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智慧物流，在抗疫中發(fā)揮了重要作用，成為物流行業(yè)里備受矚目的賽道和風口，回眸2022，我們對智慧物流的發(fā)展有這么幾點感悟，分別從“兩會說發(fā)展、制造更融合、投資更集中、智能更助力，標準更完善”角度，與大家分享，不妥之處，敬請指正。下篇主要談后二個話題。

一、智能更助力

物流將成為AI技術重要的落地場景，在2022年，智慧物流場景得到人工智能的助力，其智慧化取得了較大的進步。

智慧物流的本質是具有機器決策與學習提升的智慧能力，智慧物流大腦的底層邏輯是機器智能，人工智能理論就是建立在讓機器系統(tǒng)學習人類思考決策基礎之上的，從這個角度看，人工智能也是機器表現(xiàn)出的類似人的智能，本質上就是機器的智能。

我們常說數(shù)字化，那么數(shù)字物流與智慧物流的區(qū)別在于最終決策誰來做？是人還是機器。智慧技術創(chuàng)新無止境，智慧化技術是一代復一代的升級結果。這里所說的智慧，包含人工智能，雖然，智慧物流新技術包括物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、云計算，但在其中起主要作用的是人工智能。

物流已步入科技化、智能化的發(fā)展新階段，判斷一家公司，乃至一個行業(yè)，是否融入時代底色，是否從屬于新的周期，衡量的尺度是技術進步率，最重要的一項是智慧能力。

國家發(fā)改委一直高度重視智慧物流的發(fā)展，近幾年出臺了不少重要文件，圍繞促進智慧物流的發(fā)展，推廣應用物流新科技、新技術、新設備，并提出了一系列鼓勵和支持政策。

當下，技術與產業(yè)融合已經成為大勢所趨，泛人工智能技術也在逐步轉化成助力產業(yè)發(fā)展提質增效的智慧力量，現(xiàn)代物流業(yè)正進入一個由人工智能驅動的智慧物流時代，人工智能等高科技加持的智慧物流產業(yè)將迎來快速發(fā)展的機會。

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(tǒng)具備自行解決物流中某些問題的能力，人工智能使得整個智慧物流系統(tǒng)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(yōu)決策、實現(xiàn)最優(yōu)布局。

可以這樣說，AI也是分層次的，從低端的應用逐步推向高端賦能，近幾年，許多AI技術，已應用在物流的多重場景中。

2022年，人工智能在逐步改變著我們的生產與生活，從自動駕駛，配送無人車到手術機器人再到智能家居，已經把人工智能技術帶到了“看得到摸得著”的境地。

人工智能作為第四次工業(yè)革命的顯著標簽，正在逐步塑造社會、經濟、生活等領域的業(yè)務新形態(tài)，也不斷帶來顛覆性、豐富性、創(chuàng)新性的智慧物流新業(yè)態(tài)，人工智能正在深刻地改變著智慧物流的世界。

人工智能，是引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，人工智能具有算力、算法、數(shù)據(jù)三大要素，構筑了人工智能的基礎，如果說過去是數(shù)據(jù)和算法的繁榮時期，那么現(xiàn)在顯然是算力發(fā)展的黃金年代，人工智能在智慧物流中的應用已進入到算力階段。

人工智能的應用，其過程是點、線、面，由單點應用到行業(yè)與地域的應用。智慧物流，作為復合型服務產業(yè)，將受到人工智能技術的深刻影響，人工智能作為引領未來的戰(zhàn)略性技術，可望引領新一代智慧物流技術的發(fā)展方向。

人工智能和智慧物流的融合，潛能巨大，對智慧物流來說，不是升級，而是重構，從內生到外化，深入地改變著智慧物流的業(yè)態(tài)，重構智慧物流的格局。

人工智能在智慧物流上的應用，可分為二大類：一是以AI技術賦能的智能設備，如無人卡車、AMR、無人配送車、無人機、客服機器人等；一類是通過智能技術或算法驅動軟件系統(tǒng)來提高人工效率，如車隊管理系統(tǒng)、倉儲現(xiàn)場管理、設備調度系統(tǒng)、訂單分配系統(tǒng)等。

順豐用人工智能通過優(yōu)化視覺自然語言處理技術，實現(xiàn)在物流多業(yè)務場景，包括件量預測、網絡設計接駁規(guī)劃、裝載率測定、運單識別、裝卸檢測等場景的落地應用。

人工智能技術具有深度學習與運籌優(yōu)化算法功能，驅動設備調度系統(tǒng)在準確性、靈活性、自主性方面取得顯著提升。

人工智能已被認為是智慧物流業(yè)的下一個風口，人工智能要深入物流應用，必須要滿足以下幾個條件：批量化、成本低、易訪問、輕能耗以及最大程度的開源開放，這可能需要技術突破，2022年正是破局之戰(zhàn)。

人工智能需要豐富的應用場景和海量的數(shù)據(jù)支撐，我國作為智慧物流大國，有實現(xiàn)人工智能的基礎，智慧物流行業(yè)自身所攜帶的大數(shù)據(jù)庫和豐富的場景為人工智能的發(fā)展提供了豐厚的土壤。

