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  生鲜零售竞争正从前端扩张转向后端全链路效率比拼，供应链核心需回归“新鲜与高质价比”，并从成本中心转变为价值中心。百果园通过源头订单农业确质、参数化标准管控及构建高效仓配网络，实现“极致日配”与品质保障。面对挑战，企业务实推动柔性自动化与数据智能应用，攻克商品计划性难题。

  生鲜零售的竞争，正日益演变为后端供应链效率与韧性的终极较量,高损耗、非标准化与强时效性，为其物流体系带来持续挑战。在新零售浪潮下，全渠道与即时履约成为标准配置，企业的仓储与物流能力不再仅是后台成本项，而是直接决定前端体验与商业成败的核心战略资产。行业竞争的焦点，已从前端的流量争夺，转向后端全链路，尤其是仓配一体化的效率深耕。

  作为深耕水果零售24年的行业标杆，深圳百果园实业（集团）股份有限公司（以下简称“百果园”）的供应链发展为中国生鲜供应链的变革提供了鲜活样本。为探究其如何构建一张既能支撑“高品质”定位，又能实现高效、敏捷履约的仓储物流网络，本刊记者专访了深圳百果园实业（集团）股份有限公司配送中心高级总监马旭阳先生。

  马旭阳在百果园任职11年，亲历了企业从信息化奠基到数字化深化的全过程。在访谈中，他系统分析了百果园供应链的升级发展，分享了在仓储自动化、柔性履约与数据智能应用上的实践与探索。他强调，行业本质正回归“新鲜与高质价比”，而未来的决胜关键，在于将供应链与物流从“成本中心”真正转变为“价值中心”。

  记者：在新零售浪潮下，生鲜供应链与物流面临哪些核心变革？行业遭遇哪些共性挑战？

  马旭阳：这场变革的核心是行业从规模扩张的“攻城”阶段，进入效率与价值竞争的“守城”与“精耕”阶段。我认为大多数表现在三个层面：

  第一，竞争逻辑回归到“新鲜与高质价比”。自始至终，花了钱的人生鲜“新鲜与高质价比”的核心诉求从未改变。未来的供应链模型必须围绕这两点进行设计，而不是一味追求价格的极致压缩。这在某种程度上预示着，供应链要从“成本中心”转向“价值中心”。

  第二，是产品趋同下的效率决胜。随着农业上游标准化、规模化发展，各渠道所能获得的优质基础产品，差异化正在减小。当产品本身陷入同质化竞争时，就要比谁的运营效率更加高、损耗控制更好、履约更精准稳定。这就要求我们的仓储物流不能只做简单的存储和搬运，必须主动向前端赋能，比如通过加工、分级、包装等环节创造额外的效率价值。

  第三，是渠道模式与履约能力的深层次地融合。消费线上化、即时化已成定局，“线上即时送达”从加分项变成了必备项。传统线下渠道若不能体系化地构建这项能力，将面临巨大风险；同样，单一品类的垂直品牌，如果其体验与效率无法与提供一站式服务的全渠道模式抗衡，市场空间也会被挤压。

  说到共性挑战，最根源性的依然来自上游农业的波动性与计划管理的薄弱。种植的规范性与计划的缺失，给下游供应链的稳定性、成本控制与精准运营带来了持续性的根本难题，需要全产业链的长期协作来改善。

  马旭阳：百果园策略围绕一个中心：一切以“好吃”为起点与终点。我们坚信，只有好吃的水果才是健康与生态的，这决定了我们不参与无序价格战，而是定位为“高品质水果专家”，追求好品质基础上的超高的性价比。这倒逼我们一定要从源头开始全链条深耕。对此，我们有以下三大举措：

  第一，以订单农业实现“源头确质”。我们“一肩挑两端”，一端挑农民、一端挑市民。与全国各地的优势基地建立深度合作，实行“订单农业”。核心是提前一年下达采购计划，并输出种苗、技术与种植标准，对符合企业高标准（包括糖酸度、鲜度及较高农残检验测试要求）的果品给予溢价包销。用确定的订单引导和稳定生产，从源头锁定品质与供应的确定性。

  第二，以参数化标准实现“过程可控”。我们将“好吃”转化为理性的企业标准。例如，建立“招牌、A级、常规果”等分级体系，且每个等级都有像“A级麒麟瓜中心可溶性固形物(Brix)≥11°”这样的具体参数。全国29个配送中心均配备检测实验室，确保标准在每一个环节被严格执行。

  第三，以高效履约网络实现“交付可靠”。我们构建了一个覆盖全国、层级清晰的仓配协同网络。全国29个配送中心根据规模与功能分为四级：3个核心RDC（区域配送中心）作为枢纽，具备全功能加工与多业态服务能力；4个B类仓作为区域中转站；以及服务100～200家店的普通DC和规模更小的D类仓作为有效补充。基于这一网络，我们实现了对全国100多个城市的稳定供给。

  百果园高效运营的核心是 “极致日配”体系：所有订单晚8:00前下达，次日早7:30前必须送达。为此，我们严格将80%以上门店的配送半径控制在220公里内，以平衡时效与物流成本。同时，我们创新推行 “信任交接”夜配模式，

  利用夜间路况好、气温适宜的特点，大幅度的提高车辆利用效率，并让大部分运输得以使用成本更优的常温车。所有车辆均通过TMS系统实现智能调度与全程可视化管理，确保网络精准、可靠运行。在温控上，遵循“因品制宜”的科学原则，而非盲目追求全冷链。通过深入研究不同水果的特性，我们精细化设定运输温度（如兼顾香蕉与车厘子时将车厢设为15℃），在保障商品鲜度的同时，实现了成本的最优控制。

