5月20日，由中國物流與供應鏈聯盟主辦的《勢不可擋：2017共享經濟趨勢下的物流新生態峰會》在京成功舉辦，一批來自全國的新思維物流企業老總參與本次峰會。本次會議的重要嘉賓有熊貓新能源COO劉忻、國美安迅物流集團總裁張昀、唯智信息副總裁雒成、運滿滿副總裁徐強、漢森供應鏈總裁黃剛、日日順車小微平臺總經理袁艦、云鳥科技CFO信蘋、多啦衣夢COO毛雯、漢森商學院負責人陳鶴天等。

本次會議以物流行業的共享經濟趨勢為背景，與會嘉賓分別從物流共享的風口、共享經濟下的物流模式玩法與痛點、共享經濟下的供應鏈交付創新、共享經濟趨勢下的物流變革、物流行業共享化背后的新能源汽車創新、服裝共享模式下的物流變革、高效物流生態圈的打造以及行業新物種等多個角度進行解讀。

云鳥科技CFO信蘋以共享經濟下的供應鏈交付創新思考為主題結合云鳥案例做相關分享，數據詳實，有理有據：

?中國物流總費用及增速：城配市場潛力巨大

?中國零售市場門店數據：大型百貨超市增速放緩、便利店崛起

?城配市場現狀：供給大于需求、劣幣驅逐良幣、數據沉淀率低

?同城物流痛點：數據管控不透明、訂單交付成本高、缺乏柔性協調、人才缺失、訂單分散波程長

?云鳥科技共享模式探索：新型運力撮合工具、預約排線運力中心、API對家加速信息流動……

以下為其演講速記（有刪減）：

我是云鳥科技的信蘋，是一個物流新兵，參加這個論壇跟前輩和黃總真身見面，已經非常開心了。云鳥科技是2014年底成立，是一家科技公司，專注于同城供應鏈的配送，服務企業級客戶，兩年半的時間目前在14個城市布局，年底會開到18個城市。累計下來已經服務了一萬家企業客戶。

客戶很多類型，有直接的貨主、生產商、制造商、零售商等等B2B企業，也類似在座的物流企業，因為我們比較專注比較垂直，我們只做同城和短途區域的配送，很多供應鏈整體解決方案“倉干配”的，所以這些公司包括項目物流公司都是我們的合作伙伴。我們的服務的特點是專注，我們客戶的特點把倉集中城市周邊，無論是從RDC從周邊的存儲倉或分撥倉運送到市內，就是零售前端的網點或者前置倉。通常來講，我們的單票是大多平均170公斤左右，單票是在0.9立方米，這是我們的大約范圍。

一、數據背后的行業前景

簡單看一下幾個比較大的數字，這是社會物流的總額，2016年是229.7萬億，增速還在上升，從5.8上升到6.1。這個其實跟我們更相關，這是物流總費用，2016年是11.1萬億，這里面運輸費用6萬億，具體細分到城配，現在目前城市配送市場1.2萬億，城配市場是非常巨大的，物流整個還是非常小散亂的。

（一）供給大于需求

從目前司機的狀態來看，有平均的數字，我們司機平均一個月的工作時長120到140小時，這個數字跟和美國相比比較多，美國是在220小時左右。大家知道司機是藍領工人，收入和工作時長掛鉤，時間擺在那兒不可能太高的。

所以導致我們的司機群體普遍收入低。因為貨源不穩定，所以收入非常不穩定，報價的時候產生惡性競爭，導致市場的供給側出現了不好的效應，這是我們目的比較大的問題。

（二）坑還是風口？

城配市場我們有不多的信息留存，比如司機跑的歷史作業情況、司機信用體系、司機評價體系、城配市場的作業標準，從歷史來講沒有數據沉淀的。我們城配市場存在很多問題，大家也有共識，但是到底是坑還是風口？

我們眼里看到的更多是機遇，其實隨著共享經濟，我覺得以我們城配低效率高能耗的情況下，參與方非常多，同時信息又不透明，其實我覺得正因為這些屬性，我們認為城配天然有著共享經濟的特性的。因為共享經濟有幾個要素，首先要有閑置的社會資源，其實它的信息流通是有問題的，我們依托這個可以用互聯網技術和信息共享，能夠盤活現有的運力資源，盤活社會資源，而拿到更高的行業效率。

（三）便利店崛起的背后

我們做城配主要是消費品，不涉及到工業品，所以零售的演變對我們來說影響巨大的，看一下數字，這是尼爾森的一個數據。這個數據基本涵蓋了所有的零售業態，在這些零售業態里面，大型百貨和超市大賣場其實增速放緩的。

那么哪幾類的類型增速在非常迅速的提升？2016年中國零售市場門店數據，我們的連鎖便利店，夫妻店這個數字沒動，因為這個數字比較不好統計，因為流動性比較快，從零售表現的特征，我們現在的零售網點越來越社區化，離消費者越來越近，這點已經是共識。前些天發布了一個新零售的報告提出未來的趨勢一定是所有的產品離消費者越來越近，與此同時帶來的是“同城物流未來機會是城際物流的兩倍”。

