过去几年中，整个消费市场有非常大的改变，出现了很多概念，包括消费者习惯的改变。在科技快速改变的时代，最有可能被颠覆的传统行业就是物流行业。
　　我们对未来物流市场的看法，是一个T字形的结构。首先这个横轴，过去在整个物流市场里面，本身是不太好的一个横轴，现在很多企业看到了这个机会，包括阿里、京东，很多想法都是改变横轴的做法，原来的供应链是生产出来推到市场上。
　　现在随着IT科技的进步，包括AI的产生，我们发现很多需求的变化，很多C2B的企业活得很好。但是基于传统供应链网络的企业，出现了极大库存的压力，这给他带来很大的经营压力。
　　我们发现，无论是菜鸟还是京东，都把很多的精力花在末端的数据的采集，供应链的打造，目的是提供一体的服务，完成整个横轴的布局。
　　横轴之外还有竖轴，即细分市场，它包括长途货运平台的运满满和货车帮，还有做跨境物流的公司，以及外卖市场。云鸟专注的是另外一个市场--600公里以内的城配服务。目前来看，这一块是非常细分的市场。
　　以前的模式是人去买货，而现在红火的无人货架的公司却是货去找人，现在的趋势是货物离终端消费者越来越近：把货摆到离消费者最近的地方，把货摆到了办公室，消费者可以不用移动。
　　在此情况下，云鸟就要往前走，提供新模式的物流服务。从前端来看，城配市场的增量是非常可观的。我们认为2016年的城配市场规模是一万亿左右，2017年随着新零售的演变，其规模增量非常可观。在这个新零售行业里，最大的特点是没有引领者，或者说还是一片杂乱无章的情况。
　　现在城配行业中占领导地位的是众多的小车队，他们依然沿用的是过去二十年基于熟人经济的服务模式。我一个车队，抱着一个小货主，你所有的货都给我。车不够怎么办？打电话给周边的司机，我这边有货，你过来帮我来运输。当货很少的时候，车又停着，司机又跑到大的物流市场去找活干。
　　由此可见，这种模式是非常低效的。每个司机的成本，包括车辆的成本，最后都会加入到物流成本上。每个司机在物流市场上，等的每一分钟、抽的每一根烟以及车辆停放的损耗，都是成本的损耗。这里面有很大的想象空间，可以用科技来进行改造。
　　云鸟是一个比较新的公司，她于2014年成立，目前3年1个月，经历了四轮融资，总融资额接近20亿，在全国有19个核心管理区。我们的服务主要是分成四块：
　　1）API与TMS/数据服务；
　　2）标准化模块叠加与增值服务；
　　3）管控与保障服务；
　　4）基础运力平台服务。
　　其中最核心的是基础运力平台服务。我们发现每一个客户和司机，在我们平台上进行运作的数据都会进行沉淀，进而形成画像。我们以此对客户和司机进行撮合交易，其核心在于对客户需求的理解和画像的精准描绘。
　　除了撮合之外，我们发现很多的城配的B端客户，对服务品质的要求是很高的，其需求不仅仅是提供运力，而且要求运力是安全稳定的。我们会在后台进行监控，一旦发现了异常，我们会给司机提醒，甚至排出救援车。
　　API和TMS数据服务。以前的场景是：货主方纳入一个第三方物流公司，前一天晚上接单并通知车队，但至于送什么样的东西，第二天到了现场才知道，司机更多的是根据经验来进行配送。
　　现在我们在接到诸如商超、大卖场等的订单信息后，会输入到鸟眼系统里面，我们会进行提前预约，根据系统进行派遣调度。
　　我们看到智能排线的结果，和人工调度完全是两种情况。人工调度会根据历史经验，其派车逻辑是基于某一个区域或者某一个模块的订单，画一个圈，然后调度配送车辆。
　　而智能排线是将很多可能的派遣规则输入到系统，系统出筛选最佳的方案。现在进入系统的所有数据，我们可以帮助客户获得所有的订单计划，他的消费者的特点，不同时段下的路况，综合分析这些数据，云鸟能告诉客户某个经销商每次下的单量很少，但是收货时长很长，所以我们建议进行一些特殊的调控；或者是根据历史的配送数据，预测某个门店可能会提前收货，以此调整前端仓库的排线的和在途线路的监控。
　　最后谈谈我的一些思考：
　　第一，随着IT技术的日新月异，特别是AI技术的逐步成熟，传统企业中需要人工判断的环节都具备用AI改造的潜力。尤其在城配，传统模式中人工订单、人工排线、人工调度、人工客服、人工清点、人工盘货等，所有需要人工的地方都有提升的空间，用数据算法把人工判断的环节逐步的替代掉，把效率打造出来。
　　第二，现在的城配规模是相当庞大的，当云鸟做到一定体量时，我们能够形成比传统的模式更加明显的规模效应。
　　第三，现在云鸟司机的平均在途0.8小时，但是在客户仓库的末端大约是2.6小时，这里面有巨大的提升空间，是可以用标准化的交付产品，包括新的IT技术来改变的。中国拥有世界上最为复杂的最为丰富的数据资源，我们认为中国是绝对有机会把城配领域做到世界第一的，这也是云鸟一直在奋斗的目标，谢谢大家！（
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