刘敏
今年春节之后，圆通北京十里堡分公司复工，最抢手的是一个月薪3000块钱的搬运工岗位，这个岗位工资最低，没有任何技能要求，一共只招3个人，却吸引了十几个上了年纪的人竞争。“都是四五十岁的人了，不会玩手机、不懂上网，别的干不了，只能做搬运。”老板刘乃岩告诉我们，现在的快递员每天都离不开手机，用APP扫描快件、规划送货路线、及时回传数据、上报问题件，还要在小区内抢单——送快递早已经不是单卖力气的体力活，背靠的大数据、云计算正在建造智能物流，是科技让包裹飞得越来越快。
十里堡这家圆通分公司，一度最稀缺的是分拣员，这也是目前绝大多数快递公司里最紧张的职位。
分拣员在业内被叫作“大头笔”，就是那种粗粗的油性记号笔，流水线上的快递来了，“大头笔”们要对着上面的地址迅速做反应，在四五秒内阅读、判断、加粗标注目的地，把看着上海、甘肃等行政区划的快件分别扔到对应的省份包裹堆中。
35岁的刘乃岩是圆通的加盟商，他地处十里堡的圆通分公司每天要收1万个包裹，之前他有2条出港的流水线，一共9个分拣员，每天把收来的快递按照省份、区域分开。“每个人只看自己固定的几个省（市、自治区），不用把所有的件全看完，这样人均速度就提起来了，这是现在人工分拣里最简洁的方式。”但这也是提速的唯一方式，一旦像“双11”那样爆仓，分拣员除了加快自己的速度，没有别的办法。
“大头笔”们是一个快递公司最大的财富，培养出一个合格的分拣员需要至少半年时间，同一批分拣员还要处理派件，他们反过来要把十里堡地区所有的街道、胡同、写字楼，各种边边角角的信息都装在脑子里，同时记得60组快递员的不同分区，才能对着包裹在几秒内迅速反应出这个件该派给谁。公司每天要派2万个单子，他们在每一件上飞速写上内部人才看得懂的代号，即便地址上那个已经细致得跟毛细血管一样的小胡同，他自己从来都没去过。
“我这都把‘大头笔们隔离，不能让他们跟派件员接触。”刘乃岩说自己的派件员平均工资能拿到七八千，但分拣员的工资只有3500元，每天分拣的工作只要做4个小时，工作强度低，自然工資也不高。“分拣员总跟派件员在一起玩，时间长心理不平衡就跑了，让他天天跟工资更低的工人在一起，起码还有点优越感，是吧？”刘乃岩为了笼络住手下的“大头笔”们，给他们的工资比别家高，还单独租楼房里的三室一厅做宿舍。在十里堡这里，人工分拣的出错率是千分之五，在行业内已经是不错的水平了，分错一个收件，运错地方、退回、再重运，成本至少是20块钱，对于一个日均处理3万单的分公司来说，意味着每天还有额外两三千元的犯错成本。
更大的问题是“双11”，平时每天处理3万件快递，到了“双11”，十里堡圆通一天就要处理8万单，要一直持续四五天，派件员可以雇临时工，分拣员根本不可能从头开始培训，每位“大头笔”都快忙疯了。头几年的“双11”单量，很快又会变成新常态，刘乃岩的业务就在以每年20%～30%的速度增长，分拣员的问题只能越来越棘手。
去年10月，刘乃岩给自己的公司启用了一台自动分拣机。在1500多平方米的厂房内，机器绕成近100米的一个大圈，包裹顺着5条小传送带走上去，原来的“大头笔”们现在手持着扫码器，1秒钟扫好一个，包裹传送到扫描龙门下再扫一次码，一个寄到天津市区的包裹此时就被记住了去向——传送带以每秒2米的速度运转，等走到对应的分拣区时，纸箱下的传送带横向一滚，包裹就应声落在了所有发往天津中转部的货堆里。
