最近两年，我都在寻求一个答案：物流里有没有什么事情是没有 AI 就做不到，有 AI 能带来巨大改变的？
因为我不满足于 AI 能自动录个单、接个客户投诉电话、排个调度计划、做个统计报表等等这些人本来就能做，AI 可以帮忙做得更好一些的事情。
物流是一种规模巨大、离散在物理世界各个角落、分分秒秒都会发生各种大小情况、随时需要人与人动态沟通，依赖密集劳动力的服务领域。我坚信在这种服务领域， AI 能做很多过去无法实现的事情，从根上能改变物流的事情。
今天我分享第一波现在的AI能力就能实现的改变，分别在配送服务、货物损耗、调度效率三个场景。
这几个场景我都自己现场体验乃至跟车实践过不止一次，对结论很有把握。
场景一： AI 做服务品控， 让个性化配送服务实现规模化运营，直达终端的优质服务会成为所有好产品的标配，城市配送会变成一个规模化产业
有很多杰出的产品品牌，但是很少有选择配送到店的直销模式；城市配送需求远远大于电商快递，但是却没有一家全国性的配送服务公司。这种需求规模大而供给分散的市场结构，原因只有一个：个性化服务需求使得规模不经济。
春节前我在上海跟着一辆车跑了一整天，对此有了感性的认识。我跟这趟，羊肉串、牛奶、咖啡、餐巾纸等等，干货冷藏什么货都有；十几单去了五种六种不同的店：路边烧烤、商场餐饮、 社区店、连锁商超、办公楼；交付方式也很多样：老板忙炒菜需要送进厨房的、地下车库对暗号的、办公室客户需要送上楼的、无人交接的等等五花八门。
驾驶车辆只是师傅的一小部分容易的工作，他更重要的角色是代替商品卖家完成令买家满意的配送服务。而每一种货物、每类客户、每种交接方式， 都有不同的服务要求，聚合在一起，是一本 500 页的 SOP 手册。
只有花大力气培训，才能让司机兼配送服务员掌握这些个性化服务要求。但今天的司机越来越不稳定，年流动率已经超过 80% 以上，司机的平均在职时间才几个月。这意味着指望专业培训、几百页的 SOP 流程体系来保证配送服务水平高度一致，逻辑上就行不通。
AI 可以打破这个魔咒，因为现在的 AI 能力，已经可以实现服务品控所需要的感知-决策-行动闭环。
实时感知配送服务的每个细节：端侧 AI 硬件随时感知司机、车辆、车厢、保温箱、环境、交接货物的过程，看得见、看得懂配送服务过程中发生的每个细节；
推理判断此刻达到客户满意必须做到的服务要领：根据第1 点的感知数据，参考SOP 知识库确定这个订单要不要先给客户打电话、是否能够进停车场、货箱温度打多高、有几箱货要卸，等等一切此刻需要做出的服务动作；
付诸行动，主动干预：利用 Voice AI 实现与司机的有效沟通，直接干预服务过程，记录并评估交付服务结果，给司机以即时反馈，给公司客观报告。
在这三个关键环节上用足AI当前的能力，就如同给每张订单都派遣一位全职全时段的服务体验官，把满足个性化服务需求所需要的独特技能从人身上转移到平台上，让新入职的配送员可以零培训上岗， 让人只要愿意听取 AI 的即时提醒，愿意付出努力，就可以跟老司机一样取得极高的客户满意度。
企业配送具备这个 AI 新技能，会把服务品质拉高一个数量级，可以彻底避免同时服务多种客户需求带来的满意度急剧下降。更重要的是，这可以抹平个性化服务的额外管理费用，使得复杂、多样化的城市配送的成本结构与管理方式向标准快递趋同，从而实现规模经济。
可以预见，拥有上好产品的品牌企业，会无一例外投入于直接到店的交付服务，因为管理配送的难度和成本都数量级地下降了，而产能过剩时代直接连接终端是多么宝贵的战略资产；可以预见，会诞生一批超大规模的全国性城市配送服务网络，因为到店配送的需求是如此巨大，满足不同客户服务需求的关键问题从管理分散的司机变成创造集中性的 AI 技能，完全进入了优秀企业的管理射程。
所以 AI 会改变城市配送供给极为分散的市场结构。
场景二：AI 做货物押运，把货损降低一个数量级，从千分位到万分位，消灭一个显著的物流成本项
物流中，只有运钞车和危化品运输能配得起押运员，因为这种货物出一次问题带来的损失实在太大了，所以这样的货物平均损失在万分之一以下，货损并非显著的成本项，而是事故风险项。
绝大多数行业没有押运员，产品在物流过程中的货损远高于此。从货损视角，货物可以大致分两类：
一类是对环境高敏感的，比如蔬菜水果、肉类牛奶、鲜活水产、活猪活鸭、冷链药品，这类货品的货损率肯定在 1% 以上，甚至高达 15%，我们可以称为百分位货损，这些行业的货损的成本通常占物流成本的 30% 以上，是物流的绝对首要成本项；
另一类是与机械冲撞及偷盗高度相关的，比如饲料煤炭等容易偷容易卖的散货；比如3C 电子、工业品、家电家居等容易在暴力装卸、剧烈震动中损坏的高价值制造业产品。这些货物的货损率在1‰ 到 1% 之间，因为货物相对价值更高，所以货损通常占物流成本的 10% 以上。这一类其实是物流的大多数，所以，对大部分企业来说，货损是物流的显著成本项之一。
