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)與設備展覽會在北京正式舉行。本次展會重點展示國內(nèi)外在交通運輸基礎(chǔ)設施智能升級、新型交通設備研發(fā)、智慧化交通運營服務等方面的新技術(shù)、新突破、新成就。順豐科技AIoT領(lǐng)域副總裁宋翔、數(shù)字孿生負責人江生沛，在本次展會中發(fā)布了首個在物流領(lǐng)域大規(guī)模應用的數(shù)字孿生實踐，生動形象地介紹了順豐在布局數(shù)字孿生過程中的經(jīng)驗、成果與未來探索的方向。

“數(shù)字孿生”一詞可以分解為“數(shù)字”和“孿生”，“孿生”即雙胞胎的意思。簡單來說，數(shù)字孿生就是在數(shù)字的虛擬世界中搭建一個與真實世界高度相似的孿生體，這個虛擬世界的孿生體仿佛是真實世界的孿生兄弟一般。通過這種技術(shù)，人們就可以在虛擬世界中以極低的成本和試錯代價，驗證并優(yōu)化真實世界中的各項算法策略。目前數(shù)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值不容小覷。全球知名的咨詢機構(gòu)Gartner自2019年起，已連續(xù)四年將數(shù)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(shù)字孿生技術(shù)研發(fā)應用于物流核心場景中，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(shù)字孿生仿真系統(tǒng)，同時突破了數(shù)字孿生復制難、落地難的問題，成為第一個在物流行業(yè)規(guī)模化研發(fā)應用數(shù)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匹配合適的資源，在不浪費資源的情況下，盡可能提升流轉(zhuǎn)的效率。截至今年6月，順豐服務超過6.25億的個人客戶和190萬家的企業(yè)客戶，在國內(nèi)的車輛運輸線路已超15萬條。在件量、資源數(shù)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與資源的工作。那么如何更快速、低成本地驗證物流運作過程的策略、算法是否合理、還有沒有更優(yōu)的方案，就成為了物流行業(yè)關(guān)注核心問題之一。

順豐基于在大數(shù)據(jù)、機器學習、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(zhuǎn)、運、派的全環(huán)節(jié)的智能決策體系。順豐會根據(jù)市場行業(yè)趨勢、歷史情況等數(shù)據(jù)，提前預測未來的業(yè)務件量情況，并根據(jù)預測的信息，提前預備好人、車、場等資源。當客戶下單后，再針對具體每一票快件的時效、服務等要求，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程中的具體安排。當遇見天氣不好等突發(fā)情況時，順豐會根據(jù)實際情況，動態(tài)預測這票快件的預計到達時間，如有延誤風險，則會及時調(diào)整相關(guān)安排來確保快件如期送達。

作為一個實體行業(yè)，在實際生產(chǎn)過程中，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，對環(huán)境不確定性估計的準確性、模型對現(xiàn)實場景還原度等因素，都與智慧算法的落地效果的優(yōu)劣有著較大的關(guān)聯(lián)。

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

從點開始：數(shù)字孿生中轉(zhuǎn)場

要在虛擬世界中建立一個與現(xiàn)實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(xiàn)實世界的各種數(shù)據(jù)，了解現(xiàn)實世界的情況，然后依據(jù)從現(xiàn)實世界中獲取的數(shù)據(jù)，在虛擬世界建立它的孿生體。有了這樣一個和現(xiàn)實世界一樣的虛擬孿生雙胞胎后，可以去驗證任何業(yè)務場景。當數(shù)字孿生系統(tǒng)完成了對相關(guān)場景的驗證后，它會把這個效果反饋給智慧算法，從而指導算法進行優(yōu)化。如此循環(huán)往復，智慧算法的效果就會越來越好。

最初，順豐把目光聚焦于中轉(zhuǎn)這個場景，希望通過對中轉(zhuǎn)場的孿生，提升中轉(zhuǎn)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每天大概要處理65萬票快件，像雙11、618這種快遞高峰期會增長到80萬票。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(zhuǎn)環(huán)節(jié)對于AI+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(xiàn)實中場地內(nèi)的各種數(shù)據(jù)，對于數(shù)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(xiàn)實中轉(zhuǎn)場內(nèi)的數(shù)據(jù)，對設備、人員、流程進行了數(shù)字孿生體的建模，自研構(gòu)建出高逼真度的數(shù)字孿生中轉(zhuǎn)場，它不僅僅是看起來長得像，內(nèi)里的數(shù)據(jù)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(xiàn)實世界真實的物理情況。接下來，順豐通過這個數(shù)字孿生中轉(zhuǎn)場，驗證了一系列的問題，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(guī)定時間內(nèi)把快件分揀完；件量少時能否少開一臺分揀機等等。原本，在真實的中轉(zhuǎn)場中，驗證1個班次的分揀計劃需要一整天的時間，還需要現(xiàn)場多個工作人員協(xié)調(diào)配合、投入測試包裹，既浪費時間也浪費精力；現(xiàn)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，實現(xiàn)了幾乎0成本、高質(zhì)量的切換?？焖俚姆答?、優(yōu)化，讓數(shù)字孿生場地輸出的分揀計劃工序更流暢、布局更合理，中轉(zhuǎn)場的產(chǎn)能得到了迅速的提升，包裹在中轉(zhuǎn)場流轉(zhuǎn)的速度大幅提升。

