![[SCF]供应链金融生态圈中的6大主体,第1张](/aiimages/%5BSCF%5D%E4%BE%9B%E5%BA%94%E9%93%BE%E9%87%91%E8%9E%8D%E7%94%9F%E6%80%81%E5%9C%88%E4%B8%AD%E7%9A%846%E5%A4%A7%E4%B8%BB%E4%BD%93.png "[SCF]供应链金融生态圈中的6大主体,第1张")
供应链金融是一种生态协作型的金融业务， 即要完成一笔供应链金融业务，需要三方角色进行协作，包括平台提供者、风控管理者、流动性提供者：平台提供者通过服务的输出整合供应链上下游交易相关的主体、物、信息，起到获客、管理和归集信息的作用；风险管理者负责供应链金融方案的设计、风险识别与风险控制；流动性提供者负责提供资金。
因此，在供应链金融业务中，各供应链金融利益相关方/参与主体构成了供应链金融生态。供应链金融生态包含六大类主体：
供应链金融需求方；
供应链上核心企业；
供应链金融平台方；
供应链金融 科技 赋能方；
供应链金融资金方；
供应链金融基础设施方。
图1-1中国供应链金融生态图
01
供应链金融需求方
中小微企业由于在供应链中处于弱势地位、资金被占压严重，并且缺乏有效、低成本的信用评估和增信手段，造成难以通过传统方式获得融资。但当金融机构从供应链整体的角度去衡量中小微企业的融资风险时，金融机构可以更深入地了解中小微企业的经营状况、信用状况等等，更利于中小微企业获得金融支持。
02
供应链上核心企业
供应链上核心企业是指行业的龙头/骨干企业，大部分核心企业在供应链金融生态中的职能是为其上下游中小微企业提供信用担保。但需要注意的是，有的行业龙头/骨干企业会往服务化转型，建立生产性服务平台/机构，以提升供应链整体的竞争力、促进整个产业的升级，担任着供应链金融平台方的角色；有的行业龙头/骨干企业甚至会成立金融 科技 公司，对外输出风控能力；有的行业龙头/骨干企业则会往金融端深入，成立金融子公司，担任着供应链金融资金方的角色。
03
供应链金融平台方
具体包括供应链管理服务公司、物流公司、B2B平台三类主体。这些主体通过构建供应链运营的平台或生态，为供应链金融提供业务场景，并在场景中帮助资金方实现获客与风控：一方面，利用对产业资源的整合能力、对供应链的优化能力，为供应链金融资金方挖掘与推荐融资客户；另一方面，凭借自身积累的行业经验，或对供应链中物流、商流、信息流、资金流的掌控，或利用区块链、大数据+人工智能、物联网等技术手段，帮助供应链金融资金方进行风险防控。
（1）供应链管理服务公司
供应链管理服务公司以整合资源为基础，对供应链的物流、信息流、资金流、商流进行设计、规划和优化，进而提供订单管理、采购执行、报关退税、物流管理、资金融通、信息管理、贸易商务、结算等一体化的综合服务。
供应链公司直接参与贸易，但却不是贸易公司；参与物流，却不是物流公司；帮助中小成长型企业解决融资难融资贵问题，但却不是银行；提供信息化、智能化技术的支撑，但又不是 科技 公司。
供应链公司最擅长的是资源整合与配置，满足客户的非核心业务外包需求，通过商业模式的设计实现供应链的高效运作，为客户创造价值。
（2）物流公司
物流公司从专业的物流服务切入，要么形成金融仓储专业服务能力，帮助资金方进行货物质押融资业务的质押物监管；要么从物流扩展至商流、信息流、资金流形成四流合一的供应链管理服务能力，但其物流业务仍是主营业务，并且相对第一类供应链管理服务公司更“重资产”。
（3）B2B平台
B2B平台以互联网/移动互联网为载体，通过标准化、线上化、数据化、智能化的方式，广泛地连接供应商、采购方以及生产性服务商，实现在线化的交易、协作，乃至结算。
线下会按需求搭配高效的供应链运作体系，以线下高效的交付配合线上高效的交易与协作。
最后以大数据智能分析、资金账户管理、物流监管等为主要风控手段，在交易场景中嵌入供应链金融服务。
04
供应链金融 科技 赋能方
