亚马逊首次超越联合包裹和联邦快递，成美国物流行业领头羊

亚马逊首次超越联合包裹和联邦快递，成美国物流行业领头羊这家电商巨头在美国的年度配送量首次超越了其竞争对手，预计在黑色星期五和网络星期一之前将运送总计48亿个包裹，预测2023年末将达到约59亿个包裹。相比之下，联合包裹在今年前九个月在美国的包裹数量约为34亿个，预计2023年的总量不会超过去年的53亿个。而联邦快递在美国的包裹量更少。两者均包括了交由美国邮政服务最终配送的包裹。

亚马逊目前在美国投递的包裹数量已超过联邦快递和 UPS

亚马逊目前在美国投递的包裹数量已超过联邦快递和UPS目前，亚马逊已成为美国包裹递送业务量最大的公司之一，在短时间内超越了行业中坚力量联邦快递和UPS，令人印象深刻。这个雄心勃勃的计划包括创建自己的货运航空公司和基于地面的最后一英里递送网络。许多人曾对这一想法嗤之以鼻，尤其是考虑到亚马逊在不到十年前制定这一计划时还是联邦快递和UPS的主要客户。然而，时代变了。据《华尔街日报》报道，亚马逊在2020年递送的包裹数量超过了联邦快递，并在2022年超过了UPS。仅今年一年，亚马逊就在美国投递了超过48亿个包裹--这个数字还不包括感恩节大促。消息人士告诉本刊，根据内部预测，美国年底的包裹运送量将接近59亿个。相比之下，亚马逊去年在美国的包裹交付量为52亿个。值得注意的是，亚马逊的数据只包括他们从头到尾处理的包裹。如果包裹由亚马逊发出，但最后交给UPS、联邦快递或USPS送达，则不计入亚马逊的交付量。包裹运输只是等式的一部分。亚马逊在大流行病期间看到了物流区域化的机会，开设了数百个新仓库和分拣中心。通过在全国各地的战略要地存储货物，亚马逊能够进一步缩短货物到达买家手中的距离，最终缩短运输时间，提高购买频率。亚马逊有待改进的一个方面是其退货服务。正如摩根大通分析师布莱恩-奥森贝克（BrianOssenbeck）所强调的那样，亚马逊在单向网络方面非常出色，但在反向服务方面却没有同样的水平。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1400161.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1400161.htm

TON—Web3行业领头羊

TON—Web3行业领头羊当下全世界都在为及其带来的可能性疯狂。然而由于中间服务商的高度中心化，部署在以太坊和其他流行网络上的Web3.0应用程序仍然可以被视为半中心化实体。业界需要选择另一种标准，而服务就是真正的Web3服务应用程序的完美例子。什么是Web3？为什么它还没有达到完美状态？Web3实际上是一个相当模糊的术语，它代指第三代互联网。Web3将创建一个去中心化的Web2.0环境，其服务可与Facebook和谷歌媲美。Web3服务的一个完美例子是非同质化代币（NFT）。大多数人认为NFT是将数据存储在链上的图像和数字艺术。然而这这个看法只是部分正确。大多数在链上节点上运行的NFT都是链接而不是图像。该链接将指向一个中心数据点。跟很多人想象的相反的是，在这样流行的NFT交易市场上展示的艺术品并不是保存在以太坊链上的，而是一个中心服务器上。因此，目前在链上流传的大多数艺术品实际上是不在链上存储的图像，而是URL——这与Web3的原则大相径庭。这么做的结果就是，这种体系结构的方法强烈依赖于如Amazon这样的集中式数据提供商。这些数据提供商可能随时离线，这意味着数据和NFT艺术将永远丢失。为什么TONSites服务对数据所有权和创建采取不同的方法？从技术角度来看，TON网站与普通网站类似，但它们是通过TON区块链访问的，这是互联网上的覆盖网络。新互联网中的流量将通过TheOpenNetwork的节点，这些节点使用新的ADNL协议，这意味着数据永远不会由单机存储。这使得创作者和艺术家如果需要的话能够完全确保创建的NFT在区块链上的所有数据可以安全地存储在分布式的TON主网中。这个系统将是完全分布式的，不受审查，这也是Web3最初的愿景。

