王兵是菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)的一名算法專(zhuān)家，他的工作是通過(guò)大量的數(shù)據(jù)模擬配送行為，他每天需要根據(jù)數(shù)百億的歷史地址庫(kù)，做最優(yōu)路線預(yù)測(cè)。

    由于每次預(yù)測(cè)都是根據(jù)數(shù)百億歷史地址去做預(yù)測(cè)的，因此判斷出來(lái)的精確度非常高。他認(rèn)為，菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)的核心優(yōu)勢(shì)在于巨大的地址庫(kù)，以及超大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能力。

    大數(shù)據(jù)智能分單是王兵參與的一個(gè)算法項(xiàng)目之一?！敖?jīng)過(guò)綜合測(cè)算，按照現(xiàn)在每天包裹量，大數(shù)據(jù)智能分單服務(wù)一年可為快遞公司節(jié)省6.1億元。”王兵表示。

    2015年，菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)推出了大數(shù)據(jù)智能分單項(xiàng)目，通過(guò)大數(shù)據(jù)分單來(lái)替代人工分單，不但路線可以達(dá)到最優(yōu)化，還大大減少了錯(cuò)誤操作。中通、圓通、申通、韻達(dá)等國(guó)內(nèi)主流企業(yè)陸續(xù)使用，使得包裹在分撥中心流轉(zhuǎn)的效率大大提升。該事件也標(biāo)志著，中國(guó)快遞公司開(kāi)始使用機(jī)器算法和人工智能來(lái)為消費(fèi)者提供服務(wù)。

     根據(jù)目前快遞企業(yè)收件路徑，來(lái)自全國(guó)各地的大量包裹先集中到分撥中心，再按照收貨地址將包裹歸類(lèi)后分撥往下一網(wǎng)點(diǎn)。分撥中心流水線上會(huì)有大量的分揀員，他們需要看著包裹上的地址信息，憑記憶確定包裹下一站到達(dá)哪個(gè)網(wǎng)點(diǎn)?？咳斯び洃浄謷謸苤行姆謷T變得非常核心，他們通常需要培訓(xùn)半年才能上崗，一個(gè)大型分撥中心網(wǎng)點(diǎn)，會(huì)有200名以上專(zhuān)門(mén)處理分單信息分揀員。這類(lèi)人才在雙11這類(lèi)大促的時(shí)候很難大量招聘，所以每逢大促，快遞企業(yè)時(shí)常因人手不足導(dǎo)致快件積壓。

    “智能分單給快遞公司帶來(lái)的最直接好處可以用‘減資、增效’四個(gè)字來(lái)概括?！?/span>

    王兵經(jīng)常去快遞公司網(wǎng)點(diǎn)，他反復(fù)觀察分揀員的動(dòng)作，發(fā)現(xiàn)人工分揀包裹流程可分解成“讀地址（2秒）、人腦計(jì)算（1秒）、書(shū)寫(xiě)大筆（1.5秒）、包裹分大區(qū)（1秒）、包裹分小區(qū)（1.5秒）”等步驟。即使是非常熟練的分揀員，完成一個(gè)包裹的分揀也需要6-7秒。

    “使用智能分單后，讀地址、人腦計(jì)算、書(shū)寫(xiě)大筆等環(huán)節(jié)都不需要了，因?yàn)樗惴〞?huì)自動(dòng)生成，并且通過(guò)電子面單直接打印出來(lái)，整個(gè)分單效率提升了50%—60%以上?！蓖醣榻B，如果是一家日均包裹量1000萬(wàn)的快遞公司，僅這一項(xiàng)，節(jié)省的成本每年可達(dá)8000萬(wàn)。

    “減資”則提現(xiàn)在錯(cuò)誤率的降低和人工成本減少方面。

    數(shù)據(jù)顯示，使用智能分單后，快遞公司的分單準(zhǔn)確率達(dá)到99.9%，而過(guò)去靠人工分單，即使是做得最好的企業(yè)，也會(huì)有5%的分單錯(cuò)誤率。分單錯(cuò)誤帶來(lái)的直接損失是每單快遞2元以上，以一個(gè)日均1000萬(wàn)包裹量的快遞公司為例，每天為錯(cuò)誤分單支付的成本超過(guò)100萬(wàn)元。

    效率提升和工作簡(jiǎn)化帶來(lái)了人力節(jié)省。不久前，王兵去到上海的一個(gè)快遞公司網(wǎng)點(diǎn)回訪，發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)點(diǎn)過(guò)去需要120人左右完成的工作量，現(xiàn)在50幾人就可以完成了。同樣以日均千萬(wàn)的快遞公司為例，一年人力工資節(jié)省在8000萬(wàn)左右?！?/span>

    王兵表示，未來(lái)隨著自動(dòng)化分揀設(shè)備的投入，大數(shù)據(jù)路由分單可以完全將人力從這部分工作中解脫出來(lái)，這意味著快遞公司分撥中心的人力成本大大降低。

    在菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)，還有200多名和他一樣的算法工程師，他們負(fù)責(zé)利用各種大數(shù)據(jù)，計(jì)算出最優(yōu)化的配送方式，幫助物流領(lǐng)域的各個(gè)環(huán)節(jié)提效節(jié)能，包括末端配送、倉(cāng)內(nèi)智能、農(nóng)村物流、跨境物流等等。這或許是中國(guó)乃至全球最強(qiáng)的物流算法團(tuán)隊(duì)。

    通過(guò)一系列算法優(yōu)化，菜鳥(niǎo)已經(jīng)幫助2015年國(guó)內(nèi)快遞平均時(shí)效縮短了半個(gè)工作日，相當(dāng)于每天為中國(guó)人民節(jié)省減少1.6億小時(shí)，通過(guò)菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)電子面單平臺(tái)，為整個(gè)行業(yè)一年節(jié)省12億元，而智能分單產(chǎn)品則為倉(cāng)庫(kù)快遞員每天分揀時(shí)間減少了30分鐘以上。