金融 科技 运营平台特指利用金融 科技 进行金融风控运营的平台，其专注于金融风控能力的建设，借助大数据、人工智能、物联网、区块链等技术手段，以独立第三方的风险管理者角色，帮助资金方实现金融风险的识别、管控；以收取风控服务费为主要盈利手段。
大数据+AI技术主要用于对供应链金融相关数据进行智能化的分析从而辅助风控；物联网赋能于物流的运作与对物的可视、可控的监管；区块链技术主要保障信息的匿名、开放、不可篡改、可追溯，并且保障契约的自动执行。
05
供应链金融资金方
供应链金融资金方指的是持牌金融机构，包括银行、保理、小贷、基金、担保、信托、证券、保险等。他们是流动性的提供者。同时，有的金融机构除了提供资金，还担任风险管理者或平台提供者的角色，与作为纯资金提供方的金融机构相比，这类机构对产业供应链的参与程度更深、掌控程度更高。
具体来说，有的银行以资金成本优势和对资金账户的管控能力基础，以交易银行（自建平台或者与平台合作掌握交易）、金融 科技 银行（基于金融 科技 形成新的风控能力）等新模式为实体产业中的中小企业提供供应链金融服务；有的非银金融机构也通过构建服务平台或研发应用金融 科技 的方式深度开发供应链金融业务。
06
供应链金融基础设施方
基础设施方为供应链金融业务的开展提供基础设施、工具、服务，包含各类信息化基础设施供应商（含信息管理系统供应商、金融 科技 供应商）、电子认证技术服务商、标准仓单服务商、电子签名与电子合同服务商、数据服务商、征信服务商、支付服务商、资金管理服务商、金融资产交易所、律所、会计事务所、行业中介组织等。
来源 | 万联供应链金融智库
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应答时间：2021-02-23，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
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>区块链在物联网和物流领域的应用前景区块链在物联网和物流领域也可以天然结合。通过区块链可以降低物流成本，追溯物品的生产和运送过程，并且提高供应链管理的效率。该领域被认为是区块链一个很有前景的应用方向。
Skuchain创建了基于区块链的新型供应链解决方案，实现商品流与资金流的同步，同时缓解假货问题。而伦敦的区块链初创企业Provenance为企业提供供应链溯源服务，通过在区块链上记录零售供应链上的全流程信息，实现产品材料、原料和产品的起源和历史等信息的检索和追踪，提升供应链上信息的透明度和真实性。德国一个初创公司Slockit做了一个基于区块链技术的智能锁,将锁连接到互联网,通过区块链上的智能合约对其进行控制。只需通过区块链网络向智能合约账户转账，即可打开智能锁。用在酒店里，客人就能很方便地开门了，这是真正的共享经济!
不仅仅在供应链管理，在金融领域、智能制造、文化娱乐、金融服务、医疗健康、IP版权，教育、共享经济、通讯、社会管理、慈善公益、社会就业，电子政务都可以有广泛应用。
目前国内互联网、IT都在涉足区块链行业，并着手研发或推出基础应用案例的一系列解决方案。在当前发展趋势中，将区块链技术融入智慧生活、物联网等领域，整合海量实体商业应用场景，进行区块链+实体行业项目，实现实体产业的实体化转型升级，是属于最具带代表性的区块链应用方向之一。
Startus Insights创新分析师对901个解决方案进行了详尽的分析，并提出了2020年及以后的十大物流与供应链行业趋势与创新。
来源/物料搬运商业评论
作者/Startus Insights
物流行业的趋势取决于在业务流程中实施技术驱动型创新所产生的重大变化。下一代物流管理解决方案正在朝着使全球供应链更加以客户为中心和可持续发展的方向发展。物流流程的自动化极大地提高了工作流程的生产率和效率。供应链的透明度和可追溯性的提高对于维持各个利益相关者之间的灵活动态关系至关重要。
下面的图说明了将对2020年及以后的公司产生影响的十大物流行业趋势。从建立自动仓库到跟踪快递和包裹，物联网（IoT）在该行业中扮演着重要角色。
