2025年，中国快递业务量接近2000亿件，占全球60%左右。
在这个庞大的行业里，有一个“90后”清华博士，每天泡在算法和数据里，帮全国几百个城市之间的快递“修路”——不是水泥路，是算法路。
他叫黄一潇，顺丰科技高级运筹优化算法工程师。过去7年，他和团队为行业省下了近百亿元运营成本，拿下了工业工程界的“诺贝尔奖”。
5月19日，21世纪经济报道记者在深圳前海的顺丰总部见到了黄一潇。在顺丰工作期间，他从基层算法工程师做起，逐步成长为顺丰科技的核心技术骨干。
他说：“中国庞大的快递市场，为我们构建了全世界最复杂、规模最大的‘科技试验场’。”而他现在所做的工作，是通过算力澎湃的物流智慧大脑，去构建覆盖全国的智慧物流网络，寻找最优解。
7年为行业省下近百亿元
数据显示，中国快递业务量已经连续12年世界第一。
“进入领跑阶段的‘无人区’后，我们面临的考验和挑战也是前所未有的。”2018年，黄一潇从清华毕业进入顺丰后，便开始攻克世界级的物流优化难题。
顺丰总部所在地广东，是中国快递业的“心脏”。2025年，全省快递业务量460亿件，占全国23%，连续17年稳居全国首位。每天，数以亿计的包裹从珠三角的工厂、果园、仓库出发，发往全国乃至世界。黄一潇在采访中直言：“广东的营商环境很有活力，很多企业的个性化需求对技术提出了新要求，反过来推动我们不断升级。”
以物流网络设计为例，国外学术研究主要考虑的或许是二十个城市间的局部网络，且没有严格的时效要求。而黄一潇和团队要解决的，是全国三百多个城市间的网络设计，且时效要求极高，因此难度高出好几个量级。
“以顺丰的航空网络为例，如果我们照搬国外的现成方法，一次计算可能就需要几周甚至几个月时间。最终我们团队通过自研算法把计算时间压缩到了2个小时左右，实现了技术领先。”
基于运筹团队的测算与分析，顺丰还搭建了网点间的独立运输网络，并基于这一创新性的网点间运输网络推出了“同城半日达”。如今，国内270多个城市实现了“上午寄下午到、下午寄当天到”的同城高时效寄递体验。
针对传统物流实体试错成本高、效率低的弊端，黄一潇带领团队创新突破，运用人工智能打造数字孪生系统，1∶1复刻真实物流运行场景，搭建起物流行业专属“平行宇宙”。分拣调度、货物装载等全流程环节均可线上模拟推演，彻底以数字推演取代线下物理试错。效率大幅提升，成本显著下降。
7年时间里，这套“物流大脑”已为行业节省近百亿元的运营成本，成为物流行业转型升级的核心引擎。
2025年，黄一潇牵头研发的“顺丰物流网络规划智能解决方案”拿下“弗兰兹·厄德曼全球决赛奖”。同年11月，他深度参与的“顺丰超脑2.0”荣获“CCF科技成果奖”，成为当年度唯一获奖的物流项目。
这不仅仅是黄一潇与顺丰的荣誉，还代表了中国物流快递行业通过高质量、智能化、国际化发展，实现了从“追赶者”到“并行者”甚至“引领者”的转变。
新工具与新机会
在黄一潇看来，现在快递越来越多，速度越来越快，服务也越来越贴心。这背后是科技在不断刷新中国快递的转运上限。
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他认为，物流行业未来将迎来两大转型方向。
一是搭建空地一体的立体物流网络，依托智能中枢统筹调度无人机、无人车，打通长短途配送链路，实现城乡快递服务均等化；二是推动算法从追求速度向兼顾绿色转型，科学优化运输线路与班次，在保障时效的同时降低能耗与排放，助力行业绿色低碳发展。
这与即将在7月正式实施的《广东省快递条例》（以下简称“条例”）不谋而合。
记者了解到，条例旨在支持快递行业科技创新、智能化绿色化发展。其中特别提到，支持市场主体有序研发，推广应用机械化、自动化、智能化技术，重点推动无人驾驶航空器、智能网联汽车、人工智能、冷链保鲜等新工具、新技术在寄递场景落地应用。
目前，广东省共建成快递物流园区27个、省际处理中心94个，实现行业自动化设备全覆盖，无人仓、无人车、无人机等智能装备规模化落地应用，华南邮政航空枢纽、顺丰华南航空枢纽等重大基础设施建成投运。
配资炒股广东省邮政管理局表示，下一步，全省邮政管理系统将聚焦人工智能创新应用、无人配送规模化推广等核心领域，持续推进寄递全链条智能化升级，优化智慧物流基础设施布局。
“这与我们技术团队的工作重心高度契合。”黄一潇表示，从决策视角看，新工具的引入意味着新的机会窗口。“中国庞大的快递市场，给我们构建了全世界最复杂、规模最大的‘科技试验场’。我们的核心职责，是通过算法模型在理论层面分析这些新工具的最佳应用场景与效益边界。”
以无人车为例，顺丰已验证其在短途接驳场景中具有明确价值，可以让小哥更聚焦于服务客户过程，又比大型货车成本更低。无人机则在交通拥堵或地形复杂区域展现出独特潜力。据了解，顺丰已经开始在深圳运用相关新工具。在福田地铁站，顺丰包裹通过地铁运力输送至机场附近，无人机与无人车已被用于这一链路的首端衔接。
这种立体化网络的构建，正是算法技术需要持续挖掘的方向——让新工具不是孤立存在市场热点变化，而是在系统层面形成最优匹配，最终转化为可规模化的运营效率。
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