菜鳥以大數據規劃物流路線 減少一成車輛使用
菜鳥網絡利用大數據為車輛調配，代替人工決策，經過實際測試，可以減少10%車輛使用。
今時今日要做到節能，並不單單從「慳水慳電」著手，駕車送貨，節省用油，減省人力及時間，提升效率，同樣是節能的一種。阿里巴巴旗下智慧物流平台菜鳥網絡就利用了大數據去為車輛調配，代替人工決策，經過實際測試，可以減少10%車輛使用，此算法結果追平了目前該領域的世界紀錄；若進行大規模推廣，每日可以為社會節省超過1,000萬元人民幣。
這是繼菜鳥網絡於去年推出可節省10億個紙箱的智能打包算法技術後，再次在算法領域最得突破。菜鳥去年推出「智能打包算法技術」，相比起粗放的人工包括，至少可以節省5%以上的包裝耗材，減少浪費。而這次菜鳥就進一步利用技術，從規劃送貨路線方面，提升物流效率。
提升能力 追平市場領先技術
菜鳥網路高級演算法專家胡浩源就指出，由於菜鳥網路擁有龐大的資料庫，獨一無二的複雜應用場景，和充沛的雲計算資源，是全球為數不多擁有超大規模優化能力的團隊之一。是以能夠打破一直只有海外團隊才做到的前沿算法，追平全球紀錄。
他說︰「把超過250個點位元的車輛路徑進行全局優化，目前在全球範圍內還沒有很好的通用求解方式，而菜鳥這項演算法技術是基於1,000以上個點來做的，從結果來看，我們已經追平了目前的世界最好記錄。」
他續指︰「經過各類場景驗證，車輛路徑規劃演算法至少可減少使用10%的車，目前中國電商物流貨運車輛約40萬，如果該演算法能在整個快遞物流領域推廣，一天節省的成本會在1,000萬元人民幣以上。」
即時更新 村淘配送省三成成本
此算法其中的一大應用就是農村送貨。農村地區物流資源不豐富，網站之間距離長，單量少，成本頗高。菜鳥網路農村物流專家李潛飛指︰「看了很多農村物流網點的配送線路圖，雜亂無章，有很多交叉不合理之處，也不會根據訂單量即時更新。」
目前該演算法正在部分農村物流網點使用，一改過去以人手制定送貨路線，而改為由大數據算法來分配路線。系統會根據每日單量，為農村的物流司機規劃配送路線，每天即時更新，在保證時效的基礎上，可節省車輛、人力及郵費。綜合測算下來，農村領域的物流成本能減少30%以上。
此算法已經在江蘇及江西內的兩個縣城進行測試，其中江西吉安，車輛使用減少了10%，行車距離減少了約30%；在江蘇長興縣，農村物流服務車輛使用減少了50%以上，行車距離減少了30%以上。
菜鳥網路農村物流業務負責人沈建鋒表示︰「有了演算法技術做基礎，未來農村配送場景的智慧化會加速升級。」他續指，將會以一年時間，幫助菜鳥網絡的所有農村物流合作夥伴，實現配送路線智能化。
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