支持人工智能（AI）的平台和解决方案不断学习一些繁琐的物流流程，以开始实现传统上手动任务的自动化。放宽关于无人机的法规及其用法，不仅可以促进最后一英里的交付，而且可以促进整个行业的机器人应用。
创新图：新兴的物流解决方案
物流行业正加速采用创新方式采用技术，以解决现有和新颖的挑战并提出新的用例。
随着客户期望的不断提高以及随着人们对产品种类和个性化服务的兴趣转移，物流和供应链部门面临越来越大的压力。物联网，先进的移动机器人以及支持人工智能和区块链的解决方案等新兴技术的飞速发展，导致公司在选择最合适的技术进行投资时面临两难选择。随着技术的不断发展，对于新兴公司要积极主动，尽早发现潜在的破坏性变化。
01
物联网
物联网是物理设备的连接，可通过互联网监视和传输数据，而无需人工干预。物流中的物联网可提高供应链各个环节的可见性，并提高库存管理效率。将IoT技术集成到物流和供应链行业中，可以提高效率，透明度，货物实时可见性，状态监控和车队管理。
Fleetroot – 车队管理
总部位于阿拉伯联合酋长国的初创公司Fleetroot为公司提供了物联网平台，以控制和管理其车队。Fleetroot通过提供油耗和浪费报告为车队经理提供燃油管理解决方案。该平台有助于监视车辆的性能，并使用车辆中嵌入的传感器和设备向系统发送严重警报。然后将数据与 历史 数据一起进行分析，以预测和计划车队的维护。Fleetroot还为货物运输提供路线优化和交付解决方案。
Ambrosus – 实时供应链可见性
伯利兹创业公司Ambrosus为食品和药品供应链行业构建了一个基于区块链的端到端物联网网络。该网络提供了用于分析传感器，分布式分类帐和数据库之间传输的数据的工具，以优化供应链。该平台可对整个供应链中的货物进行准确跟踪，从而通过利用区块链技术确保产品的质量和真实性。
02
人工智能
结合机器学习的AI算法可帮助公司积极应对需求波动。例如，基于AI的预测解决方案使管理人员可以计划供应链流程并找到降低运营成本的方法。自动驾驶AI和智能道路技术正在朝着交付服务自动化的积极方向发展。此外，基于AI的认知自动化技术带来了智能，可以自动执行管理任务并加速信息密集型 *** 作。
Insite – 需求预测
总部位于新西兰的初创公司Insite提供了基于AI的软件解决方案，用于价格预测，需求预测以及流程和流程的优化，主要满足消费品包装（CPG）和零售行业的需求。该软件提供了用于风险评估和需求预测的模块，以自动化过程决策和控制 *** 作条件。机器学习增强平台提供了实时收集和集成过程数据的工具。结果，经理们有能力在产品补货方面提供可行的见解。
Adiona – 工艺优化
澳大利亚初创公司Adiona开发了基于AI的优化软件即服务（OSaaS），使公司可以改善其物流流程并降低成本。Adiona的FlexpOps API通过解决车辆路线和相关挑战来优化静态和动态传递路线。
此外，该软件还可以通过使用机器学习技术预测需求，天气和交通状况等条件来支持车队随时间的决策。该解决方案还优化了劳动力需求并自动进行了重新部署。
03
机器人技术
将机器人技术集成到物流中可以提高供应链流程的速度和准确性，并减少人为错误。与人工相比，机器人可以延长正常运行时间并提高生产率。但是，机器人并不承担人类的工作，而是与他们一起协同工作以提高效率。诸如协作机器人（“ co-bots”）和自主移动机器人（AMR）之类的物理机器人用于在仓库和存储设施中拣选和运输货物。此外，软件机器人执行重复的，机械化的任务，从而为工人节省了时间。
Canonical Robots – 协作机器人
协作机器人与人工合作，提供帮助并提高物流运营效率。这些机器人可以在短时间内拾取，放置和包装货物，同时消除了潜在的人为错误。西班牙初创公司Canonical Robots创建了各种协作机器人来促进供应链流程。这些协作机器人具有6个轴关节，可促进模仿人类手臂的多种灵活性和运动。此外，这些机器人还可以帮助工人进行拣选和放置，码垛和包装 *** 作。
Actimai – 机器人过程自动化（RPA）
