近些年，智慧物流吸引了当今社会广大群众的火热关注，那么究竟怎样的物流才可以被称作智慧物流呢？前不久，住建部城科会智慧物流学组执行组长，北京交通大学副教授职称兼中物协（北京）物流工程设计院副院长秦璐在全国性智能物流学术会议上对智慧物流展开了深层次讲解，对智慧物流架构和发展趋势的了解展开了深层讨论。
一、什么叫“智慧”？
“智慧”现如今是个潮流语汇，是否只需搭上互联网技术，就插上了“智慧”的羽翼？怎样的情况是智慧的情况，怎样的物流才算是智慧的物流？智慧物流基本建设首先要回应这类难题。
“智慧”便是通过了解万事万物来指引万事万物的思想。这当中有两大关键：了解和指引，紧紧围绕着这两大关键，产生了“智慧”的基础构架。如同一个人智慧形成全过程，了解事情的基础是感知，仅有感知到的事情才可以被大家留意，才有可能进入大家的思维过程。人感知世界的工具是感觉器官，如视觉、触觉、味觉、听觉、嗅觉等，通过它们，人得到了对事情大小、材料、温度、味道等基本资料。在已经搭建的智慧物理学世界中，感知是通过传感器、手机、RFID（射频识别技术）等机器设备完成的，他们好似人的感觉器官，是获得数据的工具，建立起物理世界数据收集基础。
人把感知信息内容传输到大脑的过程通过中枢神经系统进行，人有神经中枢，有神经末梢，他们组成一张无处不在的大网，互联互通。假如某一根神经系统出现故障，将造成某一功能缺陷或是完全缺失。在物理世界中，互联网技术和物联网技术好似人的中枢神经系统，创建了信息内容互动的体制和基础设施建设。物联网技术和互联网技术的较大 差别是物联网技术将自动传送信息内容和数据，更像人的感觉器官和中枢神经系统关联，产生即传输，而互联网技术的信息内容是处于被动提交的。因而，物联网技术才算是智慧物理世界的传输基础，物联网和运用每往前推进一步，物理世界的智力就提高五分。
传输的信息内容来到人的大脑以后，人脑，要对信息内容展开繁杂的测算、剖析，融进逻辑思维、想像和感情全过程，最后得以决策。而在物理世界中，怎样完成这一过程？
我们知道现阶段已经有人工智能，人工智能问世于1956年，之后经历了数次发展和数次停滞不前，其缘故是开发设计人工智能的逻辑性以效仿人的大脑逻辑思维体制为出发点，然而人的大脑实在太繁杂，人工智能一度走入死胡同。之后大家总算意识到，人工智能没法彻底效仿人的大脑，但有些部分却能够 超越人的大脑，尤其是在测算层面，人的工作能力是比较有限的，电子计算机能够 极大提升这类制约性，从而以计算能力为突破点，大家总算找到人工智能的发展方向。大脑的测算功能此后被模拟并被无限放大，总算在存储和测算层面，设备超越了人。因此，在物理世界中，类似人脑的管理决策过程被简单化为测算，剖析，决策。
最先是测算，伴随着互联网技术和物联网技术的飞快发展，数据测算量级呈指数上升，单独计算机无法进行，诞生了大数据技术，运用分布式计算方法来进行对大数据的解决和测算全过程，大大的提高了物理世界解决大量数据的工作能力。
然而技术到此，还远未做到“智慧”，智慧取决于从已知中发觉未知，从混乱中提炼出有序。它并不是大家对已知规律展开认证过程，只是运用已知数据发觉不明规律，并最后变成管理决策并付诸实践的过程。因而，自动发觉规律，用规律引导行为，积极决策并主动行动，才算是“智慧”。目前大数据剖析技术能够 出示物理世界规律发觉、深层关联体制。
最后一步，是积极决策并主动行动，大数据剖析的结果需要直接用以管理决策并转换为行动，还必须有管理决策体制。这一步，在微观较为封闭的部分已有实现，如自动仓库，但在更大的数据互动范畴，仍在探寻当中。
因而，物理世界的“智慧”，了解万事万物根据能自动读写信息内容的设施得到信息内容感知，传输通过物联网技术进行，指引则是根据云计算技术、大数据剖析及其决策支持系统完成。因此大家对物理世界的“智慧”展开界定：物理世界的智慧是感知、互动、剖析、发觉、管理决策的综合。智慧以提高系统软件内外的感知量为基础，根据创建万事万物间的深层关联，自动发觉新规律，将感知、认知能力、管理决策紧密结合，创建真正单独进行实际操作并全自动展开管理决策的自制系统软件。智慧一定是能够 得到、能够 传输、能够 剖析、能够 管理决策并能够 行动的全自动过程。最开始大家运用设备替代人，是以便展开数据的收集和机械化、自动化技术的工作，在这个基础上，大家展开物物联络，随后发觉规律，辅助决策，再到决策。因此在这一过程中，大家完成了从数据收集、云计算、大数据剖析到数据产品（管理决策和服务项目）的层级。
