当今中国GDP经济总量的不断增长，生产以及商贸流通环节的物流需求不断增加，这也就导致了百亿级的大市场，作为供应链系统中的核心组件——物流系统的技术创新与模式优化在未来会直接决定疫情后时代供应链的竞争力高低，未来的创新型供应链系统包括大数据预测的产品供需平衡、自动化仓配效率提升和标准化设备与流程的全面普及，以上各维度综合作用是打造数字供应链的先决条件。

　　互联网在消费端对人民生活和社会经济产生了巨大的影响。经过十余年的高速发展，消费互联网领域已经逐渐趋于饱和。但是，生产制造端的数字化水平仍处于相对较低的水平，产业互联网发展可期。德勤中国物流与交通团队发布的报告《中国智慧物流发展报告》显示，预计到2025年，智慧物流市场的规模将超过万亿元。也有分析表明，如果数字化转型能够拓展10%的产业价值空间，每年就可以多创造2000亿美元以上的新价值。因此对于我国快递产业来说，数字化转型是供应链的主要发展趋势，数字技术在物流系统的进一步应用必会大大加快这一趋势的推进，推进数字经济与数字物流发展，是产业结构实现全面升级的唯一通路。

　　一、数字物流在快递领域发展分析

　　例如美国的知名快递企业UPS，其4000人的仓储每天可处理100万个订单。当然国内目前也有少数一部分企业意识到这一点，已经逐步在提升自动化水平，例如京东、天猫、苏宁。与此同时，以国内当下仓储自动化水平较高快递企业的企业来说，2000人的仓储每天可处理30-40万订单。截止2018年的统计数据，阿里巴巴的日处理订单能力已经可以达到达百万级以上，吞吐量居国内第一。这让现代化物流企业看到了希望。伴随数字物流趋势随之而来的，是整个物流领域的运行流程及方式都将发生巨大的变革。数字物流带来的快递行业物流系统创新主要包括如下趋势：

　　1、订单处理传递自动化。在系统上扩充一些功能，增加移动终端连接，大部分公司订单审核处理（查钱、查货、拼车）都可以实现自动化，减少人工干预，比人工更及时准确。

　　2、在途跟踪自动化。从此告别繁琐的电话查单与快件跟踪，物流信息平台应该有这个功能才是一个真正意义上的产业互联网平台。

　　3、路况、库况实时跟踪。通过具体车辆的轨迹、时间和大量车辆的行驶速度、位置变化来智能判断库况、路况，对后续运营安排作出影响，从而提高效率。

　　4、仓储与配送信息即时交互。

仓储有位置信息，库存信息，车辆有位置信息，路径信息，通过系统把仓储与配送连接起来，根据车辆、载货信息数据自动提前驱动仓储执行流程作业，这样将大幅降低物流成本。

　　5、运输计划合理化。通过人工先进行运输计划编制，再寻找运力，这种以货找车没有考虑运力资源状况的运输计划编制方式，会影响交货及时性和运输成本。互联网可以实时掌握运力情况，作为运输计划编制的影响因素，不管是系统自动优化还是提供人工参考，都会使运输计划更趋合理。

　　二、针对快递产业的开放式物流系统研究

　　基于数字物流的开放式托盘共用系统，是数字物流系统的核心系统，习惯上将开放式托盘共用系统涉及的四大核心技术要素概括为“一硬”（ 感知和自动控制）、“一软”（软件系统）、“一网”（网络系统）、“一平台” （智能服务平台）；感知和自动控制是数据闭环流动的起点和终点，本质是物理世界的数字化，实现实时分析、科学决策的基础；软件系统是对系统模型化、代码化、工具化，是实现数字化、网络化、智能化的核心。代表了信息物理系统的思维认识；网络系统是连接物理系统各要素的信息网络，是实现全系统互联互通的重要基础工具，是支撑数据流动的通道。网络构成了经路脉络，可以像神经系统一样传递信息。 智能服务平台是高度集成、开放和共享的数据服务平台， 是跨系统、跨平台、跨领域的数据集散中心、数据存储中心、数据分析中心和数据共享中心，这将重组客户、 供应商、销售商以及企业内部组织的关系，重构信息流、产品流、资金流的运行模式，重建新的产业价值链和竞争格局。综上所述，本文认为数字物流系统中的开放式单元化系统执行的三个层次架构体系其主要包括单元层——系统层——平台层的三层架构模型。

