一什么是物联网？
1所谓物联网，是指通过装置在各类物体上的电子标签，传感器、二维码等，经过接口与无线网络相连，从而赋予物体以智能，可以实现人与物体的沟通和对话，也可以实现物体与物体互相间的沟通和对话。它以通信技术为基础，让物理设施和IT设施进行“联姻”，从而使得政府管理、生产制造、社会管理，以及个人生活实现互联互通，被认为是继计算机、互联网之后，世界信息产业的第三次浪潮。
2“物联网”被美国人认为是振兴经济、确立竞争优势的关键战略。而在我国，它也得到了迅猛的发展：2010年两会工作报告中明确提出要“加快物联网的研发应用”，物联网进入了“国字号”发展的轨道，在2010年上海世博会上，海尔集团推出了“物联网冰箱”，在这种冰箱上输入相关信息后，不出家门，就能轻松缴纳水电费……可以预见的是，未来我国将进入一个“物联网时代”。
二物联网工程跟物流工程，物流管理什么关系？
1物联网不是送快递的！不是物流工程！更不是物流管理！！！它是属于计算机学科的下属学科。
三物联网究竟有多大前景？
1物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展，目前被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点，其应用范围几乎覆盖了各行各业。
2在美国，以物联网应用为核心的智慧地球计划，得到奥巴马政府的积极回应和支持，其经济刺激方案将投资110亿美元用于智能电网以及相关项目。另外，欧盟也在2009年6月制定并公布了涵盖标准化、研究项目、试点工程、管理机制和国际对话在内的14点行动计划。
3近几年，我国物联网也举得了前所未有的重视，虽然，巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。然而不可否认的是，物联网的发展必然促使物联网相关产业交融，各产业各司所职、各取所需，最终形成一个强大不机械化的产业链，蕴含难以想象的能量。到2015年，我国物联网将攻克一批关键核心技术，初步构建较为完善的标准体系，将在核心技术研发与产业化、关键标准研究与制定、产业链条建立与完善、重大应用示范与推广等方面取得显著成效，建成一批物联网应用示范重大工程，培育和发展一批具有国际竞争力的物联网骨干企业，初步形成创新驱动、协同发展、辐射面宽、带动力强的物联网发展格局，努力抢占新一轮世界经济科技制高点。
四物联网工程主要学什么？
1
物联网专业是教育部允许高校增设新专业后，高校申请最多的学校，这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。在2012年最新颁布的普通高等学校本科专业目录中，物联网工程专业属于工学中的计算机大类，标准学制4年，毕业后授予工学学士学位。
2物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类，学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术，有着很强的工程实践特点。
3物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。
4课程一般包括物联网工程导论、嵌入式系统与单片机、无线传感器网络与RFID技术、物联网技术及应用、云计算与物联网、物联网安全、物联网体系结构及综合实训、信号与系统概论、现代传感器技术、数据结构、计算机组成原理、计算机网络、现代通信技术、物联网通信技术，数据结构与算法，C语言，Java语言， *** 作系统等课程以及多种选修课。
五物联网工程就业前景如何？
1目前，教育部审批设置的高等学校战略性新兴产业本科专业中有“物联网工程”、“传感网技术”和“智能电网信息工程”三个与物联网技术相关的专业。此三个专业从2011年才开始首次招生，目前为止还没有毕业生，所以，无法从往年的就业率来判断未来的就业情况，但可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。
2作为国家倡导的新兴战略性产业，物联网备受各界重视，并成为就业前景广阔的热门领域，使得物联网成为各家高校争相申请的一个新专业，主要就业于与物联网相关的企业、行业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护，也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。
六物联网涉及的一些专业名词大全。
1、传感器
传感器是一种物理装置或生物器官，能够探测、感受外界的信号、物理条件（如光、热、湿度）或化学组成（如烟雾），并将探知的信息传递给其他装置或器官。
传感器在日常生活生产中很常见，它可以把一些物理量的变化变为电信号的变化。例如话筒和喇叭就是一对语音传感器。除日常会用到的传感器之外，传感器还有很多种类。这些传感器很少被用到，因而它们的价格很高，正是这个原因阻碍了物联网络的发展。传感器可以是声、光、压力、震动、速度、重量、密度、硬度、湿度、温度、图像、语音、电波、化学；或者是气体的流速、流量、气压、成分；或是液体的流速、流量、成分；或是固体的数量、重量、硬度等。
2、电子标签（ID）
电子标签是上个世纪新发展起来的技术，已经获得了很多应用，例如超市用于标识商品的条形码。现有的电子标签有条形码、二维码、磁卡、接触式IC卡、非接触卡、射频识别（RFID）。
射频识别即RFID（Radio Frequency IDentification）技术，又称电子标签、无线射频识别，是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。
3、电信网络
电信网络是电信系统的公共设施，是指在两个和多个规定的点间提供连接，以便在这些点间建立电信业务和信息的节点与链路的集合。
电信网络早已为人类所使用，现在使用最多的有语音、文字、音乐、、图像等各种信息传输。物联网的信息传送有其独特的地方，与日常使用的语音、文字、音乐、、图像传输相比，物联网的信息传输更多的是小数据量的传输和特大数据量的传输。小到每月只发送几个bit，如煤气抄表；大到连续不间断的发送大幅图像，如交通监视，而中等数据量的信息传送却比较少见。这对通信提出了新的要求，为实现高效率物联网通信，需要通信行业做出新的标准和新型接入设备，以适应物联网各种通信的需要。现有的通信网络有电缆、光缆、微波、蓝牙、红外、WiFi、WINMX、移动通信（2G、3G、4G）、卫星。
4、数据处理
物联网采集到的数据是为了各种不同的目的，为满足不同需求这些数据需要经过计算机的数据处理。这些处理常常包括汇总求和、统计分析、阀值判断、专业计算、数据挖掘。
5、显示系统
物联网采集到的图像和信息常常需要直接显示或是经过计算后显示到计算机或者大屏幕上，常见的显示状况有图像、图表、曲线。
6、报警系统
物联网采集到的信息常常需要直接报警或是经过计算机处理后报警，常见的报警形式有声、光、电（电话、短信）。当所选参数偏离预先设定的限度值时能进行报警的系统。
7、控制执行系统
有一些物联网不仅被要求采集信号、处理信号、存储信号，还被要求发出控制指令，经过网络指挥指定的预设执行装置，通过指定预设执行装置的指令执行行动以达到控制目的。
七物联网可以应用在什么方向？毕业后能为社会干点什么？
物联网应用涉及国民经济和人类社会生活的方方面面，因此，“物联网”被称为是继计算机和互联网之后的第三次信息技术革命。信息时代，物联网无处不在。由于物联网具有实时性和交互性的特点，因此，物联网的应用领域主要有如下 。
1、城市管理
