智慧物流在物聯網下技術的發展示狀及應用前景

近些年，智慧物流吸引了當今社會廣大羣衆的火熱關注，那麼究竟怎樣的物流才能夠被稱做智慧物流呢？前不久，住建部城科會智慧物流學組執行組長，北京交通大學副教授職稱兼中物協（北京）物流工程設計院副院長秦璐在全國性智能物流學術會議上對智慧物流展開了深層次講解，對智慧物流架構和發展趨勢的瞭解展開了深層討論。

1、什麼叫「智慧」？
「智慧」現現在是個潮流語彙，是否只需搭上互聯網技術，就插上了「智慧」的羽翼？怎樣的狀況是智慧的狀況，怎樣的物流纔算是智慧的物流？智慧物流基本建設首先要回應這類難題。
「智慧」即是經過了解萬事萬物來指引萬事萬物的思想。這當中有兩大關鍵：瞭解和指引，牢牢圍繞着這兩大關鍵，產生了「智慧」的基礎構架。如同一我的智慧造成全過程，瞭解事情的基礎是感知，僅有感知到的事情才能夠被你們留意，纔有可能進入你們的思惟過程。人感知世界的工具是感受器官，如視覺、觸覺、味覺、聽覺、嗅覺等，經過它們，人獲得了對事情大小、材料、溫度、味道等基本資料。在已經搭建的智慧物理學世界中，感知是經過傳感器、手機、RFID（射頻識別技術）等機器設備完成的，他們好似人的感受器官，是得到數據的工具，創建起物理世界數據收集基礎。
人把感知信息內容傳輸到大腦的過程經過中樞神經系統進行，人有神經中樞，有神經末梢，他們組成一張無處不在的大網，互聯互通。假如某一根神經系統出現故障，將形成某一功能缺陷或是徹底缺失。在物理世界中，互聯網技術和物聯網技術好似人的中樞神經系統，建立了信息內容互動的體制和基礎設施建設。物聯網技術和互聯網技術的較大 差異是物聯網技術將自動傳送信息內容和數據，更像人的感受器官和中樞神經系統關聯，產生即傳輸，而互聯網技術的信息內容是處於被動提交的。於是，物聯網技術纔算是智慧物理世界的傳輸基礎，物聯網和運用每往前推動一步，物理世界的智力就提升五分。
傳輸的信息內容來到人的大腦之後，人腦，要對信息內容展開繁雜的測算、剖析，融進邏輯思惟、想像和感情全過程，最後得以決策。而在物理世界中，怎樣完成這一過程？
咱們知道現階段已經有人工智能，人工智能問世於1956年，以後經歷了數次發展和數次停滯不前，其緣故是開發設計人工智能的邏輯性以效仿人的大腦邏輯思惟體制爲出發點，然而人的大腦實在太繁雜，人工智能一度走入死衚衕。以後你們總算意識到，人工智能無法完全效仿人的大腦，但有些部分卻可以 超越人的大腦，尤爲是在測算層面，人的工做能力是比較有限的，電子計算機可以 極大提高這類制約性，從而以計算能力爲突破點，你們總算找到人工智能的發展方向。大腦的測算功能此後被模擬並被無限放大，總算在存儲和測算層面，設備超越了人。所以，在物理世界中，相似人腦的管理決策過程被簡單化爲測算，剖析，決策。
最早是測算，伴隨着互聯網技術和物聯網技術的飛快發展，數據測算量級呈指數上升，單獨計算機沒法進行，誕生了大數據技術，運用分佈式計算方法來進行對大數據的解決和測算全過程，大大的提升了物理世界解決大量數據的工做能力。
然而技術到此，還遠未作到「智慧」，智慧取決於從已知中發覺未知，從混亂中提煉出有序。它並非你們對已知規律展開認證過程，只是運用已知數據發覺不明規律，並最後變成管理決策並付諸實踐的過程。於是，自動發覺規律，用規律引導行爲，積極決策並主動行動，纔算是「智慧」。目前大數據剖析技術可以 出示物理世界規律發覺、深層關聯體制。
