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作者/李双竹

如果有人说，现在有一套数字孪生系统可以完美适配你的企业，那他一定在骗钱。

数据显示，大型企业70%的高管都在探索和投资数字孪生，到2026年，数字孪生的市场投资将超过480亿美元。

目前数字孪生系统已经在仓储运输、港口航运、厂内物流等领域进行试点应用。比起其他技术动辄满墙的专利证书，不胜枚举的期刊论文，数字孪生还太年轻。笔者两年前曾在英国学习供应链，研究方向正是数字孪生。数字孪生在物流领域有多年轻？举个例子，2022年，可纳入研究范围的、具有高价值的期刊类文献不到50篇，里面具有实际应用数据案例的更是寥寥无几。这个数字远远低于市场上说自己已经运用数字孪生的企业数，背后水分含量可见一斑。

数字孪生≠数字化≠仿真

越来越多的企业在谈起数字化时都会提到数字孪生，可惜大多数都为伪数字孪生，甚至连“逼真”这个基础要求都做不到，一个互动页面敷衍了事，更不要说其他功能。到底什么才是真正的数字孪生？数字孪生可以给企业带来哪些实际应用与帮助？借由顺丰发布《物流数字孪生白皮书》，我们一起来梳理一下。

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真假物流数字孪生

假的数字孪生我们见过太多，一场展会几百家企业，没摆放一块数字孪生大屏仿佛都不能展示其科技能力，然而页面之粗糙程度，我们就不详细展开。究竟具备哪些特征才能被称之为真数字孪生？

1.模型逼真度

模型逼真度是数字孪生的基础参考指标。众所周知，数字孪生可以全面感知“物理世界”中的一切，将人、货、车、场等及其关系链路1:1在“虚拟世界”中还原，让企业在不中断作业的前提下，通过虚拟孪生世界对所有业务场景进行验证、优化、模拟实验。如果数字孪生不能完整、精准的复刻“物理世界”，则无法充分发挥其价值，甚至会产生错误的洞察及决策指导，所输出结果的可行性及效果都取决于逼真度。

2.双向数据交互

“逼真”只能让数据孪生成为更精致的仿真模型，与仿真最大的不同是数字孪生支持数据在“现实-虚拟”世界间实现双向数据交互。即现实世界为虚拟世界提供数据，数字孪生进行数据分析并通过智慧算法给企业提供分析结果及决策方向。值得一提的是，数据可以是实时的、分时的、历史的，或者混合形式，这意味着除了跟踪、模拟、预测，数字孪生还具备可追溯能力。

3.智慧算法自主进化

随着机器学习、人工智能、高级数据分析、统计模型等技术的介入，数字孪生将具备认知能力。将捕获的领域知识、历史数据、模拟和预测模型反馈给智慧算法进行学习及自主进化，为企业不断提供风险预测及决策支持。如此循环往复，可行性及准确性会越来越高。

图一：数字孪生的闭环系统

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顺丰如何应用物流数字孪生

顺丰，中国及亚洲最大、全球第四大综合物流服务提供商。网络覆盖全球208个国家和地区；运营管理2000余座仓库，429个快递快运中转场，超43万名收派员；拥有亚洲最大的空运机队和陆运车队，运营120条全球航线和2.32万次航班，在国内的车辆运输线路已超15万条；服务超过6.25亿的个人客户和190万家的企业客户。

图二：顺丰端到端全链路服务

揽派件量多，资产数量庞大的背后，如何更加高效、精准、低成本的进行资源匹配，并将成功经验快速复制全网，成为顺丰关注的核心问题之一。

从布局数字孪生技术至今，短短2年的时间，率先将数字孪生技术研发应用于物流核心场景中，实现数字孪生系统逼真度高达99%，算法验证效率能提升600倍。通过数字孪生技术的赋能，相关中转分拣时长可缩短10%，平均一个城市一个月可以节省500条以上的线路，通过数字孪生机场指导鄂州花湖机场高效运营。这背后的实施历程值得参考。

1.单点测试：定义、分析、搭建与优化

初始阶段，公司需要利用基本信息进行可行性分析(如：应用场景、需求、当前数字能力水平)，找准切入点，这一步包括以下四个任务：

1）定义应用场景并分析数字能力的当前水平；

2）摸排内部和外部需求，评估风险；

3）搭建数字孪生模型，打通数据通路；

4）测试及算法优化。

分拣是决定快递物流效率的核心之一，每台设备每天要处理65万票快件，高峰期可达80万票。基于对可复制性的要求，2022年，顺丰将切入点聚焦到小件分拣计划优化，成功搭建出某中转场的小件分拣机模型和分拣计划优化验证，从而形成一套完整的数字孪生解决方案：

1）通过部署传感器等，采集数据、清洗数据、挖掘数据；

2）建立高度真实的中转场数字孪生体；

3）在孪生体中对策略、算法、方案进行评价与决策；

4）将数字孪生中的评价、验证结果应用于实际生产，优化对应的策略、算法、方案，提升对应指标、性能。

图三：基于数字孪生的优化过程

自研构建的数字孪生中转场，从外部场景画面到内在数据核心、机理核心，整体逼真度达到了99%以上，可以说1:1复刻真实情况。通过数字孪生中转场，顺丰可以验证分拣计划的有效性；不同件量下的分拣时效；人员与设备安排的合理性......原本验证1个班次就需要一整天的时间，涉及现场多个工作人员协调配合、做假件，费时费钱。在数字孪生系统中1天就可以迭代验证并优化1000次分拣计划，快速反馈、优化，输出更流畅合理的分拣计划，提升中转场产能和流转速率。

