五月底,劉強東在中國電商大會上提出,“無界零售的第一個核心訴求,是把中國社會化的物流成本再降到5%以內(nèi)?!?/p>
兩天后,馬云在全球智慧物流峰會作出回應,亦要將中國占GDP15%的社會化物流成本降到5%以內(nèi),“我們將投入上千億元,如果一千億不夠,那我們就再投資幾千億。”
兩人不約而同地提出5%的目標,背后則意味著巨頭物流之戰(zhàn)再度升級。
在峰會上,又出現(xiàn)了另一個身影,2015年成立的即時物流公司點我達,其CEO趙劍鋒,他表達了“末端物流對于零售變革極為重要”的類似觀點。
而早在兩年前,這家成立不到一年的公司,就已經(jīng)獲得了阿里巴巴的10億融資。
“我們的核心是物流,物流的核心是智能調(diào)度。”點我達聯(lián)合創(chuàng)始人謝新宇告訴鋅財經(jīng),“這是點我達十存其一活下來,并且擁抱巨頭的核心心法。”
點我達市場布局
“我們的堅定來自于配送效率,智能調(diào)度下的高效率減緩企業(yè)的流血速度,公司成立后,花了120天,做到了每天配送35萬個訂單,緊接著迎來了數(shù)億融資?!?/p>
不得不好奇,這套智能調(diào)度系統(tǒng)究竟有多神秘?能夠在這么短的時間內(nèi),修建自我護城河,擁抱巨頭。
1
智能調(diào)度,并不神秘
“您有新的餓了么訂單,請注意查收?!边@是用戶下完訂單之后,商家店內(nèi)經(jīng)常響起的聲音,而在另一端,“?!钡囊宦暎坝唵蝸砹??!彬T手管小亮用黝黑的手,滑動著帶有雨滴的手機屏幕說道,并騎著小毛驢前往商家取餐。
“您好,您的外賣到了,麻煩出來拿一下。”28分鐘后,管小亮給用戶打了一通電話,在用戶拿到外賣后,點擊了手機上確認送達的橙色按鈕。
騎手端訂單截圖
“從用戶下單到騎手接到指令,只用了幾毫秒的時間,在這幾毫秒的時間內(nèi),點我達的智能系統(tǒng)分別完成了:接單、搜索運力、路線規(guī)劃、派單決策、定價的整個過程”點我達研發(fā)總監(jiān)常征博士說道。
第一步,當商家把單子發(fā)送到點我達平臺后,通過判斷訂單的配送難易程度、當時的天氣狀況、運力的飽和程度等因素,來決定是否提供商家配送服務。
第二步,接單之后,搜索運力,系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析、考量騎手身上的訂單與新訂單的順路程度,判斷騎手對新訂單路徑的熟悉度等多維因素。
第三步,選出合適的騎手,計算每位騎手配送該訂單的成本,分別參照騎手額外等候的時間和增加的路程,給訂單規(guī)劃出最佳路線。
第四步,根據(jù)最佳路線實施派單決策。
第五步,后續(xù)的定價、配送完后的服務質(zhì)量考核。
點我達訂單軌跡圖
“在這套智能調(diào)度系統(tǒng)下最大的優(yōu)點,就是能實現(xiàn)派單,這比當時行業(yè)競爭對手的搶單模式更有效率”,點我達產(chǎn)品負責人王行廣隨后舉例,“比如一個餐廳里面,出來五單貨,其實它是一個方向的,但是搶單模式下,會出現(xiàn)三四個人搶這些單子,而派單,系統(tǒng)基本都是派一個人,他可以一趟全部送走?!?/p>
前期,包括美團、達達、51送等眾多物流公司選擇搶單,是因為技術門檻低,單子只需要掛平臺,騎手自行搶單,不需要考慮騎手的地理位置、順路程度等多種因素,更談不上算法和模型。
訂單壓力圖作為派單依據(jù)
此外,搶單是一種騎手選擇的行為,他們更愿意為結(jié)果買單,反而強制性的派單,因為技術門檻高,有著合理性上的缺陷,在當時的環(huán)境下,遭到騎手的不滿。
“但是搶單模式存在的最大問題就是刷單現(xiàn)象,因為平臺有補貼,商家可以通過發(fā)送單子,讓指定的配送員搶單。而派單模式下,就不可能存在刷單的現(xiàn)象,因為商家不知道單子派給誰送,這也有利于后期的數(shù)據(jù)收集?!蓖跣袕V告訴鋅財經(jīng)。
這樣看來,智能調(diào)度系統(tǒng)并不神秘,只不過這家公司在三年前,看到了“通過技術的提升去優(yōu)化智能系統(tǒng)”的這條路能行得通。
2
羅馬不是一日建成的
“派單模式這么好,為什么其他公司沒有復制?”這是鋅財經(jīng)潘越飛一直在追問點我達的一個問題。
“在我的印象中,點我達是最早使用派單模式的,后來,很快從2016年下半年開始,美團等外賣平臺也都做起了派單。他們做的好壞,我很難去評價,因為我不了解他們的真實情況,但據(jù)我所知,當時,他們的派單只涉及到自營這一塊,因為眾包上沒這么容易。”常征告訴鋅財經(jīng)。
自營團隊的騎手與企業(yè)存在雇傭關系,即使派單出錯,對企業(yè)造成的影響也微乎其微,而眾包模式下的派單,挑戰(zhàn)的直接是派單的效率和合理性。
美團和其他物流公司無法大面積推廣派單模式,是因為路徑依賴。
”派單做的越晚,意味著訂單體量越大,結(jié)構的調(diào)整會沖擊當前業(yè)務,服務質(zhì)量可能從90掉到80。當然有可能調(diào)一年之后,又上去了。但是這一年的時間,公司的的職業(yè)經(jīng)理人,沒人敢擔這個責任,除非這是CEO的決策?!?/p>
