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整个物流行业数字化到底应该需要做什么？我把我们的理解以及我们跟一些公司合作的实践过程在这里介绍一下。第一点，是物流产品与客户服务需求的数字化。其实物流产品的数字化可能大家已经比较容易理解了。就像我们现在一个整车物流，就是我们帮客户把整车业务输送到全国各地。这种物流产品是相对比较标准化的产品。但是，比如说我们未来可能要涉足的装备物流，或者整个物流这一块社会化以后的三方物流，这些需求就会逐步变得复杂起来。尤其是装备物流，几乎都是定制化的需求，在这一部分，客户需求怎么数字化是一个比较重点的内容。因为这是我们整个物流运营的起点，是我们物流产品与客户服务需求结合的地方。第二点，是服务单元能力的数字化。因为涉及整个物流过程中间，有物流设备，比如分拣设备、检品设备；还有内部组织，比如卡车组、拖车组、搬运组等内部组织；还有第三方公司，都需要整合进来形成运输能力。那么怎么把这些服务能力数字化？这个数字化过程是需要比较深入的，一定要细分到我们最小的服务单元，细分到最小的能够接受任务的单元。第三点，是服务过程数字化。这一点可能大家都比较熟悉了。我相信很多企业大概tms、wms、财务系统、oa系统都已经部署了。其实这些系统都已经把服务过程的细节展示出来。我们在oa系统登录就可以看到审批到哪里，这是一种可视化。但我们数字化转型，是要在这个过程的基础上，渗透更深。比如我们现在看到的是动脉跟静脉血管，现在我们可能要深入到毛细血管的深度。再比如可视化，比如说现在大屏幕我们可能看到车所在的位置，但是这中间的质量是什么样？是怎么去把控的？可能这一部分的内容是未来在服务过程数字化时要重点体现出来的。我们现在虚拟化、数字产生的内容，怎样去做到可视、可控、可评估，是服务过程数字化要重点关注的东西。第四点，是决策调度的数字化。决策调度是我们服务敏捷化的一个内容，是敏捷服务来源。决策能力与调度能力数字化以后，服务自然就变成敏捷的服务了，数字化调度是基于我们前面三个部分:服务需求数字化、服务能力数字化、服务过程数字化以后，决策调度就可以数字化了。所以第四点也是检验前面三点数字化能力的重要指标。这个指标帮助我们去判断能不能在这个基础上求出最优解？比如说当前那么多业务进来，那么多服务单元在同步运作，我怎么计算这些任务应该经过哪一条路线，由哪一个组织来做哪一部分工作，由哪一个设备来做哪一份工作？
如果能算出最优解，那就意味着我们前面的数字化是成功的；如果这个地方还算不出来，还有很多需要人工去判断的东西，就是说可能有一些是基于非数字逻辑，是基于理性去判断的东西，那就意味着我们前面的数字化是不够彻底的。所以能够做到决策调度数字化，就意味着我们前面数字化能力是比较深入的，能力是比较强，深度也比较深了。
最后一点，是产业生态数字化。互联网公司大家见得多了，比如阿里生态、京东生态怎么把供应商与卖家全部都整合在一起？他们的基础是什么？其实，他们的基础就是互联网。以互联网为基础数字化之后，信息全部透明以后，就可以去构建一个产业生态。
物流行业其实也一样的。你看我们货主、运输单元、当然也有一些单人的组织，他们都是在生态链里面存活的。但谁去整合？谁能够去整合好？就像现在各个地方都有货运市场，这些市场也想做产业生态的整合，但他们基本上都是一个区域等级的、基于行政的命令。比如这个地方货物不能进城，只能在自己的大货中心存放，所以他们做了一些比较初步的东西。但是大型的物流企业，该怎么去构建自己的生态，让所有的生态伙伴能够在这里面受益，而又没有认为自己的命会被别人革掉？所以一个是要依托数字化的信息，也就是说我们前面数字化信息对我们的供给能力有了长期评估了以后，就可以回到我们所谓的用价值来评估生态。其实它和我们现在区块链技术的思路是完全相通的。
这五点就是我认为一个大型物流企业数字化转型要做的事情。
第一个，物流产品的任务生产和接口定义。第一步应该去做的，就是把我们现有的物流产品，或者说所谓的定制化需求，客户需求这一块，我们要去做任务分拆，把它拆分到一个不能再拆分的最小单元为止。比如说整车，拖车过来了以后，我们怎么去装？装载到哪个车上？可能中间就会有很多环节。比如说根据车辆的型号，去分配装的位置；尤其在混装的时候，这里面都是一些独立的任务。再比如说前面的任意分配，然后到装车的运算，然后到执行装车，可能这都是一些比较独立的任务。只要去做任务分拆就好了。这个分拆做的就是我们的管理能力。第一步就是任务分配到很细化，然后把每一个任务的接口定义出来，是前置条件，再然后能够输出的东西都定义出来。在这个环节，就可以完成产品与服务的数字化了。