RPA提供了低级重复性任务的自动化功能，消除了人为错误，并降低了管理费用。例如，RPA软件执行的 *** 作包括发票处理，自动将信息存储在审计跟踪中以及自动执行采购订单的输入。Philippino初创公司Actimai通过利用AI和大数据来设计，部署，管理和优化RPA解决方案。初创公司的Actimai平台优化了软件机器人流程，以提供见解和分析以改进流程。
04
最后一英里的交付
从仓库或配送中心到客户的供应链的最后一步通常效率低下，并且还占了货物运输总成本的主要部分。最后一英里交付是物流中最重要的部分，因为它直接关系到客户满意度。但是，最后一英里的交付面临各种问题，包括由于交通拥堵，客户细微差别，政府法规和交付密度而导致的延迟。
Manna – 无人机
无人机交付解决了最后一英里的交通拥堵问题。无人机具有到达偏远地区的能力，从而减少了交货时间和成本。爱尔兰初创公司Manna凭借其航空级交付无人机机队向餐厅连锁店提供无人机交付服务。Manna的无人机能够在80米的高度以80km/h的速度飞行。
Pakpobo – 智能储物柜
智能储物柜使客户可以灵活地接收包裹，并减少了由于客户不在而导致退货的最后一英里的挑战。意大利初创公司Pakpobox提供适用于室内和室外条件的智能储物柜。Pakpobox具有多种智能储物柜配置，可针对各种情况进行自定义。这些智能储物柜还通过保护它们免受恶劣天气条件的影响，提供包裹安全性。此外，Pakpobox还提供温度控制的智能储物柜，用于存储易腐货物。
05
仓库自动化
仓库自动化通过减少人工干预来提高效率，速度和生产率。诸如自动导引车（AGV），机器人拣选，自动存储和检索（ASRS）以及放置墙拣选之类的拣选技术可降低错误率并提高仓库生产率。仓库需要结合高效的自动化技术来控制其运营物流成本。
Addverb Technologies – 自动导引车
仓库中的AGV集成有助于搬运货物的自动化。AGV代替了人工，以应对大规模加工大批量货物的挑战。印度初创公司AddverbTechnologies在Dynamo工作，这是一辆AGV，用于运输仓库中的各种货物。Addverb提供了带有不同导航系统的定制Dynamo AGV，包括激光，惯性，导线和磁条。而且，Dynamo在仓库中执行拣选 *** 作时需要的人力最少，甚至没有人工干预。
Exotec – 自动存储和检索系统
ASRS协助管理自动化仓库中的产品和物料存储，并提高了占地面积利用率，并且不需要人工 *** 作，从而降低了总体运营成本并提高了安全性。法国初创公司Exotec构建了自动机器人Skypod，以优化电子商务仓库。Skypod系统通过采用垂直存储方法来优化存储空间，将仓库中的高度增加多达10米。
06
区块链
区块链通过不可辩驳的分散账本系统提供安全性，并解决了紧迫的可追溯性和相关挑战。这为整个物流流程带来了交易透明性。此外，基于区块链技术的智能合约可通过减少检查点的处理时间来加快批准和审批速度。
Steamchain – 智能合约
总部位于美国的初创公司Steamchain提供了一个区块链平台，该平台使用其世界贸易物流（WTL）智能合约系统简化了付款流程。WTL智能合约通过提供所有交易的不变记录来实现B2B付款并防止欺诈。WTL智能合约除了消除货币转换成本外，还有助于最大程度地降低货币波动成本。
ShipChain – 货运跟踪
总部位于美国的初创公司ShipChain建立了一个物流平台，该平台利用区块链技术来支持端到端的运输流程。该平台允许所有利益相关者在其流通中的每个步骤中跟踪装运位置。该平台还使用加密的公共分类账更新有关预计交货时间的信息。交付完成后，将文件的影印本上传到平台中，从而提高了运输中货物的可见性和透明度。
07
大数据与数据分析
数据分析为提高仓库生产率，绩效管理和物流资源的最佳利用提供了可行的见解。从监视位置和天气以及车队时间表获得的数据有助于优化路线和交付计划。市场数据分析支持进一步优化供应商价格，库存水平以及生成风险管理报告。此外，高级分析还提供了有助于识别异常的见解，并提供了预测性维护解决方案。
