數字技術的科技創新重塑產業結構、商業模式、客戶價值，形成全新的經濟競爭格局――由工業經濟全面向數字經濟轉型。人工智能（AI）、大數據（Big Data）和云計算（Cloud Computing），正以 “三位一體”的形式高度結合，構成密不可分的“ABC”數字經濟的技術金三角。三種技術具有獨立性、互補性、不可分割性。

大數據定義為大小超過常規的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。云計算具有高效分配動態資源、根據用戶請求生成動態計算與存儲等功能，為大數據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展過程，與大數據的應用恰好貼合；大數據則基于云計算的數據處理與應用對海量數據進行分布式數據挖掘，二者在當前的發展中密不可分。

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網技術支持的信息使用和傳遞模式，是一種通過互聯網提供動態信息的虛擬資源計算。云計算是一個生動的比喻，人們用“云”的形象來表達網絡信息的傳播。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”這個術語，雖然形象生動地表達這種技術的特性，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研究院（NIST）（2011）提出的，“云計算是一種模型，用于實現對可配置計算資源（例如，網絡，服務器，存儲，應用程序和服務）的共享池的無處不在的、方便的按需網絡訪問，這些資源可以通過最少的管理工作快速配置和發布，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。”

云計算是大數據的基礎。大數據的開發和應用離不開云計算的強大支持。云計算的發展和大數據的積累是人工智能快速發展的基礎，是實現實質性突破的關鍵。大數據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是程序自我訓練（學習）的結果，是以大數據的高維度數據樣本為基礎。大數據，是對海量信息的處理、優化和分類，是對各種意義的數據進行專業、系統的處理。大數據又與云計算密不可分，大數據不能由一臺計算機處理，是聯接多臺計算機、分布式體系結構，大數據就是分布式數據挖掘。大數據依賴于云計算的分布式數據和處理，以及云計算的虛擬化處理技術。

在智慧技術的支撐系統，云計算能力至關重要，是基礎。首先，云計算為大數據的采集提供信息支撐，是人工智能的核心技術。

二、智慧物流概念

智慧物流的概念，由2010年IBM發布《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。實現智慧物流的關鍵是技術，而關鍵技術就是以節提到的ABC技術為核心。

但在智慧物流概念出現之前，還有一個重要的概要，即物聯網（IOT ，Internet of things ）,“萬物相連的互聯網”，最早出現于比爾蓋茨1995年《未來之路》一書，2005年國際電信聯盟（ITU）發布《ITU互聯網報告2005：物聯網》，正式提出了“物聯網”的概念。

智慧物流可以簡單地理解為在物流系統中采用物聯網、大數據、云計算和人工智能等先進技術，使得整個物流系統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，做出最優決策、實現最優布局，物流系統中各組成單元能實現高質量、高效率、低成本地分工、協同、合作。智慧的本質，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；

二是智能決策與執行，向自動化與程序化方向發展；

三是深度協同與一體化，以智能管理為核心優化管理模式，實現以最低的成本向客戶提供高質量的物流服務（王喜富，2016）。

智慧物流本質上是依賴信息的實時性、充分性，來模擬人工作出最優決策，從而為客戶創造更多價值，為客戶提供更好的服務體驗。傳統物流模式下，信息不充分、滯后，只能依賴經驗進行決策。智慧物流實現到一定程度，就是對傳統物流模式的顛覆創新。將對物流產業的商業模式、運營模式、產業結構和產業發展模式、產生生態等，產生巨大的影響。

大數據背景下的智慧物流具備信息化、數字化、網絡化、集成化、可視化等先進技術特征，依據大數據對物流信息進行處理。智慧物流信息技術主要包括物流信息感知技術、物流信息推送技術、物流信息處理技術、物流信息分析技術、物流信息預測技術。

三、智慧物流架構

智慧感知技術捕捉物流運作過程中的各種基礎數據：流體、流速、流向、流量及環境參數。感知技術讓物流的全過程透明化，是實現物流全程可視、可控和可追溯的基礎與前提；運用先進的信息傳輸與通信技術網絡構建傳輸平臺，實現各物流主體之間的信息和業務互聯互通；在數據處理與服務中心，通過對信息的深度挖掘與計算分析，讓物流主體與前臺協同運作，及時獲取系統優化決策方案，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。

智慧物流系統的體系架構包含四層（付平德，2018），如圖1所示，最下層是感知層，往上是網絡傳輸層，再上面一層是數據存儲層，最上層是應用服務層。

 

圖：智慧物流系統架構

（1）數據感知層。包括識別系統、定位系統和跟蹤系統。感知技術設備（RFID、條碼槍、傳感器等），結合GPS、定位跟蹤，來實時、自動采集物流系統單元的信息，信息再按系統結構和運營邏輯進行處理，可實現對物和其他對象的實時、流程的信息掌握。

（2）數據傳輸層。利用各種傳輸網絡和通信技術，及時、安全地傳輸感知設備所收集的信息。傳輸介質包括互聯網外、移動通信網、集群通信技術等。

（3）數據存儲層。云存儲平臺層在應用層和網絡傳輸層之間，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。包括數據交換接口、公共服務平臺和用戶應用。直接為用戶提供所需信息，為其決策提供數據支撐。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。智能決策系統能夠制定科學決策，為配送路線提出優化建議，為企業、運輸部門和政府部門等提決策參考。

智慧物流的高級形態是人工智能與智能設備的深度應用和深度整合。未來隨著無人車、無人機、無人商店等技術集成的成熟化，將極大改進現有物流運營模式。以作業最為復雜的倉儲系統為例，智能機器人可以代替人工，倉庫內的移動路線更合理、分工協同運作更快捷、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，大數據與智慧物流，北京交通大學出版社，清華大學出版社，2016

付平德，基于大數據的智慧物流模式構建，物流技術，2018

清華大學互聯網產業研究院，云計算和人工智能產業應用白皮書，2018