生態(tài)的調(diào)整,需要時間過渡,否則就是牽一發(fā)而動全身。
王行廣認為,無法復制的另一個原因是存在“算法”上的瓶頸?!八惴ú坏扔诩夹g,我相信他們的技術沒有問題,但算法依賴數(shù)據(jù)?!?/p>
起初,點我達在智能調(diào)度系統(tǒng)下,不斷獲取騎手的行為數(shù)據(jù),獲得數(shù)據(jù)的反饋,3年的積累,使其利用對騎手的管控制度、激勵機制、習性了解等優(yōu)勢,建立起了強大的生態(tài)體系。
所以,要復制的不只是派單機制,而是圍繞派單機制下建立起來的物流生態(tài)。
沒有數(shù)據(jù)的積累,那便是沙灘上建高樓,羅馬也不是一日建成的。
3
你看我的現(xiàn)在,我看物流的未來
“當時,真的很心急,也很難受。我送餐去利爾達,因為園區(qū)不讓配送員開車進去,所以只能用跑,當我又發(fā)現(xiàn)電梯要刷卡的時候,我懵了,因為客戶在16樓,說讓送上去,而我爬上16樓再下來的時候,別的單子都超時了。”騎手董博士告訴鋅財經(jīng),這是他最難忘的一次送餐經(jīng)歷。
“在智能系統(tǒng)的優(yōu)化上依舊有很大的空間,”常征認為,“在騎手上樓時間的預測中,是個難點。從理論上講,騎手下車到點擊確認到達的時間差為騎手的上樓時間,而很多時候,騎手會跟商家協(xié)商提前點擊,這么做也無可厚非,因為不影響服務質(zhì)量,但會影響數(shù)據(jù)的收集?!?/p>
“其實,電動車上如果加一個定位設備就解決了這個問題,一旦電動車的定位和人的定位發(fā)生偏離,就是下電動車了,我們就可以通過定位分離的時間差,預測不同大樓的配送時間?!?/p>
這樣看來,物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,或許能使智能調(diào)度系統(tǒng)突破瓶頸。同時,認知層面上的領先,會推動實踐層面比競爭對手更快一步。
三年前,點我達選擇了智能調(diào)度系統(tǒng),用機器取代了人工管理,可謂看到了三年之后的配送市場。三年后,競爭對手在調(diào)整結(jié)構、復制模式,而它已經(jīng)在為三五年之后的物流場景埋下了種子。
今年,點我達與菜鳥的ET實驗室達成了合作,菜鳥ET實驗室負責技術部分,點我達則提供即時物流中的場景和數(shù)據(jù)。
而且在前不久,菜鳥在杭州師范大學測試了無人車GPlus,將通過無人車來送包裹、外賣,為更多物流新場景做準備。
菜鳥的ET實驗室發(fā)起“駝峰計劃”的發(fā)布會現(xiàn)場
“在一個封閉的環(huán)境下,無人車是可行的,首先在政策上相比與無人機會寬松很多,因為它遇人可以停,事故風險可控,其次,在一些園區(qū)配送員無法進入,無人車的場景正好彌補這一短板?!?/p>
關于無人車普及園區(qū),會否造成交通障礙,王行廣舉了個很有意思的例子:“我相信以前蓋房子,沒有地下車庫,是因為車不夠多,而同樣的道理,無人車一旦普及,整個基礎設施就會跟上。”
“絕大部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的取勝,在于誰能更早地看到未來?!?/p>
問答
點我達產(chǎn)品負責人|王行廣
Q: 關于即時物流行業(yè),你認為下一個核心競爭力是什么?
A: 時間,我覺得整個互聯(lián)網(wǎng)的競爭都是差在時間。當以我現(xiàn)在的狀態(tài)去看別人的時候,他可能是我12個月、18個月前的狀態(tài),當他達到我現(xiàn)在狀態(tài),我又創(chuàng)新了18個月。
整個互聯(lián)網(wǎng)的競爭,其實你說有什么核心技術,又是不造火箭,我比你更早看到未來,比你付出更多時間,我就能取勝。
點我達研發(fā)總監(jiān)|常征
Q:如何結(jié)合人工智能去提升物流效率?
A:人工智能一方面是大數(shù)據(jù),我們通過獲取更多的準確信息,來提高系統(tǒng)決策的準確性,從而提升配送效率。
另一方面,我們會去做自動化,即讓系統(tǒng)自適應的調(diào)整,減少人工成本。 在未來我相信,機器和人會形成互補,各自做自己擅長的事情。
飛議
●物流行業(yè)并非自由競爭市場,企業(yè)的成功,不能單純論訂單的擴張,而是要在戰(zhàn)略層面擁抱巨頭,去定義整體擴張。
●物流是剛需,它不斷滲透觸及居民生活的方方面面,而快速、及時、實時的物流實現(xiàn)路徑,將會成為“新零售”的必備條件。
文章 ∣ 錢濤
責編 ∣ 美麗
攝影 ∣ 黃碩
手繪 ∣ 瑞蘭
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部分圖片來自網(wǎng)絡
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