數(shù)字技術(shù)的科技創(chuàng)新重塑產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式、客戶價(jià)值，形成全新的經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)格局――由工業(yè)經(jīng)濟(jì)全面向數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)（Big Data）和云計(jì)算（Cloud Computing），正以 “三位一體”的形式高度結(jié)合，構(gòu)成密不可分的“ABC”數(shù)字經(jīng)濟(jì)的技術(shù)金三角。三種技術(shù)具有獨(dú)立性、互補(bǔ)性、不可分割性。

大數(shù)據(jù)定義為大小超過(guò)常規(guī)的數(shù)據(jù)庫(kù)工具獲取、存儲(chǔ)、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集。云計(jì)算具有高效分配動(dòng)態(tài)資源、根據(jù)用戶請(qǐng)求生成動(dòng)態(tài)計(jì)算與存儲(chǔ)等功能，為大數(shù)據(jù)特征分析與挖掘提供良好平臺(tái)。云計(jì)算是從資源層面的管理到應(yīng)用層面的管理的發(fā)展過(guò)程，與大數(shù)據(jù)的應(yīng)用恰好貼合；大數(shù)據(jù)則基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘，二者在當(dāng)前的發(fā)展中密不可分。

云計(jì)算是一種生成并獲取計(jì)算能力的新方法。云計(jì)算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支持的信息使用和傳遞模式，是一種通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供動(dòng)態(tài)信息的虛擬資源計(jì)算。云計(jì)算是一個(gè)生動(dòng)的比喻，人們用“云”的形象來(lái)表達(dá)網(wǎng)絡(luò)信息的傳播。云計(jì)算的計(jì)算能力甚至可以達(dá)到每秒 10 萬(wàn)億次。

采用“云計(jì)算”這個(gè)術(shù)語(yǔ)，雖然形象生動(dòng)地表達(dá)這種技術(shù)的特性，有趣也很浪漫、時(shí)尚，但容易讓人難以理解。2007年IBM正式提出“云計(jì)算”概念。公認(rèn)較好的定義是美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）（2011）提出的，“云計(jì)算是一種模型，用于實(shí)現(xiàn)對(duì)可配置計(jì)算資源（例如，網(wǎng)絡(luò)，服務(wù)器，存儲(chǔ)，應(yīng)用程序和服務(wù)）的共享池的無(wú)處不在的、方便的按需網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)，這些資源可以通過(guò)最少的管理工作快速配置和發(fā)布，或者服務(wù)提供者互動(dòng)。該云模型由五個(gè)基本特征，三個(gè)服務(wù)模型和四個(gè)部署模型組成。”

云計(jì)算是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)的開發(fā)和應(yīng)用離不開云計(jì)算的強(qiáng)大支持。云計(jì)算的發(fā)展和大數(shù)據(jù)的積累是人工智能快速發(fā)展的基礎(chǔ)，是實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)性突破的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)和人工智能的進(jìn)步也將拓展云計(jì)算應(yīng)用的深度和廣度。

人工智能的建立實(shí)質(zhì)是程序自我訓(xùn)練（學(xué)習(xí)）的結(jié)果，是以大數(shù)據(jù)的高維度數(shù)據(jù)樣本為基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)，是對(duì)海量信息的處理、優(yōu)化和分類，是對(duì)各種意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)、系統(tǒng)的處理。大數(shù)據(jù)又與云計(jì)算密不可分，大數(shù)據(jù)不能由一臺(tái)計(jì)算機(jī)處理，是聯(lián)接多臺(tái)計(jì)算機(jī)、分布式體系結(jié)構(gòu)，大數(shù)據(jù)就是分布式數(shù)據(jù)挖掘。大數(shù)據(jù)依賴于云計(jì)算的分布式數(shù)據(jù)和處理，以及云計(jì)算的虛擬化處理技術(shù)。

在智慧技術(shù)的支撐系統(tǒng)，云計(jì)算能力至關(guān)重要，是基礎(chǔ)。首先，云計(jì)算為大數(shù)據(jù)的采集提供信息支撐，是人工智能的核心技術(shù)。

二、智慧物流概念

智慧物流的概念，由2010年IBM發(fā)布《智慧的未來(lái)供應(yīng)鏈》研究報(bào)告中提出，智慧供應(yīng)鏈的概念延伸而來(lái)。實(shí)現(xiàn)智慧物流的關(guān)鍵是技術(shù)，而關(guān)鍵技術(shù)就是以節(jié)提到的ABC技術(shù)為核心。

但在智慧物流概念出現(xiàn)之前，還有一個(gè)重要的概要，即物聯(lián)網(wǎng)（IOT ，Internet of things ）,“萬(wàn)物相連的互聯(lián)網(wǎng)”，最早出現(xiàn)于比爾蓋茨1995年《未來(lái)之路》一書，2005年國(guó)際電信聯(lián)盟（ITU）發(fā)布《ITU互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告2005：物聯(lián)網(wǎng)》，正式提出了“物聯(lián)網(wǎng)”的概念。

智慧物流可以簡(jiǎn)單地理解為在物流系統(tǒng)中采用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等先進(jìn)技術(shù)，使得整個(gè)物流系統(tǒng)運(yùn)作如同在人的大腦指揮下一般智能、實(shí)時(shí)收集并處理信息，做出最優(yōu)決策、實(shí)現(xiàn)最優(yōu)布局，物流系統(tǒng)中各組成單元能實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高效率、低成本地分工、協(xié)同、合作。智慧的本質(zhì)，就是模仿人的智能，運(yùn)用感知、學(xué)習(xí)、推理判斷等思維能力，使物流系統(tǒng)具備自行解決物流中某些問(wèn)題的能力。

