01
建設(shè)高效物流與供應(yīng)鏈面臨不確定環(huán)境下多層級(jí)復(fù)雜決策的挑戰(zhàn)
中國(guó)作為疫情中唯一保持正增長(zhǎng)的全球主要經(jīng)濟(jì)體以及全球產(chǎn)業(yè)鏈中重要的制造業(yè)大國(guó)，2021年gdp總量達(dá)到114.4萬(wàn)億;其中物流行業(yè)保持了高景氣度，2021年社會(huì)物流總費(fèi)用達(dá)到16.7億元，保持了2%的同比增速。中國(guó)物流行業(yè)持續(xù)景氣，行業(yè)現(xiàn)代水平持續(xù)提升，但與發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體相比，國(guó)內(nèi)行業(yè)龍頭的營(yíng)收占比仍處較低水平，在效率和成本上仍有極大的優(yōu)化空間，這也是物流科技需要發(fā)力的重要方向之一。尤其在行業(yè)數(shù)智化浪潮的推動(dòng)下，解決物流與供應(yīng)鏈建設(shè)過(guò)程中普遍存在的信息不對(duì)稱、供需不匹配、資源未達(dá)到最優(yōu)等痛點(diǎn)現(xiàn)狀問(wèn)題已勢(shì)在必行。
運(yùn)籌學(xué)是一門(mén)利用優(yōu)化、概率統(tǒng)計(jì)與算法等數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)工具對(duì)生產(chǎn)制造、企業(yè)運(yùn)營(yíng)、金融經(jīng)濟(jì)等眾多領(lǐng)域中的問(wèn)題進(jìn)行建模求解，從而達(dá)到降低成本與提高效率等目的的學(xué)科。它是智能決策的理論根基。其中傳統(tǒng)的概率統(tǒng)計(jì)以及如今受到廣泛應(yīng)用的人工智能算法，能夠利用歷史數(shù)據(jù)(歷史需求、歷史價(jià)格等)與輔助數(shù)據(jù)(天氣、新聞、微博熱搜、行業(yè)數(shù)據(jù)等)，相對(duì)準(zhǔn)確地估計(jì)供給與需求等物料信息以及成本價(jià)格等金融信息，為決策模型提供可靠的輸入。所以，運(yùn)籌學(xué)對(duì)于解決物流與供應(yīng)鏈行業(yè)的供需匹配、資源優(yōu)化的相關(guān)問(wèn)題具有非常重要的作用。
應(yīng)用運(yùn)籌學(xué)建設(shè)智慧物流的主要挑戰(zhàn)，在于對(duì)環(huán)境不確定性的準(zhǔn)確估計(jì)、搭建滿足現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的模型、大規(guī)模模型的快速求解、全局最優(yōu)解的獲取等。以電商快遞為例，需求的時(shí)空分布非常復(fù)雜且不平衡。在考慮到節(jié)假日、特殊購(gòu)物節(jié)、疫情沖擊等事件的影響下，難以對(duì)全國(guó)乃至全球未來(lái)的需求做出準(zhǔn)確估計(jì)，因而難以提前對(duì)物流資源做出準(zhǔn)確規(guī)劃。
除此之外，搭建滿足現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的模型非常困難。首先，現(xiàn)實(shí)問(wèn)題所需達(dá)成的目標(biāo)是多元的，甚至是沖突的。例如在對(duì)電商快遞路由做規(guī)劃的時(shí)候，要考慮到最小化倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸、人力等成本，同時(shí)最大化滿足時(shí)效要求等多個(gè)目標(biāo)。其中高時(shí)效必然與低成本產(chǎn)生了沖突，決策者需要在諸如此類沖突的目標(biāo)之間做出權(quán)衡。其次，現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中需要滿足的約束也多種多樣。例如在購(gòu)物節(jié)前，不同城市卡車司機(jī)數(shù)量和質(zhì)量(路線熟悉程度等)隨機(jī)的情況下，我們需要提前調(diào)度多少數(shù)量的卡車和司機(jī)在各大城市待命，才能在滿足時(shí)效需求的前提下，盡可能減少空閑資源的浪費(fèi)。
模型的搭建也需考慮到求解的效率以及能否獲得全局最優(yōu)解等問(wèn)題。以順豐為例，其擁有超2.1萬(wàn)個(gè)自營(yíng)網(wǎng)點(diǎn)，近400+中轉(zhuǎn)分撥中心、站點(diǎn)，超9.5萬(wàn)自營(yíng)及外包車輛、13萬(wàn)條干支線。如此龐大的數(shù)字放在模型當(dāng)中帶來(lái)的是上百萬(wàn)個(gè)決策變量、過(guò)千萬(wàn)條模型約束等。即使是一個(gè)最簡(jiǎn)單的線性規(guī)劃模型也需要相當(dāng)時(shí)間求解，更不用說(shuō)一個(gè)如上文所述滿足現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的模型。除此之外，復(fù)雜的模型也會(huì)導(dǎo)致無(wú)法獲得全局最優(yōu)解，且得到的決策與最優(yōu)決策之間相去甚遠(yuǎn)。
