央視網消息：對於(yu) 快遞行業(ye) 來說安全高效是關(guan) 鍵，次日達、次晨達、當日達、限時達，如今的快遞在追求時效上是真的很拚，沒有最快，隻有更快。之所以能夠拚速度，是因為(wei) 我們(men) 國家有完善的基礎設施、完備的產(chan) 業(ye) 體(ti) 係、超大規模的市場，當然也包括大家買(mai) 買(mai) 買(mai) 的能力。同時，還有大家並不太了解的，就是這個(ge) 行業(ye) 背後的科技化和智能化。

　　為(wei) 了驗證快遞的速度，記者在電商平台下單了一箱荔枝。從(cong) 廣東(dong) 茂名到北京大約有2000多公裏，但是在下單的次日，記者就收到了這箱遠道而來的時令水果。

　　簡單來說，一票快遞從(cong) 下單開始，從(cong) 前端分配快遞小哥上門取貨，到製定最優(you) 化的運輸路線，以及匹配相應的運輸工具等，都是通過計算後給出的決(jue) 策方案。

　　科技賦能“鐵陸空”支撐 讓快遞“快”到極致

　　首先，我們(men) 在下單的時候，就可以選擇不同的產(chan) 品來匹配自己對於(yu) 送達時效的要求。根據選擇，你的快遞可以坐飛機、坐車或者坐高鐵等。但是，對於(yu) 時令水果來說新鮮度最重要，快遞公司基本都會(hui) 選擇飛機運達。

　　當我們(men) 購買(mai) 的荔枝送到了收貨目的地城市以後，就會(hui) 和其他貨物一起送到快遞中轉場進行再次細分。在這裏，快件被送上自動分揀機，每件快件就像是長了“眼睛”一樣，在幾百個(ge) 格口中找到自己的方向，準確落袋去往下一個(ge) 目的地。

　　算法更優(you) 分揀更細 派送更高效

　　這個(ge) 中轉場占地麵積大約7.8萬(wan) 平方米，在這裏，一天需要處理大約115萬(wan) 票快件。如果是“618”或是“雙11”這樣的高峰期，大約每天需要處理190萬(wan) 票快件。為(wei) 了能夠讓生鮮類快件快速轉運，走的都是綠色通道、優(you) 先中轉。然而，要做到優(you) 先中轉也並不簡單，算法工程師要對整個(ge) 分揀係統做出合理的分揀計劃。

　　貨物在分揀機上跑一圈還是半圈，落入哪個(ge) 格口，這都需要算法工程師計算出一套最優(you) 化、最高效的分揀計劃，錄入電腦指揮自動化分揀機工作。

　　每一個(ge) 格口都代表了一個(ge) 方向，可以對應不同的城市，也可以對應本地區街道的各個(ge) 網點。格口下的麻袋上也有一個(ge) 二維碼，麻袋裝好後格口下方的感應設備就會(hui) 掃描麻袋上的二維碼，這樣格口和麻袋就關(guan) 聯起來了。

　　接下來，分揀好的快遞就會(hui) 送到離消費者最近距離的快遞派送網點，就在你所在的社區或者公司附近。快遞網點的分布是根據件量和區域屬性來確定的，有些地方會(hui) 有更多網點去合理配置資源。

　　從(cong) 一箱荔枝的運輸過程不難看出，快遞業(ye) 不單單依靠快遞小哥的體(ti) 力，還要靠科技助力。高效便捷的快遞物流，讓商品的流通速度更快，也讓消費者的體(ti) 驗越好。從(cong) 快遞企業(ye) 上半年的業(ye) 績數據中也直接反映出消費市場的活力。

　　快遞業(ye) 態改變 向服務生產(chan) 延伸

　　隨著科技不斷創新和發展，快遞業(ye) 態也在逐漸改變。過去快遞隻服務生活，如今在向服務生產(chan) 延伸。

　　患者急需用血 無人機送血省時高效

　　在中山大學附屬第七醫院內(nei) ，一名正在搶救的病人急需用血，需要從(cong) 寶安區中心血站調血。從(cong) 寶安區中心血站到位於(yu) 光明區的中山大學附屬第七醫院大約41公裏，沿途路況複雜、交通繁忙。為(wei) 了給病人的搶救爭(zheng) 取時間，一架無人機從(cong) 深圳寶安區中心血站起飛前往醫院。

　　無人機送血可以發揮它快速和準時的優(you) 勢，極大提升醫療救治效率。

　　科技賦能 從(cong) 單一物流向一體(ti) 化供應鏈推進

　　麵對多元化的物流市場需求，快遞企業(ye) 不再局限於(yu) 傳(chuan) 統的“點對點”運輸模式，而是通過大力推進“快遞進廠”，將服務延伸至生產(chan) 環節，實現與(yu) 製造業(ye) 的更好融合。

　　這家位於(yu) 廣東(dong) 中山的照明企業(ye) ，每年電商渠道的銷售額有數億(yi) 元。這麽(me) 大的銷售量，不僅(jin) 生產(chan) 能力要匹配，供應鏈服務、物流、倉(cang) 儲(chu) 、訂單配送等任何一個(ge) 環節都不能“掉鏈子”。對於(yu) 企業(ye) 來說，快遞業(ye) 的一些增值服務也促進了企業(ye) 的生產(chan) 與(yu) 發展。

　　如何做到倉(cang) 庫離客戶更近，在確保生產(chan) 的前提下，庫存量最小？這就需要運用人工智能和運籌的算法，通過對生產(chan) 和銷售情況分析做補貨預測，讓貨物前置。同時，聯動後端的物流服務，支撐前端消費者的訴求。

　　科技賦能讓單一物流運輸向一體(ti) 化供應鏈管理服務推進，從(cong) 末端“搬運工”到走進“生產(chan) 線”，在助力製造業(ye) 企業(ye) 降本增效的同時也增強了企業(ye) 的競爭(zheng) 力。