核心觀點

01. 物流行業(yè)供給改造的驅動力有三：科技創(chuàng)新、模式創(chuàng)新和組織管理創(chuàng)新。

02. 需求側的驅動力是貨的升級，遵循兩個轉輪：渠道和品類。

03. 物流模式的演變路徑可以概括為商流(新渠道、品類升級)變遷下，節(jié)點與運力的創(chuàng)造和整合歷史(新節(jié)點、節(jié)點整合、新運力、運力整合)。

那么“無風口時代”，物流行業(yè)還有哪些機會?

物流賽道最近似乎降溫了。

2018年整個物流賽道的投資事件218起，融資總額851億;2019年至今投資事件80起，融資總額258億。到年底估計也不會超過18年的一半。

的確冷了不少。

“冷”背后的兩個因素

一個是機構變得更謹慎了，看得多投的少。

而更深層次的原因是，現(xiàn)在市場上沒有像網(wǎng)絡快遞快運起網(wǎng)般的市場可見、模式清晰可復制的賽道，而新賽道的發(fā)展模式也還有待驗證，需要一段觀察期。

退一步來看

物流行業(yè)風口誕生的邏輯是什么?

簡單來說兩個方面：需求升級和供給改造。

——先看供給側

供給改造的驅動力大致有三：科技創(chuàng)新、模式創(chuàng)新和組織管理創(chuàng)新。其中科技創(chuàng)新是直接改變生產(chǎn)資料和生產(chǎn)方式，而模式創(chuàng)新和組織創(chuàng)新更多是在現(xiàn)有的生產(chǎn)力曲線上對人和資源的合理再分配以更高效的服務某一類客戶需求。貫穿這三個驅動力的是邊際成本。說白了，科技創(chuàng)新考慮的就是怎么用固定成本代替變動成本(系統(tǒng)替人or機器替人)，用系統(tǒng)提升資源分配效率，或者用量攤薄機器固定成本或者研發(fā)成本，。而模式創(chuàng)新和組織創(chuàng)新考慮的是如何結合現(xiàn)有的科技條件，更好的把人的生產(chǎn)意愿激發(fā)出來，以及如何將資產(chǎn)布局在離需求更近的地方或者用輕資產(chǎn)替代重資產(chǎn)，去提升人效和資源利用率。物流行業(yè)的模式創(chuàng)新主要是節(jié)點和運力的新增以及整合的歷史，后文會更詳細的描述。

——再看需求側

新的貨會帶來差異化交付要求，而新的貨可能是新的渠道或者是新的品類。每一次貨的升級都會帶來物流需求的升級。

貨的升級遵循兩個轉輪：渠道和品類。

——先說渠道。

美國的終端渠道演變歷史是一個由多省精+極致的多的一個發(fā)展路徑。這個演變的背后是不斷增長的人均GDP和相應對消費更精細化的需求。95之前，傳統(tǒng)業(yè)態(tài)在一個穩(wěn)定的品類擴張和品類精簡并行的線上發(fā)展，從Sears到橫掃全國的沃爾瑪，到精選SKU的Costco和Coupon-Sales的女裝零售JCP，到高端的雜貨超市Whole Foods以及各單品類的精品零售店。到95年左右，電商的帶來了無限的貨架，中低頻次的長尾商品渠道直接被線上平臺干掉(玩具反斗城破產(chǎn))，而高頻和重線下履約的Whole Foods則成為Amazon的收購對象。

中間層的流通渠道也經(jīng)歷了類似的過程。最早位于港口城市的坐商幾乎包攬了生產(chǎn)材料到生活用品買賣及融資的所有職能，因為生產(chǎn)端都是極其分散的小工坊作業(yè)，港口的坐商成為物流、信息流、商流和資金流的唯一有效聚合點。工業(yè)革命帶來了生產(chǎn)端的集中和城市化的進程，后者導致了大型零售終端的出現(xiàn)，前者推進了生產(chǎn)端的集中化。兩邊都專業(yè)化了，中間的坐商就不再能承載日益復雜的交易流程，于是流通環(huán)節(jié)也開始解綁，分化出了專業(yè)的貿(mào)易機構、金融機構以及物流機構。之后通訊和物流的基礎設施的進一步完善使得中間的流通環(huán)節(jié)更加透明，制造商逐漸可以直銷給零售商，貿(mào)易商的角色要么演變成了零售商，要么蛻變?yōu)楦訉I(yè)的物流交付公司，所以很多美國的物流巨頭都有貿(mào)易商的影子。