最後一步，是積極決策並主動行動，大數據剖析的結果須要直接用以管理決策並轉換爲行動，還必須有管理決策體制。這一步，在微觀較爲封閉的部分已有實現，如自動倉庫，但在更大的數據互動範疇，仍在探尋當中。
於是，物理世界的「智慧」，瞭解萬事萬物根據能自動讀寫信息內容的設施獲得信息內容感知，傳輸經過物聯網技術進行，指引則是根據雲計算技術、大數據剖析及其決策支持系統完成。所以你們對物理世界的「智慧」展開界定：物理世界的智慧是感知、互動、剖析、發覺、管理決策的綜合。智慧以提升系統軟件內外的感知量爲基礎，根據建立萬事萬物間的深層關聯，自動發覺新規律，將感知、認知能力、管理決策緊密結合，建立真正單獨進行實際操做並全自動展開管理決策的自制系統軟件。智慧必定是可以 獲得、可以 傳輸、可以 剖析、可以 管理決策並可以 行動的全自動過程。最開始你們運用設備替代人，是以便展開數據的收集和機械化、自動化技術的工做，在這個基礎上，你們展開物物聯絡，隨後發覺規律，輔助決策，再到決策。所以在這一過程當中，你們完成了從數據收集、雲計算、大數據剖析到數據產品（管理決策和服務項目）的層級。
「智慧」與「智能」的差異取決於：「智能」是「cando」，而「智慧」是「Whatdo、Whydo、Howdo」，所以 「智慧」包含「智能」。
2、」智慧物流「的構造分析
在智慧的定義上可以 產生「智慧+」，如「智慧大城市」及其「智慧大城市」裏邊的「智慧管網」、「智慧社區」、「智慧物流」等，和全部智慧系統軟件同樣，智慧物流也必須完成感知、互動、剖析、發覺和管理決策過程。
物流有五大物理學因素，分別是人、貨、車、節點、路線，這類物理學因素爲什麼現在受到這麼大關注，是因爲你們將中國實體經濟和虛擬經濟展開融合的狀況下發覺物流是最重要的契合點。從虛擬邁向實體，走實體邁向虛擬，必定是物流實現。同時，這類物理學因素具有價值，他們自己使用價值再加其身後交錯的不少經濟關係、社會關係、現金流、信息流，產生錯綜複雜的各類鏈條和網絡。物流構造變化可以 客觀性體現中國實體經濟轉變，物流承載信息內容是最真實信息內容。進而物流如同一個深谷，藏着過多可以 被髮掘的、增量的使用價值；又像一個支撐點，一切邏輯性的更改都有可能演繹出各式各樣的運營模式，撬起愈來愈大的銷售市場，或是越來越細分化的銷售市場。
人、貨、車、節點、路線是啥狀況又將如何發展呢？
人，如運輸中的駕駛員、庫房中的揀貨工做人員、產業園區中的參與者等，以往運用GPS展開精準定位數據收集，現在運用手機APP獲得對人行爲數據多維度描繪。貨，以往運用條碼技術記錄，現在運用RFID技術，不只追蹤貨品安全性，還經過不斷讀寫數據發覺商機。例如奢侈品品牌PRADA過去根據服飾銷售量分辨樣式的流行水平，通常銷量低的服飾淘汰。而現在，PRADA給門店裏的每一件樣品安上RFID，根據服飾試穿頻次與其市場銷售數據展開關聯統計，對試穿頻次多、銷量小的服飾展開剖析改善，讓服飾重獲新生。
