構建資料整合雲產品，第三層基於混合雲架構，搭建全球站點網路，接入對應端。

菜鳥混合雲架構圖主要的思想就是通過多國化，打好基礎架構，對應用端和運維體系，而資料能夠通過專線進行跨機房同步使用。

菜鳥技術未來的挑戰

菜鳥技術未來要面臨複雜、多樣的場景，因此需要解決全球組網的協同，包括國際化本對本的業務，需要有效進行組織，進行抽象建模、設計；同時還要面臨全域性的智慧大腦，以達到最優；此外，菜鳥還計劃對海量資料進行處理以挖掘和分析資料，為業務賦能，以及在終端系統建設的深度上，結合海關係統進行整個排程和壓測。簡單來說，要有廣度，又有深度，才能同時把菜鳥的快遞、倉配、跨境、末端、農村這複雜的業務場景解決好，實現全球 24小時、全球 72小時必達的目標。

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

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產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

長按上方二維碼關注微信公眾號： AI-CPS，更多資訊回覆：

新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

官方網站：AI-CPS.NET

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