“智慧”与“智能”的差别取决于：“智能”是“cando”，而“智慧”是“Whatdo、Whydo、Howdo”，因此 “智慧”包含“智能”。
二、”智慧物流“的构造分析
在智慧的定义上能够 产生“智慧+”，如“智慧大城市”及其“智慧大城市”里边的“智慧管网”、“智慧社区”、“智慧物流”等，和所有智慧系统软件一样，智慧物流也必须完成感知、互动、剖析、发觉和管理决策过程。
物流有五大物理学因素，分别是人、货、车、节点、路线，这类物理学因素为何如今受到这么大关注，是由于大家将中国实体经济和虚拟经济展开融合的情况下发觉物流是最重要的契合点。从虚拟迈向实体，走实体迈向虚拟，一定是物流实现。同时，这类物理学因素具备价值，他们本身使用价值再加其身后交错的很多经济关系、社会关系、现金流、信息流，产生错综复杂的各种链条和网络。物流构造变化能够 客观性体现中国实体经济转变，物流承载信息内容是最真实信息内容。进而物流如同一个深谷，藏着过多能够 被发掘的、增量的使用价值；又像一个支撑点，一切逻辑性的更改都有可能演绎出各式各样的运营模式，撬起越来越大的销售市场，或是愈来愈细分化的销售市场。
人、货、车、节点、路线是啥情况又将如何发展呢？
人，如运输中的驾驶员、库房中的拣货工作人员、产业园区中的参与者等，以往运用GPS展开精准定位数据收集，如今运用手机APP得到对人行为数据多维度描绘。货，以往运用条码技术记录，如今运用RFID技术，不仅追踪货品安全性，还通过不断读写数据发觉商机。例如奢侈品品牌PRADA过去根据服饰销售量分辨样式的流行水平，一般销量低的服饰淘汰。而如今，PRADA给门店里的每一件样品安上RFID，根据服饰试穿频次与其市场销售数据展开关联统计，对试穿频次多、销量小的服饰展开剖析改善，让服饰重获新生。
车，过去运用GPS展开数据收集，如今载运大货车出厂时已安装感应器。Agheera，一个实时追踪解决方法的服务提供商，已经开发设计了一个可用以联接各类远程控制信息技术和感应器硬件配置设备开发者平台，便于融合不同的程序运行和模式下的数据。这一服务平台可以合并多种资源，比如将货箱或货车与一个便于应用、具备世界范畴访问限制的门户网相接，让物流经销商和顾客都能在他们的各类机器设备上实时跟踪全部资产。路线，以往运用监控摄像头收集数据，如今美国SolarRoadways公司创造发明一种运用太阳能技术展开发电的路面，假如美国铺装这类地面，每一年的供电量是美国耗电量的3倍，若与电动车充电技术融合，电瓶车短板得到解决，该路面下还能够安装各类感应器对车辆和其它路线信息内容实时收集。例如在运输队和投资管理层面，感应器能够 检测某一货车、货箱、ULD（航空公司移动载具）的使用及闲置频率，随后他们将收集这类数据用以最优化运用剖析，根据精确测量负荷能力能够 掌握特定路线上交通工具的闲置运力，从这当中明确提出巩固和提升路线的提议。这将创造车队经济效益、节省燃料，并降低空车返回的里程。
节点，尽管物流园区、物流中心现阶段仍以内部智能管理系统为主，如WMS、TMS、ERP等，但大量的中小型企业早已根据Saas等互联网软件技术服务运用方式，向服务提供商租赁基于Web的软件，可以用更低的成本费，更迅速地选用优秀技术管理企业运营活动，此过程也为数据互联互通创造了可能。
大家把互联分成互联1.0和互联2.0。互联1.0中人根据移动互联网，货、车、路线通过服务平台互联，节点和公司根据内部智能管理系统连接，互联1.0主要特点是互联有明确的界限，是比较有限的连接。互联2.0的范畴要大很多，基本来看有三类公司以及同盟可能在未来至关重要。
第一类是互联网公司（如谷歌、腾讯、阿里等），他们一直宣称自身并不是互联网公司，只是数据企业，这也的确是他们的发展战略核心。因此 他们同时在机器设备和运用上增加项目投资幅度，谷歌在自动驾驶车辆技术层面遥遥领先于汽车工业公司，而阿里也在轿车行业流露欲望。互联网公司根据智能终端提供连接平台业务接口，以服务项目数据化，数据服务创新方法操控全网资源，一个个巨大的互联网帝国正跨越政治界限极速膨胀。
第二类是以云服务器和物流为竞争优势的经营类公司，类似亚马逊和京东，亚马逊AWS占据全世界云计算技术市场份额的27%，销售净利率为23.5%，活跃性用户量早已突破一千万，在其中包含900多个政府部门、3400个教育培训机构和超出11200个非营利组织 。“AWSIoT”服务项目，使加工厂生产线、车辆、家用电器等物联网设备根据大数据技术相连接。亚马逊根据对外开放其“亚马逊物流+”平台，将物流与云无缝连接。京东效仿亚马逊，尽管还没有那么强劲，但方向甚为一致。