第二件事，是对应的服务，做数字化的映射。刚才已经细分了这么多任务，一定就有对应的服务，然后去执行任务的时候，我们把这两方的数字化映射到我们的系统里面来。不管是什么样的系统，不管你们有没有wms系统，还是新构建一个供应链系统。当然我们都能够看到数字映射。每产生一个任务，没拆出来的任务马上就数字化呈现到我这边来了。然后到总控平台里面来，然后就有一个执行单元能够去为他提供服务，这个就叫数字化映射的过程。前面拆了然后有服务，然后系统里面已经有一个映射，这个时候在这个层面，我们数字化推进就已经比较深入了。接下来就到了整体调度优化了。当你有那么多业务接进来，每一个业务有一个运行状态的任务，有一个执行状态，这个时候我们会有一个所谓的整体调度优化，就是刚才说的调度层面跟执行层面的计算。这个计算逻辑可能会比较复杂。我们这边研究和服务的能力，在很庞大的多项计算任务里面，如何能够去最快得到单个任务的最优点，从而获得整体最优解。这里我们可以看到很多机会降本增效、创新服务在这都能体现出来。这里会给管理层很好的操控感，所有的数据都已经呈现在你面前了，而且每一个决策的优缺点都已经呈现出来了，管理层就可以比较容易做到去操控。最后，我们要不要把k8凯发天生赢家一触即发的服务能力赋能给第三方？这就是我们的生态价值了。每一个企业去做生态，最终就是以我为核心去形成的生态体系。也就是说，在我们掌握了足够充分的信息时，是很容易转型到生态的。因为你知道每一个人需求，每一个角色需要什么？他能够贡献什么？在这些比较清楚的时候，生态构建起来就相对比较容易了。
这就是我认为的大型物流企业数字化转型的基本路径。从我们把任务拆分好，能够把对应的服务和任务做数字化映射；在映射完成以后，我们能够做整体的运算，最后全部融入到生态里面去，基本就是一个这样的路径。
最后，我们知道了干什么，知道了怎么做，那到底要干到什么样的程度才算数字化是成功的呢？所以我们需要在一定范围内实现我们数字化转型的目标。这里我们提出了两个视角。运营的视角。每一个公司首先最重要的事是把自己管好，能够运营得更有效率。这里面有一个标准，就是所谓的软件定义物流，我们在运营的角度能够做到软件定义物流。软件定义物流会有点抽象,我举个例子.就像我们的电动汽车一样，其实它的功能划分已经很标准了，有动力、有能量、有驱动系统等等，其实已经分得很清楚了。但是我们去看特斯拉，会觉得开门很简约，又很好玩儿，可玩性很高。这里面其实就是软件在定义汽车的一个概念。就是说车的各种功能都通过软件去重新定义。其实我们物流也一样。如果我们前面数字化能够比较彻底的话，后面整个业务是用我们的软件来定义的。我们再以汽车配送为例。我们运输到4s店的配送过程，我们可以根据当前的资源来改变配送模式，当用户提出一个需求，比如中间要再拼一个车进来，或者说在哪里就要卸一点东西下去？如何做调整？这都需要软件去定义了。也就是物流行为，物流活动，可以通过软件来定义。甚至我们可以把物流定义的过程推送给用户自己，用户来自己可以定制，业主自己可以决定一些东西。最终通过我们的软件定义物流方式就好了。
现在我们从分货、运输、存储等几个环节，以及从设备、从执行团队、车辆、拖车、装卸工具这些角度来说，其实目前都已经具有数字化的可能性了。我们都可以把它整合到我们系统里面来做到所谓的可视可控。这是从运营视角，我们能够实现任何一个客户的委托，我们都可以通过软件来把它定义好，选择最优的流程，最优的执行路径。如果能够做到这个样子，那说明我们数字化转型毫无疑问是非常彻底也非常成功的。从产业视角的话，那就要看我们的生态能力了。从产业视角就是从整个物流产业来看。生态这个东西，在某种意义上来说，是物流业务存量市场里面的一个重新划分。谁能够有这样的整合能力，能够把生态成员都集聚到你的周围来。那你生态建设越成功，就说你的生态做得越来越好。以核心企业为主的这种生态形式，是最容易组织起来的，但它也是一个最不稳定东西。所以我们这里面提出了价值生态。如果我们从区块链角度来看，每一个节点做出的贡献，可以拥有这个节点的自主权、支配权，那部分报酬就可以给你，这是基于价值的生态系统。前面有数字化的基础，每一个团队、每一个设备它做出了多少贡献？我们是可以有非常公平的评估机制，我们能看到每一个组织做出的贡献是多少？价值是多少？我们就可以给一个反馈给他，而基于价值的这种定义，这种生态的稳定性要高于核心企业。核心企业很容易被一些外部改变所左右；而基于价值的生态会比较稳定一些，可以长期持续下去。所以从产业视角来看，最终我们数字化转型有多彻底，就看生态链的稳定性，在这里分配机制是基于价值逻辑的分配。每一个价值可被统计，可被观察，那我们就可以实现基于价值的一个生态体系。