智慧物流主要有三大特征：

一是實(shí)現(xiàn)信息交互與共享，有效降低物流成本、提高物流效率；

二是智能決策與執(zhí)行，向自動(dòng)化與程序化方向發(fā)展；

三是深度協(xié)同與一體化，以智能管理為核心優(yōu)化管理模式，實(shí)現(xiàn)以最低的成本向客戶提供高質(zhì)量的物流服務(wù)（王喜富，2016）。

智慧物流本質(zhì)上是依賴信息的實(shí)時(shí)性、充分性，來(lái)模擬人工作出最優(yōu)決策，從而為客戶創(chuàng)造更多價(jià)值，為客戶提供更好的服務(wù)體驗(yàn)。傳統(tǒng)物流模式下，信息不充分、滯后，只能依賴經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策。智慧物流實(shí)現(xiàn)到一定程度，就是對(duì)傳統(tǒng)物流模式的顛覆創(chuàng)新。將對(duì)物流產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式、運(yùn)營(yíng)模式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式、產(chǎn)生生態(tài)等，產(chǎn)生巨大的影響。

大數(shù)據(jù)背景下的智慧物流具備信息化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、集成化、可視化等先進(jìn)技術(shù)特征，依據(jù)大數(shù)據(jù)對(duì)物流信息進(jìn)行處理。智慧物流信息技術(shù)主要包括物流信息感知技術(shù)、物流信息推送技術(shù)、物流信息處理技術(shù)、物流信息分析技術(shù)、物流信息預(yù)測(cè)技術(shù)。

三、智慧物流架構(gòu)

智慧感知技術(shù)捕捉物流運(yùn)作過(guò)程中的各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：流體、流速、流向、流量及環(huán)境參數(shù)。感知技術(shù)讓物流的全過(guò)程透明化，是實(shí)現(xiàn)物流全程可視、可控和可追溯的基礎(chǔ)與前提；運(yùn)用先進(jìn)的信息傳輸與通信技術(shù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建傳輸平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各物流主體之間的信息和業(yè)務(wù)互聯(lián)互通；在數(shù)據(jù)處理與服務(wù)中心，通過(guò)對(duì)信息的深度挖掘與計(jì)算分析，讓物流主體與前臺(tái)協(xié)同運(yùn)作，及時(shí)獲取系統(tǒng)優(yōu)化決策方案，通過(guò)云倉(cāng)儲(chǔ)、云運(yùn)輸配送等共享方式，為客戶提供高水平的物流服務(wù)。

智慧物流系統(tǒng)的體系架構(gòu)包含四層（付平德，2018），如圖1所示，最下層是感知層，往上是網(wǎng)絡(luò)傳輸層，再上面一層是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，最上層是應(yīng)用服務(wù)層。

 

圖：智慧物流系統(tǒng)架構(gòu)

（1）數(shù)據(jù)感知層。包括識(shí)別系統(tǒng)、定位系統(tǒng)和跟蹤系統(tǒng)。感知技術(shù)設(shè)備（RFID、條碼槍、傳感器等），結(jié)合GPS、定位跟蹤，來(lái)實(shí)時(shí)、自動(dòng)采集物流系統(tǒng)單元的信息，信息再按系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)營(yíng)邏輯進(jìn)行處理，可實(shí)現(xiàn)對(duì)物和其他對(duì)象的實(shí)時(shí)、流程的信息掌握。

（2）數(shù)據(jù)傳輸層。利用各種傳輸網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)，及時(shí)、安全地傳輸感知設(shè)備所收集的信息。傳輸介質(zhì)包括互聯(lián)網(wǎng)外、移動(dòng)通信網(wǎng)、集群通信技術(shù)等。

（3）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。云存儲(chǔ)平臺(tái)層在應(yīng)用層和網(wǎng)絡(luò)傳輸層之間，對(duì)對(duì)感知層獲取的信息進(jìn)行處理和管理。通過(guò)對(duì)信息的智能處理，可為各類對(duì)象（客戶、管理人員、司機(jī)等）提供信息服務(wù)，常稱“倉(cāng)儲(chǔ)云、運(yùn)輸云、資金云”等。

（4）應(yīng)用服務(wù)層。包括數(shù)據(jù)交換接口、公共服務(wù)平臺(tái)和用戶應(yīng)用。直接為用戶提供所需信息，為其決策提供數(shù)據(jù)支撐。使用者提供定制化服務(wù)，降低應(yīng)用成本，并能提高處理效率。實(shí)現(xiàn)商品溯源、運(yùn)單跟蹤、智能化分揀配送、預(yù)測(cè)與預(yù)警等功能。智能決策系統(tǒng)能夠制定科學(xué)決策，為配送路線提出優(yōu)化建議，為企業(yè)、運(yùn)輸部門和政府部門等提決策參考。

智慧物流的高級(jí)形態(tài)是人工智能與智能設(shè)備的深度應(yīng)用和深度整合。未來(lái)隨著無(wú)人車、無(wú)人機(jī)、無(wú)人商店等技術(shù)集成的成熟化，將極大改進(jìn)現(xiàn)有物流運(yùn)營(yíng)模式。以作業(yè)最為復(fù)雜的倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)為例，智能機(jī)器人可以代替人工，倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的移動(dòng)路線更合理、分工協(xié)同運(yùn)作更快捷、分揀速度更快，提高倉(cāng)儲(chǔ)利用率。末端的配送，無(wú)人車替代人力進(jìn)行，解決最后一公里問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)：

王喜富，大數(shù)據(jù)與智慧物流，北京交通大學(xué)出版社，清華大學(xué)出版社，2016

付平德，基于大數(shù)據(jù)的智慧物流模式構(gòu)建，物流技術(shù)，2018

清華大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院，云計(jì)算和人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用白皮書，2018