  记者：百果园这套成熟的体系是如何逐步建立起来的？能否请您回顾一下，公司的供应链与物流能力经历了哪几个关键的演进阶段？

  马旭阳：从我2014年加入并主导相关工作的视角来看，大概能划分为四个阶段：

  我刚加入时，公司门店已过千家，年销售规模不小，但信息化基础非常薄弱，管理基本靠人工和经验。生鲜的动态损耗和复杂渠道，导致人为损耗较大，当时年库存盘亏率高达千分之三，意味着数十亿销售额中潜藏着数千万的巨额损耗。我们下决心投入重金进行全链路信息化建设，集团年投入高峰期过亿。这样的一个过程很痛苦，但这是企业从粗放管理迈向数字化、精细化管理必须啃下的“硬骨头”，为后续一切奠定了基础。

  拥有系统后，关键是用数据驱动业务。2020年实现全链路信息化后，我们基于信息系统重构了物流运价体系：通过算法实时核算线路、距离、货量，实现“所劳即所得”的精准定价，取代以往按区间粗估的方式。同时，数据让我们能更精细地管理服务体系，比如线上化报损流程后，我们能有效识别异常门店，实施差异化的服务策略，管理颗粒度显著细化。这两大体系的优化，让整体物流费用节约20%以上。

  这一阶段的核心是配送中心从仓储配送节点升级为“加工服务枢纽”。我们将门店端的标准包装、分拣及香蕉等单品的后熟处理前置到配送中心完成。这首先源于我们对食品安全与品质标准化的高要求（如自建气调库进行物理保鲜），更关键的是大幅度的提高了终端效率——通过后台集约化操作，减轻门店负担，使其更专注于销售与服务，从而在终端形成了显著的人效优势。

  当前的行业背景是，上游农业进步飞速，优质品种普及化，使得渠道端的产品差异化优势在客观上被削弱。未来企业生存更依赖于两点：一是长期积累的、真正扎实的产品力与品牌力；二是在此基础上，持续的、极致的运营效率。因此，我们仍在持续探索每个单品在产销地加工的最优解，并致力于构建更智能、柔性的全渠道履约网络。

  记者：从仓储与配送的角度看，您遇到过最大的运营与管理挑战是什么？是怎么样应对的？

  第一个是自动化投入的“性价比困境”。生鲜商品非标、易损、SKU动态变化快，上自动化必须精打细算。2019年，我们在武汉试点上线了水果行业第一套多层穿梭车自动拣选系统，但经过核算，节省下来的人力成本，远不足以覆盖高昂的设备折旧、维护费用、能耗以及新增的技术人员成本，投入产出比不经济。这次实践给我们上了清醒的一课：在生鲜领域，脱离成本效益追求一步到位的“无人化”目前并不现实。

  但现实的矛盾是，基层仓库的拣货员，特别是可以胜任夜班和体力劳动的年龄小的员工，越来越难招聘。所以我们现在对自动化的态度非常务实：不追求“炫技”，但求“实用、好用、用得起”。我们全国有29个规模不一的仓，理想的解决方案是，即便对于一个只服务100多家店的中小型配送中心，也能有投入在几十万级别的方案，将拣货岗位从6～8人减少为1～2人。我们持续关注AGV等柔性自动化技术，但任何引入都一定要经过严格的场景适配与详尽的投资回报测算。

  第二个挑战是如何构建供应链的“柔性”。对我们而言，柔性意味着供应链资源（仓储、运力、加工能力）可以依据需求快速聚合或释放，从而控制成本、应对风险。目前我们主要是通过两种方式实现：一是“能力开放”。我们将自身的配送中心网络和加工能力，向生态圈内的上游合作伙伴开放，这盘活了我们闲置的仓配资源，也帮助合作伙伴降低了履约成本。二是“商品分级运营”。一批产地统货到达后，我们会在配送中心进行精细化分选。按商品品质优先供应百果园门店，再根据其他渠道需求来做定向供应。通过这一种“一品多销”的模式，我们能快速依据市场变化调整商品流向，确保资源不闲置、库存周转健康。

  记者：展望未来，您认为哪些技术方向最大有可能在生鲜仓配领域实现规模化应用，并真正解决行业痛点？

  第一，是“无人配送车”的规模化应用。这并非简单替代，而是与人车形成混合配送模式，核心是应对终端运力短缺与人力成本的结构性矛盾。我们已在两个区域开展成熟试点。随之而来的，是 “仓内智能拣选与无人车直联” 的协同课题——旨在减少中间搬倒环节，实现仓配无缝衔接，这需要产业链一同推动标准化。

  第二，是AI与数据智能的深化应用。当前，行业普遍完成了业务的数据化记录，但数据的深度价值远未被释放。我们正着力推动从“有数据”到“用数据”、再到“数据驱动业务”的跨越。例如，借助智能体（Agent）与大模型技术，对历史销售、天气、节假日、市场波动等多维数据来进行融合分析与深度挖掘，以攻克“商品计划” 这一行业核心痛点——即实现从门店级需求预测，到科学指导上游数百家供应商进行生产与发货的全程智能化决策。尽管这类投入的直接回报不易量化，且依赖既懂业务又懂数据的复合人才，但面对我们数千万会员积累的数据资产，必须持续探索，让数据从反映过去的“后视镜”，真正转变为指导经营的“导航仪”。

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