智慧物流两标志：重“数据”与“无人化”

　　中国物流的发展是世界的奇迹。数据显示，2017年中国快递业务量已经突破400亿件，居世界第一；物流行业的从业人员已经突破5000万；在全国七亿多就业人口中，物流就业人员占6.5%。“一天十亿只包裹”的时代马上就要到来了，现有的物流技术和经验亟待转型升级，“智慧物流”成为行业发展的新风口，那么，它有哪些突出标志和发展趋势呢？

　　“物”流的背后是“数据”流

　　海尔集团总裁周云杰在一次演讲中称：“ABCD”是物联网时代的四大技术：A是AI，人工智能技术；B是Block Chain，区块链技术；C是Cloud，云计算技术；D是Big DATA，大数据技术。这也涵盖了智慧物流的一大标志。

　　智慧物流与传统物流的分水岭之一，便是数据处理的能力。传统物流系统的数据处理，也被称为BI(商业智能)分析，往往是事后进行的。而智慧物流系统是以数据作为开始，数据的应用贯穿其中，并且以数据为终点的一个循环上升过程。

　　横向来看，大数据的分析对象可划分为三类：第一是微观层面，包括了运输、仓储、配送、包装、流通加工登记数据的分类；第二是中观层面，包括供应链、采购物流、生产物流数据分类；第三是宏观层面，是基于商品的管理，把商品分成不同的类型做数据分析。当大数据渗透到物流企业的各个环节，将对物流解决方案、物流企业管理、物流客户管理、智能预警等多个领域有所帮助，为物流企业节省成本、提高收益。

　　纵向来看，大数据构建智慧物流系统分四步。

　　首先，通过大数据技术及时准确地采集业务运行的数据，并分不同层次需求展示出来。如果没有做到准确详实的数据化，那么智慧化便遥不可期了。

　　其次，通过大数据评估业务。在大数据时代，物流企业可以依据社会化的数据（例如用户好评或点赞数）进行业务评估。并且可以利用互联网灰度测试的方法，进行流程优化的评估。对于物流这种劳动密集型行业，能起到很好的激励作用。

　　再次，利用大数据进行业务预测。预测一直是大数据应用的核心，也是最有价值的地方。预测的准确度，是预测的一个重要衡量标准。如果能够事前进行业务量预测，那么，对于资源调度和实效性意义重大。

　　最后，依托大数据进行智能决策。对于预测准确性高并且包容性强的业务，越容易实现智能决策。以目前的技术而言，最好的方式依然是人机结合，能够利用大数据和人工智能的技术，为人工提供辅助决策，让人工决策更加合理。

　　物联网时代，物流不再是传统的仓储加运输，它是万物相连的基本载体。智慧物流的兴起，会令大数据行业更受青睐，因为它是物物相连的幕后依托。

　　物流业的“无人化”

　　有人说，所有劳动密集型的行业都终将有一天会被机器替代。物流行业无疑也面临着“无人化”的转型升级。在AI和物联网技术上，中国已经拥有较强的底层技术实力，人才、技术、数据和场景上也在日益积累，因此经常听到到中国在AI时代弯道超车的说法。数据显示，中国智慧物流2017年市场规模为3380亿元，到2025年智慧物流市场规模有望超过万亿。

　　迅猛增长的智慧物流市场，除了给物流企业带来巨大红利，也给相关“无人”行业传来利好消息。它们包括仓储机器人、自动驾驶汽车、 无人机、 自动化物流设备。

　　以仓储机器人为例，“无人化”的最大的受益者是机器人行业。智能机器人与工业机器人的自动化程度完全不同，它们能够利用机器视觉进行路径规划和机械控制等技术，即拥有具体问题具体处理的能力，实现更复杂的拟人操作，因此称为“智慧”。例如仓储的分拣、打包、传送等环节都可以应用机器人。

　　在整个物流环节里，率先应用的是仓储机器人。有数据显示，2017年，仓储机器人行业的全球市场规模在232亿美元左右，中国第一（占27%）、美国第二。在中国智慧物流市场高速增长的大环境下，中国仓储机器人市场领先有望。

　　2017年“双十一”期间，日日顺联合菜鸟建立了“双十一”大件物流加速无人仓，还提供了大件物流前置仓。前置仓是对传统一、二级仓库的延伸，可实现对畅销产品多频次少批量的补货。提高了物流效率。在配送环节，无人机等无人配送体系也被提上日程。技术驱动的电商巨头纷纷将智慧物流上升到战略层面。

　　然而，不可忽视的是，在物流行业和物流技术发的前期，机器成本可能会高于人力成本，未必能在短期内提高企业的收益。这一点，在农村物流中尤为突出。物流成本居高不下，是制约农村物流发展和转型升级的关键因素。如何在物流成本与高新技术应用之间的权衡中，获得最佳的经济社会效益，是农村物流发展绕不开的话题。物流企业应当量力而行，不要为“无人化”而“无人化”。但是，随着不断的探索，智慧物流技术的成熟指日可期，智慧物流成本也将随之不断下降。那时获益者不仅是物流企业以及大数据行业、机器人行业，还会为农村物流发展、国家扶贫以及跨境贸易等作出应有贡献。