中國渠道的發(fā)展是不平均的。上圖可見，一二線城市基本上已經(jīng)和美國持平。如果去一下上海的八佰伴，基本上各種業(yè)態(tài)都能看到，競爭很激烈;而四五線城市可能大賣場也還活的很好。這也導致了中國底層物流業(yè)態(tài)的多樣性：一線城市的快遞已經(jīng)在爭奪分鐘級的時效了，而四五線城市的司機還在打斗地主趴活。雖然區(qū)域差異比較大，中國也經(jīng)歷了類似美國的渠道變遷。從最早的大批發(fā)+深度分銷，到后來大賣場的崛起，到精品商超的品類精選，到單品類獨立開專賣店，多點觸達，最后到電商的興起，線上線下一盤貨。除了和美國相似的業(yè)態(tài)，因為人口密度高，國內其實衍生出了一些更為細分的業(yè)態(tài)，比如最近比較火的拼團和前置倉，分別在流量端和履約端進一步的靠近消費者。

——再看品類。

如果說電商造就了網(wǎng)絡快遞，那么電商上的品類輪轉則驅動了快遞到其他物流形式的擴張。最早上線的3C，服裝、母嬰、小家電等產(chǎn)品都具有幾個個共同點：高值，物流標品;隨著電商滲透率的提高和物流網(wǎng)絡的成本降低，慢慢一些低值貨也能承載;再到后來，隨著一些大型的物流非標品類(如大家電)也能在線上銷售，到現(xiàn)在一些低值易耗易損的生鮮也在逐漸完成上線的過程。另一條線，to B平臺增加制造型和流通型企業(yè)的信息獲取半徑，物流企業(yè)也不同程度迎來了新的“貨”。

把幾個因素合在一起，供給側的移動互聯(lián)網(wǎng)，SaaS，和物聯(lián)網(wǎng)驅動了人、貨、場、設備、流程的上線和數(shù)字化，而貨的上線又給物流提出了新的需求。在兩端的持續(xù)推動下，新的模式就產(chǎn)生了。

物流模式的演變路徑可以概括為商流(新渠道、品類升級)變遷下，節(jié)點與運力的創(chuàng)造和整合歷史(新節(jié)點、節(jié)點整合、新運力、運力整合)。在這個大框架之下，整個物流模式的演變歷史可以總結如下：

【新商流新節(jié)點，新運力】自電商興起，從最初只是作為線下零售的一個補充渠道，C2C為主(低價)，早期快遞公司同期成立，可用的基礎設施只有專線和區(qū)域網(wǎng)(點到點，區(qū)域到區(qū)域)，運營粗放(場地剛性成本，人效低，沒有系統(tǒng)，且營銷半徑及其有限)。所以在節(jié)點上需要鋪設很多的攬件派件的終端店，落地配玩家基本上為個體車隊，故早期快遞公司選擇自建落地配及攬件。(宅急送轉型快遞、順豐：雖然早期加盟，但是很快轉直營)

【商流升級節(jié)點、運力整合】電商滲透率提高，品牌入駐，B2C增速迅猛，由平臺的購買數(shù)據(jù)出發(fā)開始整合落地配服務以及城市倉，如京東。

【節(jié)點整合、節(jié)點、運力外包】同時，2015年前，B2C電商以每年>70%左右的速度增長，服務全倉配行業(yè)的專業(yè)第三方倉配公司興起。(發(fā)網(wǎng)，2011年首次融資、萬象物流、2012年)運力層面，快遞干線外包，終端收派件外包，甚至有些中轉樞紐也開始實行加盟。

【新商流新運力】2014年左右，依托于外賣平臺的即時配送眾包運力平臺開始發(fā)展。

【運力外包】在15年左右，非外賣平臺核心戰(zhàn)場的區(qū)域性外包平臺也陸續(xù)出現(xiàn)。

【節(jié)點整合、運力整合、外包】快遞行業(yè)CR8 > 80%，核心城市攬件派件終端基本鋪設完畢，終端格局趨于穩(wěn)定。核心城市間貨量充足，線路利用效率高，但非核心城市單個快遞公司貨量不足(自身無法內部優(yōu)化的問題)，于是出現(xiàn)服務于網(wǎng)絡型快遞、快運公司的拼貨平臺，實質為貨物二次分發(fā)的基礎設施。目前是利用網(wǎng)絡物流公司的貨量做運力整合，下一步是繼續(xù)整合網(wǎng)絡物流公司的中轉節(jié)點。

【節(jié)點整合、運力整合】物流的整合逐漸向更重的貨物走，區(qū)域網(wǎng)、專線公司逐漸抱團形成平價小票零擔網(wǎng)絡、大票零擔網(wǎng)絡等。

