煙草在線據《中國證券報》報道　　5月24日，上海市郊，在京東“亞洲一號”無人倉的分揀車間里，300個“小紅人”（分揀機器人）正以每秒3米的速度往來穿梭，分揀數十萬個來自多個地區的包裹，該速度相當于3小時跑完北京二環。這是全世界最快的分揀速度，也使得無人倉的日處理訂單能力超過20萬單，整體運營效率較傳統倉儲提升10倍。

　　業內人士稱，隨著新零售時代到來，傳統物流體系正在加速變革，配合消費升級，對消費者的精準服務是電商物流制勝的關鍵。但需注意的是，智能電商物流的建設并非一蹴而就，其中成本投入等問題仍面臨挑戰。

　　“無人”科技遍地開花

　　目前，為提升購物體驗，實現精準庫存控制和升級配送效率已成為國際電商物流的競爭焦點。為提升運營效率，無人倉、無人機、無人車等無人科技已成為物流中下游降本增效的利器。

　　來自山東臨沂的姜珊已在上海京東“亞洲一號”工作4年多時間。她說，自去年10月啟動全球首個全流程無人倉項目后，分揀工作變得輕松而高效?！霸瓉碲s上訂單多的時候，我們每人每天大約要分揀3000多個包裹，非常忙碌。有了‘小紅人’之后，自動化設備取代了簡單機械化勞動，我們只需要處理一些技術方面的問題，效率大大提高了?！彼f。

　　除分揀“小紅人”外，智能搬運機器人（AGV）叉車、堆垛機器人、自動供包機器人等十幾種不同工種的上千個機器人，在40000平米的倉庫內，基于人工智能、深度學習、圖像智能識別、大數據應用等技術集成各司其職，其投放使用密度行業領先。

　　京東物流首席規劃師、無人倉項目負責人章根云向記者介紹，科技已為京東無人倉裝上了“大腦”“眼睛”“胳膊”和“腿”，使其變成一個強大的“人工智能”。

　　除京東外，海內外電商也紛紛布局智能物流。亞馬遜早在2012年就收購了Kiva　systems公司的機器人項目，目前已在全球部署10萬臺Kiva倉儲機器人，在機器人應用數量、訂單處理能力，以及倉庫自動化程度上均居全球前列。在供應鏈方面，亞馬遜在全球范圍內開啟了智能供應鏈系統，基于云技術、機器學習和大數據分析系統，可以實現預測、采購、補貨和分倉的自動化，并自動根據客戶需求，精準調整庫存，實現發貨。

　　此外，物流巨頭UPS、聯邦快遞、電商巨頭阿里巴巴等均加大無人倉布局。菜鳥網絡已累計投資上百億元，打造全球最大的物流數據基礎設施，并推出電子面單、物流地址庫、物流云、智能云客服等產品。

　　搶灘區塊鏈物流

　　如果說無人科技使物流供應鏈的中下游成功實現了降本增效，那么區塊鏈物流則在上游處理訂單和分發方面提升了效率，保證防偽溯源。

　　咨詢機構普華永道本月發布報告稱，區塊鏈技術在物流領域最有可能創造價值。清華大學互聯網產業研究院副院長劉大成表示，天然具有去中介化的區塊鏈可以記錄供應鏈物流的全流程信息，滿足透明化以聯合決策的需求。更重要的是，物流與供應鏈中需要交易的各類資源均可以在封閉的供應鏈生態中得到區塊鏈技術的支持。

　　京東物流研發部負責人程巖表示，未來區塊鏈在物流領域的發展方向應該是“區塊鏈+人工智能+物聯網”三者相結合，人工智能是更先進的生產力，區塊鏈是更先進的生產關系，物聯網則連接更多的生產要素，三者結合將使更多的生產要素在信任的基礎上，自主進行智能交易與合作，同時將更廣泛地應用到智能倉儲、智能商店、智能快運和智能配送等環節。

　　新零售加速變革

　　業內人士表示，線下零售場景的不斷豐富對電商物流提出更高要求。劉大成認為，未來物流的成功將源于對消費者的精準理解。

　　除上游區塊鏈和中游無人倉外，在新零售的推動下，多數電商巨頭在物流供應鏈的下游已將線下門店附加前置倉功能，在縮短配送時間同時，降低倉儲成本，進一步實現線上線下的深度融合。

　　與此同時，在打通最后一公里的配送環節方面，無人機、無人車等代替快遞員的無人物流時代已悄然而至。

　　業內人士表示，隨著無人駕駛技術的日漸成熟，將把物流業帶入由互聯網、人工智能、大數據、云計算所組成的高科技自動化的全新領域。劉大成認為，其中無人駕駛在促進物流業降本增效上的突破是最快的，該技術將給物流管理模式帶來根本性變革。無人駕駛還將加劇物流企業間的競爭，通過并購、聯盟等形式實現資源整合，進一步促進行業降本增效。

　　值得注意的是，無人化電商物流的盈利能力尚存隱憂。盡管各大電商巨頭和快遞公司已從智能系統、智能機器人、無人機等硬件終端和大數據系統入手，實現物流體系的改造升級，但物流業的全面無人化仍為時過早。為吸引政策和投資，很多智慧物流公司將成本讓位于速度，但無人科技在物流方面的投入較大，目前綜合盈利水平還未可知。

　　英國技術調查顧問公司Technavio曾發布報告稱，隨著電商物流公司不斷增加對科技軟件、自動物料搬運設備和射頻技術等科技投入，到2020年，全球電商物流的市場規模增速將達9.69%。

　　劉大成稱，能否降本增效要取決于應用場景和具體作業，無人化不是萬能的，在柔性化可變作業方面仍需人機結合。
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