人工智能的機器學習、深度學習功能帶來的“預測未來”的神秘力量，人工智能拓寬智慧物流的創(chuàng)造力還體現(xiàn)在其具有的學習能力和預測能力上。前瞻性和預見性的物流操作，是社會的需求，智慧物流會將其運營模式從反應性行為轉變?yōu)榍罢靶院皖A測性模式，有效地提升物流效率。

人工智能在物流領域新的突破和發(fā)展將繼續(xù)拓寬物流的想象邊界，這不是一次簡單的新技術、新裝備升級應用層面的發(fā)展，而是一場社會新經濟模式躍遷背景下的行業(yè)變革，能掌握這個新時代社會物流體系智能化技術研發(fā)、算法分析優(yōu)化者才是未來行業(yè)發(fā)展的真正主導力量?！?/p>

二、標準更完善

智慧物流的概念于2009年12月由中國物流技術協(xié)會信息中心、華夏物聯(lián)網、《物流技術與應用》編輯部聯(lián)合提出，已成為未來戰(zhàn)略發(fā)展方向，智慧物流的時代已經到來并且還在繼續(xù)，在這一背景下，智慧物流的標準化應該并且必須受到重視。

10月24日，交通運輸部、國家標準化管理委員會印發(fā)《交通運輸智慧物流標準體系建設指南》，提出到2025年，聚焦基礎設施、運載裝備、系統(tǒng)平臺、電子單證、數(shù)據(jù)交互與共享、運行服務與管理等領域完成重點標準制修訂30項以上。

智慧物流是物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等信息技術與現(xiàn)代物流業(yè)深度融合的新興領域，有經濟成本低、運行效率高、生態(tài)效益好等顯著優(yōu)勢，標準化需求強烈，隨著我國智慧物流的快速發(fā)展，標準化問題到了必須推進的時候。

標準化對智慧物流行業(yè)發(fā)展意義重大，標準化，簡單地說，就是經過優(yōu)選之后的共同規(guī)則。智慧物流標準體系包括基礎通用標準、設施設備標準、系統(tǒng)平臺與數(shù)據(jù)單證標準、服務與管理標準四個部分。

中國物流業(yè)正在實現(xiàn)從“傳統(tǒng)”走向“智慧”的蝶變，智慧物流具有聯(lián)通性強、融合度廣等顯著優(yōu)勢，而聯(lián)通性、融合性對標準化要求十分迫切，因此，標準化是智慧物流體系建設的重要基礎。

智慧物流所包含的細分行業(yè)——自動駕駛與智能航運、網絡貨運、電子單證、快遞無人機等方面的標準化需求非常強烈，制定智慧物流行業(yè)標準不僅是為了填補空白，更是為了推進智慧物流服務水平的全面提升。

2022年的標準化，在智慧物流的發(fā)展中推進，以智慧物流領域的探索經驗開放給社會，并從園區(qū)、倉儲、運輸?shù)侥┒朔杖溌返闹腔刍蛟鞓藴省?

以用戶為中心,是智慧物流制定標準的基本原則，進入體驗經濟時代,用戶需求更加多元化，創(chuàng)場景物流生態(tài)圈,為用戶提供全鏈路、全場景無縫體驗是標準制定的出發(fā)點。

新一代信息技術的迅速發(fā)展正在將我們帶入大眾協(xié)同共享時代，正在驅動共享經濟、融合為王新時代的到來，這一趨勢客觀上要求標準化。“重構”制造業(yè)與智慧物流業(yè)聯(lián)動發(fā)展是大勢，標準化堅持先進制造業(yè)和智慧物流業(yè)深度融合的發(fā)展方向。

單元化的本質是標準化，起點就是“物”的包裝規(guī)格標準化，物流組織模式向供應鏈創(chuàng)新的過程中，協(xié)同非常重要，協(xié)同的特點，要求智慧物流裝備實現(xiàn)標準化。

可持續(xù)發(fā)展是今后智慧物流標準研究制定的方向，這是一個不斷完善的動態(tài)過程。物流企業(yè)要將智慧物流不同環(huán)節(jié)的工作信息都成功轉化為標準化數(shù)據(jù),實現(xiàn)不同物流企業(yè)之間的信息傳遞共享。

智慧物流是一個實操性很強的領域，所以國家標準需要來源于行業(yè)標準，行業(yè)標準需要來源于企業(yè)或聯(lián)盟企業(yè)之間的標準，鼓勵相關企業(yè)把企業(yè)標準做強做大，參與或主導行業(yè)標準、國家標準的制定是十分重要的，企業(yè)應為標準化的主角。

標準的作用不僅在于制定更在于實施，任何標準一旦落實，對智慧物流行業(yè)來說，都是一件貢獻很大的事情。標準化為中國智慧物流實現(xiàn)規(guī)?；?、集約化打下堅實的基礎，也為中國物流走向國際化，起著重要的戰(zhàn)略意義。

結語：雖然人們對智慧物流的理解上了一個臺階，但總的來說，當前我國智慧物流仍處于發(fā)展的起步階段，在一些領域取得了積極進展，但是在一些領域仍然裹足不前。

智慧物流技術的應用創(chuàng)新、落地升級，注定是一場沒有捷徑的馬拉松，2022年或多或少還面臨著技術成熟度或成本壓力的考驗，超前投入與階段性產出矛盾，2023年，智慧物流將更加完善，但還會有問題，這是一個沒有終極的進步過程。