Nautilus – 绩效管理
美国Nautilus Labs公司提供AI解决方案，以帮助海运公司减少油耗并提高运营效率。Nautilus的软件分析 历史 航行数据并预测最佳速度和油耗。基于云的平台还生成船只性能数据，此后可帮助优化燃料成本。
FACTIC – 规范分析
总部位于美国的初创公司FACTIC提供一个SaaS平台，可为食品和饮料行业提供预测分析解决方案。FACTIC利用数据挖掘和AI技术来分析内部和外部来源的数据以预测未来的销售。该平台可预测需求偏差并做出以数据为依据的决策，以实现自动化采购。该平台还提供了通过采用自动补货来优化库存的工具。
08
云计算
针对物流公司的基于云的SaaS解决方案允许按需付费模式，这些模式所需的资金投入很少。这样可以最大程度地降低维护IT基础架构的风险和成本。基于云的物流解决方案还解决了通信障碍，并允许公司以安全的方式进行协作和共享数据。此外，云集成允许从管理系统收集数据以分析整个物流流程。最后，与云集成的物流提供了通用的可访问性，并且不限于任何物理空间。
Linker – 云平台
波兰初创公司Linker在B2B云实现平台上工作，该平台为电子商务公司和第三方物流（3PL）参与者提供物流服务。该平台提供了在数字化运输的同时增强产品标签和交付服务的工具。链接器提供用于在仓库和交付设施中实现的工具。该平台解决方案还采用了现收现付模式。
Alpega – 云TMS
比利时初创公司 Alpega创建了基于云的SaaS Inet运输管理系统，以满足端到端的运输需求。该软件解决方案使制造商与广泛的物流供应商网络之间可以进行实时通信。
在Inet电子TMS自动化物流流程并整合运输需求成一个单一的系统。该软件解决方案还通过移动应用程序提供了对货运的跟踪。该云平台允许Alpega每季度向客户发布升级的软件，而每年更新周期之后的本地软件则没有这样便利。
09
自动驾驶 汽车
通过消除驾驶时的人为错误，自动驾驶 汽车 可提高车辆安全性并安全地运送货物。它们旨在全天候工作，因此提高了首英里和最后一英里交付的效率。此外，无人驾驶 汽车 通过使用长途路线的装卸计划技术提高了燃油效率，减少了交通拥堵，并通过利用AI增强技术来优化了行驶路线。
Spring – 自动驾驶车队
德国初创公司Spring提供了SpringX1，这是一种自动驾驶的多用途车队，用于通过可预测的智能系统运输货物。Spring的自动驾驶 汽车 配备了可用于多种应用的模块化拖车。这些模块可根据其应用（例如移动储物柜，食品和货物交付）进行定制。
Mars Auto – 自动驾驶 汽车 软件
韩国初创公司Mars Auto开发了自动驾驶 汽车 软件，以提供无人驾驶运输。基于AI的软件提供了用于绘制环境图，控制和引导车辆到正确的货舱的工具。该软件可帮助货运公司以高效，可靠和安全的方式运送货物，而无需人工干预。
10
柔性物流
柔性物流使公司能够在需求波动期间更高效地处理供应链运作。根据市场需求，它有助于按需扩大或缩小供应链运作。d性物流从而解决了供应链公司面临的挑战，包括船只利用率不足，仓储限制和库存过多。
Shorages – 按需仓储
总部位于阿拉伯联合酋长国的初创公司Shorages是一个B2B按需仓储市场，为中小企业（SME）服务。Shorages可帮助公司从广泛的网络中查找短期仓储需求。一方面，该平台允许所有者出租仓库中未使用的空间以满足短期需求。另一方面，他们为客户提供按使用量付费和按需存储和配送服务。
GlassWing – 按需送货车
印度初创企业GlassWing提供了各种按需货运的商用车辆。该GlassWing平台形成的物流服务网络与运输连接货主。该初创公司还提供诸如实时跟踪，路线优化，货运安全定制报告，实时警报等解决方案，并通过利用支持AI的技术帮助降低货运成本。
这对物流公司意味着什么？
这项针对物流行业10个趋势的研究概述了创新领域，这是我们在分析中发现的内容的表面。物流即服务，云物流，数字标识符和增材制造都是必将以一种或多种方式对物流公司产生重大影响的领域。尽早发现可以在您的业务中实施的新机会和新兴技术，对于获得竞争优势并成为行业领导者来说，有很长的路要走。
