早上我在悟空看到問到菜鳥物流如何優化供應鏈，實際上在我們分析數據的角度來看，我們認為菜鳥物流實際的唯一能做的就是優化自身。所謂優化供應鏈的說法，要一分為二的看，一個是快遞的接入商。菜鳥如今的狀態自成立以來一直屬于空殼的狀態(估計不少人會噴，且往下看)，菜鳥目前任然依托各大家物流快遞的支持得以名存。但實際菜鳥并沒有實際的線路車以及網絡。例如菜鳥與順豐的口水戰就是為了數據的介入問題扯皮。但從大數據的意義來講，大數據實際的采集數據指可視化的數據采集，而非想象的什么都能采集。所有的快遞公司都有一套雙向審核系統，API即我們查詢和能采集的數據是對外的，對內的甚至能詳細到人、物和細節，而菜鳥希望的是這一份數據，而絕非簡單的可視化數據。而今已經實現數據優化至多只能知道阿里巴巴旗下的平臺供銷狀態。整個物流社會的供應絕不是一家獨大的，(此處引入京東配送，完全屬于自有的平臺和體系)。所以我們從大數據的角度分析，阿里巴巴旗下的菜鳥優化供應鏈，倒不如說說阿里巴巴的工程師針對的數據算法的優化，同時擁有的阿里云技術支持來配合。但阿里的通病在于旗子扯得非常大，大到沒有邊際，最終也是能有成效和有結果的(例如菜鳥驛站和農村淘)。所有的項目均在修修補補中逐步完善，但眼下數據既是價值，數據就是一個項目和公司的核心所在。所以我覺得菜鳥至多能優化的就是數據的展現方式和如何使用數據引入阿里文化和阿里的商業插件。以上內容均為個人意見，僅供參考，沒有實際的偏向。

　　相比之下，菜鳥物流的人工智能運用是相當的成功的，尤其是自動化分揀和空間的解決。在阿里的引導下，高效的工作效率和高速的配比是非常成功的，尤其是算法和人工智能的結合。從長遠來看是有利于成本的節約和資源的配組的。所以我更看好菜鳥發展智能化人工智能的模塊，做到專精并商業化。

　　人工智能與物流