第三类是物流系统化网络平台，物流是典型低盈利、零散化制造行业，特别是在货运运输层面，现如今分散化物流资源同盟化发展趋势早已十分明显，一些服务平台开始着手物流同盟间整合资源，协助公司进行全链条、多阶段、跨行业物流整合资源和协作。如握物流智慧物流经营SaaS服务平台，传化、天地汇、卡行天下等公路港融合服务平台，物流数据服务提供商G7等都出类拔萃，主要表现出强劲的增长势头。
在“发觉未知规律”这一层级，也会分出环节。大家现在可以见到的是运用数据剖析对将来恶性事件发生展开预测分析，进而引导资源重新部署。比如，亚马逊应用大数据、人工智能、云计算技术等展开仓储物流管理，发布预测性调拨、跨地区派送。“双十一”来临以前，阿里根据预警信息引导快递企业提早合理布局库房和运力资源。虽然现阶段大家觉得这一预警信息现已非常强大，可是从商业服务和物流运作来看，仍是顺着互联1.0方式在展开。而当互联2.0的商业化的运行完善后，物流形状很有可能会摆脱目前从分散化到集中化再到分散化的轴辐型网络基础方式，步入在实际操作方面形散，而在协作方面高度集约化环节，全新升级的物流组织结构将会出现。在这个基础上，物流解决方法是不是会出现颠覆性创新的运营模式？大家翘首以待。
在智慧物流全自动管理决策方面，一些子系统中现已可以自动产生管理决策计划方案，比如自动仓库中可以全自动存储、全自动分拣。在更大的范畴大家还有待从混乱迈向有序，从封闭系统向互联系统软件超越。智慧物流构造是紧紧围绕五大实体因素产生的物流数据感知、物流数据互联、物流规律性发现、物流行为管理决策和全自动实行的有机构造。
三、”智慧物流“的发展趋势
“智慧物流”有多种发展可能，在这里主要谈及三种发展趋势：
1.在物联网商业化的情况下，智慧物流产业链全面爆发，形成机器设备、运用、服务平台、数据产品与服务多等级多层次发展趋势，产业链经营规模极大。而围绕在其中的最底层技术需要同步发展，包含规范化技术的发展（如拖盘规范化、货箱规范化、车辆规范化等）、物联网的发展等。智慧物流产业链是一个极大市场。
2.物流中最散小阶段将最先被智慧化，随后再逐渐分裂互联水平低、集约化水平高的阶段。因而货运运输、同城配送等分散化混乱的行业将首先完成智慧化。大家统计分析了中国“互联网技术+运送服务平台”（包含供应链管理服务项目、车队管理、融合服务项目和物流买卖等）的一些数据，从注册驾驶员数、投资融资额和注册货主数来看，车队管理均表现突出。2015年和2016年，这一领域也是物流前景行业。针对大中型传统式公司，墨守陈规的组织架构变成转型阻力，在互联网技术重新构建运营模式过程中，这种大中型传统式公司最终被迫互联网技术化。
3.共享经济模式在物流发展中逐渐占据主导性，将催生颠覆性创新物流机构方式和运营模式。大家近期的一项研究表明，“共享经济模式”已应用于集装箱运输行业。全世界空货箱装运成本费每一年达到150~200亿美金，BCG咨询公司17年11月份全面启动全世界货箱空箱数据共享平台，名叫“xChange”。到目前为止，分散化在全世界的超出100家运输企业、20家租用公司现已参与到销售市场中，均值每只货箱能够 节省200~400美元的成本费，现已实现了每星期超出35000只空箱子的运转。
在仓位共享资源行业，美国Flexe仓库资源数据共享平台，专做仓位共享，其它公司能够 预订它在美国80几个地区的多个仓位。而仓位共享资源在中国并未发展。在快递公司配送行业，2014年Uber发布了一款商品叫UberRush，它用普通人做为messenger（信使）提货配送，Uber对外宣称自身实际是一家物流企业，这也说明在物流共享经济模式层面它还有大的方案。2015年，京东也发布相近的“京东众包”，之后宣布更名“京东到家”。现阶段“京东到家”临时快递小哥注册人数已经超过25万人。2017年在同城速递层面中国一家快货运公司，也发布了类似众包的运营模式，货运司机通过接单，就近提货，就近配送，数据显示，应用了该服务平台的驾驶员，月收入能够 从1万余元提高到3万元。2015年美国物流行业风险投资新项目中，有两个投给了共享经济模式。
从集装器材、仓位到人与车，只要有资源，就有可能共享资源，用共享资源方法配备资源，就近方式服务，物流将用更高度集中的智慧中枢指引更分散化的行动。一个令人兴奋的智慧物流领域大门已经开启，让我们一起去探寻。