　　单元层是具有不可分割性的数字物流系统的最小单元，同时具备物理单元和数据单元两重属性，数字物流系统中的单元可以是一个设备或一个产品；通过“一硬”和“一软”可构成“感知-分析-决策-执行”的数据闭环，具备了可感知、可计算、可交互、可延展、自决策的功能。例如：托盘、周转箱、集装箱等单元载具，包括载货和空载两种状态；

　　系统层是“一硬、一软、一网”的有机组合。数字物流系统中的多个最小数字单元（单元级）通过构建网络模型实现更大范围、更宽领域的数据自动流动，实现了多个单元数据集的互联、互通和互操作，数字物流系统基于多个单元层的最小数字单元的状态感知、信息交互、实时分析，实现了局部自组织、自配置、自决策、自优化。例如：由仓储机器人、AGV小车、传送带等构成的智能物流系统是系统层面的数字物流；

　　平台层是多个数字物流子系统的有机组合，涵盖了 “一硬、一软、一网、一平台”四大要素。平台层通过大数据平台， 实现了跨系统、跨平台的互联、互通和互操作，在全局范围内实现信息全面感知、深度分析、科学决策和精准执行。例如：菜鸟智慧物流系统、京东智慧物流系统具备了初级智能的平台层数字物流功能。

　　结合数字物流相关的理论分析，按照数字技术发展的梯度对数字物流系统架构进行重新设计：数字物流系统的架构按照状态感知、实时分析、科学决策和精准执行为主线搭建是符合实际的。其中状态感知与精准执行都集中在智能作业端（一硬），实时分析和科学决策在信息系统（一软）。在此基础上逐层演进。其次，一硬与一软可以组成单元级智慧物流终端，按开放式单元化系统执行层面三个层级进行演进，即：单元层数字物流设备与产品，系统层数字物流系统集成模块和平台层的数字物流综合运营平台。

　　三、开放式物流系统相关大数据算法研究

　　开放式单元化系统模型产生的大量数据，运用数字技术及设计模型和指定算法进行存储、计算与优化，通过系统分析改进物流与供应链的流程方案。拟参考和采用的大数据算法：K-Means算法、CART算法、。

　　1、K-Means算法模型原理：将某一些数据分为不同的类别，在相同的类别中数据之间的距离应该都很近，也就是说离得越近的数据应该越相似，再进一步说明，数据之间的相似度与它们之间的欧式距离成反比。这就是k-means模型的假设。

　　有了这个假设，我们对将数据分为不同的类别的算法就更明确了，尽可能将离得近的数据划分为一个类别。不妨假设需要将数据{x i }聚为k类，经过聚类之后每个数据所属的类别为{t i }，而这k个聚类的中心为{μ i }。于是定义如下的损失函数：

　　k-means模型的目的是找寻最佳的{t i }，使损失函数最小，之后就可以对聚类中心{μi}直接计算了。由此可见，它既是聚类的最终结果，也是需要估算的模型参数。

　　2、CART算法（分类与回归树算法）：CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。

　　CART算法由以下两步组成：（1）决策树生成：基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大；（2）决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时损失函数最小作为剪枝的标准。

　　CART决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程。CART决策树既可以用于分类也可以用于回归。本文我们仅讨论用于分类的CART。对分类树而言，CART用Gini系数最小化准则来进行特征选择，生成二叉树。

