阿里菜鸟回答2018:智能物流骨干网里的4张技术面孔

2020-10-26 05:00 量子位

乾明 李根 发自 江浙沪

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

阿里菜鸟回答2018:智能物流骨干网里的4张技术面孔

物流行业会怎样回答他们的2018?

阿里菜鸟网络说,在11月20日那天,便交上了答卷。

今年的双11物流,9天,10亿包裹全部送完。

这确实是一次人多力量大的壮举。在11月20日全部包裹送达当日,天猫和菜鸟发出联合致谢,称共有18万个品牌、20多万快递网点、23万快递车辆、300万物流人、3000万平方米仓库……参与到了10亿物流订单配送中。

这是第十年双11,但物流增长却比十年前飙涨了4000多倍,相当于2006年全中国全年的快递业务量,总长度可绕地球赤道7圈。

这个体量,如果放美国要送20天,放英国要送4个月,但在2018年的中国,只用了一周多一点的时间。

这当然是神乎其技的新壮举,但不是一个大力出奇迹的故事。

如果忽略了背后的技术努力,结果就如梦似幻。

这是属于一家技术公司、智能平台的荣耀。菜鸟工程师们说,这是2018双11大考的检视,也是他们对2018全年的回答,更是十年双11中艰苦奋斗的层层垒土。

所以物流业如何回答2018?他们会选择从十年前的双11开始说起。

而且派出4张物流工程师面孔,既是对历史的回答,也是对技术的致敬。

双11快递数字化始末

文颂,2018天猫双11菜鸟项目组总指挥助理。

印象最深的不是双11开始的2009,不是菜鸟网络诞生的2013,也不是一切迈入顺风顺水的2015,让他梦魇难消的记忆停留在2011年。

那是双11快递大爆仓的一年。

在上海,每一家快递公司网点集散地,都有绵延开去数公里的上百台快递车。

想开进集散地装货的进不去,想开出集散地送货的开不出,交管部门参与其中协调,但于事无补,进出之间,剪不断理还乱,反反复复折腾了两三个月,最后直至春节,才完成当年双11配送。

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爆仓的原因,不只是快速增长的买买买能力,也有阿里在物流领域的探索太初级。

之前阿里的物流分两块。一个叫推荐物流,解决的是店家物流选择的问题,它会根据收发地址,给出相应的信息推荐。

另一个叫物流宝,本质是做仓储,用仓配一体化的方式,提升物流效率。

当是时,发货是淘宝店家的最核心痛点,选什么样的物流,如何最快发货,最为首要。

但大家都低估了双11的狂飙突进。被认为是双11“活化石”的文颂都说,那时候想不到双11能搞多大,更不知道搞出“爆仓”这么大。

阿里不是不重视物流,但直接上手做,不是他们的风格。

从战略上,阿里早于2008年就希望对接供需、搭建平台,然后通过数据,达成供需匹配和资源配置。

但2011年的大爆仓说明:理想很丰满,现实太骨感。

阿里物流往事

2012年,淘宝商城更名为天猫, 天猫物流部顺势成立。

同时,还专门为爆仓监控打造了新系统雷达预警,使用技术进行单量预测,推动快递公司提前备好资源。

而在天猫物流平台上,所有商家的发货系统都跟阿里实现关联,物流订单的所有信息实现连接——信息化总可以更好解决问题了吧?

但物流爆仓的问题,在2012年、2013年依然没有得到根治。

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工程师们到快递网点一看,傻眼了,整个现场全人肉操作,快递员24小时连轴转,吃饭只允许包子——吃方便面都会影响节奏,所有分拣全靠人工。