此外，在搭建好一個(gè)能準(zhǔn)確描述現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的模型后，需要有能在相對(duì)較短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確地求解模型的算法。一些經(jīng)典的模型往往得益于其簡(jiǎn)潔性，能快速得到精確解;但是由于其過(guò)于簡(jiǎn)化問(wèn)題特征，導(dǎo)致與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景相距甚遠(yuǎn)，無(wú)法直接應(yīng)用，例如庫(kù)存管理中的報(bào)童模型。因此，我們往往在為具體問(wèn)題設(shè)計(jì)了針對(duì)性的模型之后，還需要設(shè)計(jì)出針對(duì)性的求解算法，才能將解決方案真正的落地。
02
運(yùn)籌峰會(huì)集產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界眾家之所長(zhǎng)探討次世代智慧物流建設(shè)
順豐作為物流與供應(yīng)鏈行業(yè)的領(lǐng)先者，在科技建設(shè)與業(yè)務(wù)變革中，預(yù)見(jiàn)到未來(lái)科技力量將更深刻地影響物流與供應(yīng)鏈行業(yè)的發(fā)展，而運(yùn)籌就是其中非常重要的技術(shù)方向之一。而促使前沿技術(shù)更好地發(fā)展并真正推動(dòng)引領(lǐng)行業(yè)的變革，不僅需要企業(yè)的關(guān)注，更需要整合產(chǎn)學(xué)研各方優(yōu)勢(shì)與資源，通過(guò)產(chǎn)學(xué)研良性生態(tài)打通從理論研究到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的橋梁。
近日，由順豐科技舉辦的運(yùn)時(shí)·籌策2022運(yùn)籌優(yōu)化領(lǐng)域技術(shù)交流峰會(huì)中，來(lái)自產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的多位專家與教授們通過(guò)大量精彩的案例，深入探討了包括物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、車輛路徑規(guī)劃、裝箱問(wèn)題、無(wú)人機(jī)調(diào)度、航空調(diào)度、數(shù)字化工程與物聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)話題。順豐集團(tuán)cto兼順豐科技ceo耿艷坤表示，近幾年，順豐一如既往地重視科技投入，本次峰會(huì)就是一次很好的契機(jī)，讓順豐科技以豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)積累為觸點(diǎn)，攜手行業(yè)專家、高校學(xué)術(shù)力量，共同探討物流與供應(yīng)鏈行業(yè)在科技助力變革與智慧決策中的更大的遠(yuǎn)景和價(jià)值。
運(yùn)籌or帷幄，贊19
首先從產(chǎn)業(yè)視角出發(fā)，來(lái)自順豐科技、百威英博集團(tuán)、畢馬威中國(guó)的四位行業(yè)專家分享了當(dāng)前產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)以及未來(lái)的趨勢(shì)。
順豐科技機(jī)器學(xué)習(xí)總工程師高磊分享了運(yùn)籌優(yōu)化在順豐物流業(yè)務(wù)的應(yīng)用。目前，順豐的智能決策體系端到端覆蓋了物流中收、轉(zhuǎn)、運(yùn)、派的各個(gè)環(huán)節(jié)，并形成了感知、決策、執(zhí)行的智能化營(yíng)運(yùn)閉環(huán)。他通過(guò)電商節(jié)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、物流車輛支線規(guī)劃、中轉(zhuǎn)場(chǎng)物資調(diào)撥三個(gè)具體案例，分享了在模型的數(shù)據(jù)規(guī)模超大的前提下如何進(jìn)行快速求解等問(wèn)題的應(yīng)對(duì)策略與算法創(chuàng)新。在技術(shù)理論應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)業(yè)過(guò)程中，他認(rèn)為定義問(wèn)題有時(shí)比解決問(wèn)題更加關(guān)鍵，此外數(shù)據(jù)的質(zhì)量、權(quán)衡多個(gè)目標(biāo)、指標(biāo)體系的搭建與反饋、實(shí)際作業(yè)中的不確定性等方面也對(duì)具體的落地效果具有較大的影響。