新机器的原理并没有多复杂——就是一条全自动分拣流水线。全北京目前只有三台这样的分拣机，刘乃岩是第一个安装的。而光是圆通在北京的加盟商，像刘乃岩这么大的三级公司就有近百家，更不用说数以千计的其他品牌的分公司了。
这台机器之所以能运行起来，关键原因是用了电子面单。
电子面单是一张不干胶打印纸，跟普通消费者如今依然常用的手写厚面单不一样，电子面单只有一层，上面印着条形码、收件人、发件人等信息，字号最大的一行印着×××-×××-×××一共三段的9位数字，却不再有发货地的大字儿了：像那个寄往天津的包裹，上面写着“140-050-017”，140代表天津中转部，050代表河西区网点公司，017代表网点的某个承包区或业务员代码。在层层分拨中，再不需要有分拣员费力地对着一行汉字反应它的去向，直接划到对应的数字区就可以了。
电子面单在发达国家早就已经普及了，国内的亚马逊、京东等自行配送的企业也用得很早，但类似“三通一达”这样的快递公司只做配送，要跟电商合作才能把系统打通，而且同一个商家不可能只用一家快递，每家快递的系统又各不相同。
最早的尝试是在2014年5月，阿里旗下的菜鸟网络做了一套标准化的公共电子面单平台，全行业可以免费申请接入。大的淘宝店家换一台电子面单打印机，成本已经降低到了几百块钱；快递公司接受这套体系后，再跟辖区内的大客户做推广，一个商家的订单系统，可以跟多个快递公司对接，这是一个让整条链路都节省时间的改进。2014年全行业电子面单的使用率不到5%，以中通为例，2015年总订单里就有48%改成了电子订单，2016年这个数字已经变成了78%。
刘乃岩所在的十里堡区域，做电商的大客户基本已经全换成了电子面单，他现在有一半的收件都可以直接扫描，预计几年内要推广到95%以上。全自动分拣机有100多个建包口，每个省下都再区分出不同区域，过去1万单要分拣3个小时，现在1小时就能分拣1.2万单。而且在这里分拣完的包裹就不用到上一级分拣中心再分拣一遍了，整条网络都节省了时间。
菜鸟网络的算法工程师郑耸告诉我，电商选择物流-交通干线运输-包裹分拣-末端配送，是一个快递必经的四个段落。类似电子面单这样的改进，就是用新技术来为各个环节做优化。“其中分拣一直是最大的痛点，也是现在我们改造最快、实践最成功的。”
2016年“双11”当天，0点17分，一名网友上传了一张照片：在一个城市3D街景图里，一大半的高楼都点亮成了粉红色，他解释：“阿里大数据与高德地图结合，能够监控到每一个下单的大楼，红色代表这栋大楼有人下订单！”
这张图很快被转发了3400多次。刚刚血拼完的网友，也许就处在图中的红色大楼里，大家被这种形象的统计震惊了：“按什么统计的，收货地址吗？”
收件地址与地图结合，其实这早就不是秘密了：如今你用高德导航回家，搜出来的家庭地址也许就是你自己买快递时建立的——同作为阿里系的高德地图，早就跟菜鸟网络打通了数据。在菜鸟网络上，每天有170万个合作伙伴的快递员正在全国各地做配送，收件人输入的地址，已经实时体现在了菜鸟网络的地址库中，当快递员到了家门口，扫描快递上的二维码，菜鸟网络也在同步采集快递员此时的定位，验证了这行地址的真实性。
包括滴滴打车的各种路线、通行速度，最后都会变成互联网地图的实时数据（否则地图如何知道此时二环路东段正在拥堵）。疯转的这张图只不过倒着告诉大家罢了。
包裹值钱，包裹本身携带的数据，也许价值更高。