所以哪是法拉利发动机不起作用,明显是整个物流行业生产关系太落后,几乎是一台过时的拖拉机。

怎么办?时代需求在向前走,要根治问题就得往更末端去。

2014年数字化转型

变革从不起眼的电子面单开始。

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2013年5月,菜鸟网络成立,开启行业数字化变革。

之前商家发货,需要有两个单。一个是商家的拣货单,一个是快递公司的快递单。

商家发货的时候,需要相较比对,然后进行发货。出现错误的概率很高,经常发错货。

另外,快递公司的纸质面录入及打印的效率非常低,OCR识别之类效果也还不好,商家、快递公司、菜鸟之间的信息也很难有效互通。

上线电子面单,各方的信息就大一统了,一张面单,一以贯之,统筹更加直接。

商家发货效率和快递公司分拨中心的运行效率都得到大大提高。

结果也得到当年双11检验,虽然这一年双11的运单量达到了2.78亿,消费者签收包裹过亿压缩到了6天。在2013年,这一个数字是9天。

但光有电子面单,也还不足以让物流速度发展成今日模样。

2015年、2016年,二段码、三段码被创造,成就了智能分单。

二段码三段码,听起来玄乎其乎,但作用其实喜闻乐见——跟邮政编码一样。

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每个快递网点,由特定数字代码标识,称为二段码,网点下对应的配送区域,被标识为三段码。

这个智能分单系统最牛的地方在于,每一个包裹在被填下目的地之后,系统要能实时计算出它接下来要流经的每一个转运中心、网点甚至快递员,这样才能给包裹精准的打上二段码和三段码。

中国快递业纷繁复杂,业务变动大,有些业务逻辑甚至难以被文字和口头描述,但在技术人员的努力下最终得到突破。

有这二码,分拨中心和网点,通过简单的编码识别就能快速分单、然后分拨配送至一个个末端客户了,半径3公里左右,接下来只剩下人手配送的问题,已很难再产生爆仓。

在这一年,包裹过亿签收,只用了4天。

如今再问文颂,他依然会从2011年爆仓的梦魇说起,但谈到最后,他也认为正是那次梦魇,自己得以参与菜鸟让整个快递行业数字化转型的历史进程。

文颂感慨,现在我们都在谈自动化、智能化,但没有这段数字化转型,又从何谈起?

而且数字化转型同时,也是技术架构的彻底升级。

平台技术,从2015、2016天猫双11菜鸟项目组技术负责人兰博说起。

兰博2010年加入淘宝,菜鸟网络成立后,平台整合及打造,落在他肩上。

菜鸟网络成立于2013年5月,但业务梳理完毕,进入技术整合,实际已是2014年。

当时摆在兰博面前的有两条路。

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第一条,下定决心把原有包括淘宝、天猫在内的各个业务部门零散搭建物流体系推倒重来,构建一个统一化的平台,把所有阿里体系内的物流业务都囊括进来,以便更好地发挥协同效应。

