荔枝生鲜揽收量预计将迎来显著增长，请及时优化配送路线。
每年的荔枝季节，广东茂名高州市顺丰荔枝揽收站的负责人许健恒都会收到这样的系统提醒。打开后台数据查看，趋势分析一目了然，系统还自动提供最优解决方案：安排前站货车顺路到站点装车，既保证生鲜配送时效，又能有效降低成本。
这种实时决策源于一个强大的智能中枢系统。在数百公里之外的深圳顺丰科技总部大楼内，高级运筹优化算法工程师黄一潇正在专注地编写代码，为这个"智慧大脑"持续注入新的能力。
"这就是我的日常工作状态，大部分时间都在和代码打交道。"黄一潇表示。自加入顺丰以来，他一直致力于通过算法找到物流的最优解。
2018年，黄一潇从清华大学工业工程系博士毕业后选择进入快递行业。回忆起刚入职时，他就和同事们开始思考如何利用算法提升同城快递的速度。
通过建立数学模型，团队在市区构建了一个轻量级中转网络，使同城快递无需绕道远郊分拣中心过夜，实现几小时内完成"揽收-中转-投递"的全流程。这一创新推出后迅速覆盖80个城市，不仅显著提升了同城快递量，还衍生出门店调拨、药品寄送等多种应用场景。
2023年，顺丰在湖北鄂州花湖国际机场投入使用的超级转运中心面对海量货物，如何确保高效运转成为新的挑战。黄一潇带领团队开发了一套智能算法系统，实现空中50架次全货机3小时内快速周转，陆路300多辆运输车辆和数百名工作人员的精准调度。
在物流网络协同方面也取得了显著进展。通过与地铁、铁路的合作，快件实现了"站到站"快速流转和"高铁+快递"的高效配送。黄一潇团队还成功匹配了快递网点与轨道线路，不仅盘活了闲置运力，更推动了行业增长。
近年来，黄一潇在算法模型中新增了一个关键指标——碳排放量。通过优化配送路线规划，实现货物的最短路径运输，有效降低了碳排放。截至2025年，顺丰已成功减排192万余吨二氧化碳。
"让每个包裹都更快、更好运行"是黄一潇始终追求的目标。从业至今，他和团队开发的模型工具累计为公司节约物流成本超过百亿元，提升超10亿件包裹的配送时效。
经过持续优化迭代，由黄一潇团队打造的智能中枢系统已覆盖全国34万个服务网点、340个中转场，连接23万辆陆运车辆和111架全货机。该系统能够以分钟级响应速度输出2000多条线路的最优方案。
在人才培养方面，顺丰也在不断加大力度。去年3月，95后金成博士后正式加入公司，黄一潇担任其导师。这对师徒将继续深耕网络规划优化和人工智能前沿技术研究。
"超大规模的市场为我们提供了一个复杂的创新试验场。"黄一潇充满信心地表示，随着人工智能技术的快速发展，中国快递业将走向更广阔的舞台。"我们编写的每一行代码，就像为包裹插上一双双翅膀，推动中国快递不断追求绿色发展和创新发展。"