（1）智能交通（公路、桥梁、公交、停车场等）
物联网技术可以自动检测并报告公路、桥梁的“健康状况”，还可以避免过载的车辆经过桥梁，也能够根据光线强度对路灯进行自动开关控制。在交通控制方面，可以通过检测设备，在道路拥堵或特殊情况时，系统自动调配红绿灯，并可以向车主预告拥堵路段、推荐行驶最佳路线。在公交方面，物联网技术构建的智能公交系统通过综合运用网络通信、GIS地理信息、GPs定位及电子控制等手段，集智能运营调度、电子站牌发布、IC卡收费、ERP（快速公交系统）管理等于一体。通过该系统可以详细掌握每辆公交车每天的运行状况。另外，在公交候车站台上通过定位系统可以准确显示下一趟公交车需要等候的时间；还可以通过公交查询系统，查询最佳的公交换乘方案。
停车难的问题在现代城市中已经引发社会各界的热烈关注。通过应用物联网技术可以帮助人们更好地找到车位。智能化的停车场通过采用超声波传感器、摄像感应、地感性传感器、太阳能供电等技术，第一时间感应到车辆停入，然后立即反馈到公共停车智能管理平台，显示当前的停车位数量。同时将周边地段的停车场信息整合在一起，作为市民的停车向导，这样能够大大缩短找车位的时间。
（2）智能建筑（绿色照明、安全检测等）
通过感应技术，建筑物内照明灯能自动调节光亮度，实现节能环保，建筑物的运作状况也能通过物联网及时发送给管理者。同时，建筑物与GPs系统实时相连接，在电子地图上准确、及时反映出建筑物空间地理位置、安全状况、人流量等信息。
（3）文物保护和数字博物馆
数字博物馆采用物联网技术，通过对文物保存环境的温度、湿度、光照、降尘和有害气体等进行长期监测和控制，建立长期的藏品环境参数数据库，研究文物藏品与环境影响因素之间的关系，创造最佳的文物保存环境，实现对文物蜕变损坏的有效控制。
（4）古迹、古树实时监测
通过物联网采集古迹、古树的年龄、气候、损毁等状态信息。及时作出数据分析和保护措施。在古迹保护上实时监测能有选择地将有代表性的景点图像传递到互联网上，让景区对全世界做现场直播，达到扩大知名度和广泛吸引游客的目的。另外，还可以实时建立景区内部的电子导游系统。
（5）数字图书馆和数字档案馆
使用RFID设备的图书馆／档案馆，从文献的采访、分编、加工到流通、典藏和读者证卡，RFD标签和阅读器已经完全取代了原有的条码、磁条等传统设备。将RFID技术与图书馆数字化系统相结合，实现架位标识、文献定位导航、智能分拣等。应用物联网技术的自助图书馆，借书和还书都是自助的。借书时只要把身份z或借书卡插进渎卡器里，再把要借的书在扫描器上放一下就可以了。还书过程更简单，只要把书投进还书口，传送设备就自动把书送到书库。同样通过扫描装置，工作人员也能迅速知遭书的类别和位置以进行分拣。
2、数字家庭
如果简单地将家庭里的消费电子产品连接起来，那么只是—个多功能遥控器控制所有终端，仅仅实现了电视与电脑、手机的连接，这不是发展数字家庭产业的初衷。只有在连接家庭设备的同时，通过物联网与外部的服务连接起来，才能真正实现服务与设备互动。有了物联网，就可以在办公室指挥家庭电器的 *** 作运行，在下班回家的途中，家里的饭菜已经煮熟，洗澡的热水已经烧好，个性化电视节目将会准点播放；家庭设施能够自动报修；冰箱里的食物能够自动补货。
3、定位导航
物联网与卫星定位技术、GSM／GPRS／CDMA移动通讯技术、GIS地理信息系统相结合，能够在互联网和移动通信网络覆盖范围内使用GPs技术，使用和维护成本大大降低，并能实现端到端的多向互动。
4、现代物流管理
通过在物流商品中植入传感芯片（节点），供应链上的购买、生产制造、包装／装卸、堆栈、运输、配送／分销、出售、服务每—个环节都能无误地被感知和掌握。这些感知信息与后台的GIS／GPS数据库无缝结合，成为强大的物流信息嘲络。
5、食品安全控制
食品安全是国计民生的重中之重。通过标签识别和物联网技术，可以随时随地对食品生产过程进行实时监控，对食品质量进行联动跟踪，对食品安全事故进行有效预防，极大地提高食品安全的管理水平。
6、零售
RFID取代零售业的传统条码系统（Barcode），使物品识别的穿透性（主要指穿透金属和液体）、远距离以及商品的防盗和跟踪有了极大改进。
7、数字医疗
以RFID为代表的自动识别技术可以帮助医院实现对病人不问断地监控、会诊和共享医疗记录，以及对医疗器械的追踪等。而物联网将这种服务扩展至全世界范围。RFID技术与医院信息系统（HIS）及药品物流系统的融合，是医疗信息化的必然趋势。
8、防入侵系统
通过成千上万个覆盖地面、栅栏和低空探测的传感节点，防止入侵者的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。上海机场和上海世界博览会已成功采用了该技术。
据预测，到2035年前后。中国的物联网终端将达到数千亿个。随着物联网的应用普及，形成我国的物联网标准规范和核心技术，成为业界发展的重要举措。解决好信息安全技术，是物联网发展面临的迫切问题。
八总结
本专业旨在于将”万物互联”，是指我们所处的整个世界所有的物体，通过各种通信技术，利用各种传感器实现”全面感知，可靠传输，智能处理。”毫无疑问，以后的世界会被物联网给改变。
以上由物联传媒转载，如有侵权联系删除姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院
转自： 2020年中国人工智能+物流发展研究报告_应用 (sohucom)
嵌牛导读
近年来，中国物流业在互联网经济的催动下发展较快，在成本不断攀升、效率提升缓慢的背景下，物流业最迫切的需求即“降本增效”。人工智能技术及相关软硬件产品的加入能够在运输、仓储、配送、客服等环节有效降低物流企业的人力成本，提高人员及设备的工作效率，是缓解物流业顽疾的一味良药。
本报告中的“人工智能 + 物流”指的是基于人工智能技术的软硬件产品及服务在物流活动各环节中的实际落地应用。 2019年人工智能+ 物流的市场规模为159亿元，预计到2025年市场规模将接近百亿。在物流各环节的应用分布方面，仓储与运输占比较大，两者占比之和超过八成。
人工智能在物流中的应用方向可以大致分为两种，一是以AI技术赋能的如无人卡车、AMR、无人配送车、无人机、客服机器人等智能设备代替部分人工 ；二是通过计算机视觉、机器学习、运筹优化等技术或算法驱动的如车队管理系统、仓储现场管理、设备调度系统、订单分配系统等软件系统 提高人工效率。代替人工方向的AI应用市场前景广阔，但受技术水平和政策限制等因素影响，落地条件尚不成熟，还需要较长的培育时间。提效方向的AI应用已具备一定的技术基础，但实际场景散落在物流业务体系中的各个角落，场景清晰度不高，空间不足。
目前，人工智能在物流领域还处于探索之中，但从已经取得的成果来看，“人工智能+物流”的确能够给物流企业在降本增效层面带来收益。物流企业应该以立足当下、着眼长远的原则，以辅助管理、提升效率为短期目标，寻找自身业务链条中能够被 AI 技术赋能的环节并通过试点论证，稳步推进；对未来有望打破物流现有业态的前沿应用做好技术储备。AI公司一方面要把握与物流企业与电商平台的合作机会，在不断地测试积累中打磨核心技术；另一方面也要灵活运用自己研发的技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，具备一定的造血能力，以待机会到来之时能够迅速响应物流领域的市场需求。
嵌牛鼻子人工智能运用于物流行业。
嵌牛提问人工智能在物流行业有什么运用呢？
嵌牛正文
物流业的核心痛点
成本增速高于收入增速，物流效率提升缓慢