周五美市盘前趋稳 重点谈物流巨头联邦快递最新业绩

周五美市盘前趋稳重点谈物流巨头联邦快递最新业绩[Media]（早报讯）尽管快递业务需求持续疲软，但是物流巨头联邦快递削减成本的措施可以完全抵消这方面的不足。不仅如此，联邦快递隔夜还上调了全年盈利预测。这个利好消息即刻带动联邦快递股价在隔夜延长的盘后交易中飙升超过11％。联邦快递现在预计，本财年调整后的每股盈利会是介于14.60美元至15.20美元之间，比集团之前预测的13.00美元至14.00美元还要高。这个预测数字也比Refinitiv搜集到的分析师平均预测，也就是每股盈利13.56美元还要出色。联邦快递这次对削减成本措施看来是非常认真的。首席财务官伦茨（MikeLenz）在发布业绩时就说：“我们正在全面调整成本结构，所有业务领域、整个维度；每一块钱（成本）都在审查中。”根据联邦快递的季度业绩报告，截至今年2月底的第三季度的营业额是从同比的236亿美元，下降至221亿7000万美元；调整后的每股盈利则是3.41美元。虽然营业额下降，但是与Refinitiv搜集到的分析师平均预测相比，即营业额227亿4000万美元和每股盈利2.73美元相比，投资者确实是看到联邦快递在削减开支所做的努力已经开始奏效。联邦快递隔夜也在发布会重申，到2025财年末该集团将会削减超过40亿美元的成本开支。首席执行官苏布拉马尼姆（RajSubramaniam）在财报中说：“我们会继续积极地采取行动提高营运效率。我们的成本削减行动正在发挥作用，所以本财年业绩的展望都获得改善。”联邦快递上个月宣布裁减10％的管理人员和董事成员，作为集团削减成本计划的一部分。整个集团在美国员工人数预计将同比减少约2万5000人。联邦快递的其他成本削减计划还包括：停飞与削减航班、减少办公空间，以及在取件和派送方工作面进行调整。整体而言，联邦快递每年在企业总成本上将节省12亿美元。在本季度，它也将把飞行时间减少8％，将工资和福利费用减少4％。在接下来的第四季度里，联邦快递预计飞行时数将会下降两位数。而且在取消部分国内取件和送货路线并提高快递效率后，下个季度该集团可以再节省5000万美元。...

周三美市盘前小幅波动 重点谈航运巨头联邦快递业绩

周三美市盘前小幅波动重点谈航运巨头联邦快递业绩[Media][Media]送递巨头联邦快递隔夜盘后发布的季度盈利虽然超标，并表示当前财年业绩相信会比刚公布的财年业绩好，但是投资者似乎都还不满意，导致联邦快递股价在隔夜盘后下跌了超过3％。根据联邦快递截至于今年5月底的第四季度业绩报告，调整后的第四季度每股盈利是4.94美元，营业额是219亿美元。华尔街分析师之前是希望该快递巨头能够从225亿美元的营业额中获取每股盈利4.85美元。尽管营业额略不达标，但总体的盈利看起来还不错。首席执行官苏布拉马尼亚姆（RajSubramaniam）说：“这个财年的稳健业务显示，联邦快递团队在推进全球转型、适应需求不断改变方面取得了重大进展。联邦快递也正在成为一个更加灵活、高效和数据驱动的企业。”虽说是“需求不断改变”，其实就是衰退的委婉说法。联邦快递的快递包裹日量同比下降了10％，平均每日货运磅数也同比下降14％。对于当前的新财政年度，联邦快递高管认为，整个市况看起来会更好。他们预计每股盈利应该会介于16.50美元至18.50美元之间，比2023财年的每股盈利近15美元高。不过，华尔街分析师对这个数字的普遍预测，则是每股盈利18.30美元。这个差距缺口也就是令联邦快递股隔夜承压的主要因素。联邦快递的业绩报告也显示，经济领域、各行各业市况是好坏参半。联邦快递虽然预计营业额会继续取得增长，但也承认“商业状况仍不确定”。在去年底，联邦快递就展开一项名为DRIVE的改革计划，通过削减成本和寻求提高生产力来应对经济困难时期。这项计划涉及整合联邦快递旗下的Express和Ground网络，消除路线重叠来降低部分成本。DRIVE的目标是要在2025财年底之前，实现约40亿美元的盈利改善。到目前为止，DRIVE计划算是有取得了一些成果。联邦快递的全年营运盈利是62亿美元，比2022财年的54亿美元高。联邦快递将其中18亿美元的盈利归因于DRIVE计划。在Tipranks的21名分析师中，有15名给予联邦快递股“买进”评级，六名给予“持守”评级，一年期限平均目标价是263.62美元。

