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、客戶價值，形成全新的經(jīng)濟競爭格局――由工業(yè)經(jīng)濟全面向數(shù)字經(jīng)濟轉(zhuǎn)型。人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)（Big Data）和云計算（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)濟的技術(shù)金三角。三種技術(shù)具有獨立性、互補性、不可分割性。

大數(shù)據(jù)定義為大小超過常規(guī)的數(shù)據(jù)庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集。云計算具有高效分配動態(tài)資源、根據(jù)用戶請求生成動態(tài)計算與存儲等功能，為大數(shù)據(jù)特征分析與挖掘提供良好平臺。云計算是從資源層面的管理到應用層面的管理的發(fā)展過程，與大數(shù)據(jù)的應用恰好貼合；大數(shù)據(jù)則基于云計算的數(shù)據(jù)處理與應用對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘，二者在當前的發(fā)展中密不可分。

云計算是一種生成并獲取計算能力的新方法。云計算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支持的信息使用和傳遞模式，是一種通過互聯(lián)網(wǎng)提供動態(tài)信息的虛擬資源計算。云計算是一個生動的比喻，人們用“云”的形象來表達網(wǎng)絡(luò)信息的傳播。云計算的計算能力甚至可以達到每秒 10 萬億次。

采用“云計算”這個術(shù)語，雖然形象生動地表達這種技術(shù)的特性，有趣也很浪漫、時尚，但容易讓人難以理解。2007年IBM正式提出“云計算”概念。公認較好的定義是美國國家標準與技術(shù)研究院（NIST）（2011）提出的，“云計算是一種模型，用于實現(xiàn)對可配置計算資源（例如，網(wǎng)絡(luò)，服務器，存儲，應用程序和服務）的共享池的無處不在的、方便的按需網(wǎng)絡(luò)訪問，這些資源可以通過最少的管理工作快速配置和發(fā)布，或者服務提供者互動。該云模型由五個基本特征，三個服務模型和四個部署模型組成。”

云計算是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)的開發(fā)和應用離不開云計算的強大支持。云計算的發(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)，是實現(xiàn)實質(zhì)性突破的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)和人工智能的進步也將拓展云計算應用的深度和廣度。

人工智能的建立實質(zhì)是程序自我訓練（學習）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)，是對海量信息的處理、優(yōu)化和分類，是對各種意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)、系統(tǒng)的處理。大數(shù)據(jù)又與云計算密不可分，大數(shù)據(jù)不能由一臺計算機處理，是聯(lián)接多臺計算機、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)依賴于云計算的分布式數(shù)據(jù)和處理，以及云計算的虛擬化處理技術(shù)。

在智慧技術(shù)的支撐系統(tǒng)，云計算能力至關(guān)重要，是基礎(chǔ)。首先，云計算為大數(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《智慧的未來供應鏈》研究報告中提出，智慧供應鏈的概念延伸而來。實現(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，還有一個重要的概要，即物聯(lián)網(wǎng)（IOT ，Internet of things ）,“萬物相連的互聯(lián)網(wǎng)”，最早出現(xiàn)于比爾蓋茨1995年《未來之路》一書，2005年國際電信聯(lián)盟（ITU）發(fā)布《ITU互聯(lián)網(wǎng)報告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)、云計算和人工智能等先進技術(shù)，使得整個物流系統(tǒng)運作如同在人的大腦指揮下一般智能、實時收集并處理信息，做出最優(yōu)決策、實現(xiàn)最優(yōu)布局，物流系統(tǒng)中各組成單元能實現(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，運用感知、學習、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題的能力。

智慧物流主要有三大特征：

一是實現(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，實現(xiàn)以最低的成本向客戶提供高質(zhì)量的物流服務（王喜富，2016）。

智慧物流本質(zhì)上是依賴信息的實時性、充分性，來模擬人工作出最優(yōu)決策，從而為客戶創(chuàng)造更多價值，為客戶提供更好的服務體驗。傳統(tǒng)物流模式下，信息不充分、滯后，只能依賴經(jīng)驗進行決策。智慧物流實現(xiàn)到一定程度，就是對傳統(tǒng)物流模式的顛覆創(chuàng)新。將對物流產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式、運營模式、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、可視化等先進技術(shù)特征，依據(jù)大數(shù)據(jù)對物流信息進行處理。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)、物流信息預測技術(shù)。

三、智慧物流架構(gòu)

智慧感知技術(shù)捕捉物流運作過程中的各種基礎(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)讓物流的全過程透明化，是實現(xiàn)物流全程可視、可控和可追溯的基礎(chǔ)與前提；運用先進的信息傳輸與通信技術(shù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建傳輸平臺，實現(xiàn)各物流主體之間的信息和業(yè)務互聯(lián)互通；在數(shù)據(jù)處理與服務中心，通過對信息的深度挖掘與計算分析，讓物流主體與前臺協(xié)同運作，及時獲取系統(tǒng)優(yōu)化決策方案，通過云倉儲、云運輸配送等共享方式，為客戶提供高水平的物流服務。

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)存儲層，最上層是應用服務層。

 

圖：智慧物流系統(tǒng)架構(gòu)

（1）數(shù)據(jù)感知層。包括識別系統(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，來實時、自動采集物流系統(tǒng)單元的信息，信息再按系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和運營邏輯進行處理，可實現(xiàn)對物和其他對象的實時、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、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、移動通信網(wǎng)、集群通信技術(shù)等。

（3）數(shù)據(jù)存儲層。云存儲平臺層在應用層和網(wǎng)絡(luò)傳輸層之間，對對感知層獲取的信息進行處理和管理。通過對信息的智能處理，可為各類對象（客戶、管理人員、司機等）提供信息服務，常稱“倉儲云、運輸云、資金云”等。

（4）應用服務層。包括數(shù)據(jù)交換接口、公共服務平臺和用戶應用。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，降低應用成本，并能提高處理效率。實現(xiàn)商品溯源、運單跟蹤、智能化分揀配送、預測與預警等功能。智能決策系統(tǒng)能夠制定科學決策，為配送路線提出優(yōu)化建議，為企業(yè)、運輸部門和政府部門等提決策參考。

智慧物流的高級形態(tài)是人工智能與智能設(shè)備的深度應用和深度整合。未來隨著無人車、無人機、無人商店等技術(shù)集成的成熟化，將極大改進現(xiàn)有物流運營模式。以作業(yè)最為復雜的倉儲系統(tǒng)為例，智能機器人可以代替人工，倉庫內(nèi)的移動路線更合理、分工協(xié)同運作更快捷、分揀速度更快，提高倉儲利用率。末端的配送，無人車替代人力進行，解決最后一公里問題。

參考文獻：

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

清華大學互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院，云計算和人工智能產(chǎn)業(yè)應用白皮書，2018