尽管中国物流业近年来一直保持着较快的发展速度，但随着人力资源、土地资源等要素成本的不断提高，中国物流企业的成本增长速度始终高于收入增速，国家发改委与中国物流与采购联合会共同发布的《全国重点物流企业统计调查报告》中的数据显示，2007-2016年国内重点企业物流业务成本年均增速为105%，比收入增速高07个百分点。在行业成本居高不下的背景下，国内物流行业的效率一直处于较低水平。以社会物流总费用与GDP比率为例，2019年全国社会物流总费用达到146万亿元，占GDP比率为147%。尽管这一比率近年来总体上呈持续下降态势，但下降速度非常缓慢，与发达国家8-9%的水平相比仍有非常大的差距，与全球平均水平（12%）比起来也尚有一段距离。
物流业与人工智能的契合之处
AI是物流降本增效的良药，物流亦是AI展示能力的舞台
物流业的核心痛点决定了该行业最迫切的需求即“降本增效”，物流企业的自动化、信息化转型升级都是为实现降本增效目的而做出的努力。人工智能技术产品的加入能够进一步推动物流业向“智慧物流”发展，更大限度地降低人工成本、提升经营效率。对于人工智能行业而言，随着技术的不断迭代，人工智能不再是高悬于天上的空中楼阁，“商业落地”已成为人工智能企业发展到当前阶段鲜明的主题词。从落地难度及发展前景来看，业务流程清晰、应用场景独立、市场空间巨大的物流业无疑是人工智能落地的绝佳选择。
人工智能+物流概念界定
关键词：人工智能技术、软硬件产品及服务、落地应用
本报告中所阐述的“人工智能+物流”指的是基于人工智能技术（机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶等）的软硬件产品及服务（无人卡车、无人机/无人车、智能调度系统等）在物流活动各环节（运输、仓储、配送、客服等）中的实际落地应用。“人工智能+物流”是物流科技的新形态，本报告对“人工智能+物流”的研究范围主要集中在物流活动中的运输、仓储、配送及客服四个环节，分析研究人工智能技术及产品在上述物流作业流程中的应用情况与效果。
人工智能+物流发展环境
利好政策与企业及用户的需求鼓励物流业积极拥抱人工智能
近年来，物流行业发展基础和整体环境发生显著变化，新兴技术广泛应用、包裹数量爆发增长、用户体验持续升级等因素对物流企业的运作思路、商业模式、作业方式提出新需求、新挑战。作为物流行业转型升级的新动能，人工智能进入物流领域的时间尽管相对较短，但发展环境非常有利。政策层面，国务院、发改委等政府相关部门纷纷出台物流相关政策及规划，鼓励企业利用人工智能技术及产品降低物流成本、提升物流效率；经济层面，一方面全国物流业总收入始终处于稳定增长状态，另一方面物流总费用依然居高不下，企业亟需进一步控制物流成本，“人工智能+物流”的空间极为广阔；社会层面，“人工智能+物流”既能满足城市居民对提升即时物流服务效率的需求，又可拓展快递快运的服务边界以惠及农村居民。
人工智能+物流的核心技术
计算机视觉应用最为广泛，自动驾驶有望先于其他行业落地
目前，在物流行业实现应用的人工智能技术主要以深度学习、计算机视觉、自动驾驶及自然语言理解为主。物流领域中，深度学习在运输路径规划、运力资源优化、配送智能调度等场景中发挥至关重要的作用；计算机视觉是现阶段物流领域应用最广的人工智能技术，智能仓储机器人、无人配送车、无人配送机等智能设备都以视觉技术为基础，此外，计算机视觉还能实现运单识别、体积测量、装载率测定、分拣行为检测等多项功能；自动驾驶技术是运输环节智能化的核心技术，尽管尚未正式投入使用，但头部企业的无人卡车已经开始在特定路段进行实地路测和试运行；自然语言理解主要用于物流企业，尤其是快递快运企业的智能客服系统，该技术能有效降低企业在客服环节的人工成本。
人工智能+物流产业链分析
产业链尚不成熟，角色界限比较模糊
人工智能+物流产业链与传统物流产业链差异最大的地方在于，其上下游关系并非泾渭分明，或者说人工智能+物流的产业链还不太成熟，AI公司、物流企业、电商平台都在产业链中扮演重要角色，AI公司通过直客模式或集成商渠道向下游客户提供AI+物流相关产品与技术服务，而物流企业与电商平台也通过建立研发团队、成立科技子公司等方式研究开发AI技术在物流各环节中的可行应用，三者之间存在合作加潜在竞争的关系，生态比较开放。
人工智能+物流产业图谱
人工智能+物流市场规模
现有市场规模159亿元，仓储与运输环节的应用占比较高
AI公司进入物流领域的时间尚短，产业链下游物流企业与电商平台在人工智能产品技术自主研发中的不遗余力也令解决方案提供方们可选择的入局角度相当有限。从供给侧能够获取的收入来看，2019年人工智能+物流领域的市场规模为159亿元，随着技术能力的提升和行业理解的加深，预计到2025年市场规模将接近百亿水平。人工智能在物流各环节的应用分布方面，智能仓储与智能运输占比较大，两者占据了八成以上的份额；智能配送的落地环境尚不成熟，现阶段规模较小，但未来想象空间极大；智能客服的应用场景较为单一，在各环节中占比最小。
智能运输中的人工智能应用
人工智能在运输中的应用方向集中在无人卡车及车辆管理
运输是物流产业链条的核心环节，也是物流成本构成的重要内容，运输费用在社会物流总费用中的占比始终在50%以上。但由于运输环境及运输设备的复杂性，现阶段人工智能在物流运输中的应用尚处于起步阶段。目前国内人工智能在物流运输环节的应用集中于公路干线运输，主要有两大方向：一种是以自动驾驶技术为核心的无人卡车；另一种是基于计算机视觉与AIoT产品技术，为运输车辆管理系统提供实时感知功能。人工智能赋能物流运输的最终形态必然将是由无人卡车替代人工驾驶卡车，尽管近两年自动驾驶在卡车领域进展顺利，无人卡车在港区、园区等相对封闭的场景中已经开始进入试运行阶段，但与实际运营的距离尚远。未来数年内，人工智能在物流运输中的商业化价值主要体现在车辆状态监测、驾驶行为监控等功能。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流运输的市场规模为61亿元，预计到2025年超过30亿元。
智能运输丨无人卡车
无人卡车的商业化前夜已经到来，但大规模应用仍需时日
近年来，自动驾驶技术的开发与应用一直深受各界关注，与无人卡车相比，无人驾驶乘用车往往更吸引普通民众的眼球。从技术角度出发，应用在无人卡车上的自动驾驶技术与乘用车并无二致，其系统架构同样是由感知层、决策层与执行层组成，感知载体也都以摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器为主。但对于目前尚处在实验阶段的无人驾驶车辆而言，城市路况的复杂程度和不确定因素给无人驾驶乘用车的商业化道路带来极大的障碍。反观物流领域，港口、物流园区、高速公路等道路运输主要场景的封闭性较高，运输路线相对较为固定，测试数据的获取与积累也更容易。从商业化的进程来看，以图森未来为代表的L4级别自动驾驶卡车已经率先进入到了试运营阶段，无人卡车的商业化序幕正在缓缓拉开。但这只是无人卡车在物流运输中的初步尝试，目前仍然存在技术稳定性有待验证、可测试路段较少、国内甩挂运输份额较小等诸多问题还未解决，无人卡车距离大规模商业化应用尚需时日。
智能运输丨车队管理系统
实时感知车辆与司机状态，适用于各类运输车辆
无人卡车能够从根本上颠覆整个物流运输流程，但可预见的是在未来一段相当长的时间内，国内公路运输的主力依然会是规模不一的物流企业及其管理的车队。目前，国内人工智能赋能物流运输的主要形式是基于计算机视觉技术与AIoT技术，在车队管理系统中实现车辆行驶状况、司机驾驶行为、货物装载情况的实时感知功能，使系统在车辆出现行程延误、线路异常和司机危险行为（瞌睡、看手机、超速、车道偏离等）时进行风险报警、干预和取证判责，并最终达到提升车队管理效率、减少运输安全事故的目的。与无人卡车的“替代性”功效不同，车队管理系统中所应用的计算机视觉技术是在对原有物联网功能的补充与拓展，依然是以辅助者的角度来帮助司机和车队管理者，其感知设备是后装形式的车载终端，决策来自系统平台，对车辆的控制和动作执行要通过司机手动完成。因此就现阶段而言，融入人工智能技术的车队管理系统在适用性和商业化程度上领先于无人卡车。