車，過去運用GPS展開數據收集，現在載運大貨車出廠時已安裝感應器。Agheera，一個實時追蹤解決方法的服務提供商，已經開發設計了一個可用以聯接各種遠程控制信息技術和感應器硬件配置設備開發者平臺，便於融合不一樣的程序運行和模式下的數據。這一服務平臺能夠合併多種資源，好比將貨箱或貨車與一個便於應用、具有世界範疇訪問限制的門戶網相接，讓物流經銷商和顧客都能在他們的各種機器設備上實時跟蹤所有資產。路線，以往運用監控攝像頭收集數據，現在美國SolarRoadways公司創造發明一種運用太陽能技術展開發電的路面，假如美國鋪裝這類地面，每年的供電量是美國耗電量的3倍，若與電動車充電技術融合，電瓶車短板獲得解決，該路面下還可以安裝各種感應器對車輛和其它路線信息內容實時收集。例如在運輸隊和投資管理層面，感應器可以 檢測某一貨車、貨箱、ULD（航空公司移動載具）的使用及閒置頻率，隨後他們將收集這類數據用以最優化運用剖析，根據精確測量負荷能力可以 掌握特定路線上交通工具的閒置運力，從這當中明確提出鞏固和提高路線的提議。這將創造車隊經濟效益、節省燃料，並下降空車返回的里程。
節點，儘管物流園區、物流中心現階段仍之內部智能管理系統爲主，如WMS、TMS、ERP等，但大量的中小型企業早已根據Saas等互聯網軟件技術服務運用方式，向服務提供商租賃基於Web的軟件，能夠用更低的成本費，更迅速地選用優秀技術管理企業運營活動，此過程也爲數據互聯互通創造了可能。
你們把互聯分紅互聯1.0和互聯2.0。互聯1.0中人根據移動互聯網，貨、車、路線經過服務平臺互聯，節點和公司根據內部智能管理系統鏈接，互聯1.0主要特色是互聯有明確的界限，是比較有限的鏈接。互聯2.0的範疇要大不少，基原本看有三類公司以及同盟可能在將來相當重要。
第一類是互聯網公司（如谷歌、騰訊、阿里等），他們一直宣稱自身並非互聯網公司，只是數據企業，這也的確是他們的發展戰略核心。所以 他們同時在機器設備和運用上增長項目投資幅度，谷歌在自動駕駛車輛技術層面遙遙領先於汽車工業公司，而阿里也在轎車行業流露慾望。互聯網公司根據智能終端提供鏈接平臺業務接口，以服務項目數據化，數據服務創新方法操控全網資源，一個個巨大的互聯網帝國正跨越政治界限極速膨脹。
第二類是以雲服務器和物流爲競爭優點的經營類公司，相似亞馬遜和京東，亞馬遜AWS佔據全世界雲計算技術市場份額的27%，銷售淨利率爲23.5%，活躍性用戶量早已突破一千萬，在其中包含900多個政府部門、3400個教育培訓機構和超出11200個非營利組織 。「AWSIoT」服務項目，使加工廠生產線、車輛、家用電器等物聯網設備根據大數據技術相鏈接。亞馬遜根據對外開放其「亞馬遜物流+」平臺，將物流與雲無縫鏈接。京東效仿亞馬遜，儘管尚未那麼強勁，但方向甚爲一致。
第三類是物流系統化網絡平臺，物流是典型低盈利、零散化製造行業，特別是在貨運運輸層面，現現在分散化物流資源同盟化發展趨勢早已十分明顯，一些服務平臺開始着手物流同盟間整合資源，協助公司進行全鏈條、多階段、跨行業物流整合資源和協做。如握物流智慧物流經營SaaS服務平臺，傳化、天地匯、卡行天下等公路港融合服務平臺，物流數據服務提供商G7等都出類拔萃，主要表現出強勁的增加勢頭。
在「發覺未知規律」這一層級，也會分出環節。你們如今能夠見到的是運用數據剖析對未來惡性事件發生展開預測分析，進而引導資源從新部署。好比，亞馬遜應用大數據、人工智能、雲計算技術等展開倉儲物流管理，發佈預測性調撥、跨地區派送。「雙十一」來臨之前，阿里根據預警信息引導快遞企業提前合理佈局庫房和運力資源。雖然現階段你們以爲這一預警信息現已很是強大，但是從商業服務和物流運做來看，還是順着互聯1.0方式在展開。而當互聯2.0的商業化的運行完善後，物流形狀頗有可能會擺脫目前從分散化到集中化再到分散化的軸輻型網絡基礎方式，步入在實際操做方面形散，而在協做方面高度集約化環節，全新升級的物流組織結構將會出現。在這個基礎上，物流解決方法是否是會出現顛覆性創新的運營模式？你們翹首以待。
