百度如何用 ABC+IoT 撑起智慧物流的大梦想？

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消费升级遭遇物流瓶颈

每一个传统行业的智慧升级都是在负重前行，物流行业更是如此。

物流自诞生之初就是一个劳动密集型行业，非常笨重。庞大的组织和复杂的流通环节带来了诸多不可控因素，导致了信息不对称、资源整合力度不够、调度效率低下等诸多痛点。

在“新零售”和“智能制造”快速发展的大背景下，作为生产、流通、销售环节的串联者，物流行业的“慢”已经成了制约消费升级的重大瓶颈。

与此同时，物流也是一个万亿级市场，吸引着来自各个领域的玩家。

相关统计显示，2009年全国社会物流总费用在GDP中的占比高达18.1%。到2016年，这一占比已经下降到了15.5%，但相比发达国家10%的比例还有很大差距。这意味着中国的物流行业还有很大的效率提升空间。

互联网巨头和初创公司们瞄准这一机遇，希望用物联网和人工智能技术帮助物流行业完成改造升级，物流企业内部也在积极寻求自我变革。但罗马不是一天建成的，物流行业的改造升级也不可能一蹴而就，必须分阶段实施。那么如何保证这一过程按部就班有序进行呢？这时候就需要立足高远，搭建好顶层设计了。

百度提出的思路是ABC（Artificial intelligence、Bigdata、Cloud Computing）+IoT。

ABC+IoT赋能智慧物流

5月31日，由百度云主办的“2018百度云智峰会”在深圳举行。在下午的数字物流分论坛上，百度智能云物联网部首席架构师沈忠刚作为开场嘉宾，详细介绍了百度是如何通过“ABC+IoT”来赋能物流行业的。

百度将物流行业的数字化分为1.0、2.0和3.0三个阶段。

1.0阶段是伴随着互联网技术的兴起而诞生的，其特点是物流业务的线上化。互联网为所有行业提供了一个全新的营销渠道，进行线上营销的同时，物流企业也开始逐步将订单和结算等业务转移到了线上。物流行业就此初步完成了数字化。

2.0阶段物流行业进入生态化，线上、线下资源开始池化。随着互联网和物流行业的结合愈发深入，互联网渠道上汇集了越来越多的资源，逐渐形成资源池。如何将资源进行有效的整合和管理，是这一阶段的主要命题，由此也诞生了云仓和车货匹配等产品形态。

百度智能云物联网部首席架构师沈忠刚表示，2.0阶段是百度切入物流数字化的重大契机。百度云为构建开放共享的弹性资源池提供了土壤；百度的物联网技术则起到了连接通道的作用，保证了数据可以在任何时间，从任何地点有效接入。

3.0阶段物流行业正式进入智能化，用数字驱动创新。资源池化后，数据越积越多，维度也越来越广，就需要建立一个平台对这些数据进行整合和挖掘。

数据挖掘的价值有两大方面：

一是在海量数据中寻找不同因子的相关性，将它们进行有机整合。其中最典型的例子有被大家仅仅乐道的“啤酒+尿布”的故事，最近的例子则有盒马生鲜“超市+餐饮”的组合。这些组合在过去都是令人匪夷所思的。

二是基于大数据进行分析和预测，然后根据预测结果反向安排流通计划，其中最典型的莫过于前置仓的应用。过去消费者在电商平台下单后，商家需要从中心仓发货，然后一级级分拨，三四天后才能到达消费者手中。今天电商平台已经能够基于历史数据预测各种商品在各个地方的销量，提前将商品部署在临近的前置仓，消费者下单后几个小时商品就能配送到家。

沈忠刚介绍，百度云在物流行业的智能化进程中，将着重提供三方面的能力：

一是交互的智能化。百度拥有成熟的语音交互和图像识别等技术，而且已经封装成了商业应用的接口，供厂商直接接入。这些技术可以简化工作流程中的交互，同时精准获取交互数据，让数据的广度无限扩大。

二是工具的智能化。相比人力，无人货架、无人仓和无人车等工具可以更加准确地执行资源配置优化计划，并自动采集计划实施过程中的状态数据。相比人工采集的数据，它们更加直接和干净。

三是利用智能算法挖掘数据的价值，比如前面提到的预测。百度云在平台上开放了深度学习应用开发平台和优化算法，开发者和厂商可以直接在上面训练自己的算法，做算法调优。

实际上百度是在通用云平台的基础上，结合物流行业的特性，构建了一个PaaS中间件。然后结合百度的技术资源、数据资源和生态资源定制了一个智慧物流的顶层设计框架。

百度的目标是利用自身的IoT技术和百度天工云平台的边缘计算能力，接入物流各个场景和节点的数据，构建一个跟线下物流网络相映射的线上物流网络，并借助规则引擎将数据进行分类、打通和整合。然后通过智能算法对数据进行挖掘，以可视化的结果呈现，重新赋能到物流的各个场景和节点，形成完美闭环。

必须指出的是，百度云的思路和能力已经在业务实践中得到了验证。