智能化帶來的影響沒有想象得那么悲觀。智能化的最終目的，不是讓司機(jī)下崗，而是減輕負(fù)擔(dān)，是一定程度上的解放，解放我們?nèi)プ龈行实氖隆?/p>

　　未來，隨著技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)的變革，以及人們生活方式的轉(zhuǎn)變，像司機(jī)這樣的工種只會(huì)越來越少。但并不是要淘汰司機(jī)，被淘汰的只會(huì)是落后的生產(chǎn)力。

　　今天分享的主題是《智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)與物流》，將圍繞以下四點(diǎn)展開：

　　1、物流的內(nèi)涵，物流與計(jì)算機(jī)有何淵源;

　　2、智能物流支撐技術(shù)，技術(shù)能為物流智能化做貢獻(xiàn);

　　3、物流中的智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以圓通的業(yè)務(wù)合作以及取得的成果;

　　4、「一帶一路」背景下的有哪些新的展望。

　　一、物流的內(nèi)涵

　　「物流」這個(gè)詞匯最早從希臘文Logistikos中得到，意思是說是有一種計(jì)算的技藝19世紀(jì)初,拿破侖軍官用于軍隊(duì)組織(法語(yǔ)logistique);20世紀(jì)中，美軍用于描述軍隊(duì)后勤組織。

　　20世紀(jì)60年代，物流廣泛進(jìn)入民用領(lǐng)域。當(dāng)時(shí)，主要是指供應(yīng)鏈方面的資源如何流轉(zhuǎn)的問題。

　　到本世紀(jì)，物流總算是回到了它原來的出發(fā)。換句話說，它沒有忘記它的「初心」，什么意思呢?物流是供應(yīng)鏈里面的中心，是數(shù)據(jù)技術(shù)興起的結(jié)果，希望它是智能化的能回歸到計(jì)算的內(nèi)涵。

　　二、智能物流支撐技術(shù)

　　1、物流系統(tǒng)智能化的主要支撐技術(shù)

如果把智慧物流作為我們的服務(wù)對(duì)象的話，至少有這四個(gè)支撐技術(shù)會(huì)帶來貢獻(xiàn)：

　　1)物聯(lián)網(wǎng)

　　2009年，時(shí)任溫家寶總理來到無錫物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院考察。那個(gè)時(shí)候，主要講的是什么呢?是「感知」，通過傳感器把信息收集起來，然后再通過各種各樣的網(wǎng)絡(luò)把信息傳輸?shù)皆朴?jì)算中心進(jìn)行計(jì)算。

　　現(xiàn)在，已經(jīng)鮮有人再來討論這樣的一個(gè)計(jì)算模型。

　　希望2040年左右，我們的物聯(lián)網(wǎng)上至少有一千億個(gè)機(jī)器自動(dòng)化為人類工作。那時(shí)候，相信物流行業(yè)的很多環(huán)節(jié)可以靠物聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)互通，解決智能化問題。

　　2)大數(shù)據(jù)

　　過去，物流在老百姓眼中就是運(yùn)輸東西，一件物品從A地送到B地就結(jié)束。

　　這10年間，大家漸漸地發(fā)現(xiàn)，原來物流不是那樣簡(jiǎn)單的一件事。越來越多的企業(yè)開始研究物流各個(gè)環(huán)節(jié)中的數(shù)據(jù)，這些很有用的數(shù)據(jù)原來是沒有被注意到的。

　　比如說同類產(chǎn)品哪些更受客戶喜歡?各個(gè)地域的客戶都喜歡什么樣的產(chǎn)品?以前，這些數(shù)據(jù)或許是廣告公司比較感興趣?，F(xiàn)在，物流就是一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)源，是所有其他商業(yè)的數(shù)據(jù)中心。

　　3)人工智能

　　人工智能，是一個(gè)基礎(chǔ)性技術(shù)。比如說人臉識(shí)別技術(shù)，過去大會(huì)場(chǎng)里才會(huì)有人臉識(shí)別;現(xiàn)在已經(jīng)成為支付方式的識(shí)別技術(shù)。人工智能會(huì)在物流行業(yè)做什么呢?下面我會(huì)為大家舉些例子。

　　4)優(yōu)化管理

　　如何提高傳輸?shù)男?，降低成本，是運(yùn)營(yíng)里很重要的一個(gè)考慮因素。

　　2、智慧物流技術(shù)全景

所有這些，都可以看作是智慧物流的基礎(chǔ)。

　　1)倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化

　　倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化，是智慧物流的一個(gè)起點(diǎn)。采用相對(duì)低價(jià)的機(jī)器人就能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。早期的機(jī)器人是幫助我們搬運(yùn)貨物，而現(xiàn)在，機(jī)器人甚至能幫我們管理更細(xì)致的事務(wù)。還有貨物識(shí)別、自動(dòng)化分揀、無人駕駛叉車等倉(cāng)儲(chǔ)管理科技。