智能仓储中的人工智能应用
目前仍以点状应用散落于整个智能仓储系统的各个子系统中
物流业是一个“动静结合”的产业，运输与配送代表着物流的“动”，仓储则代表物流的“静”。为了提升效率，物流产业对仓储也有“动”起来的强烈需求，智能仓储即通过物联网、大数据、人工智能、自动化设备及各类软件系统的综合应用，让传统静态仓储也朝着动静结合的方向进行转变。智能仓储属于高度集成化的综合系统，一般包含立体货架、有轨巷道堆垛机、出入库输送系统、信息识别系统、自动控制系统、计算机监控系统、计算机管理系统以及其他辅助设备组成的智能化系统等。因此在智能仓储中，商品的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库等一系列流程中都有各种类型物流设备的参与，同时需要物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID等技术的支撑。从目前来看，人工智能在智能仓储系统中的应用还不够成熟，仍以货物体积测算、电子面单识别、物流设备调度、视觉引导、视觉监控等多种类型的点状应用散布于整个系统的各个环节当中。
智能仓储丨仓储现场管理
仓内管理——规范员工行为、减少货物损失、降低理赔风险
人工智能在智能仓储中的应用领域之一是在仓储现场管理场景中，其实现途径是以高清摄像头为硬件载体，通过计算机视觉技术监测并识别仓储现场中人员、货物、车辆的行为与状态。根据作业环境，我们可以将人工智能技术在仓储现场管理中的具体应用分为仓内现场管理与场院现场管理。计算机视觉技术在仓内现场管理的应用场景一是针对仓内工作人员的行为进行实时监测，识别并记录暴力分拣、违规搬运等容易对货物、包裹造成破坏及损伤的行为，采集行为实施人员的相关信息；二是监测仓内流转的货物、包裹的外观情况，识别并判断包裹的破损情况，对存在明显破损的包裹进行预警上报。在仓内现场管理中引入计算机视觉技术，能够起到监督与规范员工行为、降低货物破损与丢失概率、减少理赔成本等作用。
智能仓储丨AMR
仓储AMR市场尚处于起步阶段，未来六年CAGR达367%
尽管AMR具备柔性部署、自主灵活等优势，但AMR产品技术门槛较高，国内能够实现量产且推动项目落地的企业相对较少，AMR市场尚处于起步阶段，还需要一段市场验证时间。而随着落地项目带来的数据积累以及算法的不断优化打磨，AMR将会逐步得到更为广泛的应用，其市场发展前景极为可观。艾瑞认为，2019年国内仓储AMR的市场规模为68亿元，未来数年，AMR市场规模将以高速增长状态迅速扩张，预计到2025年，国内仓储AMR的市场规模将超过40亿元。
智能仓储丨设备调度系统
基于深度学习与运筹优化算法，提升设备群体的智能化程度
随着AS/RS、AGV、AMR、穿梭车、激光叉车、堆垛/分拣机器人等不同类别的自动化及智能化设备越来越多地进入到仓储环境中，设备的调度与协同成为影响设备工作效能的关键因素之一。如果把仓储环境中的各类设备比作一只足球队，那么设备调度系统就相当于球队的教练，负责制定球队战术、选择出场球员以及指挥球员跑位等工作。早期仓储设备的调度与控制主要是以WCS（仓库控制系统）为载体，接收WMS/ERP等上层系统的指令后，控制着设备按照既定设计的运行方式进行工作。而在人工智能技术，尤其是深度学习与运筹优化算法的驱动下，设备调度系统在准确性、灵活性、自主性方面取得显著提升。以AGVS为例，基于大规模聚类、约束优化、时间序列预测等底层算法，AGV智能调度系统能够灵活指挥数百乃至上千台AGV完成任务最优匹配、协同路径规划、调整货架布局、补货计划生成等多项业务，并随数据积累与学习不断自主优化算法。可以说，AI算法加持的设备调度系统能够在一定程度上将系统自身的智能赋予设备本体，使设备群体的智能化程度得以提升。
智能配送中的人工智能应用
理论上市场空间极为广阔，但仍需要较长时间培育
配送是货物流动过程的最后环节，也是物流链条上人力资源投入最重的环节。以快递业与即时配送行业为例，全国快递员数量在2018年就已突破300万，工作灵活性较强的即时配送行业所需人力更甚于快递行业，2019年，仅在美团点评平台上领取过收入的骑手数量就高达3987万人。对于旨在降低人力成本和提高人力效能的人工智能而言，配送领域的应用前景相当广阔，且场景清晰明确。从“替代人工”角度来看，配送中的人工智能核心应用集中于无人配送领域，实现形式是无人配送车与配送无人机；从“辅助管理”角度来看，人工智能主要应用在即时配送领域的订单分配系统中，为系统提供订单数量预估、订单实时匹配、订单路径规划等能力。人工智能在物流配送领域的施展空间极大，但受限于技术稳定度不足、成本与收益不匹配、监管政策严格等因素，无人配送在商业落地层面尚处在萌芽阶段；而即时配送中的订单分配系统尽管已广泛使用深度学习及优化算法，但其核心技术都由各大平台自研自用，软硬件供应商并无获利空间。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流配送的市场规模为19亿元，预计到2024年超过10亿元。
智能配送丨无人配送
无人配送车——城市环境中自动驾驶技术的“降维”落地
无人配送车是应用在快递快运配送与即时物流配送中低速自动驾驶无人车，其核心技术架构与汽车自动驾驶系统基本一致，都是由环境感知、车辆定位、路径规划决策、车辆控制、车辆执行等模块组成。由于无人配送车的运行环境里有着大量的非机动车与行人，路面复杂程度要高于机动车道，因此对于超声波雷达、广角摄像头等近距离传感器的依赖度更高，环境感知算法的侧重点与汽车、卡车等机动车自动驾驶系统也有所不同。但在人口、车辆密集的城市环境中，无人配送车无疑是比无人驾驶乘用车更加适合自动驾驶技术落地的载体，首要原因是无人配送车的体积小、车速低，出现事故的风险与造成人身伤害甚至死亡的概率较低；此外，无人配送的场景非常丰富，落地初期可以选择边界相对清晰、环境相对简单、对新技术接受度高的高科技园区、高等院校等场景，在技术成熟度提升和政策支持的前提下逐步向写字楼、小区等环境扩张，为自动驾驶算法的迭代与进化积累大量的数据资源。
配送无人机——测试为主，可行的应用场景有限
无人机起源于军事领域，早期的发展驱动力是为了减少飞行员伤亡以及应对极端情况，近年来消费级无人机市场也异常火爆。最早将无人机引入物流领域的是亚马逊于2013年提出的Prime Air业务，国内以顺丰、京东为代表的快递、电商巨头也纷纷跟进，推出物流无人机战略。人工智能技术在配送无人机领域的应用原理与自动驾驶并无本质上的差异，主要区别有两点：一是无人机搭载的传感器种类更为繁杂，环境感知算法对数据融合技术的要求更高；二是无人机配送中可选择的路径明显多于车辆，路径上的海拔、地貌、气候等客观约束条件都会对无人机的配送行为产生影响，此外，出于安全考虑，路径规划还需要尽量避开人群聚集区与关键设施，因此配送无人机的路径规划算法更加复杂。2015年至今，快递、电商巨头以及无人机产品技术供应商们通过大量的试验与测试不断打磨提升物流无人机的技术稳定度、探索科学的运营模式。基于国内的人口密度、居住条件、政策限制等现实条件，配送无人机目前较为可行的应用场景在于偏远山区配送、医药资源紧急配送、应急保障物资配送等。
智能配送丨订单分配系统
以“大数据+算法”之力实现订单与运力的最优匹配