除了物流場(chǎng)景，供應(yīng)鏈也是泛運(yùn)籌相關(guān)技術(shù)應(yīng)用一個(gè)重要的方向。順豐科技大數(shù)據(jù)解決方案專家陳秋麗分享了運(yùn)籌學(xué)在順豐為to b企業(yè)客戶提供大數(shù)據(jù)決策的智能服務(wù)中的應(yīng)用，例如倉(cāng)網(wǎng)規(guī)劃、庫(kù)存補(bǔ)貨、線路規(guī)劃等，同時(shí)她也分享了在這個(gè)過(guò)程中對(duì)于技術(shù)在具體產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中落地的思考。她認(rèn)為算法必須要先有數(shù)據(jù)才能計(jì)算，但是算法應(yīng)用不是必須要數(shù)據(jù)完整了才能應(yīng)用。算法只是一種解決問(wèn)題的工具。一個(gè)好的基于數(shù)據(jù)智能的解決方案，應(yīng)該是一個(gè)可執(zhí)行落地的方案。大數(shù)據(jù)智能助力企業(yè)成功的因素不僅有算法、系統(tǒng)以及配套的業(yè)務(wù)流程與設(shè)備，更需要沉淀數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力、認(rèn)可數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值。
數(shù)字化供應(yīng)鏈對(duì)于具體應(yīng)用的實(shí)體生產(chǎn)的企業(yè)意味著什么?來(lái)自百威英博集團(tuán)apac供應(yīng)鏈數(shù)字轉(zhuǎn)化轉(zhuǎn)型技術(shù)顧問(wèn)陳治珍分享了她對(duì)于供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的思考。在供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，主要遇到了包括管理和技術(shù)兩個(gè)層面的挑戰(zhàn)。從管理維度而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型最終輸出的巨大的價(jià)值背后往往蘊(yùn)含著大量“冰山下”難以立刻看到價(jià)值產(chǎn)出的工作，例如數(shù)據(jù)的采集、標(biāo)準(zhǔn)化等工作，這需要不斷與各個(gè)相關(guān)方明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型各個(gè)階段投入與產(chǎn)出的預(yù)期，以長(zhǎng)期主義對(duì)待數(shù)字化轉(zhuǎn)型;從技術(shù)維度而言，找到可以匹配現(xiàn)有工藝流程的、應(yīng)用效果更好的算法、模型，也是需要業(yè)界與學(xué)界共同不斷突破的方向。此外，她還分享了機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生等技術(shù)在百威英博集團(tuán)的實(shí)戰(zhàn)案例。
數(shù)字化有效帶動(dòng)了生產(chǎn)型物流供應(yīng)鏈的管理模式改善，而對(duì)于數(shù)據(jù)化的管理探索、智能決策將持續(xù)備受企業(yè)關(guān)注。畢馬威中國(guó)區(qū)供應(yīng)鏈咨詢負(fù)責(zé)人陳蔚健進(jìn)一步分享了供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用在實(shí)際場(chǎng)景中的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)診斷、驗(yàn)證分析等方式，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈從線性到網(wǎng)狀的全渠道管控;同時(shí)通過(guò)信息流的打通，實(shí)現(xiàn)企業(yè)協(xié)同和科學(xué)決策，解決了行業(yè)普遍存在的上下游信息不對(duì)稱，數(shù)據(jù)滯后、運(yùn)營(yíng)指標(biāo)口徑不統(tǒng)一等問(wèn)題;此外，通過(guò)智能算法應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷協(xié)同的智能化。
而對(duì)于未來(lái)在運(yùn)籌加持下的物流與供應(yīng)鏈探討，大家把目光投向了學(xué)界大咖分享環(huán)節(jié)。在本次峰會(huì)中，來(lái)自國(guó)內(nèi)5所運(yùn)籌領(lǐng)域頂尖院校的教授，分享了運(yùn)籌在包括航空調(diào)度、公路運(yùn)輸路徑規(guī)劃、集裝箱聯(lián)運(yùn)以及無(wú)人機(jī)調(diào)度等方面的研究與思考。
現(xiàn)實(shí)物流場(chǎng)景中，城市配送無(wú)人機(jī)物流屬于新興領(lǐng)域。其在訂單時(shí)效要求高，人力有限、配送距離遠(yuǎn)、地面交通復(fù)雜的問(wèn)題上具備一定優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也面臨著挑戰(zhàn)。浙江大學(xué)管理學(xué)院周偉華教授基于實(shí)際落地場(chǎng)景以及研究成果，為我們分享了城市快速物流無(wú)人機(jī)調(diào)度系統(tǒng)的普遍應(yīng)用特征，如大規(guī)模問(wèn)題的實(shí)時(shí)求解、無(wú)人機(jī)航線規(guī)劃及站點(diǎn)的選擇、以及安全性問(wèn)題等。通過(guò)對(duì)城市配送業(yè)務(wù)全流程拆解，基于訂單驅(qū)動(dòng)的無(wú)人機(jī)調(diào)度模型，周教授結(jié)合兩組歷史數(shù)據(jù)及仿真系統(tǒng)測(cè)試的案例，充分驗(yàn)證了物流無(wú)人機(jī)調(diào)度系統(tǒng)的落地可能性和潛在優(yōu)勢(shì)。對(duì)于無(wú)人機(jī)未來(lái)運(yùn)輸模式的展望，他表示，未來(lái)5年也許我們將迎來(lái)從2d到3d的立體交通體系，屆時(shí)運(yùn)籌優(yōu)化、計(jì)算機(jī)、ai等技術(shù)將變得更為重要。