二、同城物流的痛點

（一）云鳥積累的一些數據

看一些公司小數據，北京單日全市零售網點進貨量，云鳥科技積累的一些數據，包括商流、物流、收貨人配送的信息，其實我們能夠看到零售的特征，收貨人到底在哪個地方？哪些地方比較集中？進貨頻率怎么樣？紅色比較集中的是CBD的地方，消費能力很強的。

第一，城市交付單日平均票數48000票，全國來看，我們看到從我們的倉到前端的一些網點，一天大平均是1700萬票所以這是一個飛機規模巨大的市場，我們在中間也還是非常小的一部分。

第二，城市交付單車平均票數6.5票，大概是80%的裝載率。

第三，城市交付單車平均在倉等候2.6小時。感覺是效率非常低的表現，我們的司機到倉之后，很多時候會參與分撿、裝車、離倉，所以中間要花費接近三個小時的時間，所以大家可以想這三個小時都包含在所有的城配的成本里邊的。

第四，城市交付單車票平均在途0.8小時。我們因為有十個個城市的平均數據，我們有幾個城市的數據拉出來一看，14個城市和13城市的平均時長非常類似。有一個城市平均時長遠高于其它城市的，這個城市是成都，所以也比較有意思。

（二）同城配送的痛點

第一，數據管控不透明。大家深有體會，傳統物流我們的紙質單據單據還是擺脫不了，我們還是蠻傳統的，司機到倉打印簽單，大家交接簽字，司機拿著電話就上路了，所以全程都是點對點的溝通，在整個的在途和末端交付就是一個黑匣子，大家也是對中間的妥投、時效、裝載、破損完全處于比較失控的狀態。

第二，訂單交費成本；第三，數據管控不透明；第四，缺乏柔性協同；第五，物流人才缺失；第六，訂單分散波程長。

三、共享經濟下的供應鏈交付創新

（一）傳統運力撮合劣勢

我們發明了一個百靈引擎，是一個解決方案，之前平臺也做了撮合交易，在交易過程中發現還是有一些問題，撮合的效率比較差，平均時長得花四個小時，有一個合適不合適的問題，有各種指標去看，不是很高效，即便撮合成功之后，也有可能解約，包括訂單的波動、認為的約束。我們和最初的匹配成規不高，成本不是最優，效率不是最優，這是我們發現的問題。

（二）一個智慧的運力解決方案

我們如何進一步提升撮合效率——百靈引擎。百靈引擎實際上市基于一些大數據和人工智能的技術，做一個智慧的運力解決方案。在我們平臺上有幾十萬司機，有數千萬報價行為，和貨主的匹配，累計下來在平臺上出車公司120萬公司，所以城配上已經有了相當的積累。

所有通過平臺的這些，我們最重要不是完成交易，幫客戶完成配送任務，價值最大的是沉淀下來的這些數據，我們對這些數據抓取的非常精細和精致。我們能夠分析我們的客戶畫像、司機畫像、任務畫像，這些緯度很多了，可以有很多角度看，比如司機的年齡、體重，因為有任務根據行業來分析。

1.智能化定價

這是一個比較難的問題，影響定價的緯度比較多，很多時候是司機報價，有一個修改的過程，更多是雙方討價還價，為什么這樣？多少價格才合適？在這里面說不清道不明，運力采購價格的不透明對貨主也很困擾，會滋生腐敗。百靈引擎會做智能化定價，除了傳統影響價格的車型、配送公里、時長、上樓費，附加服務，問題還是比較多的。

2.智能推薦任務

為司機智能推薦任務，任務畫像、司機畫像分析出來，為司機提供服務，避免任務重合。我們所謂的共享經濟，不是所有池子里面的公司全部生活的更好，我們做不到，能做的是把所謂的資源分級，我們要知道哪些是頭部司機，哪些是金字塔尖的司機，我們希望這些司機可以提供更多的服務，我們會考慮他的時效，比如生鮮果蔬，對司機來說收入提高，但是要和他的服務向匹配。根據任務要求，滿足客戶情況。他的車型、評價是多少分，現在目前做的很多是物流的標準化產品。

3.預約排線運力中心

這是全國集約的，城配一站式解決方案，客戶不用自己調度和排線，你要做的只是訂單信息給我們，我們呈現給客戶的是準時準點的收獲地，這個排線中心是集約的，北京、深圳、上海。第二，操作流程，我們做一些專業預約對客戶進行排線，返還到客戶，最后安排司機選車型，通過百靈引擎做司機的任務推薦。第三，API對接，客戶的訂單和運單信息是一個流水型的過程，所以不停的更改，會傳到系統，根據系統做排單，這個API可以大大提高我們的效率，降低我們的成本。

4.鳥眼客戶端

鳥眼客戶端，提供給收貨人和發貨人的產品。這里舉幾個例子：

案例一，這是一個大型的水果批發零售商，最早的時候只是選車做一個基礎的選車，多少輛、送到哪兒，后來他用我們的一站式的服務，需要的就是雙方對接，我們給他做預約排線，給客戶的單票成本降到65到45，裝載率5.6到7.4，我們合作了很久，降低了人員成本，不用干物流相關的事情，成本降低了。

案例二，他們是做快遞的水果，找到我們之后達到了一樣的效果。這是我今天的分享，我覺得對于我們來說看到的更多是機遇，所以和合作伙伴用這個使命，和合作伙伴提升行業效率，謝謝大家。