【商流升級節(jié)點整合、運力整合】電商巨頭完成新零售布局，全面整合城市倉、前置倉、落地配、即時物流。目前的前置倉布局是通過借用線下零售巨頭的倉儲能力完成初步起網(wǎng)。

【節(jié)點升級】最近美團發(fā)布的無人微倉，就是利用智能貨架和打包設備，希望會從商品推薦、線上下單、智能貨架揀貨、機器人運輸、自動核驗、打包到配送實現(xiàn)自動化流程，完成對商戶服務的整體閉環(huán)。

【新節(jié)點】只要某類新的物流需求(存在目前的物流節(jié)點無法處理的需求)逐漸起量，且終端足夠分散，都有創(chuàng)造新的集貨節(jié)點的機會。例如冷倉(新設備)、跨境倉(新的操作方式)。而這些節(jié)點的串聯(lián)終將優(yōu)化整個鏈條的交付成本。

【新運力】基于機器學習或者運籌學算法優(yōu)化的配送網(wǎng)絡。

提煉一下其中的物流模式：

物流節(jié)點的新增和整合和外包：終端網(wǎng)點，區(qū)域分揀中心，CDC/RDC/FDC…

節(jié)點之間的流通范式：

單點到單點

單點到多點

多點到多點

運力的新增，整合和外包

另外，多對多的運輸模式天然有網(wǎng)絡屬性，人最多能做一些局部優(yōu)化，所以一定需要算法驅動的全局系統(tǒng)優(yōu)化方案。

其實模式的進化在生物學里也有一個概念的映射：協(xié)同進化。比如軟體動物A選擇給自己柔軟的身體套一個硬殼來抵御天敵，那么軟體動物B很可能也會進化出類似的機制。其實模式的擴散就是協(xié)同進化的一個表現(xiàn)，特別是現(xiàn)在，一個公司的模式被另一個公司借(mo)鑒(fang)也就差一兩輪融資(手動滑稽)?？傊玫哪Ｊ揭欢〞诤芸斓臅r間內擴散出去。

如果模式都能學

物流企業(yè)的競爭邏輯是什么?

這些模式背后的共同目的是邊際成本的降低和用戶體驗的提升。而整個物流行業(yè)的競爭邏輯也圍繞這兩者展開。

誰能以更低的邊際成本提供客戶愿意為之付費的服務，誰就能勝出。在規(guī)模效應和網(wǎng)絡效應明顯的行業(yè)，這一差異也會被放大。物流作為各行業(yè)的成本中心，to C的面臨激烈競爭，to B的面臨甲方爸爸壓運價，所以體驗提升這個維度肯定是可以有的，但是付費意愿大多數(shù)時候就 “呵呵”了。(雖然頗具未來感的藍色實時物流大屏是科技型物流企業(yè)的標準穿搭，然而搬磚的錢還是要看轉搬得好不好來給的)

那么主要看邊際成本。主要有節(jié)點效率和配送效率兩個方面。

配送端的邊際成本主要看車貨匹配度和路由的優(yōu)化程度，比如雙邊對開，或者三邊對開的成本是遠低于單邊的成本的。但是由于中國整個生產(chǎn)和消費的不對稱，這種匹配其實比較難。就拿縱深最好的快遞網(wǎng)絡來說，偏遠地區(qū)基本上還是總部補貼派費的方式來維系。當然，基于更大的業(yè)務量和更優(yōu)的路由規(guī)劃可以一定程度上提高效率，這里面有幾個維度：

更大的車(如，9米6的車16米5的車)配更多的貨，獲得更低的單票成本;

線路分拆、單元化運輸以取得更優(yōu)的里程匹配(減少單點貨量不均勻帶來的里程損耗)

貨的時間彈性和車的時間彈性的匹配(臨時車、外協(xié)車自有車比例的控制)。

支撐這些優(yōu)化的前提條件有兩個：更大的貨量和更優(yōu)的調度算法。有的是基于運籌學(數(shù)學求解器)，有的基于機器學習，本質還是統(tǒng)計學和pattern recognition，極大的依賴于樣本數(shù)，歸根結底還是要靠貨量。更確切的說是數(shù)字化的貨量。能夠實時的看到需求在哪里產(chǎn)生，什么時候產(chǎn)生，需要配什么樣的車型，有什么特殊的裝卸需求等等。誰能更加高效的聚合這些貨量，誰就掌握訂單入口以及后面所有運營優(yōu)化的機會和收益。