鉴于无人配送距离大规模落地较远，可预见的是未来相当长的一段时间内快递及外卖“小哥”仍然会是物流配送的主力军。现阶段人工智能在物流配送中发挥的主要作用是通过订单分配系统合理匹配运力与需求，提升配送效率，有效解决配送资源配置问题。尤其是对配送时效性要求非常高的即时物流领域，在引入基于机器学习与运筹优化算法的订单分配系统后，将行业发展初期使用的效率较低的骑手抢单模式和人工派单模式转变为系统派单模式。即时物流订单分配本质上可以看作是带有若干复杂约束的动态车辆路径问题（DVRP），订单分配系统的工作原理是以大数据平台收集的骑手轨迹、配送业务、实时环境等内容作为基础数据，通过机器学习算法得到预计交付时间、预计未来订单、预计路径耗时等预测数据，最后基于基础数据和预测数据，利用运筹优化模型与算法进行系统派单、路径规划、自动改派等决策行为。订单分配系统给企业带来效率提升的最直接表现即配送时长明显下降，以美团为例，在应用了自主研发的O2O即时配送智能调度系统后，美团外卖的订单平均配送时长由2015年的41分钟缩短至28分钟，降幅达到了317%。
智能客服
2025年物流领域智能客服业务规模有望突破77亿元
物流领域的智能客服特指以智能语音和NLP技术为代表的客服机器人。从服务类型上可以分为以语音导航、业务识别、智能派单、坐席辅助为主的语音智能客服和以文字查询、业务识别为主的文字智能客服，二者分别服务于电话呼入和客户端、小程序等终端入口。2019年物流领域智能客服业务规模约为11亿元，其中语音与文字智能客服份额比约为6:4，按供给侧发展规律预计，2025年整体业务规模约为77亿元，年复合增长率为391%。因云呼叫中心逐渐替代传统呼叫中心业务，市场中供智能客服发展的基础环境逐渐完善，智能客服市场发展平稳向上，服务内容从面向消费者的前台形式向面向管理的中后台形式拓展，未来市场有望基于语音人机交互形式的拓展而打开新的想象空间。
人工智能+物流应用总体评价
人工智能+物流发展策略——物流企业
厚积薄发：立足当下的点状应用与着眼长远的技术储备
对于物流企业来说，衡量是否要在原有的生产经营体系中引入某种技术或软硬件产品，唯一标准是该技术与自身业务融合后能够在多大程度上实现“降本增效”，人工智能亦不例外。物流企业，尤其是引领行业的头部企业们对“人工智能+物流”大多秉持着积极且谨慎的态度，一方面通过自建研发团队以及与AI技术输出方开展合作的形式在自动驾驶、智能机器人、无人机等AI前沿应用领域试图取得实质性突破；另一方面基于深刻的行业理解，在自身业务体系中寻找适合成熟度较高的AI技术“即插即用”的场景，在小范围试点应用的基础上评估应用成果并根据实际效果选择优化推广或暂时弃用，在不断地尝试中积累数据与经验、逐步建立企业的AI技术应用逻辑与应用体系。总体而言，目前物流企业较为合理的“人工智能+物流”发展策略首先要立足当下，应用方向以辅助管理、提升效率为主，将计算机视觉、智能语音等AI技术与机器学习、运筹优化等AI算法融入实际业务中形成若干能够为企业带来效益的点状应用；其次要着眼长远，对落地条件尚不成熟且未来发展前景广阔的无人卡车、无人机等应用适当投入研发力量或采用联合开发、注资收购等方式，做好技术储备，在窗口期真正到来时占据市场先机。
人工智能+物流发展策略——AI企业
多重适配：适合切入的场景有限，AI企业需要一核多用
作为“人工智能+物流”中的技术输出方，目前国内物流相关AI企业的主要业务是向物流企业、电商平台等提供基于自动驾驶、计算机视觉、智能语音、自然语言理解等AI技术的软硬件产品。由于进入物流领域的时日尚短，AI企业对物流行业理解不深导致赋能场景挖掘能力有限，涉及物流内部业务核心的类似于订单分配系统的场景又难以触达，大部分AI企业选择从自动驾驶卡车、无人配送车、无人机等具备较大市场想象空间但技术成熟度稍显不足或落地条件不够完备的应用场景入局，短期内很难取得实质性突破。因此，对于AI企业来说，其“人工智能+物流”发展策略中最关键的还是要致力于提升自身核心产品技术的领先性与稳定度，具备向客户提供较为成熟的软硬件产品的能力是企业发展的根基；其次要积极与物流企业深入合作，以标杆项目和实战数据说话；此外，要灵活运用核心技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，例如无人物流车的低速自动驾驶技术同样可以驱动无人清扫车、无人零售车等，使企业具备一定的造血能力，而不是一味地接受资本输血，生存下去的初创企业才有机会等到真正的窗口期到来。
物联网的应用如下：
1、智慧物流
智慧物流是指在大数据、物联网、人工智能等信息技术支持下，实现运输、仓储、配送等物流各环节的系统感知、综合分析和处理。
目前物联网领域的应用主要体现在仓储、运输监控、快递终端三个方面。通过物联网技术实现对货物和运输车辆的监控，包括货物车辆的位置和状态、温湿度、油耗和货物的速度。物联网技术的使用，可以提高整个物流行业和运输效率的智能化水平。
2、智慧交通
智能交通是物联网的重要体现，它利用信息技术改善交通环境，将人、车、路紧密结合，保障交通安全，提高资源利用率。物联网技术的具体应用领域包括智能公交、自行车共享、车联网、充电桩监控、智能交通灯和智能停车。其中，车联网是近年来互联网公司和各大厂商争相进入的领域。
3、智能安全
这是一个很大的安全物联网应用市场，因为安全永远是人们的基本需求。传统安防非常耗费人力，严重依赖人员，而智能安防可以通过设备实现智能判断。目前智能安防的核心部分在于智能安防系统，将采集到的图像进行分析处理，并进行传输存储。
4、智慧能源与环境保护
智慧能源环保是智慧城市的一部分，其物联网应用主要集中在电、气、水、路灯等能源和公共设施，以及垃圾桶、井盖等环保设备。
比如智能井盖监测水位及其状态，智能垃圾桶自动感应，智能水电表实现远程抄表。将物联网技术，应用于传统电、水、光能设备的联网，通过监控，降低能耗，提高利用效率。
5、智能医疗
在智能医疗领域，必须以人为中心。物联网技术是数据采集的主要方式，可以有效帮助医院实现人和物的智能管理。对人的智能管理是指通过医疗可穿戴设备，传感器对人的生理状态（如心跳频率）进行监测，并将采集到的数据记录到电子健康档案中。
6、智能仓库
物联网一个很好的应用。它能准确地提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
7、智能家庭
物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑得找不见人，省心省力。
8、智能农业
物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
9、智能电力
电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。
随着进入新世纪，全球经济一体化进程的加快，企业面临着尤为激烈的竞争环境，资源在全球范围内的流动和配置大大加强，世界各国更加重视物流发展对于本国经济发展、民生素质和军事实力增强的影响，更加重视物流的现代化，从而使现代物流呈现出一系列新的发展趋势。根据国内外物流发展的新情况，未来物流的发展趋势可以归纳为信息化、网络化、自动化、电子化、共享化、协同化、集成化、智能化、移动化、标准化、柔性化、社会化和全球化。
信息化
现代社会已步入了信息时代，物流信息化是社会信息化的必然要求和重要组成部分。物流信息化表现在：物流信息的商品化，物流信息收集的代码化和商业智能化，物流信息处理的电子化和计算机化，物流信息传递的标准化和实时化，物流信息存贮的数字化和物流业务数据的共享化等。它是现代物流发展的基础，没有信息化，任何先进的技术装备都无法顺畅地使用，信息技术的应用将会彻底改变世界物流的面貌，更多新的信息技术在未来物流作业中将得到普遍采用。