来源/物料搬运商业评论
作者/Startus Insights
数字化转型，一场物流行业被低估的“战争”阑夕
原创
2022-5-14 10:57 · 来自河南 · 科技自媒体
作者丨语焱
监制丨阑夕
截至2021年12月8日，连续8年稳居世界第一的中国快递行业，首次年度业务量达到1000亿件。
这样意味着，仅用七年时间，中国的快递行业就完成了从百亿到千亿的十倍增长，重量超过欧美日之和。
亮眼的数字背后，中国的快递企业的日子，过得似乎并不好。
十年发展，中国快递的平均单价，则从2457元/件下降至1021元/件，揽收侧的价格一度单票被打到14元以下。
与之形成鲜明对比的是，中国的人力成本，城镇单位就业人员平均工资一项，却从十年前的年薪8750元，增长到了2020年底的82783元。
也就是说，价格打了四折，人力成本却提升了足足十倍，伴随着市场规模的急剧扩张同步发生的，是中国的快递企业夹缝之中的艰难扩张。
展望未来，在各大电商巨头纷纷入局的情况下，快递的单价难以提升，而人力成本的增加却永无止境，中国快递企业的未来，似乎只剩下了数字化，才能让快递行业“从变大，到变强”。
物流巨头的增长烦恼
连年增长的快递单量，对快递行业的巨头们来说，是甜蜜，但同时也是烦恼。
过去多年中，每年的618，德邦快递时常会面临爆炸的订单增长、物流效率的提速缓慢等问题。仅2021年618，德邦快递的平均快递单量就增长了35%，需要临时大量调配物流车辆与快递揽收人员。
那么，人从哪里招？618结束后，如何消化多余运力？新人的效率如何保证？用户的体验如何维持？一系列的问题也就接踵而来。
此外，仅后端IT系统一项，面对庞大的集团与业务规模，为了应对618的爆炸式单量增长，往往需要提前至少一个季度就要开始紧张而忙碌的备战。
德邦快递是中国物流企业的缩影，在很长的一段时间里，中国的快递物流企业，都被困在冰火两重天的618与双十一中。
一方面，是不断增加的行业需求；另一方面，则是用户对效率的日益严格要求；在应对高速增长的同时，收录件速度要保证、提升配准确率不能下滑、破损要尽量避免……
当一个又一个棘手的难题摆在眼前，增长也成为了一个“甜蜜”的困扰。
精耕细作，通过数字化解决效率问题，从传统模式向互联网模式演进，从自动化向智能化演进，从人力密集向人才密集演进，这似乎是一条不错的出路。
但数字化却往往并没有我们想象得那么简单。德邦快递在数字化过程中同样苦于整体研发流程不敏捷、研发流水线工程能力不足等难题，同时，所使用的系统由第三方公司基于开源组件开发，“烟囱式”应用系统较多，存在安全隐患、数据库故障、运维困难、耗时耗力等问题，给业务层面埋下了无法控制的突发情况带来的风险。
以需求管理举例，急需多平台协同处理，但当前需求模型单一、场景覆盖少、权限自定义能力不足。在部署管理上，得依靠手工下载上传，流程线上化程度不高，会出现回滚信息断层等状况。另外，在研发流程上，审批流程比较复杂，一个新项目需要多层审批，生产部署要手动转包，在测试阶段需要多次创建申请单，然后等待审核；研发的工程能力上，支持的开发语言也不全面，流水线还不支持公有云容器的开发与部署。
大而不强，快而不精，以及背后直指的数字化能力不足，成为了困扰德邦快递乃至当前中国快递物流行业的根本难题。
跨界的牵手
数字化变革迫在眉睫，但作为传统行业的物流企业的数字化能力却还有待提高，中国的快递行业注定只能在夹缝中继续艰难求生了吗？
实际上，以德邦快递为代表，数字化技术与快递企业、物流行业，通过上云达成的深度融合，已经可以去改变这种现状。
就拿前面我们提到的德邦快递所面临的研发不敏捷还有工程能力不足来说，如果你是德邦快递的一个工程师，在2018年之前，你使用原本德邦快递的系统，想要提出一个新的需求，那么你需要遵循这样一个流程：