中歐經(jīng)貿(mào)關(guān)系是世界上規(guī)模最大、最具活力的國(guó)際經(jīng)貿(mào)聯(lián)系之一，中歐貨運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)與運(yùn)營(yíng)是“一帶一路”倡議的重要建設(shè)內(nèi)容，具有大量的場(chǎng)景值得研究。來(lái)自同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院和城市交通研究院的謝馳教授立足于中歐集裝箱多式聯(lián)運(yùn)，提出了考慮轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)施運(yùn)營(yíng)瓶頸、運(yùn)力容量上限、客戶基于時(shí)間與成本的選擇行為等因素的多品類貨物流隨機(jī)均衡模型。同時(shí)，設(shè)計(jì)了基于拉格朗日松弛框架的求解算法，在求解這一超大規(guī)模多模式多品類貨運(yùn)網(wǎng)絡(luò)流問(wèn)題時(shí)體現(xiàn)了高收斂性。該項(xiàng)研究囊括了預(yù)測(cè)和分析各類集裝箱貨物流的時(shí)空分布、轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)施和繁忙線路的擁堵?tīng)顩r、不同運(yùn)輸模式的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)和優(yōu)勢(shì)、以及未來(lái)相關(guān)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)資源的擴(kuò)充需求等多個(gè)大規(guī)模負(fù)責(zé)系統(tǒng)問(wèn)題。
面對(duì)當(dāng)前公路貨運(yùn)普遍存在成本居高不下和達(dá)成碳排放目標(biāo)等痛點(diǎn)問(wèn)題場(chǎng)景，來(lái)自深圳大學(xué)土木與交通工程學(xué)院的薛召杰教授，從業(yè)界和學(xué)界的創(chuàng)新做法背景出發(fā)，帶來(lái)了他們對(duì)于卡車列隊(duì)在物流領(lǐng)域的整車集運(yùn)場(chǎng)景的研究成果分享。利用運(yùn)籌優(yōu)化方法建立并完善相應(yīng)車輛路徑問(wèn)題數(shù)學(xué)模型及求解算法體系，并通過(guò)對(duì)比分析評(píng)估各種模式的預(yù)期效益，為將來(lái)自動(dòng)列隊(duì)模式在物流領(lǐng)域中的應(yīng)用落地提供調(diào)度技術(shù)支撐和管理科學(xué)依據(jù)。對(duì)于自動(dòng)列車模式的未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，薛教授表示，自動(dòng)列隊(duì)作為一種新的運(yùn)輸模式，在技術(shù)取得一定成熟的情況下，我們將實(shí)現(xiàn)不單是點(diǎn)到點(diǎn)、1對(duì)n、甚至是n對(duì)n的的企業(yè)場(chǎng)景服務(wù)需要。
航空交通作為聯(lián)系國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)生活的重要紐帶，在經(jīng)濟(jì)全球化和信息化的背景下得到了快速的發(fā)展。在航空調(diào)度領(lǐng)域，北京航空航天大學(xué)國(guó)家空管新航行系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的孫小倩教授介紹了她對(duì)航空交通大規(guī)模組合優(yōu)化問(wèn)題高效啟發(fā)式和精確算法研究成果。運(yùn)籌學(xué)應(yīng)用于航空貨運(yùn)運(yùn)輸精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的場(chǎng)景包括航班網(wǎng)絡(luò)、航班計(jì)劃、機(jī)型指派、飛機(jī)編排、機(jī)組編排等子課題，涉及了飛機(jī)、機(jī)組、客貨等多種業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，屬于典型的航空運(yùn)營(yíng)大規(guī)模組合優(yōu)化問(wèn)題。由于各個(gè)子問(wèn)題規(guī)劃周期不同，且均為np難問(wèn)題，隨著問(wèn)題規(guī)模的擴(kuò)大，相關(guān)決策變量激增、關(guān)聯(lián)約束大大提升問(wèn)題復(fù)雜度。孫教授的研究通過(guò)壓縮-求解-重寫(xiě)-再求解的思路，結(jié)合精確算法、啟發(fā)式算法以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法，輸出了高效的具備可擴(kuò)展性的航空運(yùn)營(yíng)大規(guī)模組合優(yōu)化問(wèn)題求解方法。該方法應(yīng)對(duì)要求快速準(zhǔn)確求解大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題的挑戰(zhàn)，為企業(yè)合理配置運(yùn)力資源，降低運(yùn)營(yíng)成本。