中国的快递业蕴藏着大量的数据。一个包裹从创建开始，就有发货、揽收、分拣、始发地的中转、飞机或者干线的中转、再到配送网点的收货、快递员的派送、签收……每个节点都有时间、操作信息等原始数据。过去这些数据都沉淀在各家快递公司的系统里，产生的价值非常有限。比如具体到十里堡这样的分公司，一个网点对接一个大商家，用普通面单时，每个月要结账，“快递员得跑到人家里去翻单子，一张一张数数”。再之后的整条运输路线的低效也可想而知，这样的效率跟中国快递包裹超过300亿的巨大体量完全不相配。
“数据本身是通过共享、生产、加工才能产生更大价值的东西。就像石油一样，没有精炼的厂、没有将它生产成汽油，你坐在一堆原油上也没有价值。”菜鸟网络首席科学家丁宏伟告诉我们，当这些睡在各家公司里的数据运转起來，“数据是真正的新能源”。
还是以“双11”为例。菜鸟网络自从2013年5月成立之后，一共遇到了三次“双11”，每次菜鸟都提前几个月做一个物流的长期预测：“越逼近‘双11，商家的促销活动就越明确。消费者开始收藏宝贝，添加购物车，这些海量的前期数据能帮助我们准确地判断消费者的需求和商家供给的匹配情况。”丁宏伟说。
中间的干线物流更复杂，对于物流公司，核心的利润和成本都在包裹的干线配送上。算法工程师郑耸觉得中国的干线配送有自己的特色：“跟美国的干线不一样，中国干线物流快递70%是电商件，电商又喜欢做促销，波动能达到14%以上，对于一条线路就要反复决策今天要发几辆车，今天这辆车没装满怎么办？送完了回程没装满，怎么办？诸如此类非常细节的问题。整个中国快递网络里，干线的调度是快递公司最大的成本。”
现在国内70%的快递包裹信息都在菜鸟网络上，一个订单生成后，菜鸟网络会画出从发货地到目的地的曲线，这会建造出非常精细的几万条线路。菜鸟网络再横向预测每家物流公司在每条线路上的单量。“他们拿到数据就可以做运力的提前准备，做仓库、快递员资源的调度。一开始可能给快递公司一个比较大的数据，越到后面越精准，到了中期，快递公司就可以拿去做车辽的调度。”丁宏伟说，这个对“双11”数据的预测，最开始是每个月一版，然后是每周一版，到了“双11”期间，基本要以每小时为单位来同步信息，“那就是在秒级和分钟级进行数据的计算”。
“当‘双11峰值来的时候，公司一个决策晚了一个小时，就可能造成一个网点的大量拥堵。我们能根据包裹的流向迅速侦查出某个网点有异常，提醒物流伙伴这里单量异常增多，需要赶紧派快递员协调处理。”头几年之中提醒只能落实到分拨中心，现在已经能做到网点级别，这个用大数据提升物流质量的过程，丁宏伟把它叫作“数据赋能”。
除了收货更快，消费者能从“数据赋能”里获得什么？数据可以解决那些看起来貌似永远无解的小麻烦。
在淘宝购物，每次收货后做评价，很多人总是把店铺“物流服务”那一项直接跳过去，因为觉得打分没用——即便自家小区快递员态度差，告诉店家又有什么用？我曾与一名服务态度极差的快递员发生严重的纠纷，那名快递员至今仍在小区里工作，导致此后每次购物我都需要费力地在备注里写：“请勿用××快递。”但郑耸告诉我们，今后如果你对小区内某家快递不满意，很快所有寄给你的电商件，都不再会选择这一家了。
“每个商家都有自己的合约快递，每天的货按比例分给不同的快递公司，但是商家并不知道哪条线路更适合哪家公司，比如从一个城市A发货到城市B，我打个比方，也许申通在这条线路上其实最有优势，他们的运输最快、落地服务最好、成本最低，但是商家对此一无所知，他们更多考虑的是经济成本。”郑耸告诉我们，根据菜鸟对货物配送的时间做检测，发现不同的快递公司会在不同的干线配送上有各自的优势。与此同时，同一家小区的快递肯定也有高下之分。“我们的打分是5分制，一般对一个街道来说，按照卖家的打分，不同快递公司之间就差零点几分，但我们也发现一个案例，有一家公司能比别人低出来整整一分，说明服务确实有明显的差异。”