再說節(jié)點效率。其實物流模式的演變基本上是由節(jié)點的新增和整合驅動的。尤其是一些核心的節(jié)點，如果把控住了，能夠收割和節(jié)點相連線路的價值?？爝f是節(jié)點邊際成本的典范。因為產(chǎn)生了新的節(jié)點(營業(yè)部、中轉場、集散中心)，而標準化的分揀體系給了快遞公司一個可靠的邊際成本遞減的通道：用大型的分揀機代替人，固定成本代替變動成本，然后用量攤薄固定成本。大部分的快遞公司干線和末端攬配都是外包的，總公司只留了最能發(fā)揮規(guī)模效應的部分。這里加盟商本質上是采購快遞公司的轉運體系，快遞公司只收取中轉費，干線運輸費(除去一些加盟商自跑業(yè)務)和面單費。

以韻達為例：從16年到19年1H，韻達的的單票成本持續(xù)下降，到19年1H基本上到了1.4元每票的級別。這個主要來源于幾個方面：一是對分揀設備的持續(xù)投入，二是通過網(wǎng)絡優(yōu)化，減少中轉點，增加單車效率(韻達把轉運中心從原有的80多個縮減到了54個;運輸線路從4500條減少到3900條，用更少的中轉與線路，承接近乎2倍的業(yè)務量)。

快遞的節(jié)點是根據(jù)全國相對離散均勻的貨源而設計的軸輻式分撥網(wǎng)絡。而更大一部分的貨尚未觸網(wǎng)，相比快遞貨量也更加不均衡。未來，針對這些貨也一定也會出現(xiàn)的新節(jié)點。比如之前的汽配城同時承載了交易，倉儲和流通的功能，如果交易觸網(wǎng)，那么汽配城這個節(jié)點就不一定是針對倉儲和流通功能的最優(yōu)解了。

總結來說，物流賽道的誕生依賴于新的貨、新的科技、新的模式以及新的組織管理方式，但說到底都是在一定服務質量的前提下如何做到邊際成本最低。而資本的關注度也會隨著成本賽道企業(yè)邊際成本的遞增而遞減。

這就是為什么快遞最先大規(guī)模登錄資本市場，網(wǎng)絡快運次之。之后是一級市場的城配、區(qū)域網(wǎng)整合和專線整合平臺。最后到一些垂直行業(yè)的運力網(wǎng)絡，比如大宗和集裝箱。到現(xiàn)在，新的“貨”帶來的紅利基本上已經(jīng)被瓜分，快遞在幾輪淘汰賽后CR8已經(jīng)到80%以上，頭部效應明顯，而阿里的持續(xù)入股也預示著商流的掌控者對于物流企業(yè)即將進行更加深度的改造。除了持續(xù)的科技投入和在確定貨量的線路上買車，快遞公司基本上也得在牙縫里摳利潤了，比如營業(yè)點轉讓和罰款之類?？爝\的幾個層次也比較明晰，高值小票、平價小票，以及存量資源整合而來的網(wǎng)絡也都完成了數(shù)額可觀的融資。

在“無風口時代”

物流行業(yè)還有哪些機會?

“無風口”確實有點標題黨了，更確切的說法是“在主干網(wǎng)運力起網(wǎng)完成后，還有什么機會?”

首先，技術創(chuàng)新的機會是一直存在的。在物流的履約環(huán)節(jié)，機器替人的場景廣泛存在，貨到人的AGV是電商倉需求的產(chǎn)物，適用于標倉的AGV或者無人叉車也是很好的通用型技術標的。除了“替人”，其實還有很多漸進式創(chuàng)新可以讓人效大幅提升的優(yōu)化方案，在這里不一一列舉。除去比較可見的顛覆式的創(chuàng)新，有的技術創(chuàng)新不那么明顯，卻可以創(chuàng)造新的貨。

早前，在不添加化學制劑的情況下，牛奶只有在4度及以下的環(huán)境中儲存，才能夠保鮮 20-36 小時。這就把牛奶的流通半徑限制在了農(nóng)場范圍;后來巴氏殺菌為牛奶的短距離運輸提供了可能性，玻璃瓶裝牛奶、以及以牛奶生產(chǎn)為核心的城郊經(jīng)濟，相繼而生。利樂的超高溫滅菌技術使得牛奶常溫狀態(tài)下保存6個月，使得牛奶可以全國流通，也直接促成了牛奶的兩個巨頭。而利樂在整個產(chǎn)業(yè)鏈中也獲益頗豐。新的貨以垂直賽道出現(xiàn)，如跨境和生鮮(冷鏈)。