　　Gini指数的计算：其实Gini指数最早应用在经济学中，主要用来衡量收入分配公平度的指标。在决策树算CART算法中用Gini指数来衡量数据的不纯度或者不确定性，同时用Gini指数来决定类别变量的最优二分值得切分问题。在分类问题中，假设有K个类，样本点属于第k类的概率为Pk，则概率分布的Gini指数的定义为：

　　如果样本集合D根据某个特征A被分割为D 1 ，D 2 两个部分，那么在特征A的条件下，集合D的Gini指数的定义为：

　　这Gini指数Gini(D,A)表示特征A不同分组的数据集D的不确定性。

　　Gini指数值越大，样本集合的不确定性也就越大，这一点与熵的概念比较类似。所以在此，基于以上的理论，我们可以通过Gini指数来确定某个特征的最优切分点(也即只需要确保切分后某点的Gini指数值最小)，这就是决策树CART算法中类别变量切分的关键所在。是不是对于决策树的CART算法有点小理解啦！其实，这里可以进一步拓展到我们对于类别变量的粗分类应用上来。比如我某个特征变量下有20多个分组，现在我只想要5个大类，如何将这个20多个类合并为5个大类，如何分类最优，以及如何找到最优的分类。这些建模初期的数据预处理问题其实我们都可以用Gini指数来解决。

　　四、快递行业未来发展趋势分析

　　根据国家邮政局发布的2021年中国快递发展指数报告显示，2021年中国快递业务量首次突破千亿件，同比增长29.9%，业务增量再创历史新高。

　　值得注意的是，过去一年，快递物流行业在业务增长的同时，产业生态也在日益完善，服务质效稳步提升，专业化、精细化服务能力有所增强，科技创新进一步加速。我国快递业务量规模继续稳居世界首位，在全球占比超过40%，对世界快递业务量增长的贡献率达60%，我国已经成为全球快递市场发展的新引擎。

　　展望2022年，在国家“双碳”战略下，以及新冠疫情、国际局势等不确定性因素持续影响下，物流科技领域将会呈现一些新的变化。现代前沿科技的飞速进步大力推动着物流与供应链业务的数字化、智慧化、绿色化发展，对助力企业商业模式加速转型升级和物流行业建设发挥着至关重要的作用。

　　趋势一：快递信息全程数字化。物流行业由于作业环境的复杂性，射频识别的准确率一直在80%左右，无法应用到现实场景当中。2021年，菜鸟物流通过优化芯片与识别算法，将RFID精准识别技术的准确率提高至99.8%。这一关键技术的突破使RFID技术在物流领域的大规模商业应用成为可能，有望成为继条形码、二维码之后的第三代识别技术，推动物流供应链数字化战略升级。目前，菜鸟在物流绿色循环箱和跨境包裹的追踪定位环节，已经广泛使用该技术。借助RFID等创新技术打造的全新供应链管理方案，能实现物流信息的全程数字化，让人、货、场等要素的信息透明度得到加强。

　　趋势二：人工智能（AI）让快递物流真正进入“无人时代”。近些年，人工智能技术取得了高速发展，其中以运筹优化算法、计算机视觉为代表的AI技术，在物流行业的应用显著提升了物流运作效率。特别是在疫情期间“无人”、“远程”解决了诸多社会性难题，同时加速了物流行业向智慧化演进。未来快递物流行业借助其仓配流程摄像头覆盖广的优势，将成为视觉识别应用的主要场景。借助算法技术的不断突破，视觉传感器的像素提高和成本下降，视觉计算的应用将会得到进一步推广。随着数字化技术持续突破，快递物流行业有望成为人工智能技术最重要的落地场景之一。

　　趋势三：增强现实技术实现作业场景智能化。XR技术在未来3-5年将逐渐应用于快递物流领域，尤其是增强现实技术（AR）能够将虚拟世界和现实世界以多种组合方式进行融汇，从而为快递行业一线员工的高效率作业提供更多可能。依托XR系统快递物流企业能实现作业场景的信息化、智能化，提高工作效率，降低成本。从仓储优化、员工培训到现代化运输发展，XR技术在全球供应链中发挥着积极的作用。