信息化促进了物流功能的改变，使得那些在工业社会里的产品生产中心、商业贸易中心发挥的主导功能发生了转变，传统的物流业以物为对象，聚散的是物；而信息社会是以信息为对象。物流不再仅仅传输产品，同时也在传输信息，例如物流中心的聚散功能除针对实物之外，还要完成对各种信息的采集和传输，各种信息被聚集在那里，经过加工、处理、使用，再传播出去供社会使用。总之，信息社会使物流的功能更强大，并形成一个社会经济的综合服务中心。
网络化
网络化是指物流系统的组织网络和信息网络体系。从组织上来讲，它是供应链成员间的物理联系和业务体系，国际电信联盟(ITU)将射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术等列为物联网的关键技术，这种过程需要有高效的物流网络支持。而信息网络是供应链上企业之间的业务运作通过互联网实现信息的传递和共享，并运用电子方式完成 *** 作。例如配送中心向供应商发放订单就可以利用网上的电子订货系统通过互联网来实现，对下游分销商的送货通知也可通过网上的分销系统、甚至是移动手持设备来实现，等等。
自动化
物流自动化的基础是信息化，核心是机电一体化，其外在表现是无人化，效果是省力化。此外，它还能扩大物流能力、提高劳动生产率、减少物流作业的差错等。物流自动化的技术很多，如射频自动识别、自动化立体仓库、自动存取、自动分拣、自动导向和自动定位、货物自动跟踪等技术。这些技术在经济发达国家已普遍用于物流作业中，在我国，虽然某些技术已被采用，但达到普遍应用还需要相当长的时间。
电子化
电子化是指物流作业中的电子商务。它也是以信息化和网络化为基础。它具体表现为：业务流程的步骤实现电子化和无纸化；商务的货币实现数字化和电子化；交易商品实现符号化和数字化；业务处理实现全程自动化和透明化；交易场所和市场空间实现虚拟化；消费行为实现个性化；企业或供应链之间实现无边界化；市场结构实现网络化和全球化，等等。作为电子商务发展关键性因素之一的物流，是商流、信息流和资金流的基础与载体。电子化使得跨国物流更加频繁，对物流的需求更加强烈。
共享化
供应链管理强调链上成员的协作和社会整体资源的高效利用，以最优化的资源最大化地满足整体市场的需求。企业只有在建立共赢伙伴关系的基础上，才能实现业务过程间的高度协作和资源的高效利用，通过资源、信息、技术、知识、业务流程等的共享，才能实现社会资源优化配置和物流业务的优势互补、快速对市场需求作出响。近年来，一些新型的供应链管理策略，如VMI、JIT II、CPFR、第四方物流、RSP与DI等都实现了信息、技术、知识、客户和市场等资源的共享化。
协同化
市场需求的瞬息万变、竞争环境的日益激烈都要求企业具有与上下游进行实时业务沟通的协同能力。企业不仅要及时掌握客户的需求，更快地响应、跟踪和满足需求，还要使供应商对自己的需求具有可预见能力，并能把握好供应商的供应能力，使其能为自己提供更好的供给。为了实现物流协同化，合作伙伴需要共享业务信息、集成业务流程，共同进行预测、计划、执行和绩效评估等业务。而只有企业间真实现了全方位的协同，才能使物流作业的响应速度更快、预见性更好、抵御风险能力更强、降低成本和增加效益。
集成化
物流业务是由多个成员与环节组成的，全球化和协同化的物流运作要求物流业中成员之间的业务衔接更加紧密，因此要对业务信息进行高度集成，实现供应链的整体化和集成化运作，缩短供应链的相对长度，使物流作业更流畅、更高效，更快速，更加接近客户和需求。集成化的基础是业务流程的优化和信息系统的集成，二者都需要有完善的信息系统支持，实现系统、信息、业务、流程和资源等的集成。同时，集成化也是共享化和协同化的基础，没有集成化，就无法实现共享化和协同化。
智能化
智能化是自动化、信息化的一种高层次应用。物流涉及大量的运筹和决策，例如物流网络的设计优化、运输(搬运)路径和每次运输装载量的选择，多货物的拼装优化、运输工具的排程和调度、库存水平的确定与补货策略的选择、有限资源的调配、配送策略的选择等优化处理，都需要借助智能的优化工具来解决。近年来，专家系统、人工智能、仿真学、运筹学、商务智能、数据挖掘和机器人等相关技术已经有比较成熟的研究成果，并在实际物流业中得到了较好的应用，使智能化已经成为物流发展的一个新趋势，智能化还是实现物联网优化运作的一个不可缺少的前提条件。
移动化
移动化是指物流业务的信息与业务的处理移动化。它是现代移动信息技术发展的必然选择。由于物流作业更多地体现在载体与载物的移动，除了暂时静态的存储环节外全都处于移动状态，因此移动化对物流业具有更加重要和深远的意义。应用现代移动信息技术(通信、计算机、互联网、GPS、GIS、RFID、传感、智能等技术)能够在物流作业中实现移动数据采集、移动信息传输、移动办公、移动跟踪、移动查询、移动业务处理、移动沟通、移动导航控制、移动检测、移动支付、移动服务等，并将这些业务与物体形成闭环的网络系统，在真正意义上实现物联网。它不仅使物流作业降低成本、加速响应、提高效率、增加盈利，而且还使其更加环保、节能和安全。
标准化
标准化是现代物流技术的一个显著特征和发展趋势，也是实现现代物流的根本保证。货物的运输配送、存储保管、装卸搬运、分类包装、流通加工等作业与信息技术的应用，都要求有科学的标准。例如，物流设施、设备及商品包装、信息传输等的标准化等。只有实现了物流系统各个环节的标准化，才能真正实现物流技术的信息化、自动化、网络化、智能化等。特别是在经济贸易全球化的新世纪中，如果没有标准化，就无法实现高效的全球化物流运作，这将阻碍经济全球化的发展进程。
柔性化
柔性化是20世纪90年代由生产领域提出来的，为了更好地满足消费者的个性化需求，实现多品种、小批量以及灵活易变的生产方式，国际制造业推出柔性制造系统FMS(Flexible Manufacturing System)，实行柔性化生产。随后，柔性化又扩展到了流通领域，根据供应链末端市场的需求组织生产和安排物流活动。物流作业的柔性化是生产领域柔性化的进一步延长，它可以帮助物流企业更好地适应消费需求的"多品种、小批量、多批次、短周期"趋势，灵活地组织和实完成流作业，为客户提供定制化的物流服务来满足他们的个性化需求。
社会化
物流社会化也是今后物流发展的方向，其最明显的的趋势就是物流业现第三方和第四方物流服务方式。它一方面是为了满足企业物流活动社会化要求所形成的，另一方面又为企业的物流活动提供了社会保障。而第三方、第四方乃至未来发展可能出现的更多服务方式是物流业发展的必然产物，是物流过程产业化和专业化的一种形式。人们预测下阶段的物流将向虚拟物流和第N方物流发展，物流管理和其他服务也将逐渐被外包出去。这将使物流业告别"小而全、大而全"的纵向一体化运作模式，转变为新型的横向一体化的物流运作模式。
全球化
为了实现资源和商品在国际间的高效流动与交换，促进区域经济的发展和全球资源优化配置的要求，物流运作必须要向全球化的方向发展。在全球化趋势下，物流目标是为国际贸易和跨国经营提供服务，选择最佳的方式与路径，以最低的费用和最小的风险，保质、保量、准时地将货物从某国的供方运到另一国的需方，使各国物流系统相互"接轨"，它代表物流发展的更高阶段。
我国企业正面临的国内、国际市场更加激烈的竞争，面对资源在全球范围内的流动和配置大大加强，越来越多的外国公司加速加入中国市场，同时一大批中国企业也将真正融入全球产业链中，这将加剧中国企业在本土和国际范围内与外商的竞争，这都将对我国的物流业提出更高的要求。在新的环境下，我国的企业必须把握好现代物流的发展趋势，运用先进的管理技术和信息技术，提高物流作业的管理能力和创新能力，提升自己的竞争力。当今，随着时代的快速发展和科技水平的不断提高，人类逐渐进入了信息化时代。其中，物流行业也从过去20年前的粗放式管理模式逐渐转变为信息化、智慧化的管理模式。
