9月25日，由中華人民共和國交通運輸部主辦的第十五屆國際交通技術(shù)與設備展覽會(huì )在北京正式舉行。本次展會(huì )重點(diǎn)展示國內外在交通運輸基礎設施智能升級、新型交通設備研發(fā)、智慧化交通運營(yíng)服務(wù)等方面的新技術(shù)、新突破、新成就。順豐科技AIoT領(lǐng)域副總裁宋翔、數字孿生負責人江生沛，在本次展會(huì )中發(fā)布了首個(gè)在物流領(lǐng)域大規模應用的數字孿生實(shí)踐，生動(dòng)形象地介紹了順豐在布局數字孿生過(guò)程中的經(jīng)驗、成果與未來(lái)探索的方向。

“數字孿生”一詞可以分解為“數字”和“孿生”，“孿生”即雙胞胎的意思。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數字孿生就是在數字的虛擬世界中搭建一個(gè)與真實(shí)世界高度相似的孿生體，這個(gè)虛擬世界的孿生體仿佛是真實(shí)世界的孿生兄弟一般。通過(guò)這種技術(shù)，人們就可以在虛擬世界中以極低的成本和試錯代價(jià)，驗證并優(yōu)化真實(shí)世界中的各項算法策略。目前數字孿生主要集中應用于智能制造、航空航天、智慧城市等領(lǐng)域，在物流與供應鏈領(lǐng)域的應用尚處于初期階段。但是，其在物流與供應鏈的價(jià)值不容小覷。全球知名的咨詢(xún)機構Gartner自2019年起，已連續四年將數字孿生評選為八大供應鏈技術(shù)趨勢或技術(shù)主題。順豐作為物流科技的探索者，率先將數字孿生技術(shù)研發(fā)應用于物流核心場(chǎng)景中，打造了不僅可以可視可交互，而且算法驗證效率能提升600倍的數字孿生仿真系統，同時(shí)突破了數字孿生復制難、落地難的問(wèn)題，成為第一個(gè)在物流行業(yè)規?；邪l(fā)應用數字孿生技術(shù)的企業(yè)。

緣起：低成本、高效率的智能算法驗證優(yōu)化

物流和供應鏈的核心目標之一就是將具體的任務(wù)匹配合適的資源，在不浪費資源的情況下，盡可能提升流轉的效率。截至今年6月，順豐服務(wù)超過(guò)6.25億的個(gè)人客戶(hù)和190萬(wàn)家的企業(yè)客戶(hù)，在國內的車(chē)輛運輸線(xiàn)路已超15萬(wàn)條。在件量、資源數量級驚人的今天，智能算法如同大腦，扮演了思考如何匹配任務(wù)與資源的工作。那么如何更快速、低成本地驗證物流運作過(guò)程的策略、算法是否合理、還有沒(méi)有更優(yōu)的方案，就成為了物流行業(yè)關(guān)注核心問(wèn)題之一。

順豐基于在大數據、機器學(xué)習、運籌優(yōu)化等技術(shù)上多年的積累，已形成了覆蓋了物流中收、轉、運、派的全環(huán)節的智能決策體系。順豐會(huì )根據市場(chǎng)行業(yè)趨勢、歷史情況等數據，提前預測未來(lái)的業(yè)務(wù)件量情況，并根據預測的信息，提前預備好人、車(chē)、場(chǎng)等資源。當客戶(hù)下單后，再針對具體每一票快件的時(shí)效、服務(wù)等要求，綜合同期其他快件對資源的使用情況，決定這票快件在運輸過(guò)程中的具體安排。當遇見(jiàn)天氣不好等突發(fā)情況時(shí)，順豐會(huì )根據實(shí)際情況，動(dòng)態(tài)預測這票快件的預計到達時(shí)間，如有延誤風(fēng)險，則會(huì )及時(shí)調整相關(guān)安排來(lái)確?？旒缙谒瓦_。

作為一個(gè)實(shí)體行業(yè)，在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，對新策略、新算法的驗證，往往需要投入大量的人力、財力，并且影響生產(chǎn)甚至停產(chǎn)，耗費大量的資源。同時(shí)，對環(huán)境不確定性估計的準確性、模型對現實(shí)場(chǎng)景還原度等因素，都與智慧算法的落地效果的優(yōu)劣有著(zhù)較大的關(guān)聯(lián)。

而數字孿生技術(shù)，通過(guò)建立在虛擬世界中與真實(shí)世界高度相似的孿生體，就可以讓智能算法以極低的成本、極高效率進(jìn)行驗證并優(yōu)化。

