对话菜鸟总监张强

  随着跨境电子商务的蓬勃发展，跨境电子商务物流的重要性进一步凸显。由于跨境电子商务物流链路长、涉及环节众多，订单履行难度更大、周期更长、复杂度更高。菜鸟作为全球最大的跨境电子商务物流公司，基于其在欧洲、北美、亚太等地区的海外仓网布局及先进的数字化系统，为全球的跨境电子商务平台、品牌卖家等提供物流服务。同时菜鸟也在将这些科技产品商业化，在全球诸多跨境电子商务平台的物流体系以及全球多家快递公司的网络中，越来越多的出现了菜鸟科技的身影。

  海关总署统计数据显示，2024年我国跨境电商进出口2.71万亿元，同比增长14%。过去几年，我国跨境电商贸易规模增长超过10倍，成为我国外贸发展的有生力量，也是国际贸易发展的重要趋势。物流是保障跨境电商运营的重要支撑，在此过程中也借势得到快速发展。

  作为全球最大的跨境电商物流企业，菜鸟拥有全球最大的全球物流网络之一，网络覆盖中国、跨境及海外本地。依靠物流运营经验，以及科技研发经验，菜鸟打造了贴合物流场景的物流科学技术产品，被广泛应用于全球多个物流场景。截至目前，菜鸟形成了7条销售上亿的亿级产品线个与菜鸟达成科技合作，菜鸟累计在27个国家和地区落地超过800个自动化和数字化项目。

  在本期专题中，菜鸟集团物流科技资深解决方案总监张强深度分享了菜鸟如何通过“物流运营+科技研发”，同时以“数字化+自动化”双轮驱动，打造适配于全球物流的科技产品，助力跨境电子商务的发展。

  张强：众所周知，菜鸟孵化于阿里巴巴全球最大的电子商务生态系统，一出生便带着“电商”“科技”两大独特基因。自2013年开始的第一个五年，菜鸟作为平台化物流科技公司，专注于以技术优势助力物流行业的数字化；第二个五年，发展成为技术和物流运营并重的产业互联网公司；第三个五年，也就是自2023年开始，菜鸟正式进入3.0发展阶段，以成为全球物流产业的革新者和领导者为目标，致力于建设一张真正的社会化全球网络，实现“全国24小时，全球72小时必达”的愿景。

  基于此，菜鸟聚焦于国际和科技，其中跨境物流、海外本地物流、海外仓和物流科技等业务覆盖全球。

  目前菜鸟已经建成全球最大的物流仓库网络之一：全球1100 多个仓库，运营跨境及国际物流专用仓库约300万平方米，其中包括80万平方米海外仓、200多万平方米进口保税仓和相当规模的跨境出口优选仓/集运仓。全球包裹最快可实现3～5日送达，旺季日均处理包裹量超过1000万件。

  菜鸟的海外仓网络，既服务快消、美妆个护、消费电子、家电家装等电商全品类，也服务光伏、新能源、制造业等产业。菜鸟还在西班牙、美国、墨西哥等近10个国家和地区建设海外本地快递网络，可满足跨境和本地电商企业的订单履行需求。

  正是因为有丰富的物流运营经验，这让菜鸟在科技产品研发上，既保持技术领先，也充分贴合场景。物流科技方面，2024年，菜鸟提出“三年完成全球1000个科技项目交付”的目标，目前已在全球27个国家和地区落地超过800个自动化和数字化项目，超预期完成第一个年度目标。

  记者：在您看来，跨境电商物流有哪些特点和痛点？对订单履行提出了哪些特殊的要求？

  张强：跨境电商物流以链路复杂、订单波动大为核心特征，从其物流链路构成来看，主要由国内揽收、国际干线运输（海运、空运、中欧班列）、海外分拨及末端配送几部分构成，需协调多国法规、语言与时效差异。我认为他们面临的痛点主要集中在时效与成本难平衡，清关效率低、库存周转压力较大。

  从订单特点来看，对于一般电商而言，基于销售模式多元化、消费需求个性化、渠道融合等因素以及直播电商、跨境直发等新业态推动，订单呈现出小批量、多频次、多品类、高不确定性等特征，订单高峰与低谷波动明显、SKU长尾化，同一库存需同时支持B2C、B2B补货、门店调拨、跨境电商履行等。跨境电商订单的特点也大抵如此。在这些特点和需求变化之下，跨境物流订单履行更加注重“综合最优”，即交付时效、准确率、可视可控、柔性、全链路成本等的全面兼顾。

  记者：为提升跨境电商订单履行能力，菜鸟在技术方面做了哪些优化和投入？推出了哪些新产品和解决方案？

  张强：跨境电子商务平台商家产品热销的背后，离不开菜鸟持续打造的创新产品、技术和解决方案。作为一家智慧物流企业，菜鸟的智能物流网络拥有最先进的技术支撑，并在数字化技术的研发和应用方面持续创新，通过部署自主研发的智能硬件、物联网、人工智能等先进技术，智能布控关键网络节点，能够处理各类高峰需求，提供兼具灵活性、可预见性和高效率的网络运营服务。

  具体来看，在信息化方面：构建“云原生OMS+WMS+TMS”的统一编排管理能力，打通“平台、仓、配、售后”的全链路数据；在智能化方面：引入大模型，通过AI进行需求预测与库存计划、智能补货、智能分单、智能装箱与路径优化；在自动化方面：通过自研自动化装备及调度管理平台，集成AS/RS立体库、四向穿梭车、AMR/AGV、视觉称重测量（DWS）、自动化分拣等装备为全球客户提供综合解决方案提升订单履约能力。