清華大學(xué)深圳研究院現(xiàn)代物流研究中心高本河副主任則介紹了運(yùn)籌學(xué)結(jié)合仿真技術(shù)在快遞物流航空網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃研究。傳統(tǒng)的物流航空網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃存在業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)要求高、工作復(fù)雜度高等問(wèn)題。通過(guò)結(jié)合航線規(guī)劃算法與仿真軟件，該研究可以在規(guī)劃結(jié)果符合預(yù)期的基礎(chǔ)上，對(duì)于近期的算法規(guī)劃方案(或人工方案)利用仿真系統(tǒng)進(jìn)行一次或多次模擬仿真，獲得規(guī)劃方案的綜合評(píng)價(jià)。該方案實(shí)現(xiàn)航線規(guī)劃工作的自動(dòng)化，對(duì)方案進(jìn)行全面評(píng)價(jià)，提高規(guī)劃工作效率。仿真工具在航空網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、選址規(guī)劃等多個(gè)物流營(yíng)運(yùn)場(chǎng)景都可以落地應(yīng)用，因其對(duì)于方案、算法的評(píng)估較為客觀全面等特質(zhì)，具有投入較少而收效顯著的潛力。
03
融合創(chuàng)新、布局前沿，科技將成為引領(lǐng)物流與供應(yīng)鏈行業(yè)變革的重要力量
近幾年，運(yùn)籌作為數(shù)據(jù)化智能決策的關(guān)鍵杠桿，其應(yīng)用涵蓋了生產(chǎn)制造與物流供應(yīng)鏈行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的諸多場(chǎng)景，逐漸成為熱點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、仿真等相關(guān)技術(shù)的日益成熟，以及越來(lái)越豐富而多元的數(shù)據(jù)被沉淀與共享，運(yùn)籌相關(guān)的研究與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用具有了更大的想象空間。
順豐科技大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用負(fù)責(zé)人金晶表示，運(yùn)籌是一個(gè)常做常新的領(lǐng)域，它兼具挑戰(zhàn)性和趣味性。在巨大的想象空間背后，運(yùn)籌如何更好地助力國(guó)家核心產(chǎn)業(yè)發(fā)展這一命題，也如同其他技術(shù)由理論向應(yīng)用的轉(zhuǎn)化一樣充滿挑戰(zhàn)。例如在實(shí)際落地場(chǎng)景中，如何定義問(wèn)題，如何將業(yè)務(wù)模型抽象到恰到好處的水平，如何解決業(yè)務(wù)目標(biāo)既要、又要、還要的問(wèn)題等。如何打贏人為經(jīng)驗(yàn)，對(duì)行業(yè)的實(shí)踐者來(lái)說(shuō)也都是挑戰(zhàn)。想要獲得真正的突破是需要聯(lián)動(dòng)學(xué)界和業(yè)界的力量，也需要更多人才的投入。
峰會(huì)圍繞著運(yùn)籌在物流與供應(yīng)鏈行業(yè)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀、研究前沿進(jìn)行了分享與討論，讓我們感知到運(yùn)籌優(yōu)化與機(jī)器學(xué)習(xí)等尖端技術(shù)未來(lái)應(yīng)用在物流與供應(yīng)鏈行業(yè)的更多可能性。除此之外，我們也看到了順豐科技在積極布局產(chǎn)學(xué)研合作，力爭(zhēng)長(zhǎng)期走在技術(shù)領(lǐng)域前沿的努力。編者也期待諸如順豐科技等的高科技企業(yè)能持續(xù)投入并推動(dòng)運(yùn)籌學(xué)與大數(shù)據(jù)等技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用中的落地，為中國(guó)物流與供應(yīng)鏈行業(yè)提供最高效的服務(wù)，助力中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。
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