我们不可能如同运钞车一样，给每一次瓜果蔬菜运输都配备一个押运员来杜绝百分位的货损问题，更不可能给每次家电运输都配备一个押运员来杜绝千分位的货损问题，因为人太贵了，而且人也会疲劳、分神。
但是 AI 则不同，我们可以给上述两类货物，每一单物流配送派遣一个 AI 不知疲倦忠于职守的押运员，仍然是主要做这么几件事：
实时感知与货物状态相关的每个细节：360度无死角看护货物及车厢，而且他懂得什么叫异常——篷布鼓起来了可能是进风漏雨，货物晃动幅度突然变大可能是绑扎松了，车厢门在不该开的时间和地点打开了可能是有人动手脚。他不是简单地录像存档，而是真的"看得懂"；
推理判断避免货损必须采取的行动：他理解每种货物发生损失的各种场景，看见异常他会先做基本筛选——是颠簸路面导致的正常晃动，还是真的出了问题？如果需要进一步确认，他会综合订单信息、车辆位置、行驶状态、停靠环境来做判断；
付诸行动，及时干预：该主动开冷机开冷机，该送风送风，该跟司机报警报警，并且保存证据链。
在公司里建立管理货损的 AI 技能，可以把生鲜产品百分位的货损降低到千分位，让直接配送能覆盖的客群更广泛；把饲料及工业品等千分位的货损降低到万分位，消灭一个显著的成本项。
这意味着让 AI 做货损会改变企业的供应链结构或者物流公司的成本结构。
场景三：AI 做调度情报，把调度周期从天压缩到分钟，让车辆资产利用率有两位数的提升
一个物流车队的利润不是决定于成本有多节省，而是决定于资产利用率，也就是车能否多拉一趟。给定了运输需求及车辆供给的约束条件之后，调度方式决定了车辆资产利用率的天花板。
所以，在每个物流公司，调度都是个非常重要的岗位，物流公司最重要的事情之一，就是每天要根据明日的需求及车辆排定第二天的调度计划。按天做调度计划是绝大多数物流公司的基本节奏，很多杰出的企业有非常好的智能调度系统来输出每天的调度计划，也有很多企业投入了很多精力在研究精妙的调度算法来不断提升调度水平。
但是现实是，经常是早上八点发布的调度计划，八点半就遇到了变数： 有个装货地突然停工了，有条路突然限行了，有个车辆抛锚了。然后，调度方式就从精妙的智能调度状态转到既没有智能化也没有数字化的即时应对状态了。
比如在一个典型的大宗运输场景，一个车队调度通常管 30-50 台车，步话机微信群一上班就响个不停，五条线路是否畅通、十个场站节点是否排队装卸正常，都全看调度的应急能力了。经常是车刚刚派出去了，才知道那边已经水泄不通，根本出不来活儿。
为什么决定利润的调度环节只能每天“智能”一次，而不是每分钟都“智能”地输出调度安排？智能调度不解决物理世界，车的情况、货的情况、场站的情况，每分钟都在变，人类调度没有能力每分钟都全面及时掌控全部动态信息。
换句话说，对于每一天开始之后的调度来说，缺的不是智能算法，是动态的情报。
AI可以实现这个为调度提供动态情报的技能，比如在刚刚提到的大宗运输场景，AI只需要做这么几件事：
实时感知及了解场站及车辆的动态情况：主动了解每个场站的进出排队情况，“看”得到的通过摄像头看，看了还不清楚的，主动询问在场的司机；
推理判断每个场站的状态：根据实时数据，把每个场站标上一个颜色，写上一个预计排队时间，红色代表阻断、黄色代表缓慢、绿色代表正常，让杂乱的实时动态转化为系统可以纳入运算的量化指标；
付诸行动，主动干预：主动告诉调度哪里有拥堵风险，并且给他提供最佳派车建议。
如果有这样的 AI 动态情报员，高质量的智能调度，就不是每天做一次，而是每分钟持续运行，在大宗运输场景里，能每辆车每天节约出一个小时的场站无效等待时间，车辆利用率就能有两位数的提升。
AI 可以改变资产利用率的天花板。
三个场景，是分别在服务品质、货物损耗、调度效率上把AI 技能植入到物流运营关键环节里，三种 AI 技能有共同的条件： 第一，必须连接物理世界获取实时数据；第二，必须把模型能力与场景知识结合起来；第三，必须具备行动干预的可靠管道。这三个条件都没有不可逾越的技术难度，但是要在大范围可靠运营，都需要很好的工程及管理实践。
最后，作为一个实践者，有一些温馨提示：
TO：拥有好产品的企业
如果每天 1000 次的销售拜访都 AI 了，每个销售跟客户怎么说的怎么卖的都变得既透明又精准，那么每天 5000 次客户真金白银给钱的交付服务中，司机是怎么对待客户的，货物是怎么保护的，是不是值得更认真地 AI 一下？
TO：物流企业
如果好的货主都想要物流 AI 化，而毕竟运载工具、仓库和司机在你这里，为货主搭建通向物流现场每个细节的实时感知能力是不是物流公司当仁不让的主动服务价值？
转载自：好学的老翟