5G、云计算、AI、物联网等新技术的出现加速了各行各业运营方式的转变，和其他行业一样，物流行业也在经历着一场巨大的变革。新技术使物流产业链中的人、车、货、仓、店等要素之间产生了紧密的协同关系，并走向智慧化和智能化。而这，也必将为物流行业带来全新的商业模式。
新技术驱动新轮供应链和物流变革
随着信息技术快速迭代更新，新技术正改变着物流与供应链业务中各个节点和角色的关系，驱动着供应链与物流行业的变革。如今，提高自动化、智能化水平，促使整个物流业从人力密集型向技术密集型转变，已成为目前物流行业最强烈且迫切的需求。结合面向物流企业的调研，我们不难看到，越来越多的物流企业正在进行供应链的数字化转型布局。
在供应链与物流的发展方面，从制造商到品牌商，再到终端用户的供应链数字化转型中，各个参与方都在发生着一些改变。
简单来讲，这是技术发展带来的供应链数字化革命。新技术在供应链起到的作用是提供可视化、数字化和协同化支撑，实现不同角色的协同和信息传递的无缝链接与全面联动，让端到端的整体流转效率变得更高。
回看快递、即时配送等在较短时间内快速发展的物流细分领域，不难发现，物流作为基础服务业，近年每次突破性发展的背后，都是技术驱动新轮商业变对供应链的新需求带动的，而供应链与物流这一轮变革，无疑就是基于物联网的数字化技术。
众所周知，物流是一个重线下的业态场景，有大量的线下设备。工厂、仓储、干线、末端、车辆、人员、货物、门店等全物流要素通过物联网、5G进行连接，然后才能叠加人工智能、算法等技术，各个要素基于数字技术产生紧密协同，从而驱动整个物流业从人力密集型向技术密集型转型。
围绕5G+云+AI等核心技术，众多创新企业借道科技进入物流领域，为行业搭建信息化的基础设施。目前包括华为在内的很多企业已经将大量前沿、新兴科技深入应用在从拣选到分拨，从干线到末端的物流领域各个环节。
打造物流行业“智慧引擎”
作为智慧物流解决方案提供商，依托AI、物联网以及区块链等技术，华为云能够很好地支撑并打通仓储、运输、配送等物流全业务场景，实现物流运输全程可视可追踪、物流多方数据协同可视可信以及智慧园区人、车、货、场的全联接。
1)物流+AI：全栈AI重塑智慧物流未来
目前华为云聚焦物流行业常见场景，依托华为全栈全场景AI解决方案，以模块化构建云服务，为物流企业提供防暴力分拣、分拣路径优化、OCR单据识别、运输路径优化等智慧物流解决方案。
以防暴力分拣为例，华为云EI智能分析能够通过对监控视频进行实时行为分析，自动识别拣货员在拣货过程中出现的扔、抛、推倒、用力踢等暴力分拣行为，自动输出暴力分拣片段，及发生的时间和地点。在多车多人的复杂场景下，暴力分拣算法的识别准确率为68%，召回率降低40%，能大量减少人工监控成本，且有效降低暴力分拣行为的发生。
通过打造一站式解决方案，华为云帮助企业在仓储、运输、配送等各个环节全面提升效率，助力物流行业敏捷创新，实现物流管理的数字化、信息化和智能化。
2)物流+IoT：实现泊位和卸货信息多方协同，提高调度效率
物联网在物流行业中的应用具有规模性、技术性和易管理性等特征。基于这些特征，物联网技术将在很大程度上改变物流行业的运营模式。
具体来讲，在信息协同技术的加持下，物流企业内部的信息将得到高度的集成和整合，使得企业内部能实时了解货物动态，并根据货物的动态进行必要的物流控制。同时，物流信息在物联网的环境下，有助于资源的优化配置和整合，使运行效率大大提高。有效的传输物流企业所需要的即时信息，帮助企业分析解决问题，及时、有效做出决策，提高内部的运作效率，提升物流服务水平。
3)物流+区块链：实现物流多方数据协同可视、可信
借助区块链技术，华为构建了由生产商、仓储方、物流商、客户共同参与的区块链协作平台。在该平台中，货物的生产、仓储、干线物流，以及经销商、本地配送、终端客户等环节信息，均可上链存储。
因为数据上链后就极难被篡改，一旦物流环节出现问题，各个参与方就可以很容易地实现对物流货物的追踪。基于区块链协作平台，物流供应链的参与方们不再需要大量工具、流程就可以保证物流信息的真实性。同时，也可以很快速地完成对货物的跟踪、签收与底层结算。牛年牛事多。近日，京东物流正式向港交所递交招股申请，虽然有资本对赌的背景，但在牛年开年之际就公布招股书，对京东而言不能不说是一个好兆头。
京东物流是京东集团旗下进行IPO的第三家子公司，另外两家分别是2020年9月在科创板提交招股书的京东数科，2020年12月在港交所上市的京东 健康 。
京东物流自2017年独立运营以来，首次融资记录是在2018年2月，25亿美元的投资方包括高瓴资本、红杉中国、招商局集团、腾讯等多家机构。这笔融资背后的上市对赌协议，要求京东物流必须在三年内完成上市，最后期限是2021年3月。
如今，京东物流向港交所递交招股申请，虽是按部就班的程序所然，但也是京东物流的自身成绩所致。一路走来，虽然一直顶着亏损的帽子，不如顺丰那样体积庞大，但京东物流始终坚持为客户提供更好体验这一初心，不断推进其物流布局，不断加大技术研发应用，其发展之势已不可小觑，主要有一快、一增、一降的特点。究其原因，既有京东在物流行业布局早的原因，更有大数据、人工智能、云计算等新技术新理念在不断发挥着重要作用。
对于物流这样的重资产行业，很多互联网大佬都望而却步，因为物流的仓储、车辆、人员等环节都需要投入大量资金，一旦资金出现流动性风险，甚至会拖垮电商的主业。京东物流连续亏损十几年，引发外界纷纷质疑，但京东不为所动，咬牙坚持，不断优化运营，不断加大技术服务力度，在大数据、人工智能、云计算等新技术的助力下，其物流规模体系不断加强。
京东物流已经建立了高度协同的六大网络，分别是仓储网络、综合运输网络、配送网络、大件网络、冷链网络和跨境网络，截至2020年9月30日，已运营800多个仓库，总管理面积约2000万平方米（包括云仓生态平台管理的面积），已在全国18个城市运营28个“亚洲一号”大型智能库（含一个上海无人仓），覆盖几乎中国所有地区、城镇及人口。
积土成山，风雨兴焉；积水成渊，蛟龙生焉。正是在这样的物流规模基础上，京东有了深化服务的能力底气。在此次招股说明书中，京东物流将自己定位为“中国最大的一体化供应链物流服务商”，以此与同行形成定位上的差异化竞争，在具体业务上施行“仓配一体化服务”，努力在仓储及配送服务、大件物品物流服务、物流 科技 服务等业务上，为客户提供一体化供应链物流服务。
从实际表现来看，京东物流正在努力朝其所定位的方向前进。从2020年第三季度单季对比来看，市值5000亿之上的顺丰速运业务收入规模是京东物流三倍之多，但在增速上，市值在500亿以下的京东物流及其他服务营收增速73％，远超顺丰的3404％。
早在改革开放之初，就指出：科学技术是第一生产力。不可否认，京东物流收入增速，也得益于其物流技术理念的不断创新。
在2020年11月举办的京东全球 科技 探索 者大会上，京东首次对外阐释了“京东数智化 社会 供应链”这一全新理念，将以数智化技术连接和优化 社会 生产、流通、服务的各个环节，旨在构建新型基础设施，通过自身数字化能力，降低 社会 成本，提升 社会 各行各业的运行效率。
此前，京东物流大力倡导和践行的“5G智能物流园区”理念，随着5G创新技术在北京亚洲一号率先建成，其高智能、自决策、一体化，推动所有人、机、车、设备的一体互联，包括自动驾驶、自动分拣、自动巡检、人机交互的整体调度及管理，不仅搭建了5G技术在智能物流方面的典型应用场景，在快递投送运行效率上也得到显著提升，客户的感觉就是京东物流“更快更好”，这样的体验让京东物流收获许多回头客，其自身的“私域流量”得以巩固并持续扩大，促进其收入增速。