在智慧物流全自動管理決策方面，一些子系統中現已能夠自動產生管理決策計劃方案，好比自動倉庫中能夠全自動存儲、全自動分揀。在更大的範疇你們還有待從混亂邁向有序，從封閉系統向互聯繫統軟件超越。智慧物流構造是牢牢圍繞五大實體因素產生的物流數據感知、物流數據互聯、物流規律性發現、物流行爲管理決策和全自動實行的有機構造。
3、」智慧物流「的發展趨勢
「智慧物流」有多種發展可能，在這裏主要談及三種發展趨勢：
1.在物聯網商業化的狀況下，智慧物流產業鏈全面爆發，造成機器設備、運用、服務平臺、數據產品與服務多等級多層次發展趨勢，產業鏈經營規模極大。而圍繞在其中的最底層技術須要同步發展，包含規範化技術的發展（如拖盤規範化、貨箱規範化、車輛規範化等）、物聯網的發展等。智慧物流產業鏈是一個極大市場。
2.物流中最散小階段將最早被智慧化，隨後再逐漸分裂互聯水平低、集約化水平高的階段。於是貨運運輸、同城配送等分散化混亂的行業將首先完成智慧化。你們統計分析了中國「互聯網技術+運送服務平臺」（包含供應鏈管理服務項目、車隊管理、融合服務項目和物流買賣等）的一些數據，從註冊駕駛員數、投資融資額和註冊貨主數來看，車隊管理均表現突出。2015年和2016年，這一領域也是物流前景行業。針對大中型傳統式公司，墨守陳規的組織架構變成轉型阻力，在互聯網技術從新構建運營模式過程當中，這種大中型傳統式公司最終被迫互聯網技術化。
3.共享經濟模式在物流發展中逐漸佔據主導性，將催生顛覆性創新物流機構方式和運營模式。你們近期的一項研究代表，「共享經濟模式」已應用於集裝箱運輸行業。全世界空貨箱裝運成本費每年達到150~200億美金，BCG諮詢公司17年11月份全面啓動全世界貨箱空箱數據共享平臺，名叫「xChange」。到目前爲止，分散化在全世界的超出100家運輸企業、20家租用公司現已參與到銷售市場中，均值每隻貨箱可以 節省200~400美圓的成本費，現已實現了每星期超出35000只空箱子的運轉。
在倉位共享資源行業，美國Flexe倉庫資源數據共享平臺，專作倉位共享，其它公司可以 預訂它在美國80幾個地區的多個倉位。而倉位共享資源在中國並未發展。在快遞公司配送行業，2014年Uber發佈了一款商品叫UberRush，它用普通人作爲messenger（信使）提貨配送，Uber對外宣稱自身實際是一家物流企業，這也說明在物流共享經濟模式層面它還有大的方案。2015年，京東也發佈相近的「京東衆包」，以後宣佈改名「京東到家」。現階段「京東到家」臨時快遞小哥註冊人數已經超過25萬人。2017年在同城速遞層面中國一家快貨運公司，也發佈了相似衆包的運營模式，貨運司機經過接單，就近提貨，就近配送，數據顯示，應用了該服務平臺的駕駛員，月收入可以 從1萬餘元提升到3萬元。2015年美國物流行業風險投資新項目中，有兩個投給了共享經濟模式。
從集裝器材、倉位到人與車，只要有資源，就有可能共享資源，用共享資源方法配備資源，就近方式服務，物流將用更高度集中的智慧中樞指引更分散化的行動。一個使人興奮的智慧物流領域大門已經開啓，讓咱們一塊兒去探尋。