目前这个打分的数据应用还不太多，大多数消费者只在非常不满时才会专门去打分，整体数据样本少，拿到的也大多数是差评。菜鸟网络正在从商家这里做推广——如果一个北京某小区的顾客从四川成都买一件衣服，系统会自动结合衣服的重量、时效要求、价格，以及该小区的配送情况，计算出一条最优的平衡曲线，让成都的商家迅速匹配出最适合的快递公司。郑耸希望在一年后，能有20%的淘宝商家会用到这个数据。
数据也能解决刘乃岩的烦恼。
“家里没人”，是新快递员最棘手的难题。客户让放门口、放消防栓，那种“谁顺手都能拿走的地方”，放完丢了，就是快递员的责任，不放，客户又要投诉。“咋办，就看出快递员脑子活不活了，可以放完自己拍张照取证，或者再单独去送一次，或者去找找物业和楼下超市看能不能代收。”刘乃岩还处理过一起丢件，客户住合租房，快递员明明把货物拿给了对方的室友签收，第二天被告知没收到：室友签字当天正搬家，直接把快件顺走了，而客户其实还完全不认识这个人。“‘不在家这一件事儿就能惹出一堆麻烦，中国有这么多行业，能把快递业干好的人，没有什么别的行业干不好。所以有人说最容易的活儿是送快递，那真是胡说八道。”
郑耸说，这个问题也在解决：还是要说到地图的地址库，菜鸟网络上有大量的历史数据，能判断出一栋楼的性质——如果晚上还有很多人，那一定是个居民区，如果周末这栋楼的人突然变少了，人工智能就能判断出，这是一处写字楼。
如果某一年的“双11”是在周五，针对一座写字楼的包裹，在随后的周末两天就会被“hold单”，系统自动不派发，免得快递员装了一车货过去，没有前台签收，再徒劳地拿回来。
我问刘乃岩，怎么能在派送过程中降低成本，刘老板的答案出乎意料：严格管理，降低出错率。“出错，就是比如说，业务员上楼不锁车，三轮车让人偷了。”他说，“正常送包裹肯定先送大件再送小件，你把大件放在车上不送，结果被偷走。这不是因为大件看起来值钱，是因为大件车里面装不下，只能放车顶上堆着。”
但郑耸这里还有降低成本的另一个思路。未来菜鸟后台会结合晴天阴天、当天派件收件比例、是否堵车、是否节日等各种要素，综合计算后告诉快递员当天的交通路线，送哪些和不送哪些货。此外还能把每个快递员的送货路径做综合规划，哪怕在刘乃岩这里看来，已经没什么好规划的了——“一个小区分几块，一个快递员送这两栋楼，另一个送那两栋，我们不需要规划。像国贸那种大写字楼，快递员绝对直接按楼层分配的，这还需要看电子地图吗？”
但郑耸组织过的算法比赛真的计算过，这些拍脑门决定的分配未必是最优的：“现在看这个快递员可能管2栋楼，但可能整合一下能配3栋。在我们算法比赛里看，最多一名快递员4小时的配送可以3小时送完，理想状态下，能提升30%～40%的效率。”而且路径规划最实际的用途，是在高流动率的快递节，新的快递员入行拿着科学規划的路线，再上手就不需要那么高的学习成本了。
2月24日，顺丰在深交所借壳上市，从2016年下半年以来，圆通、申通、韵达、中通纷纷上市，几大快递公司已经从当年的桐庐帮、水货仔变成了资本市场上的准巨头。国内快递领域早已经是红海，低利润、高劳动力密集，这是一个竞争高度激烈的行业。
