第三节 智能物流

自2015年以来，国家各级政府机构出台了鼓励物流行业向智能化发展的政策，并积极鼓励企业进行物流模式的创新，主要方向包括：

大力推进“互联网+”物流发展，发挥互联网平台实时、高效、精准的优势，对线下运输车辆、仓储等资源进行合理调配、整合利用，提高物流资源使用效率，实现运输工具和货物的实时跟踪和在线化、可视化管理。如国务院办公厅《关于深入实施“互联网+流通”行动计划的意见》中提出，鼓励发展分享经济新模式，激发市场主体创业创新活力，鼓励包容企业利用互联网平台优化社会闲置资源配置，扩大社会灵活就业。

鼓励物流模式创新，重点发展多式联运、共同配送、无车承运人等高效现代化物流模式。商务部办公厅《2015年流通业发展工作要点》中提出，深入推进城市共同配送试点，总结推广试点地区经验，完善城市物流配送服务体系，促进物流园区分拨中心、公共配送中心、末端配送点三级配送网络合理布局，培育一批具有整合资源功能的城市配送综合信息服务平台，推广共同配送、集中配送、网订店取、自助提货柜等新型配送模式。

加强物流信息化和数据化建设。国务院办公厅《关于推进线上线下互动加快商贸流通创新发展转型升级的意见》中提出，鼓励运用互联网技术大力推进物流标准化，推进信息共享和互联互通；大力发展智能物流，运用北斗导航、大数据、物联网等技术，构建智能化物流通道网络，建设智能化仓储体系、配送系统。

近10年来，电子商务、新零售、C2M（顾客对工厂）等各种新型商业模式快速发展，同时消费者需求也从单一化、标准化，向差异化、个性化转变，这些变化对物流服务提出了更高的要求。

电子商务快速发展带动物流快递行业从2007年开始连续9年保持50%左右的高速增长，2016年业务量突破300亿件大关，达313.5亿件。爆发式增长的业务量对物流行业更高的包裹处理效率以及更低的配送成本提出了要求。

2018年“双十一”期间包裹数量超过10亿件，阿里巴巴研究院预计2020年网络零售额将超过10万亿元人民币。阿里巴巴倡导的“新零售”指企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。这一模式下，企业将产生如利用消费者数据合理优化库存布局、实现零库存、利用高效网络妥善解决可能产生的逆向物流等诸多智能物流需求。

随着C2M商业模式的兴起，用户需求将驱动生产制造，去除所有中间流通加价环节，连接设计师、制造商，为用户提供顶级品质、平民价格、个性且专属的商品。这一模式下，消费者诉求将直达制造商，个性化定制将成为潮流，也对物流的及时响应、定制化匹配能力提出了更高的要求。

人工智能时代，物流行业与人工智能结合将形成“智能物流”，将改变物流行业原有的市场环境与业务流程，催生一批新的物流模式和业态，如货运动态匹配、运力动态调度等。基础运输条件的完善以及智能化的进一步提升激发了多式联运模式的快速发展。新的运输运作模式正在形成，与之相适应的智能配货调度体系也在快速成长。

智能物流是指通过智能硬件、物联网、大数据等智能化技术与手段，提高物流系统分析决策和智能执行的能力，提升整个物流系统的智能化、自动化水平。

智能物流集多种服务功能于一体，体现了现代经济运作的特点，即强调信息流与物质流快速、高效、通畅地运转，从而实现降低社会成本，提高生产效率，整合社会资源的目的。

根据中国物流与采购联合会统计数据，2016年智能物流市场规模超过2000亿元，到2025年，智能物流市场规模将超过万亿，当前物流企业对智能物流的需求主要包括物流数据、物流云、物流设备三大领域。

◆智能物流数据服务市场（形成层）：处于起步阶段，其中占比较大的是电商物流大数据，随数据量的积累以及物流企业对数据的逐渐重视，未来适用于物流行业的大数据技术前景广阔。

◆智能物流云服务市场（运转层）：基于云计算应用模式的物流平台服务。在云平台上，所有的物流公司、行业协会等都集中整合成资源池，各资源相互展示和互动，按需交流，达成意向，从而降本增效。阿里巴巴、亚马逊等已纷纷开始布局。

◆智能物流设备市场（执行层）：是智能物流市场的重要细分领域，包括自动化分拣线、物流无人机、冷链车、二维码标签等各类智能物流产品。

智能配货调度体系可分为两类：货运动态匹配、运力动态调度。货主发布运输需求，平台根据货物属性、距离等智能匹配平台注册运力。平台利用人工智能技术管理运力资源，对距离、配送价格、周边配送员数量等数据进行分析，精确分配订单，为消费者提供最优质的客户体验。

未来，随着无人机、机器人与自动化、大数据等进一步成熟，可穿戴设备、3D打印、无人卡车、人工智能等技术将广泛应用于仓储、运输、配送、末端等各物流环节。

◆仓内技术：主要是机器人技术，包括AGV（自动导引运输车）、无人叉车、货架穿梭车、分拣机器人等，主要用于仓内搬运、上架、分拣操作，可有效提升仓内的操作效率，降低物本，如亚马逊在13个分拣中心布局超3万个KIVA机器人。

◆最后一公里配送：无人机技术，包括干线无人机与配送无人机两类，其中配送无人机研发已较为成熟，主要应用于末端的最后一公里配送，如京东在2017年“618”期间，已采用无人机在多省市进行小件商品配送，完成1000余单配送。

◆智能数据底盘：运用大数据分析技术，对商流、物流等数据进行收集、分析，主要应用于需求预测、仓储网络、路由优化、设备维修预警等方面，如京东采用数据预测方式，提前洞察消费者需求，并进行预先分仓备货。

例如，DHL荷兰仓内，员工可从智能眼镜显示的图像中获取如包裹体积、目的地等信息，进行高效分拣。在仓内技术中融入人工智能和可穿戴设备技术，在最后一公里配送中融入3D打印，在干线技术中融入无人卡车，以及在智能数据底盘中融入物联网技术之后，完全可以实现具备仓内智能分拣、末端产品配送、干线货物运输、产品溯源、决策支持等功能的智能物流。

《新一代人工智能发展规划》要求，发展智能物流的下一步应加强智能化装卸搬运、分拣包装、加工配送等智能物流装备研发和推广应用，建设深度感知智能仓储系统，提升仓储运营管理水平和效率。完善智能物流公共信息平台和指挥系统、产品质量认证及追溯系统、智能配货调度体系等（图1-30）。