尝到技术甜头的京东物流并未止步，2021年1月26日，京东物流RFID智能仓储解决方案在重庆渝北大件自动化仓全面应用，此后该项技术将在亚洲一号在内的上百个大件仓推广应用。这标志着京东物流在“以简驭繁”理念的引导下，在大件仓储自动化领域实现了新的突破，能够使仓内盘点效率提升10倍以上，复核效率提升5倍以上，仓库运营的整体效能将增长300%，从以前的“人等快递”，到现在的“快递等人”，这种运行上的效率提升也必将进一步提高其收入的增速。
早在递交招股书之前的2019年，京东物流就正式提出“供应链产业平台（OPDS）”，面向不同属性的产业提供一体化供应链服务，积极推动供应链对产业的数字化改造与技术赋能。2020年初，京东创始人刘强东在公司内部信中重新定义了京东集团，即从“以零售为基础的 科技 服务公司”到“以供应链为基础的技术与服务企业”，可见技术服务在京东的战略地位。
在此基础上，2021年1月，京东发布了《技术重构 社会 供应链—未来 科技 趋势白皮书》，可以看作是其对未来物流的总体筹划和战略前瞻：未来十年，人工智能、物联网、区块链、自主系统、下一代计算是推动5D属性，即Deep Tech(深度技术)、Deep Connectivity(深度链接)、Deep Data(深度数据)、Deep Intelligence(深度智能)和Deep Purposes(深远目的)实现的关键技术，在这五项关键技术上，京东将用数字化、智能化的影响力从产业端全面辐射整个 社会 发展，通过连接数智化技术与产业，打通供应链生产、流通、服务的各个环节，构建数智化 社会 供应链网络。
总的来看，从2018年至2020年第三季度的11个季度，京东物流累计技术投入达到46亿，在总收入中的平均占比达到34%，不仅领先于同行，而且其技术投入呈不断增长趋势。
在技术创新方面，截至2020年12月31日，京东物流已拥有超过4400项专利及计算机软件版权（含申请中），其中超过2500项涉及自动化和无人技术，广泛涉及仓储、分拣、运输、配送、客服等物流全环节，包含人工智能、深度学习、自动驾驶、编队运行、视觉分析、语音交互等在内，已经得到大量应用。2021年，京东物流依靠自主研发的无人仓算法应用，入围全球算法应用最高奖——弗兰兹·厄德曼奖。
在技术实践方面，京东物流用自有的仓库管理系统（WMS）、运输管理系统（TMS）及订单管理系统（OMS），支持客户的供应链数字化。京东物流有首个全流程无人仓以及首个5G物流园区，已实现快递机器人的规模化落地，运营着28座“亚洲一号”智能物流园区，充分展示其“智慧物流”的京东特色。如其最新建设的郑州亚洲一号，依托5G、物联网、人工智能、智能设备等技术，分拣效率实现了5倍提升，日均处理订单量高达百万级别。自2016年起，京东物流逐步完成了智能快递车在封闭园区、 社会 化道路、规模化组队运营的三步走路线，不断刷新着客户的物流新体验。在2020年疫情期间，京东在供应链和物流方面的隐形优势迅速得到了放大，可以在全国范围内快速调动物资，第一时间配送至前线。这是同行的短板，却是京东物流最大的护城河。
独木不成林。京东物流深明此理，除了不断加深自身的技术属性之外，京东物流还注重扶植帮手、提携“盟友”，在技术赋能整个供应链的同时，京东物流与中国及全球各行业合作伙伴，搭建了协同共生的开放式供应链解决方案平台，进行多式联运、最后一公里配送、仓储、跨境及冷链服务上的能力互补，满足客户需求。
2018年1月，京东领投了马路创新公司的6000万元A轮融资，该公司是一家智能仓储解决方案供应商，自2015年成立以来，一直深耕机器人、AI、大数据、算法IoT等底层技术与核心模块的研发工作，陆续推出多款AMR/AMR产品及软件系统，有力促进了京东物流的供应链深化。同时，京东投资的达达在“短途配送众包平台+即时零售”方面也表现凸出。在这些“小弟”的帮衬下，京东物流冲击股市的信心更足。
此外，京东物流创新推出的云仓模式，将自身的管理系统、规划能力、运营标准、行业经验进行云端开放，让其他中小物流企业也能充分享受京东物流的技术、标准和品牌，提升自身的服务能力。截至2020年12月31日，京东物流已运营1400多个云仓，在国际物流服务方面，通过与国际及当地合作伙伴的合作，京东物流已触达超过220个国家及地区。这种开放的技术胸怀，构建了富有京东特色的物流生态，不仅促进其自身的影响力提升，也加速其供应链触角的不断蔓延覆盖。
目前，京东数智化 社会 供应链已在零售、 健康 、物流、金融、城市五大场景的技术赋能中取得初步应用效果。其中，在 健康 领域，数智化 社会 医疗 健康 供应链已将医药供应链、互联网医疗、 健康 管理、智慧医疗等业务板块有效链接。
近年来，尽管一些物流企业相继加大技术投入，但京东物流因为布局更早、技术及资本投入更大，因此优势也更明显。京东物流基于5G、人工智能、大数据、云计算及物联网等底层技术，正在持续提升自身在自动化、数字化及智能化方面的能力，一方面通过自动搬运机器人、分拣机器人、智能快递车等，在仓储、运输、分拣及配送等环节大大提升效率，另一方面还自主研发了仓储、运输及订单管理系统等，支持客户供应链的全面数字化。京东物流通过“智能大脑”，在销售预测、商品配送规划及供应链网络优化等领域实现决策，提高运行效率，降低物流成本，增强客户体验。
京东在技术上的重视与投入程度，是京东物流亏损出现断崖式压降的重要原因之一。2020年前三季度京东物流产生的亏损净额为1170万元，而2018年、2019年全年产生的亏损净额分别为28亿元和22亿元。从二十多亿到一千万出头，这种断崖式下降，也让京东物流进一步认识到新技术的巨大作用。
尽管有分析认为，京东物流亏损降低是因为京东员工福利开支占比逐年降低，相关数据指出，2018年该项成本占比451%，2019年占比395%，2020年前三季度占比361%，此外还有大量外部订单涌入带来的“飞轮效应”，这些都可以降低成本、减少亏损。
但京东物流仍然坚持通过物流网络优化和技术驱动带来的强大运营效率和优异服务质量，为客户的供应链运营带来了巨大的效率提升，比如加快存货周转、减少配送时间，同时通过提供销售预测及其他智能决策，帮助客户实现业务增长。在过去的10余年间，京东物流在助力京东集团服务4亿多消费者的同时，通过800多个仓库把自营的数百万个SKU的库存周转天数降低至34天，履约费用率降至65％，约90％的京东线上零售订单能够实现当日及、次日达，打造了全球物流 科技 创新的最佳案例。在京东物流看来，这种围绕客户的技术服务也是其亏损降低的原因之一。
据此次京东物流提交的招股书显示，在技术投资上，京东物流将持续强化技术方面的长期竞争力，包括硬件、软件和算法，以及5G、云计算、物联网等基础技术的应用。其中，智能化是京东物流未来的主要发展方向，包括无人仓库、无人机、无人车、智能配送机器人等，意图通过技术视角，进一步解决物流行业痛点，提升整体配送效率，降低物流成本。
曾对自建物流持怀疑态度的马云曾说过，互联网不仅是一种技术，更是一种价值观。如今，京东物流似乎更快实现了这句话，在互联网技术和理念的加持下，不仅向外界证明自建物流是可行的，也让坚守物流十几年的京东人感到欣慰。未来随着技术的蓬勃发展，京东物流将给大众提供一个更为智能自动便捷的物流，以无人仓、无人车、无人机等构建起智能物流体系，必将更为深入全面地融入大众生活。
文：赵长春 / 数据猿
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