走这条路,要牺牲发展速度。

第二条,在原有的体系上进行优化,这样能够保证各个业务线上的物流能力能够快速发展。但是在后续的协同时,难免会有阻碍与不便。

考虑再三,他们选择了第一条。这是巨大的挑战,这意味着,一方面他们要保证正常的业务开展,另一方面要神不知鬼不觉的将整个平台进行重新替换。

兰博比喻:在飞行中换引擎。

但这次“换引擎”的时间远远超过大家的预估。由于原有的业务系统极其复杂,需要抽丝剥茧还原业务逻辑规则,同时还需要匹配菜鸟未来的发展,计划上线的日期一推再推。

经过长达一年之久的努力,新系统正式启用,所有的业务完成了迁移。

虽然痛苦,兰博甚至一度立下军令状,如果不能按期上线,“就自动走人”。但这一项目的成功上线,也奠定了物流平台的基础核心。

未来:全球化、智能化

文颂和兰博,分别讲诉了来时路。

现在,内忧已消,是时候谈论未来了。

有两大维度,一个维度是业务,向海外拓展,从中国巨头成为全球化企业。

另一个维度是技术,AI加持,IoT革新,智能化在加剧自动化浪潮。

先说全球化,介绍第三张面孔:唐韧,菜鸟网络国际技术负责人。

唐韧也是老阿里,2008年加入阿里软件,一直致力于打造阿里巴巴运营支撑平台与建设信息协同平台等等中后台核心系统。

2016年10月转岗至菜鸟,想迎接新趋势、挑战新业务,于是pick了进出口业务。

他的第一个任务是协调全国海关,系统性提高通关效率。

但跟之前接触的纯线上技术需求不同,这次不看不知道,以了解吓一跳。

因为海关体系的调整,进口通关的流程更加复杂,整个过程到处都是坑。

唐韧到菜鸟后不到一个月就赶上了双11,通关申报680万订单,有些口岸通关系统没有扛过洪峰就宕机了,部分订单清关整整花了20天,灰头土脸。

阿里菜鸟回答2018:智能物流骨干网里的4张技术面孔

而2017年,海关总署又要求所有的报关系统,都要接入到新版本中,如果30天内没加入,业务就会熔断。

但阿里和双11这样的体量,接入到新系统中就会导致宕机。

所以唐韧的工作,不仅要解决内部问题,还要沟通帮助解决外部系统方案。在2017年里,他们就跟全国海关系统相关部门进行了多次讨论,提出70多项解决方案,甚至还派驻阿里技术专家,到各地去进行技术维护和升级。

其实这样的问题,原本属于公共基础设施领域,但如果你不做,业务发展就会受阻,你做了,行业都受益、

没有得选。

于是到2017年的双11,唐韧团队打了一个漂亮仗,进口跨境交易与配送非常顺利。8个小时,就清了500万单。

到今年,报关系统甚至是秒级的。

当然,现在让唐韧自豪的还有一个名为神鲸网络的报关系统。

他们用AI技术,对各地海关业务模型进行升级,完成信用评级、打造全链路回溯等,解决进出口中各种问题。

不论是平时网购,还是双11大考,进出口订单都在不断倍数翻转,而唐韧团队追求的是,业务提升同时,全球物流速度也在提升——全球72小时,让中国首创的双11,真正成为全球狂欢。

相比全球化,智能化直观更多。

最后登场的这位技术面孔,是菜鸟网络AI部自动化负责人元享。

元享的工作,可以理解为主要跟“机器人”打交道。

他们打造了一个仓库智能化系统,在2017年12月份开始开发,今年8月正式上线上岗。

“核心是去掉低价值工作,把人力用在刀刃上”。

在江苏无锡未来园区内的机器人仓库,还参与了今年双11备战,率先享受包邮的江浙沪的“亲”,享受到的包邮区速度,背后也得益于机器人仓储配送。

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目前在无锡仓库,一共有700个机器人,大概4万个品类的商品,机器人完成了仓内所有的搬运工作,让包裹生产更为高效。

机器人仓,从学研到产业落地,以致今天全行业AI、IoT,智能机器人声响动天,中间并非一帆风顺。

元享对此有直接感受。他们起初用AI论文中的“多智能体路径规划算法”去设计方案,但得到的却是“喝醉酒”的机器人,运行起来跌跌撞撞,对于很多场景,都没办法解决,运行效率也非常低效。

后来躬身实践,蹲仓库,考虑更多因素,调参调优,最终才得到现在的结果。

当前,无锡仓需要人工和机器协作,但在机器的帮助下,仓库整体效率是传统的1.5倍。

阿里菜鸟回答2018:智能物流骨干网里的4张技术面孔

并且在设计之初,菜鸟就瞄准了要为行业提供快速可复制的解决方案的目标。像这样的机器人仓库的大规模复制计划也正在快速推进中。

而且更关键的是,技术工程师们真想喝着酒过双11,AI+IoT至关重要。

现在,双11十年代际之后,这些工程师初步实现了喝着咖啡过双11——手忙脚乱、提心吊胆、连续通宵的时代算是真正过去了。

起于平淡的双11,又渐渐复归平淡。

统一代号“菜鸟技术”的工程师们每年进入备战还是会本能紧张一下,但见山还是山,见水还是水。

时移世易,斗转星移,心境早已不同了。

订单数在与日俱增,物流却能不断向好。

背后,一张覆盖全球的智能物流骨干网正在成型。这是菜鸟的开始,也是一个正在发生的更宏大的故事。

我们只知道时代在往前走,却易于忽略用技术推动变迁的工程师面孔,又岂止物流一个领域而已?

这里没酒,但欢迎分享你知道的故事^_^

— 完 —

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