  当前，菜鸟正聚焦自动化与数字化，面向全球物流企业及企业物流客户输出全场景综合物流科技解决方案。其中，“自动化”方面包括分拨自动化、仓储自动化；“数字化”方面包括数字供应链、以RFID为核心的一物一码解决方案等。

  以应用于快递分拣环节的菜鸟摆轮分拣机为例。这是菜鸟自研的一款“网红产品”，取得CE（欧盟认证）等相关认证，一年出货超过1万套。摆轮分拣机采用模块化设计、安装简单、易于维护；分拣效率高，峰值效率可达到7200件/小时；同时具有柔性分拣、破损率低的优势；另外，菜鸟还通过创新设计，伺服电机使用数量不到行业同类产品的一半，在保障稳定的同时，实现节能降本。

  记者：请您结合具体项目，分享一下菜鸟物流科技是如何赋能跨境电商订单履行的？为客户带来了哪些价值？

  张强：菜鸟物流科技解决方案聚焦“自动化”和“数字化”，帮助客户在存储能力、作业效率、运营成本、配送时效等全链路实现提升。

  如在国内作业环节，菜鸟在广州向某跨国快消品牌交付了一座高密度存储的自动化仓库，货架、电器和机械等方面均符合国际标准。仓库内使用菜鸟自研的四向穿梭车，实现自动的高密度存储，存储效率提升1倍，出库效率是同规模仓库的10倍，便于客户大促提前批量备货、大促期间及时出库。

  如在海外，全球多个地区的快递公司为了应对跨境电商订单以及本地订单，正在大规模启动自动化分拨升级，以提升包裹配送效率。过去一年来，菜鸟物流科技也在加速出海，连续在全球向很多客户交付了多座自动化分拨中心。例如：

  该分拨中心位于巴西圣保罗，服务于公司跨境以及本地快递配送。随着中国和巴西之间贸易往来频繁，跨境以及本地包裹配送需求持续增长，传统依靠人工作业的分拨中心已经无法满足业务需要。

  这座自动化分拨中心采用菜鸟自研的智能分拣系统和数字化系统，覆盖300余个分拣目的地，具备承重检测、体积测量、高精度识别（准确率99.9%）等模块，并全面兼容欧洲CE标准；通过数字化系统实时生成分拣图像、运营报表及数据分析，可以帮助客户精准管控全链路效率。项目上线后，日峰值处理能力可达百万件，已经成为该公司在巴西的一级分拨中心，辐射南美市场的关键节点，也是南美技术最先进的跨境物流分拨枢纽。

  相关多个方面数据显示，相较传统人工分拣，新设备将效率提升超7倍，成本下降40%，分拣准确率同步显著优化。

  在越南，菜鸟为当地一家头部快递公司交付了越南南部最大的自动化分拨中心。整套自动化分拨中心系统由菜鸟自研，集成单件分离、多套双层交叉带分拣机和小型分拣机器人等多种自动化、智能化设备。通过应用AI技术和数字化技术，实现了成堆包裹的逐一区分，大件、小件和异形件的同时处理，并且实时在线跟踪包裹分拣，保障分拣准确率超过99%。

  在罗马尼亚，菜鸟向当地一家知名的电商快递公司连续交付四座自动化分拨中心，分别位于罗马尼亚南部和西部地区。四座自动化分拨中心使用了菜鸟针对欧洲市场研发的直线窄带分拣机，能应对大小件混合分拣等复杂场景，并在有限的空间内实现100多个流向的高速自动分拣，分拣效率可提升30%。

  记者：您认为未来的跨境电子商务订单履行需求会有哪些变化？ AI等新技术的发展及应用，将如何从管理角度进一步提升订单履行能力？

  张强：整体而言，我认为未来订单履行的需求变化将主要体现在5个方面：一是“更近更轻”，库存将更加前置，补货将更加高频；二是“更稳更省”，对全链路可视化监控与成本弹性的协同管理需求显著提升；三是“双向一体”，逆向物流（如退货、换新）与正向履约同等重要，构建闭环回收体系成为必然；四是“多目标优化”，需在服务等级协议（SLA）、成本、碳排放与风险韧性间实现动态平衡；五是绿色低碳，碳足迹追踪与可持续包装成为基础要求。

  在这些需求变化之下，AI等新技术将发挥更大的作用。在全球物流订单履行管理平台中，AI技术可以通过动态路由优化与资源分配明显提升订单履行效率。例如，AI利用机器学习算法实时分析交通状况、天气、港口拥堵等数据，动态调整运输路径和资源分配，结合多式联运策略，为紧急订单优先选择空运，大宗货物则优化海运与陆运中转组合，以此来降低运输成本并缩短时效。同时，AI驱动的多语言智能客服系统通过自然语言处理技术实时解答全球客户问题，支持多语言交互，显著减少人工响应时间，并自动生成符合国际标准的运输单据，减少人工错误。此外，AI还可以通过预测需求波动提前部署仓储资源，从而提升运输时效，减少碳排放。

  在供应链领域，大模型通过处理非结构化数据和生成式AI能力，可以为需求预测、风险管控及决策支持等订单履行管理提供深度洞察。例如，基于决策式AI的数据来训练生成式AI，让大模型学会供应链专家领域知识，升级为“供应链小模型”。在产销协同、库存优化、库存计划、网络优化、品仓布局优化、智能补货、智能调拨等维度均能帮助实现管理升级。

  总之，通过AI与大模型的协同应用，企业可实现物流效率提升（如运输路径优化、客服自动化）、供应链韧性增强（风险预测与应急策略）、成本节约（库存优化与合规审查）以及客户体验优化（精准履约与快速响应），最终构建数据驱动的全球化敏捷供应链体系。

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