從點(diǎn)開(kāi)始：數字孿生中轉場(chǎng)

要在虛擬世界中建立一個(gè)與現實(shí)世界高度相似的孿生體，并讓它真正提升智能算法的效果，大致分為四步。首先需要采集現實(shí)世界的各種數據，了解現實(shí)世界的情況，然后依據從現實(shí)世界中獲取的數據，在虛擬世界建立它的孿生體。有了這樣一個(gè)和現實(shí)世界一樣的虛擬孿生雙胞胎后，可以去驗證任何業(yè)務(wù)場(chǎng)景。當數字孿生系統完成了對相關(guān)場(chǎng)景的驗證后，它會(huì )把這個(gè)效果反饋給智慧算法，從而指導算法進(jìn)行優(yōu)化。如此循環(huán)往復，智慧算法的效果就會(huì )越來(lái)越好。

最初，順豐把目光聚焦于中轉這個(gè)場(chǎng)景，希望通過(guò)對中轉場(chǎng)的孿生，提升中轉分揀的效率。一方面，分揀是決定快遞物流效率的核心之一，一臺設備平時(shí)每天大概要處理65萬(wàn)票快件，像雙11、618這種快遞高峰期會(huì )增長(cháng)到80萬(wàn)票。如何讓發(fā)往全國各地的快件以最快、最優(yōu)的方式落到對應方向的袋子里，起到關(guān)鍵作用的就是分揀計劃。另一方面，順豐在中轉環(huán)節對于A(yíng)I+IoT技術(shù)的應用已經(jīng)相對較為成熟，大量的IoT設備已經(jīng)可以快速獲取現實(shí)中場(chǎng)地內的各種數據，對于數字孿生的研發(fā)也有先天的優(yōu)勢。

順豐基于Unreal Engine（虛幻引擎）平臺，對現實(shí)中轉場(chǎng)內的數據，對設備、人員、流程進(jìn)行了數字孿生體的建模，自研構建出高逼真度的數字孿生中轉場(chǎng)，它不僅僅是看起來(lái)長(cháng)得像，內里的數據核心、機理核心都達到了高度的逼真程度，整體逼真度達到了99%以上，足以反映現實(shí)世界真實(shí)的物理情況。接下來(lái)，順豐通過(guò)這個(gè)數字孿生中轉場(chǎng)，驗證了一系列的問(wèn)題，例如，新做的分揀計劃好不好用；件多人少的情況下能否在規定時(shí)間內把快件分揀完；件量少時(shí)能否少開(kāi)一臺分揀機等等。原本，在真實(shí)的中轉場(chǎng)中，驗證1個(gè)班次的分揀計劃需要一整天的時(shí)間，還需要現場(chǎng)多個(gè)工作人員協(xié)調配合、投入測試包裹，既浪費時(shí)間也浪費精力；現在，利用該技術(shù)，可以1天在虛擬環(huán)境中迭代驗證并優(yōu)化1000次分揀計劃，實(shí)現了幾乎0成本、高質(zhì)量的切換?？焖俚姆答?、優(yōu)化，讓數字孿生場(chǎng)地輸出的分揀計劃工序更流暢、布局更合理，中轉場(chǎng)的產(chǎn)能得到了迅速的提升，包裹在中轉場(chǎng)流轉的速度大幅提升。

每一個(gè)中轉場(chǎng)的規模大小、設備流程都會(huì )根據自身的業(yè)務(wù)情況，因地制宜地進(jìn)行設計。而數字孿生也會(huì )基于每一個(gè)中轉場(chǎng)個(gè)性化的情況，針對性輸出優(yōu)化的策略。個(gè)性化需求總是與快速規模復制總是有天然的矛盾關(guān)系，而順豐通過(guò)將孿生體中各個(gè)設備、流程進(jìn)行模塊化處理，并按照各個(gè)場(chǎng)地的數據微調各個(gè)模塊化模型，就快速把數字孿生技術(shù)復制到了全國60多個(gè)中轉場(chǎng)，平均每個(gè)提升了8%以上的產(chǎn)能。

由點(diǎn)及面：數字孿生物流網(wǎng)絡(luò )