利润低，省1分钱都是大买卖。在2016年四季度财报里，中通公布自家单位包裹营收从2.14元人民币增长到了2.15元人民币，上涨的主要原因，就是中通内部的电子面单采用率上升，并因此减少了相应的补贴。菜鸟网络计算，做了数据优化后，2015年国内快递平均时效缩短了半个工作日，相当于每天为中国人民节省1.6亿小时，通过菜鸟网络电子面单平台，为整个行业一年节省12亿元，而智能分单产品则为仓库快递员每天分拣时间减少了30分钟以上。
光靠往已经劳动力密集的领域继续堆劳动力，是跟不上国内快递的发展速度的。加入智能化实际是一种弯道超车。
丁宏伟告诉我们，在快递领域，大家很少跟发达国家去做对比，因为这个行业实在太有中国特色了：欧洲、美国、日本，在IT时代就已经形成了非常稳定的商业环境，美国的FedEx、UPS、欧洲的DHL等企业，已经形成了完整的全国性配送服务，在这样成熟的市场里，没有太多空间来滋养新技术的突破。
但在中国，至今物流行业也极度分散，大快递公司林立，每家的份额都不占绝对优势。物流行业也没有在IT时代做好充分信息化建设，如今遇到了移动互联网的机会，更容易直接跨越式发展：“现在有了移动互联网、有了云计算，让企业的信息化和智能化的成本极大降低，这是一种新技术革命的红利。”丁宏伟认为国内的互联网人才、技术水平在国际上很占优势：“我们的决策分析能力，对于大数据计算的能力，在世界上都是非常引以为傲的。”
国内能做智能化的公司并不多，大量的数据需要在一个大平台上才能处理，即便是做一个送货最优路径的判定，一个城市算下来，请求服务的量和运算量都是一个海量数字。郑耸判断，目前中国有能力做运筹学的企业不超过10家，包括百度、高德、滴滴、美团、联想等。
因此，这种对配送的优化，目前还是大公司的游戏。然而在技术能力之外，还有商业逻辑的区别。
这几年一线城市出现了很多同城速配服务，把一张遗忘的身份证从北京的东四环送到北四环，50元运费，2小时内完成配送。送蛋糕、送鲜花，这些货物价格高、配送费贵的同城配送，分割的是“三通一达”和顺丰之外的市场。可以做例子的是，我采访了一家叫“曹操到”的创业公司，创始人魏东最初2012年在济南做外卖配送，2013、2014年加入了美团外卖的市场扩张，跟“饿了么”抢市场，2016年再来北京做快递服务，魏东主动把外卖配送这一块切掉了，只送快速送达的同城和跨城快递——外卖市场全都是巨头砸钱做推广，用2倍的价格挖业务员，跟商家只收1/2配送费，相当于是用小创业者4倍的成本来运营，那些低廉的送餐服务背后，是几亿元投入的资本，已经没有新人进入的空间了。
同样，现在鲜花、蛋糕配送服务，小创业公司走的也是资本的逻辑，郑耸分析：“他们的问题还不是成本优化，而是快速拓展市场，让单量更多更大。至于这一单赚10块钱，我能不能再省出来5毛钱？他们其实并不在乎——我多做几单就赚回来了嘛！”
所有这些配送员，在消费者眼里也许工作性质都差不多，但背后是诸多分割的产业。想象几年后的一天，你当天要收到5个来自不同公司的快递，1份楼下小店外卖，1份从10公里外刚出炉的面包，也许前5个包裹已经能集中在你家楼下，由一个院内的配送点集中配送，但外卖和面包，恐怕还是要分头上门，只要商业属性不同，快递员也许还无法帮其他行业做最后一公里的配送，真正的整合是另一套逻辑了。
未来的快递什么样？
现在经常有人跑到刘乃岩的公司，参观这个新安装的自动分拣机大家伙，大多数人还是犹犹豫豫地又回去了，下不了那几百万元成本的决心。
刘乃岩安装这个分拣机，前期准备了足有半年时间：“第一个，机器占地N多平方米，铺设前要把库房腾空，重新铺水泥把地面做平；第二个，安装要一个月，这期间得在旁边租库房，因为快件不能停；第三个，测试也要一个多月。北京的房租多贵啊！”