　　現(xiàn)在可穿戴設(shè)備的應(yīng)用也比較普遍，但戴上設(shè)備做事總會(huì)有不便的地方，比如視覺設(shè)備。未來，或許會(huì)出現(xiàn)不需要佩戴設(shè)備的激光技術(shù)，讓我們用「眼」就能一目了然貨物放在哪兒。無人作業(yè)，必然會(huì)提高效率。

　　2)智能調(diào)度

　　從倉(cāng)儲(chǔ)出來后，貨物要進(jìn)行運(yùn)輸了，如何實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度呢?主要是運(yùn)輸優(yōu)化，無人駕駛技術(shù)，將改變干線物流現(xiàn)有格局，目前尚在研究階段，但已取得階段性成果。

　　3)最后一公里技術(shù)

　　大卡車是不可能開到每家每戶的大門口的，那最后一公里送貨怎么送?現(xiàn)在我們主要是靠勞動(dòng)力，把貨送到你的家門口。

　　從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，必然要采用新的技術(shù)來代替。在西方一些人少地廣的國(guó)家，無人機(jī)送貨即將被采用，或已在試用階段。

　　4)終端

　　就末端技術(shù)而言，應(yīng)該線上線下結(jié)合。因?yàn)榫€上的技術(shù)產(chǎn)品，適合青年一代。對(duì)于大多數(shù)退休的老年人，使用先進(jìn)技術(shù)可能還有困難。

　　目前已經(jīng)存在的智能快遞柜，為我們提供了很大便利，老人也能操作，。但受限于成本與消費(fèi)者使用習(xí)慣等問題，未來的發(fā)展仍存在不確定性。

　　如果往上游推，在這張圖往左面添加一些環(huán)節(jié)，比如與供應(yīng)鏈相結(jié)合，我相信，人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等能獲得更廣泛的運(yùn)用。

　　從縱向看，我們服務(wù)的對(duì)象不再是普通的消費(fèi)者，而是企業(yè)和生產(chǎn)線，這是一個(gè)值得考慮的問題。

　　3、智慧物流系統(tǒng)

　　我們可以把智慧物流系統(tǒng)分成幾塊：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的用戶畫像、供應(yīng)方、需求方、供需網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、物聯(lián)網(wǎng)。

　　制造業(yè)、快消品行業(yè)和農(nóng)業(yè)，是物流服務(wù)的主要來源，而且現(xiàn)在快消品行業(yè)是重頭，制造業(yè)也將會(huì)成為我們的主要供應(yīng)方。

　　農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)近幾年也發(fā)生了很大的變化，變得更小、更個(gè)體，比如現(xiàn)在的長(zhǎng)三角地區(qū)，有很多的小農(nóng)莊或大的農(nóng)業(yè)基地，為周邊城市的消費(fèi)者提供個(gè)性化的商品。消費(fèi)者只需線上預(yù)定，選擇一個(gè)送貨方式，當(dāng)日或次日就能在家中收到新鮮的菜。

　　從供貨方收到訂單，到消費(fèi)者收到貨品，這中間就是一張供應(yīng)網(wǎng)。供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)上有很多種供應(yīng)方式，可能是飛機(jī)、貨車、鐵路，也可能是水運(yùn)。

　　供應(yīng)方把貨物發(fā)出去，想要知道貨物發(fā)到哪兒了，而需求方也想要知道什么時(shí)候能收到貨。這時(shí)候就是由數(shù)據(jù)中心發(fā)揮作用。

　　數(shù)據(jù)中心收集市場(chǎng)銷售數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、流程管理數(shù)據(jù)、商業(yè)模式研究數(shù)據(jù)等等，進(jìn)行處理后變成我們可以接收的具體信息。產(chǎn)品的電子標(biāo)簽、用戶的智能手機(jī)、GPS定位系統(tǒng)等等，這些都是大數(shù)據(jù)的信息來源。

　　物流各環(huán)節(jié)的問題，比如倉(cāng)儲(chǔ)如何規(guī)劃，如何選址，怎么分布，通過大數(shù)據(jù)分析挖掘出可行性方案，這就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值。

　　最后到終端的消費(fèi)者，我們也可以通過大數(shù)據(jù)分析，進(jìn)一步地優(yōu)化物流，提高客戶體驗(yàn)。從消費(fèi)者的基本信息，如性別、年齡、地域分布，到消費(fèi)者的購(gòu)物習(xí)慣、消費(fèi)能力、出行偏好等深度信息，這些數(shù)據(jù)元綜合在一起勾勒出一張用戶畫像。基于用戶畫像，做出消費(fèi)預(yù)測(cè)、調(diào)度規(guī)劃等。

　　三、物流中的智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)

　　目前，我們?cè)谖锪髦械闹悄軘?shù)據(jù)分析技術(shù)研究已經(jīng)取得了部分成果。