首先，哪怕只是提出一个很小的内部优化，那即使在审批环节，也需要至少走完五个步骤；好不容易审核通过了，研发也做好了，你还需要测试，测试环节，你需要分别申请SIT测试申请单、UAT测试申请单，然后等待漫长的QA审核；好不容易审核结束了，要发布了，但对不起，构建和发布其实是两个 *** 作入口，如果是主机类的生产发布，你还需要手动转包才能部署。
总之，漫长的审批与测试流程，会耽误掉你大部分的宝贵时间，各种不产生直接效益的手工 *** 作的繁琐程度，不亚于你每个月上班，需要花半天时间贴发票，然后再花一天写月报。
但这些棘手的难题，在2019年之后，通过上云，使用华为云软件开发生产线DevCloud，已经可以被轻而易举地解决。
华为云软件开发生产线DevCloud，提供全流程敏捷、安全可信的DevSecOps交付能力，从需求接纳、开发到代码提交、编译构建，测试验证、发布部署到运维运营，打通了应用的全生命周期交付路径。重点着眼效率、质量、安全、组织认知四个方面，全面赋能德邦快递高效敏捷的应用现代化能力，快速实现数字化转型，当前已完成德邦快递上百个系统的上云工作。
在效率提升上，提供应用开发全生命周期敏捷协同、跨团队管理、可视化的全景规划、多维度的度量统计等需求，优化研发流程敏捷，实现了德邦快递一站式全面高效的管理，也大幅度提升了德邦快递的经营效率。
质量保证层面，提供全流程、高度协同的自动化测试能力，代码检查门禁、精细化的测试用例管理，10+维度测试指标度量全方位决策等，帮助德邦快递从无到有构建自动化测试能力，提升测试流程线上化和测试效率，质量问题快速反馈，快速修复。下一步会落地724h持续工作的测试自动化工程，实现精准命中问题并高效分析修复。
安全可信方面，提供代码安全、数据安全、服务安全能力保障，搭建了安全及可靠性全面加固过的一站式软件持续交付生产线，以及安全高可靠的研发过程服务，帮助德邦快递产品生产过程消除高可用及备份威胁，提升平台韧性，支持误删除及时恢复，工具维护成本全面降低，问题修复速度全面提升，当天可修复，全面有效降低安全风险。
在组织运作上，提供专业标准的敏捷Scrum项目协作和看板流程，支持多项目管理，在工具、业务、文化三大方面持续深化运营DevOps，从会用到用好，旨在发挥华为云软件开发生产线DevCloud更大的业务价值。
华为云软件开发生产线DevCloud给德邦快递带来的好处是显而易见的。
通过华为云软件开发生产线DevCloud，德邦快递的业务需求，被简化到只通过一步审批，就对接到需求池；测试阶段，一次迭代只需创建一个统一的测试计划，最后的交付环节，也不再需要重复上传，代码提交后，就会触达流水线执行与转包，不仅降低了工作量，还极大提升了工作效率。
单在审核这一个环节，你要走的流程，就可以从之前的9个审核节点，需求、分支、测试、发布4个环节；被精简到三个节点，仅涉及业务需求审核、分支申请审核和生产发布申请3个环节。
相应地，原本上云前，新业务上线，每个版本需要一个专业工程师花费整整一天时间走流程。上云后，半天时间就能搞定。以每月上新520个需求来说，仅审核一个环节，每个月就可以帮节省260个工作日出来。
不仅在研发环节，上云为德邦快递带来的，还有从后端研发到前端快递站点，从快递员取件到货运司机运输各个环节的全面变革。
据德邦快递官方统计，目前在德邦快递已通过华为云软件开发生产线DevCloud管理产品80个、上百个系统上云工作，实现一站式全面高效的需求管理。
此外，在普通用户可知可感的站点与物流层面，德邦快递还展开了智慧物流园区的建设，推动了用OCR智能识别快递单号文字，用机器视觉监督站点仓库防止暴力分拣等变革的实现。
总体来说，通过上云，德邦快递实现了总体成本下降15%，管理成本下降25%，暴力分拣行为减少50%，快递破损同比下降143%，零担破损也下降111%。2020年到2021年，德邦快递的快递员日均收派效率从5209件/天提升到了6141件/天，中转站的分拣产能也提升了足足225%之多。
从前让各个快递企业头疼的618，也从需要提前三四个月备战IT架构准备扩容，变成了随时随地上云，按需购买的d性使用。
管中窥豹，中国的快递物流行业，随着上云的步伐加快，数字化程度正在加深，正逐渐从做大走向做强。