每一個中轉(zhuǎn)場的規(guī)模大小、設備流程都會根據(jù)自身的業(yè)務情況，因地制宜地進行設計。而數(shù)字孿生也會基于每一個中轉(zhuǎn)場個性化的情況，針對性輸出優(yōu)化的策略。個性化需求總是與快速規(guī)模復制總是有天然的矛盾關(guān)系，而順豐通過將孿生體中各個設備、流程進行模塊化處理，并按照各個場地的數(shù)據(jù)微調(diào)各個模塊化模型，就快速把數(shù)字孿生技術(shù)復制到了全國60多個中轉(zhuǎn)場，平均每個提升了8%以上的產(chǎn)能。

由點及面：數(shù)字孿生物流網(wǎng)絡

隨著單點的數(shù)字孿生中轉(zhuǎn)場逐漸趨于成熟，順豐將目光投向了更復雜、更有價值也更具挑戰(zhàn)的物流網(wǎng)絡的數(shù)字孿生。順豐在全網(wǎng)有上萬個網(wǎng)點、中轉(zhuǎn)場，物流網(wǎng)絡規(guī)劃就是讓場地與場地間建立連接。如何規(guī)劃最合理的線路，以最低的成本、最高的時效完成貨物在場間的運輸，成為數(shù)字孿生的又一個命題。

順豐將網(wǎng)點、站點、中轉(zhuǎn)場等現(xiàn)實中的物理實體，在虛擬世界抽象為一個個的節(jié)點。這些節(jié)點有這個各自不同的特征，例如某條道路的通行規(guī)則、某個中轉(zhuǎn)場門口的停車要求、某個網(wǎng)點的發(fā)貨的貨量與時間、某輛車的裝載能力等等，這些具有現(xiàn)實世界特征的節(jié)點在虛擬環(huán)境按照現(xiàn)實中的樣子串聯(lián)起來，就形成了數(shù)字孿生的物流網(wǎng)絡。當一票票同樣具有重量、體積、時效等特征的虛擬快件流轉(zhuǎn)于這個數(shù)字孿生物流網(wǎng)絡時，就能模擬出這些快件的完整軌跡。通過這個孿生體反饋的數(shù)據(jù)，順豐就能夠讓智能算法計算推理出快件最佳的運輸路徑，合理的安排車輛、場地、人員等資源。通過孿生仿真，順豐推演出了現(xiàn)實中缺失數(shù)據(jù)、并在具有與現(xiàn)實環(huán)境相似限制的虛擬環(huán)境中，對策略、算法進行了千百次驗證和迭代，最終超越人工優(yōu)化的上限。

順豐通過綜合應用基于數(shù)字孿生的運籌優(yōu)化技術(shù)，平均一個城市一個月可以節(jié)省500條以上的線路，孿生推薦的網(wǎng)絡策略被采納率達到95%以上，證明了數(shù)字孿生已經(jīng)能夠充分應用于大型網(wǎng)絡場景。

展望未來：規(guī)?；瘧?，提升行業(yè)整體質(zhì)量

隨著數(shù)字孿生技術(shù)在物流行業(yè)的應用越來越成熟，趨向規(guī)?；瑪?shù)字孿生的場景也將從物流場景，擴展至上下游更為復雜的供應鏈場景中，通過建立可以控制、診斷、優(yōu)化物理世界的數(shù)字世界，實現(xiàn)供應鏈全流程可視、可控、高效協(xié)同。除了場景方面的進化，隨著大模型等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字孿生也將更加有機地與相關(guān)前沿技術(shù)進行結(jié)合，降低數(shù)字孿生的應用門檻，提升數(shù)字孿生的應用效果。例如，未來語言大模型將成為數(shù)字孿生系統(tǒng)的一個入口，一個普通的工作人員只要對系統(tǒng)說“應用某年某日的數(shù)，建設A場地的數(shù)字孿生體”，系統(tǒng)便可以模塊化、自動化生成相關(guān)孿生體，并基于各種數(shù)據(jù)，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)，需要率先進入數(shù)字孿生這個在國際行業(yè)中備受矚目的技術(shù)賽道，為中國物流企業(yè)對于數(shù)字孿生的研發(fā)與應用打好前站。同時，隨著數(shù)字孿生技術(shù)的成熟以及價值的顯現(xiàn)，整個行業(yè)的推廣過程將變成一個共識形成加標準統(tǒng)一的過程，數(shù)字孿生應用成本的降低將成為必然。在資源排布、規(guī)劃調(diào)度等更廣泛復雜、計算量更大的場景中，未來將更快更準確地求出最優(yōu)解，突破真正的智慧物流核心，帶來可見的整體物流成本降低、避免產(chǎn)能浪費、更合理配置整個鏈路資源等效果，幫助中國物流在國際賽跑中更有競爭力。