有了AI，亚马逊把物流玩得更溜了

有了AI，亚马逊把物流玩得更溜了谈到AI在物流的作用，亚马逊负责最后一英里配送负的的规划技术副总裁ScotHamilton指出：“剁手星期一”是我们的超级碗，我们已经训练了几个月，人工智能帮助我们完成了这一天之前和之中的所有工作。尽管AI看不到也感觉不到，但它就像氧气一样至关重要。当你没有意识到它的存在时，这意味着它正在完美地工作。本周一亚马逊在其官网上介绍人工智能如何赋能物流，从开始送货前的几个月，到司机上路的那一刻，再到包裹送到客户门口，每一个环节都嵌入AI技术。值得一提的是，亚马逊已成为美国最大的快递公司，据亚马逊的最新内部数据显示，其在美国的年度配送量首次超越了竞争对手UPS和FedEx，预计在“黑五”和“剁手星期一”之前将运送总计48亿个包裹，2023年末将达到约59亿个包裹。购买前：预测需求、优化库存、协调发货其实早在客户点击购买商品之前，亚马逊的供应链优化技术SCOT就已经开始工作。SCOT利用深度学习模型和海量数据集，每天预测4亿多种产品的需求和销量，来决定在哪些仓库、存放多少数量的产品，并协调全球数百万卖家发货。十年前，亚马逊首次将深度学习模型引入SCOT，预测的准确率在短短两年内跃升了15倍，同时亚马逊能够储备更多的商品，并更快地将商品送到客户手中。2020年，亚马逊开始使用Transformer框架，来引入一个统一的预测模型。在亚马逊庞大的产品目录中，该模型能更准确地预测顾客会喜欢什么、购买什么，该技术有助于进一步改善对亚马逊产品上架的规划。打包：搬运货物、协助员工客户下单之后就进到了物流环节，随着AI技术的发展，机器人变得越来越智能，赋能打包、运输的整条链路，从而将将包裹送到客户手中。具备AI机器视觉功能的机器人可以识别、分类和检查数亿种商品的质量，然后将其打包，装上送货车。亚马逊拥有全球最大的移动工业机器人车队，部署超75万台机器人。只要客户点击亚马逊网站上的“立即购买”按钮，履约中心的中央规划软件就会派出中的一个机器人去取购买的商品。名为“Sequoia”的机器人滑到存储货物的下方，将其从地板上抬起，然后送到亚马逊员工的手中，由员工扫描、贴标签并准备包装。亚马逊此前称，Sequoia可以将识别和存储库存的速度提高75%，同时将仓库处理订单的时间缩短25%。此外，亚马逊利用生成式AI创建“合成数据”，模拟机器人在“剁手星期一”等高峰期可能遇到的各种场景，以训练机器学习。而一旦一个机器人学会了如何更高效地导航，整个车队也会获得同样的能力。分类：自动化分拣一旦物品包装完毕并贴好标签，接下来员工就会把包裹交给名为“Robin”的机器人。具备AI增强视觉系统的Robin会帮助分拣包裹，可以了解哪里有哪些物体，它可以识别出不同大小的盒子、软包装和叠在一起的信件。机器人Robin首先对一堆产品进行场景区分，再决定要抓取哪个包裹，然后计算如何接近包裹，并选择使用多少个吸盘来抓取包裹。看起来简单的操作，对Robin的难度却很大，选择太多，它可能会抓起不止一个包裹；选择太少，它可能会掉落货物。运输：预测道路意外状况投递站是包裹送达客户的最后一站。亚马逊介绍称，仅马萨诸塞州的一个投递站每天就会收到多达65000个包裹，而在节假日期间，这个数字会增长到100000个以上。正如Hamilton指出的，总是会发生意想不到的事情，比如装载商品的卡车可能会提前到达车站，或者可能出现恶劣天气、路上堵车等等。而AI在这一环发挥的作用，正是帮助预测道路意外状况。派送：智能规划路线“最后一公里”派送，AI也发挥着重要作用。由于不同的客户每天订购不同的商品，因此路线规划和优化是亚马逊需要解决的最棘手的问题之一，该公司使用20多个机器学习模型在幕后协同工作。Hamilton说：规划路线需要的决策点就像宇宙中的原子一样多，而人工智能对于实现这一点至关重要。人工智能之所以重要，是因为有太多需要在当下做出的决定无法再由人工完成，尤其是在如此大规模的情况下。亚马逊最后一英里送货团队正在探索使用生成式AI和大模型来简化司机的决策，具体的路径和步骤包括：通过明确客户送货备注（这在大型建筑中非常有用），以及通过了解送货地址的不同属性（如建筑轮廓、道路入口点），并将其与物理世界进行匹配。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1400637.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1400637.htm