隨著(zhù)單點(diǎn)的數字孿生中轉場(chǎng)逐漸趨于成熟，順豐將目光投向了更復雜、更有價(jià)值也更具挑戰的物流網(wǎng)絡(luò )的數字孿生。順豐在全網(wǎng)有上萬(wàn)個(gè)網(wǎng)點(diǎn)、中轉場(chǎng)，物流網(wǎng)絡(luò )規劃就是讓場(chǎng)地與場(chǎng)地間建立連接。如何規劃最合理的線(xiàn)路，以最低的成本、最高的時(shí)效完成貨物在場(chǎng)間的運輸，成為數字孿生的又一個(gè)命題。

順豐將網(wǎng)點(diǎn)、站點(diǎn)、中轉場(chǎng)等現實(shí)中的物理實(shí)體，在虛擬世界抽象為一個(gè)個(gè)的節點(diǎn)。這些節點(diǎn)有這個(gè)各自不同的特征，例如某條道路的通行規則、某個(gè)中轉場(chǎng)門(mén)口的停車(chē)要求、某個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的發(fā)貨的貨量與時(shí)間、某輛車(chē)的裝載能力等等，這些具有現實(shí)世界特征的節點(diǎn)在虛擬環(huán)境按照現實(shí)中的樣子串聯(lián)起來(lái)，就形成了數字孿生的物流網(wǎng)絡(luò )。當一票票同樣具有重量、體積、時(shí)效等特征的虛擬快件流轉于這個(gè)數字孿生物流網(wǎng)絡(luò )時(shí)，就能模擬出這些快件的完整軌跡。通過(guò)這個(gè)孿生體反饋的數據，順豐就能夠讓智能算法計算推理出快件最佳的運輸路徑，合理的安排車(chē)輛、場(chǎng)地、人員等資源。通過(guò)孿生仿真，順豐推演出了現實(shí)中缺失數據、并在具有與現實(shí)環(huán)境相似限制的虛擬環(huán)境中，對策略、算法進(jìn)行了千百次驗證和迭代，最終超越人工優(yōu)化的上限。

順豐通過(guò)綜合應用基于數字孿生的運籌優(yōu)化技術(shù)，平均一個(gè)城市一個(gè)月可以節省500條以上的線(xiàn)路，孿生推薦的網(wǎng)絡(luò )策略被采納率達到95%以上，證明了數字孿生已經(jīng)能夠充分應用于大型網(wǎng)絡(luò )場(chǎng)景。

展望未來(lái)：規?；瘧?，提升行業(yè)整體質(zhì)量

隨著(zhù)數字孿生技術(shù)在物流行業(yè)的應用越來(lái)越成熟，趨向規?；?，數字孿生的場(chǎng)景也將從物流場(chǎng)景，擴展至上下游更為復雜的供應鏈場(chǎng)景中，通過(guò)建立可以控制、診斷、優(yōu)化物理世界的數字世界，實(shí)現供應鏈全流程可視、可控、高效協(xié)同。除了場(chǎng)景方面的進(jìn)化，隨著(zhù)大模型等技術(shù)的發(fā)展，數字孿生也將更加有機地與相關(guān)前沿技術(shù)進(jìn)行結合，降低數字孿生的應用門(mén)檻，提升數字孿生的應用效果。例如，未來(lái)語(yǔ)言大模型將成為數字孿生系統的一個(gè)入口，一個(gè)普通的工作人員只要對系統說(shuō)“應用某年某日的數，建設A場(chǎng)地的數字孿生體”，系統便可以模塊化、自動(dòng)化生成相關(guān)孿生體，并基于各種數據，完成該工作人員需要的相關(guān)方案驗證，輸出優(yōu)化后的智能決策方案。

宋翔表示，順豐作為中國物流與供應鏈的龍頭企業(yè)，需要率先進(jìn)入數字孿生這個(gè)在國際行業(yè)中備受矚目的技術(shù)賽道，為中國物流企業(yè)對于數字孿生的研發(fā)與應用打好前站。同時(shí)，隨著(zhù)數字孿生技術(shù)的成熟以及價(jià)值的顯現，整個(gè)行業(yè)的推廣過(guò)程將變成一個(gè)共識形成加標準統一的過(guò)程，數字孿生應用成本的降低將成為必然。在資源排布、規劃調度等更廣泛復雜、計算量更大的場(chǎng)景中，未來(lái)將更快更準確地求出最優(yōu)解，突破真正的智慧物流核心，帶來(lái)可見(jiàn)的整體物流成本降低、避免產(chǎn)能浪費、更合理配置整個(gè)鏈路資源等效果，幫助中國物流在國際賽跑中更有競爭力。