春節期間，位于青浦區重固鎮的申通快遞上海轉運中心依然燈火通明，每天數百輛干線車廂和轉運貨車進出園區。

這里是申通在上海區域的“大腦”，只要快遞不停，傳送皮帶就會一直運轉。每一件來自全國乃至海外的商品在此處中轉，然后分撥轉送至各區的快遞網點，再經過站點及快遞員送至市民的家門口。

剛過去的2023年，是中國民營快遞創業30周年，全國快遞也首次突破1300億件大關，同比增長19.4%。從“年均百億”到“月均百億”，快遞行業正逐步由數字化邁向數智化（數字+智能）。透過“春節不打烊”這一窗口，記者觀察到快遞行業轉型中的效率和質量之變。

“通宵班”成春節常態

“快遞已深入大家的生活日常，以前每年春節還會休息幾天，現在為了配合電商平臺‘春節不打烊’，我們轉運中心也‘不打烊’。”申通快遞上海轉運中心主管陳和成和團隊成員一起站好兔年的最后一班崗。

當夜幕降臨，郊區的煙花爆竹聲逐漸響起，轉運中心也開始忙碌起來，每天晚上6點到第二天凌晨4點的“通宵班”是春節的常態。

記者在現場看到，各地轉運中心發往上海的進港件在轉運中心三樓完成卸貨，工作人員正有條不紊地進行快遞分揀、裝卸、掃碼等工作。二樓則是針對文件、軟包裝、輕小件的集包分揀區，如今隨著側滑輪矩陣和自動翻板機等自動化設備的應用，多數人工分揀工作已基本被取代，不僅效率更高，快件破損率也低了不少，每小時處理快件量也隨之提升1.5倍。

據介紹，上海轉運中心擁有先進的自動化交叉帶、擺臂矩陣自動分揀、六面掃全動態秤、自動裝卸貨伸縮機等快件分揀設備，高峰期日產能超過600萬件，可為長三角地區電商提供攬收、倉儲、分揀、運輸、中轉、派送等一站式物流服務。

申通快遞上海轉運中心的自動化設備

“別看春節期間的運量不大，但春節前卻來了一個高峰期，各大電商平臺的‘年貨節’讓業務量漲了30%。”陳和成這一說法符合國家郵政局的預測：春運期間，寄遞服務需求波動較大。春節前夕，隨著年貨寄遞需求的增長，業務量會出現一波高于日常水平的小高峰。春節假期期間，由于大量人員返鄉過年和外出旅游，公眾的寄遞服務需求將明顯減少，業務量也處于一個淡季。春節假期之后，寄遞服務需求快速恢復，業務量將逐漸恢復到日常水平。

截至發稿前，申通快遞上海轉運中心的業務量正迅速回升。

“卷時效”又“卷價格”

春節前后短短半個月內，業務量過山車式的波動，對于快遞的彈性運營提出了更高的挑戰。

“‘春節不打烊’對快遞來說，比‘雙11’更具挑戰性。”申通快遞首席技術官趙柏敏告訴記者，“雙11”帶來的業務高峰能通過模型預測和極限運力來滿足，但是春運期間的業務波動卻需要更精細的大數據來安排運力，“轉運中心要留幾個班組，基層網點要安排幾成運力，如果派送出現異常該如何補救……這些都可以通過快遞數智化來協調。”

他向記者舉了一個真實的案例，通過實時計算和預測來挽救一趟由中山發往杭州的延誤貨車。某日凌晨3:30，中山分撥中心收到在途延誤預警，從中山發往杭州的一班車，通過GPS軌跡和到車預測，預估延遲3個半小時達到杭州中心，預估到車時間為6:02，但會錯過下一階段的卸車派發截止時間。

調度員通過系統建議司機盡量提速早到，經過提速后5:30左右到達杭州，但依然錯過截止時間15分鐘，為此，調度員跟杭州中心溝通，希望優先卸車搶這趟車的時效，最終通過出港控制塔的信息協同搶出了半個小時的卸貨量，趕上了網點派發時間，挽回了貨物的送達時效。

趙柏敏介紹，申通自研構建的“先知引擎”支持實時數據計算，具備時空和狀態的預測能力，能實時調動分撥中心的現場資源、部署和行動，做到宏觀微觀“一本賬”。

此外，高度自動化也成了快遞行業“卷時效”“卷價格”的又一利器。近幾年來，國內外自動駕駛技術不斷升級，自動駕駛在快遞干線和末端配送的技術應用也逐漸走向商業化。

早在2021年，申通車隊通過跟多家第三方公司合作，測試和調研干線無人駕駛技術的應用，試運營了多條干線自動駕駛，安全運行超過30萬公里，在高速路段可實現95%自動駕駛。自動駕駛可有效減少人力、提高干線車輛的運輸效率，同時理論上能夠極大地降低交通事故風險，為駕駛員的安全提供了更多保障。同時還在大學等城市開放道路與封閉園區內進行小規模末端無人車試點。

申通快遞的自動駕駛干線車輛

申通作為中國最早一批民營快遞企業，近年來內耗巨資引入了大量的先進自動化設備，并提升自研設備占比。其中自研的超高速交叉帶系統，采用永磁同步電機驅動，最高速度可達3.5米/秒，效率提高30%，能耗降低50%。

“我們抓住了數智化轉型的行業機遇，將全國范圍攬簽（從寄件到簽收）時長縮短至44小時以內，達到了歷史最佳水平。”趙柏敏告訴記者，申通產能已達日均6000萬單以上，履約成本也不斷下降，能為商家做到一瓶水價格（2元左右）送全國。

向技術要紅利

商務部數據顯示，去年全國網上零售額15.42萬億元，增長11%，連續11年成為全球第一大網絡零售市場。隨著社會消費力的逐漸復蘇，大部分快遞公司的營收和業務量都實現增長，但行業競爭依然激烈，“價格戰”重新抬頭，單票價格逐月下降。有研報分析也指出，由于頭部快遞企業產能過剩及競爭策略變化，價格競爭意外加劇，行業價格已再次降至較低水平。

申通快遞轉運中心工作人員正在分揀。

快遞行業是典型的規模經濟，在“以價換量”的商戰中，如何避免陷入低價競爭的泥淖之中？在趙柏敏看來，快遞企業需要向技術要紅利，通過AI全面賦能的自動化設備和智能算法模型實現高質量發展。

“快遞是一個很‘摳門’的行業，每一分一厘的成本都需要仔細核算。”他表示，快遞行業大規模使用AI神經網絡模型是未來趨勢，一個包裹攬發到派簽是極其復雜過程，中間會產生大量的特征，人工選擇特征非常困難，在很多應用場景中，神經網絡是最好選擇。

但是相較于投入大量昂貴的GPU芯片自研大模型的成本太高，快遞行業更傾向于預訓練大模型技術，只要復用開源的預訓練模型，通過相對便宜的CPU芯片在業務上進行適配或微調即可，性價比較高。

據悉，申通已經在多場景中開展神經網絡技術的應用，比如視覺AI、智能客服、投訴概率預測、包裹價值預測等。

眾所周知，AI模型訓練和應用離不開數據的沉淀，申通正有意識地積累包裹、位置、商家信息等行業數據資產，并打造成未來技術的核心競爭力之一。

“有價值的數據并不是手機號碼、家庭住址這種個人隱私信息。”趙柏敏認為，派件過程中往往被忽視掉的數據將發揮長尾效應，比如小區離驛站步行距離、是否有電梯、能否放快遞柜等，在按需派送實施后，算法和數據的應用讓一線快遞員能夠獲得“傻瓜式”的派送指令，派送效率和質量也將大幅提升。