安装这台机器的成本有300万元，“其实就相当于你把三年员工工资提前发了而已”。如果能再吸收周边网点的分拣工作，每一件抽3毛钱，这台机器几年就能回本。
刘乃岩敢出这个成本，也是这些年经验支撑的。他从2001年还只有19岁就来北京打工，一来做的就是快递。2004年来十里堡时，还没有“派件”这个说法，分公司连电腦都没几台，现在熙熙攘攘的大商圈青年路还是条土路，他每天送二三十个包裹，取10来个，租个200块钱的平房连住带堆货就够用了。
从2006年开始，接上了淘宝，快件量折着跟头地往上翻，2007、2008年量就真正开始上来了。尤其2008年以后，一年能翻十几倍。刘乃岩上一个库房还只有2000多平方米，现在已经扩展到了5000多平方米，直奔着日均处理5万单的规模去了。
按照经验，每次更新库房，刘乃岩都按照五年的规划设计，现在上了全自动分拣机，他预计未来进出港处理10万单都吃得下。从基层快递员到分公司加盟老板，刘乃岩这些年一路被时势推着走，现在他手下有220个派件员、22名客服，加上管理岗和搬运工，一共有近300名员工。“我早就认不全了。”他说。
那些大数据、云计算的智能优化，最终都要靠这些基层快递员来亲手完成。现在刘乃岩招聘，“健康、年轻、聪明，别傻就行，学历不是最重要，只要能把手机玩明白”。快递员的装备几年一变，现在快递员随身携带便携式打印机打印电子面单，扫码已经全都用手机了，手机上APP收货、运送、派送、签收、回单的全部环节都有。刘乃岩听说中国电信就要推出快递员专用手机，“手机都是免费送的，定制流量、通话套餐，现在早就没人发短信通知客户了，要通知，以后扫一下码就行”。
菜鸟网络可能还要革快递员的命。最近的媒体报道里，菜鸟网络一直在宣传自己做的小型机器人小G，小G是一台可以在陆地上行走的机器人，身高1米左右，大概能装10～20个包裹。只要通过手机向小G发出服务需求，它便会规划最优配送路径，将物品送到指定位置，用户可通过电子扫描签收。
这个装着视频摄像头、激光雷达、超声波雷达等一系列感知器的小机器人，未来要进到快递员不能进的封闭小区去送货，它能观察周边的复杂环境，知道自己在哪儿、周围的人群和车辆在哪里。还可以自己乘坐电梯，判断出电梯里还有没有空间、挤不挤，还能不能进得去一系列的问题。
包括戴着AR眼镜，指导配送工人迅速找到货架上的商品，即时扫描；用AGV智能仓储机器人矩阵系统，在物流仓库内做拣选车跨区运输；用大数据做智能打包算法技术，节省纸箱用量……这些让人眼花缭乱的人工智能、机器人、无人机等新技术，都在物流业找到了配对的空间。丁宏伟认为阿里在这一部分的技术已经是行业领先，未来多久能实现，就看机器人的成本，和配送与服务效率提升后，形成规模效应。总之，一定会有实现的时候。
刘乃岩对那些要代替快递员的机器人还没什么兴趣：“你看那街上的共享自行车，都坏了多少个了？机器人上街？全给你拆喽！”
他觉得未来肯定要变化，但快递员这不会变。未来能见到的是社区配送的整合，一个小区的快递很可能都吸纳到一个承接点，由一家配送公司承包配送，这样减少运力的反复浪费，但终归还是要快递员一级一级台阶自己跑下来。在末端配送上，计算机和老板们有不同的预测思路，机会也蕴藏在参差多变的可能性之中。
（感谢实习生吴扬对本文的贡献）
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