周日清晨6点，当北京还处于困倦之中，刘师傅的配送工作已经开始。作为京东派件员的他，每天6点、15点前往站点取件，之后分别在9点、17点到达小区进行配送。行程规划和派件数量都是通过AI进行计算，从而最大化提升效率。

AI提高效率的同时，也带来了不确定性。刘师傅告诉记者，每天订单情况没办法提前知晓规划，只有打开“小哥工作台”App后才能了解派送件数。即使预计第二天有事，快递员也要看到当天订单后，才能决定是否向站长报备、请求支援。

除了配送环节，AI、大数据、物联网等技术正在驱动智慧物流覆盖仓储、分拣、运输等领域，为人们生活增加了很多便利。2020年6月，国家发改委、交通运输部颁发了《关于进一步降低物流成本实施意见的通知》，强调加快发展智慧物流。

然而站在新的发展阶段，一边是资金投入带来的技术升级，另一边则是算法削弱的主观能动性。在日新月异的科技笼罩下，物流行业如何发挥人的效用？

“割裂”

下午14点，刘师傅给记者看了当天的订单任务量。“一般工作日每天要配送150单，周末配送180单，我上午才完成了不到一半。”刘师傅说。此时，“小哥工作台”App显示刘师傅还有3单将于15点超时。

据他透露，App会根据小区订单密度，分配每名快递员需要负责的2-3个小区。快递员则要在上午9-15点、下午17-20点两个时间段分别完成两次配送任务。入职京东物流三年间，刘师傅觉得“虽然‘累到头秃’，但通常可以完成任务。”

直到疫情以来，App派给刘师傅的订单数正在增加。“每天早上 6点忙到晚上8点，甚至没有吃午饭的时间。”刘师傅表示，系统会不定时优化运送路线，但每人负责的小区是固定的，没办法提前知道订单情况，有种跟着系统走的“不确定性”。

更“不确定”的是，派送途中经常遇到突发状况，例如有客户临时下单需要当日达，或者订单已经送到门口客户取消。此外，雨雪天气一直是都快递员的“噩梦”。据刘师傅介绍，特殊天气时，快递员通常会和客户沟通，询问能否修改送货时间。但有些客户不允许延迟，自己只能依照系统规定时间进行派送。

刘师傅的困境并非个例。一直以来，物流尤其是快递行业，会存在一种技术与应用“割裂”的感觉。一方面，各公司相继推出黑科技产品，例如无人车、机器人；另一方面，这些产品却无法在实践中广泛落地，奔波在大街小巷的还是快递小哥们。

对于这一现象，机械工业经济管理研究院副院长聂秀东认为，技术在物流领域的应用更多表现在仓储供应、系统决策等环节，快递员的感知并不强烈。而在关联性较强的配送环节，系统越智能，路线规划和订单分配越高效，反而造成快递员更累。

机会

追求效率并没有错。在无人快递场景中，技术带来的效率提升已经逐步成熟。例如，快递“最后一公里”通常是物流配送耗时较长、较易出现问题的环节，交由无人车、机器人配送则可以有效提高效率和准确性。

特别是新冠疫情等特殊时期，很多居民希望尽量避免接触快递。在此环境下，多家企业通过智能快递的方式为社区、医院、商业区等配送餐食、医疗用品等，在一定程度上解决了当时的无接触配送需求。

然而到了有人参与的快递场景，效率却不能成为单一目标。聂秀东认为，借助AI等技术力量，物流企业需要做的是提升整个生态的系统效率，实现全产业链降本增效，而非某一环节的单点效率。毕竟，技术和资本的最终目的是围绕人来服务。

实际上，刘师傅提到的“不确定性”，本可以通过AI预测有效规避。理论上，AI能够根据订单数量、天气情况等变量预测未来趋势，提前确定需要准备的商品数量、车辆数量以及快递员分配，实现运输和供应链团队的无缝运行。

但现实是，AI预测在面临突发状况时仍然“力不从心”，只能实现部分预测，无法应对满足即时订单需求。京东物流相关负责人坦言，智慧物流在订单预测方面目前已经有较高的准确率，可是订单需求的快速变化对智慧物流提出了新的要求，最典型的就是即时下单或者临时取消。

对于现阶段的技术壁垒，上述负责人认为“人机配合是未来方向之一。”他举例道，京东在试点为快递小哥配备了机器人，如果客户时间不便，可配合其时间和地点需求，由机器人把快递送到楼下或指定区域，相当于移动快递柜作用。此外在运输环节，算法可以帮助后台了解每份快递的具体形态，进行匹配组合，减少装车时间。

未来

派送环节只是智慧物流的末端。搬运机器人、机器臂、自动分拣系统、无人派送车……各类智能硬件正在逐步实现互联互通、协同作业。同时，AI、物联网、大数据等技术也应用于物流的供应链规划、智慧决策、物流云等软件层面。

无人仓储是智慧物流较为成熟的应用环境。传统人工搬运不仅效率低下，而且错误率较高。而 AGV小车（自动导引车）可以自行选择产品类型，自动运算最优路线找到产品位置，实现扫码识别、称重、分拣等流程一体化。

根据京东物流8月23日发布的财报，截至6月30日，京东物流在28个城市运营了38个亚洲一号大型智能仓库，其中6个于2021年上半年在南宁、海口等6个城市开始运营。

智慧物流快速发展的同时，痛点依然存在。目前，物流行业仍处于劳动密集型阶段，人力成本会随着规模扩大不断增加，人员管理成本较高。例如今年上半年，京东物流共有一线员工约26万名，为参与仓储、分拣、打包、运输、配送及客服等运营员工支付的薪酬福利开支为172亿元。

除了成本因素，聂秀东认为，物流产业链上下游目前还是分散状态，并没有像成熟行业那样形成产业集群，例如无人配送环节的上游涉及硬件提供商，中游包括方案运营商和生产商，下游才是京东、菜鸟等电商和快递。智慧物流希望提升系统性效率，需要全产业链各个环节的数字化和智能化。

“未来，京东、菜鸟这些产业链头部企业，应当起到组织和带头作用，打破过去依靠人力决策的生产工作流程，结合AI重新构建物流应用场景。” 聂秀东表示。

在现阶段，智慧物流发展势头良好，但距离真正成熟还有一段较长的路程。“挺期待（公司）将来配给我机器人，不知道送不完的订单能不能都扔给它。”刘师傅说完，起身准备前往站点，继续派送今天剩下的一半订单。