图四：顺丰物流数字孪生应用——小件分拣计划优化

图五：顺丰单一物流设施/场所数字孪生技术架构

2.多点成面：数字孪生物流网络搭建

单个中转场成功投用后，顺丰迅速复制到全国数百个中转场，为实际运作过程缩短10%以上的分拣时长，平均提升8%以上的产能。截至2023年11月，已完成上百个数字孪生分拣机模型搭建，小件分拣计划优化数字孪生解决方案已在全国数十家中转场部署应用。

自此，如何在数字孪生系统中，将包裹、人员、网点、中转场，车辆等实现串并联，决策指导物流网络规划，成为顺丰科技的新命题。

路径规划方面，受高峰期、节假日、运营模式影响，所需规划场景多、系统灵活性差；线路规划对人工依赖度高，传统路径规划系统很少考虑地区特异性和约束，需人工复核，且复核难度大；运力资源管理方面，合理调度场地、人员、自营及外包车辆，降低空返，使线路衔接更流畅，给依靠人工组合的管理方式带来了极大的挑战。

顺丰科技将数字孪生技术延伸至车辆路线优化，及物流网络优化，孪生体由多个子模型构成，如包裹模型、车辆模型、场地节点模型和线路模型等。通过孪生体反馈的数据，顺丰就能够让智能算法计算推理出快件最佳的运输路径，合理的安排车辆、场地、人员等资源。实施至今，平均为每一城市每月节省500条以上的线路，孪生推荐的网络策略被采纳率达到90%以上。

图六：顺丰物流网络优化数字孪生体仿真建模

3.横向拓展：数字孪生货运机场

作为首个从建设初期就用数字孪生技术介入规划的机场，自主研发构建智慧机场数字孪生系统——云镜，通过对地理信息、建筑模型、作业实体、航班/物流、分拣设备及业务规则等物理机场运作数据的全流程数字化映射，使得物理机场与数字孪生机场数据同频交互和同步迭代优化，实现机场空侧机坪、快件分拣中心、机场陆侧交通运输三大业务板块的打通与协同联动，完成分钟级精准管控。

这一点，在物流指闻之前的文章曾有详细介绍，在此不再赘述。（点击跳转：【走进顺丰鄂州花湖机场：战场从地面到天空】）

图七：云镜整体框架

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物流数字孪生的价值与未来

数字孪生的实施难度上有“三高”：数智化改造要求高、研发投入成本高、数据与隐私安全等级高。顺丰之所以可以快速实现真数字孪生的背后原因亦有三：

1.自营的管理模式极大地降低了数据收集、整合、管理的难度，形成了可以对数据进行共享整合的数据中台，有效降低数据采集与使用的门槛，保证全盘一致的高度协调。

2.从2003年引入的第一代巴枪开始，顺丰积极进行领先科技探索，将大量资金投入到研发。智能终端、自动化设备、无人机、AGV、智慧地图、货运交易平台、云计算服务等技术的自主研发经验，让构建物流数字孪生网络不是从0到1，而是从1到10000，有效降低前期成本投入及人员使用时的培训难度。

3.从2017年至今，顺丰科技AIoT团队利用人工智能物联网、人工智能、物联网技术不断提高顺丰数智化水平，提前实现万物互联，给快速实施数字孪生奠定了扎实的基础；

值得一提的是，数字孪生系统对于数据的实时抓取及双向反馈能力，一直被视为是其标志优势之一。在物流领域，顺丰开了个好头，没有对所有优势全盘接收，在全国快递件量突破1200亿的今天，揽收、包装、运输、分拣、派送......物流场景中每时每刻都在产生TB级的数据量。对于物流企业来说，无差别对全盘数据进行实时抓取及分析，无疑会积累冗杂且不必要的数据。如何抓准核心需求，充分发挥数字孪生的验证能力、优化能力、迭代能力和可复制能力，真正做到用数据替代经验，让算法验证未来，才是物流企业应该思考的本质。

图八：顺丰数字孪生愿景：用数据替代经验，让算法验证未来

科技技术始终是第一生产力，随着各项技术的逐渐成熟，数字孪生将为供应链企业加速发展的新助推器。

正如顺丰的业务范围早已从简单的包裹寄递，扩展到快递进厂、乡村振兴、品牌出海，只有形成全链路的数字孪生网络才能将数字孪生的优势发挥到最大化。

在物流领域实施数字孪生，绝不是空降一个什么都不懂的外行指挥官，而是将过去几十年的经验上传到一个智慧大脑里，这个大脑可以持续不断验证、优化、迭代，合理规划、规避风险、由点及面，复制全网。

就像传统仿真软件很难一套逻辑适配全部企业，任何脱离业务及自身数据，只提理论套模型的数字孪生都是空谈。在已有业务的基础上定制叠加AI、算法、模型及相关技术才能培养出最适合企业本身的数字孪生。

未来，数字孪生可以通过一套完整的系统，让供应链上下游实现串并联，不仅仅是让某个单点作业效率提升，更大的优势在于可以让整个供应链、产业链、价值链实现同频，这种信息交换使整个价值链的利益相关者都能够实时了解目标链的情况并进行动态响应，真正做到上下一盘棋。

让顺丰更顺，让物流更通。

（ID：wuliuzhiwen）

作者/李双竹