为什么是华为云？
上云，无疑是快递物流企业开启数字化变革的不二之选，但选择哪一朵云，如何选云，对于快递物流企业而言，依旧棘手。
因为对于万千快递物流企业来说，选择一家云服务巨头，不仅是意味着选择他们的技术能力，也是选择了这家企业的企业文化，为自己的数字化转型寻找参考坐标。
这不仅考验云服务企业最基础的IaaS、PaaS能力，更加考验的是他们的及时响应交付、行业理解能力以及解决方案能力。
就拿快递物流行业来说，虽然都被划在一个大行业之中，ToC物流和ToB物流之间的区别，就存在着非常显著的差异。
其中，ToC物流主要面对的是电商与个人市场，不仅效率第一，往往也是各大电商集团的一个重要支撑部门，因此，整体的数字化水平处于相对领先的地位；而ToB物流方面，全国有数百万家物流企业，178万家重卡运输公司，两千多万卡车司机，他们彼此的基础设施割裂，往往一票货需要经手多家公司，其间的繁琐且不提，由于缺乏统一的电子运单，信息流转并不公开透明成为了最“卡脖子”的难题。
这就需要云服务企业，能够敏锐地觉察到ToC和ToB物流之间不同的痛点，并且有能力为其提供“定制化”的方案支持。
而这些，对于硬科技起家的华为来说，并不是难题。
作为一家通讯起家的科技巨头，及时响应交付几乎是华为刻在骨子里的企业基因。相同的基因体现在云服务领域，德邦快递回忆，面对90多个共创需求，华为云的接纳率可以达到92%以上，投入超过两千多人天；80%的使用问题都能做到当天响应，100%一周内修复……
再看行业理解，相比国内几家电商起家的云服务巨头，外界对华为云或许一直存在一个误解，那就是华为云不理解物流行业。
但要知道，华为可是一个拥有每年百万量级订单，业务覆盖170多个国家， 50多个 EMS 工厂、上万家供应商，全球七万多条运输线路的企业，如果物流供应链做不好，会影响公司业务的发展。
早在2014年起，华为就通过云计算、大数据、物联网、AI等技术变革自身的供应链，将业务流、信息流、货物流、资金流全部打通，将全流程库存周转率提高28%、仓储面积优化30%、人员减少23%、供应体系综合成本率降低 033%。
渐渐地，华为将这套经验与技术沉淀到华为云，华为云还推出了整套快递物流行业的解决方案。研发侧变革，以华为云软件开发生产线DevCloud构建出物流企业的应用全流程敏捷研发能力，做到标本兼治。应用方面，华为云以端边管云的架构实现在物流园区、物流+大数据、物流+IoT、物流+区块链、物流+EI等物流场景的应用。
而针对ToC物流与ToB物流之间的巨大差异，华为云同样提供了两套具有针对性的解决方案。
面对ToC物流，华为云通过分布式云原生基数设施，大数据，IoT，AI，DevCloud等技术，来帮助技术团队服务于前台部门，做好用户体验以及降本增效。而针对ToB物流，华为云则基于自身经验，联合国家部委以及行业协会，联合定义行业标准，提供从数字化转型咨询到行业解决方案落地的端到端能力。
也是因此，选择华为云，并不只是选择其过去三十多年所积累的ICT经验与先进技术，更是选择用全面上云去赋能德邦快递整体科技产品的研发，让数字化逐渐成为德邦快递的核心生产力之一。
结尾
从高速发展，到稳坐全球第一，中国物流行业过去几十年的发展，一定程度上，直接与我们的经济增长挂钩。最底层，物流首先需要成千亿万亿的资金投入基础的干线建设；最上层，需要繁华的贸易，支撑起产业的高速增长。
物流兴，则经济兴。物流高速增长背后，是普通人生活质量的提升，是无数就业的承载，也是无数中国式电商奇迹、中国式基建奇迹的映射。
但根本上，过去多年中，中国的物流行业，一直都在遵循着变大的逻辑发展。
不过，随着越来越多像德邦快递一样积极开展数字化转型的行业玩家参与，以及越来越多像华为云一样愿意将能力外溢的先进云服务提供商带动，中国的物流行业从变大到变强，也正以一种加速的方式蝶变。
从大到强，这不仅物流行业正在经历的变革，其实也正是整个中国经济，中国时代发展的隐喻。
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