作為與零售、金融并列的“商業基礎設施”，阿里巴巴的菜鳥網絡成立的四年間里已經建構了一張數據化、智能化和社會化的物流網絡干絡，以支撐全社會的商品配送需求。2017年，阿里稱未來五年繼續加持1000億投入，加大布局新零售與物流全球化。再1000億未來的背后，有哪些技術實踐能推助智慧物流發展，又值得我們關注呢？

　　在近日舉辦的菜鳥網絡2018技術論壇深圳站上，圍繞智慧物流背后的成長和關鍵技術，來自菜鳥網絡的四名技術資深專家與兩百余位開發者們深度分享了菜鳥網絡物流智能化、自動化、全球化的技術實踐與架構演進。由于完整篇幅有限，僅以介紹關鍵技術內容為主。

菜鳥智慧物流面臨了哪些技術挑戰與機遇

　　菜鳥網絡國際物流部技術專家唐韌從全球物流格局與機遇、菜鳥網絡業務及技術全景、菜鳥所面臨的業務挑戰以及用哪些技術去解決問題、物流未來的技術前瞻等幾個維度進行解析。

　　中國和美國是全球兩大經濟體，但國家的需求密度分布、人口分布差異導致了物流格局的區別。實際上，中國物流大而不強，其物流成本占到整個GDP的15%;符合現代物流要求倉儲標準只占12%;由于同質化競爭非常嚴重，導致包裹單價的逐年下降;全國2000多萬臺貨車的空駛率加重了環境的污染;員工的留存率低，導致快遞服務質量參差不齊;物流企業沒有數據互聯，信息孤島。

　　未來全球化的趨勢不可阻擋，阿里巴巴鋪設了五個全球戰略，全球買、全球游、全球賣、全球付以及最核心的全球運。馬云曾提出的EWTP概念——即全球電子貿易平臺，在今年的WCO大會上對其進行了升級，改為EWTTP。

　　菜鳥網絡目前覆蓋了全球224個國家，從2013年初創到至今的五年發展，雙十一訂單從1.67億突破了2017年8.12億的跨越，且實現了電子訂單的在線化，快遞當日達和次日達，達到了全球通關一體化的平臺。

　　菜鳥網絡有五大業務板塊，一是打造端對端一體化體驗的快遞網絡，二是實現全局供應鏈的優化倉配網絡，三是實現全球買、全球賣的跨境網絡，四是實現消費者體驗的末端網絡，五是方便農村的巨大海量消費的農村網絡。

<<<<業務挑戰與背后技術

　　菜鳥物流架構分為三層，底層是實現全球物流最核心的物流基礎設施;中間層是基于基礎設施搭建的智能倉配網絡和配送網絡;最頂層是訂單全局優化引擎來實現倉配協同。

　　用戶的購買選擇是基于菜鳥網絡整合的資源、線路以及商品背后的物流屬性相連接，計算出商品服務的物流表達，從而透射到電商的網站上。為了讓大家最直觀的感觸整個鏈路場景，下圖是一個包裹出庫的最優決策過程。

　　消費者選擇商品下單后會進入菜鳥物流大腦，首先是決策層——基于商品的大小、重量、離消費者的路徑調動智能路由，它會獲取相關的履行路由的路徑和線路。拿到線路后可能有很多的侯選集;然后接著是對旅行成本的決策，即基于時效、成本的綜合決策來選擇最終的調度;最后通過所謂的link平臺來調度物流資源的服務商，對整個包裹進行旅行。最終，再把所有的旅行完之后的數據沉淀下來，輸入供應鏈管理的平臺，來實現對商家需求能力的計劃以及供給計劃的優化，從而讓商家能夠更好的進行銷量的預測，讓它的倉儲選擇、品類規劃能夠做更好的優化，比如把商品推送到離消費者最近的倉。

　　菜鳥網絡在2015年推出了電子面單，面單的左側連接著物流合作伙伴，右側連接著商家ERP系統，提供了統一的標準將包裹實現了在線。目前物流的核心環節叫倉配。在倉配供應鏈的智能規劃平臺里，實現了智能選倉、智能分倉、智能預測，從而給商家提供完全無縫連接的智能補貨能力，以及倉儲內部的智能入庫、智能上架，實現分揀和調撥的有序。

　　全球化的發展越來越快，國內講究深度，即精細化的物流提升，而國際講究廣度它包括三個平臺，全球倉儲平臺、全球配送平臺、全球通關平臺。菜鳥技術平臺架構分為四大域，最底層是三方域;上一層是平臺域，包括電商平臺、統一物流集成平臺、數據平臺;再往上是業務云，即菜鳥整個智慧物流的形成核心;最上層是客戶域，包括消費者、商家、物流商。應用視覺下的基礎架構體系從下到上是整個運用的周期，底層是基于物流云和阿里塔內高密度的混合云，實現隨用隨彈;中間層是通過調度決策、成本分析實現能力和計算能力需求的彈性;最上層是應用、托管、編譯、運行等環境。

<<<<未來的指揮物流前瞻

　　未來5年是智慧物流加速期，將致力于實現可擴展的自動化，實現物流平臺的連接，人工智能和大數據算法是物流智能化的基礎，最終未來物流的大前景是會實現通過系統鏈路以及工業級IOT的連接，實現整體的柔性自動化。

物流無人技術應用與探討

　　菜鳥網絡資深技術專家哥德在他的演講中為大家重點介紹了菜鳥的一款智能配送機器人——菜鳥小G背后的技術實現和創新，以及菜鳥ET實驗室對物流無人技術的展望。

　　如果把包裹定義為物理空間上任意一個物理的移動，那么包裹是無處不在。按照馬云的預測，估計在2025年其包裹量一天將達到10億件。面對包裹配送量激增的挑戰，菜鳥以求以末端配送機器人去應對相應的配送人員不足、人力耗費等情況。2017年，菜鳥發布了兩款菜鳥小G，第一個是菜鳥小G2代，將其定義為園區范圍內去進行配送;第二個是小G Plus，將其定義為開放街道環境中做配送，強調性能、展貨量和速度。

<<<菜鳥小G系統架構

　　菜鳥小G的系統架構包括：傳感器，即眼睛、耳朵;計算單位，即大腦;執行機構，即手腳。

　　所有的傳感器都有適合的場景和不適合的場景，對于特殊的材質將選用超聲額外的傳感器進行感知;所有的傳感器的數據會輸入計算模塊，其計算模塊有：一是高精度地圖，對靜態場景的識別和處理;二是定位，處理結構化場景的識別。而識別部分更關心動態障礙物的檢測、跟蹤、預測，包括分割等等。

　　關于3D Lidar slam，Slam算法非常注重回環優化的問題，但Slam算法永遠不可能處理非常龐大的場景，需要借助地圖拼接的技術，小塊構建不同Slam的3D點云，進行無縫拼接。關于3D Visual Slam，它是基于攝像機做的Slam室內項目，其視覺對整個特征、紋理、環境有很高的要求。Slam技術的難點是需要同時做定位和構建地圖，即聯合優化問題。

　　機器人運行過程中需要實時監測可以運行的地點，感知交通標志線、倒影、遠處的光斑、看不到里面的紋理等，并進行預測。