新的貨一定需要新的節(jié)點(新的物流資產(chǎn)和操作方式)和網(wǎng)絡去服務，只不過起網(wǎng)路徑各異罷了。

另外，除了 “新的貨”，若能將市面上分散的存量貨源進行整合，創(chuàng)造新節(jié)點(比如倉)，改變物流鏈路，將貨聚到一個節(jié)點，也能獲得規(guī)模效應。即使沒有運營上的效率提升，也能在資產(chǎn)集采、耗材集采和梯度利用以及金融上面掙到一些利潤。說到底還是由于聚合帶來的全行業(yè)交易成本的降低。至于怎么聚合要看具體行業(yè)的痛點和趨勢。

比如有的行業(yè)痛點是金融(這個比較普遍)，那么誰能夠解決貨主的資金需求，把整個貨物鏈條做到可控、可溯源、可處置，自然也就擁有了讓貨物移倉和改變物流鏈路的權利。當然這也要求貨本身具備一定金融屬性(可流通性)。

再比如合同物流。其實傳統(tǒng)合同物流也是起到一個資源聚合和信任中介的作用。但由于定制化服務、資源區(qū)域化、以及賬期長限制，企業(yè)也大都難以做大。之前也有很多大佬發(fā)文講了合同物流的破局之道，在此不再贅述。從邊際成本的角度來看，一個是獲客的時間成本，對應到銷售人效;一個是方案能力，對應一家企業(yè)需要花多久能夠做出讓甲方滿意的方案，再就是履約能力，對應的是下面的攬貨端和落地配如何規(guī)?；姆崭黝惪蛻舻亩ㄖ苹枨?。所以誰能顯著的提升合同物流的銷售人效(銷售agent化)、方案生成(行業(yè)解決方案模塊化)和履約能力(倉內操作管理，出場物流大通道合并等)，誰就能實現(xiàn)合同物流貨的聚合。

這里很多數(shù)字化的合同物流都在強調數(shù)字化的“可視”，然而實際上“可視”并不能產(chǎn)生甲方的溢價，也不能成為一個合同物流企業(yè)拿下訂單的關鍵。核心還在履約。如何讓SaaS或者系統(tǒng)高效的指導和控制末端操作人員的行為，并且不增加管理層級才是履約數(shù)字化的關鍵。這里還會涉及到組織變革。數(shù)字化要深入到履約環(huán)節(jié)，把對于操作人員的激勵和懲罰數(shù)字化到對于他完成每一個動作的激勵和懲罰，就能釋放很多沉睡的產(chǎn)能，從而降低價格。(畢竟性價比才是留住甲方爸爸的持久之計)。美國的CH Robinson，平均客戶簽約年限在十年以上，這個發(fā)展的空間無論從粘性還是規(guī)模來看都還有很大的空間。

最后，一些新的運力起網(wǎng)模式也在出現(xiàn)。比如基于算法系統(tǒng)調度的城配網(wǎng)絡或者干線整車網(wǎng)絡。非網(wǎng)絡干線的整車若要成網(wǎng)，一定不是基于規(guī)則的一個軸輻式雙邊對開網(wǎng)絡，有可能需要三個或者四個城市才能實現(xiàn)動態(tài)串聯(lián)。在城配的環(huán)節(jié)類似，干線同樣變成了動態(tài)的加盟車隊，而末端是最適合小路的電三輪，中轉是虛擬的接駁點。

貨的整合是從需求端出發(fā)，希望通過數(shù)字化全網(wǎng)的“貨”，找global最優(yōu)解;而這些新運力是從需求端出發(fā)，希望動態(tài)的在全網(wǎng)貨中找到適合自身運力池的貨池local最優(yōu)解，并給予定價。這有點類似早期的圖像識別，在數(shù)據(jù)有限的時候，算法至上;當數(shù)據(jù)飽和之后，一個一般的團隊也能做到80-90分。另外，管車和管人對于算法驅動的團隊也是一個挑戰(zhàn)：調度上省的成本能不能有效覆蓋復雜度上升后的管理成本和雜費還是一個現(xiàn)實的問題。

結語

風口一直都在。只不過相比于顛覆性的技術創(chuàng)新，物流行業(yè)更多靠的是深耕場景發(fā)掘尚未被滿足且快速成長的需求，或者是更好的履約模式和組織方式。這里面有很多坑，也需要摸著石頭過河。最后提到的幾個方向其實都還沒有被驗證，但這個行業(yè)不乏優(yōu)秀的創(chuàng)業(yè)者不停的思考迭代，尋找破局之道。

這里想起《長安十二時辰》里面的一句話：

“你自己選的路，分不清楚對錯的時候，就記著兩個字，不退?！?/p>