导读：企业的数字智能应用需要经历三个阶段：1.0阶段是业务场景的数据化，通过信息系统采集企业全环节业务情况，通过数据记录详细业务行为，这个阶段的数据依托于业务场景，能够反映某一业务环节的运营情况;2.0阶段是全环节数据的网络化，依托数据中台的能力，对企业沉淀的多环节业务数据进行聚合、分析和可视，支持对企业总体管理现状的系统性分析;3.0阶段是依托标准数据的智能化，在良好的数据基础上，应用智能算法进行高效精准的辅助决策。京东物流具备底层高质量的标准化数据，沉淀了数据中台和算法中台，支持了顶层多场景的智能算法应用，引领了中国物流行业数据智能应用的浪潮。

　　围绕“短链、智能、共生”，京东物流坚持“体验为本、效率制胜、技术驱动”，携手社会各界共建全球智能供应链基础网络。京东物流最初服务于京东电商平台，承担企业物流的职能。经历10多年的高速发展和变革，京东物流已成长为家喻户晓的综合性物流企业。京东物流打造的211限时达、极速达、京尊达等物流产品，在消费者心中成为行业的产品标杆。2017年京东决定开放物流服务，把服务于内部电商平台的优质物流能力开放给全社会，以平台化思维，与全社会共建全球供应链基础设施。经过将近三年的开放历程，京东物流快速从企业物流成长为行业领先的物流企业。目前，京东物流的供应链基础设施遍布全国，并逐步走向国际化;在国内，服务覆盖全国99%的人口，24小时之内订单的达成率90%以上。在提供高品质物流服务的同时，为社会创造了500万以上的就业岗位。今年1月23号武汉开始封城到前一段时间解封，一共经历了76天的时间。疫情期间京东物流坚持提供服务，特别是在重灾区武汉，成为为数不多能够满足社会紧缺物流服务的公司之一。京东物流之所以能够快速反应、高效应对，离不开背后强大的数据智能能力的支持。

　　我们主要是从三个层面进行快速应对。物流网络规划决定了物流服务的结构性成本和服务水平。首先，在顶层网络规划上，疫情期间不可避免的存在部分仓库停摆、部分枢纽终端的情况，通过智能规划平台中仿真模拟功能快速评估受影响设施的网络影响范围，并通过智能算法工具进行可用网络资源决策调整，保障了疫情期间大网运作不停歇。然后，在计划层面，智能供应链管理系统基于疫情需求的变化，预测疫情这一特殊时期不同区域消费者的品类需求，基于需求预测快速调整仓库物资布局和调拨策略等，实现了疫情期间对医疗、防护等品类供给。最后，在执行层面，智能调度大脑系统通盘统筹运输资源和运输需求，在疫情期间内外部运力资源极度紧张的背景下，实现了宝贵物流资源的高效利用和调度。其中，大数据和算法驱动下的物流智能规划和计划实现了全链条中大概80%的优化提升机会。下面具体讲下在这两个层面上京东物流智能化的应用。

　　智能规划是我们的三大抓手之一，这方面我们走在行业的前沿。京东物流的网络经过这么多年的发展，形成了中小件、大件、B2B、冷链、国际、O2O等6张大网，这些网络之间彼此独立又相互融合，承担着企业物流和物流企业的双重功能。京东物流不仅在复杂度上行业独一无二，而且规模庞大，涉及全国7000多个站点、550多个配送中心、25万运输车辆。怎么把这些物流节点更有效连接起来变成线，将这些线组合在一起就变成一张面，最终形成高效协同组织的一张物流大网，是智能规划平台面临的问题。智能规划平台首先通过运筹优化算法工具快速更新疫情期间网络组织，接着依托仿真模拟功能评估模拟算法规划方案的落地效果，最后落地到操作系统执行疫情大网临时规划方案。在这里我们应用了很多运筹优化技术来驱动，如混合整数规划、仿真技术等，结合业务场景，搭建了多种数学模型驱动智能规划决策。其中，仿真技术能够搭建实体网络在数字世界中的虚拟模型，结合现在非常热门的数字孪生、多智能体等技术，确保算法模型的决策结果能够有效执行系统有机的结合，保障算法落地。基于京东内部的场景和能力沉淀，我们形成了端到端的技术平台和解决方案，而且这些能力现在不仅适用于京东的物流网络，也开放这种技术服务给社会上需要网络优化的组织和企业，帮助大家加速数字智能的升级改造。在智能计划层面，为保证物资的供给，产能的匹配，我们结合疫情期间的特殊环境进行了模型上的处理和定制化。在品类布局上，我们区分出两类，一类是重要医疗防护的物资，一定要保证库存供给和配送的时效性;另一类是米面粮油等日常非紧急物资，我们做了一定的时效降级。在库存管理、配送计划系统里，依托算法实现自动根据品类优先级和各环节产能供给，调节各类订单的生产节奏，从而实现了产能和需求的平衡。C