導讀：觀看此文之前，我們先導入一個概念：“智慧物流不只是物流，其核心是數據仿真學習的決策輔助能力，未來數據比黃金貴！”

未來數據比黃金更貴——這個理念大概率認為會是比較確定性的，猶如最近網上評論的油價比農夫山泉還便宜的現象一樣會讓人咋一聽不太可能，但無論相信與否，趨勢亦是如此。一般情況下不是太愛分析趨勢這些，容易不久后被反過來求證。

就向前段時間有朋友聊到，房產行業不景氣后，資金會流向哪里，參照歐美歷史，個人判斷大概率會流向國內股市，終究如何且走且看，暫且做為是獨立于自己另一個視角外，對這個問題的思考即可。但今天咱們聊的不是市場資金的走勢，是供應鏈領域智慧物流發展的思考，希望對您有所幫助！

智慧物流，縱觀各家說評來看是伴隨著消費新需求的爆發與技術革新的趨勢而來，在供給側結構性改革的契機下，產業結構調整與消費升級，大數據與信息革命迭代時代到來的產物，隨著人工智能的發展概念變得越來越火，也催生了傳統物流向智能物流，智慧物流的發展演進過程。

智慧物流，系統性歸納定義大概可以理解為是以物聯網、云計算、大數據為技術支撐，以物流產業自動化基礎設施、智能化業務運營、信息系統輔助決策和關鍵配套資源為基礎，通過物流各環節，各企業的信息系統無縫集成，實現物流全過程鏈可自動感知識別，可跟蹤溯源，可實時應對，可智能化決策的物流業務組織形態，之所以稱為組織形態，在于所有的物流活動均需要人的參與和機器的協同，即使是設備也是組織化存在的。

它的起源到演進到目前經歷了從粗放型物流——系統化物流——電子化物流——智能物流——智慧物流的演進過程。最直接粗放的去了解一家企業網絡搭建的方式就是研究其電子化面單的結構化設計，因為它是與WCS系統交互與路由系統交互的基礎。

驅運智慧物流的因素有哪些？

接下來，通過我對行業的觀察，驅動智慧物流發展的因素和機遇主要有以下幾點：

一、政策層面的引導因素

智慧物流是中國制造2025戰略的重要基石，智慧供需預警，智慧流通是中國制造的有力保障，在這個過程中智慧物流是主力支撐，重視智能技術革新及數據創新的企業將有巨大的機會，未來最貴的將是數據，不是“黃金”。

隨著國家出臺了一系列政策驅動智慧物流的發展，未來行業前景廣闊，如國家政策 《關于深入實施“互聯網+流通”行動計十劃的意見》、《“互聯網+·高效物流實施意見》、《關于確定智慧物流配送示范單位的通知》、《新代人工智能發展規劃》等。

二、技術進步的驅動智慧物流的發展

耳熟能詳的大數據、物聯網、云計算、機器人、ARVR、區塊鏈等新技術驅動物流在模塊化、自動化、信息化等方向持續、快速變化；其中工業迭代,中國智造、互聯網+等都在為傳統生產與物流產業注入“智能的基因。

在雙重利好之下，新技術驅動物流變化的結果主要呈現在：

（1）感應：使物流整個場景數字化

（2）互聯互通：整個供應鏈內的所有元繁相互連接

（3）智能：供應鏈相關的決策將更加自主、智能

三、隨著新消費需求的興起，商業變化驅動著智慧物流的發展

過去電商快速發展倒逼物流的變革，驅動物流供應鏈智能化發展降本增效，提高整個行業的協同共贏；新零售時代下呢，線上線下全渠道融合，現代供應鏈快速發展，對物流智慧化提出更高的要求。

在眾包、眾籌、分享、拼團經濟成為新的社會分工協作方式，使得物流信息資源、物流技術與設備資源、倉儲設施資源、終端配送資源、物流人力資源等的共享成為現實。

“互聯網+”升級傳統物流實現智能物流；農業互聯網生鮮物流的大需求促進智能物流的大發展；“一帶一路”國家戰略帶動智能物流產業全球化；跨境電商提升物流產業的智能升級都是驅動智慧物流發展的契機。

智慧物流的特征表現集中在：行業的高效協同、共享賦能。跨集團、跨企業、跨組織之間深度協同，基于全局優化的智能算法，調度整個物流系統中各參與方高效分工協作。企業互聯互通，大數據驅動。所有物流要素互聯互通并且數字化，以“數據”驅動一切洞察、決策、行動；社會化供應鏈基礎設施整合與環節優化，行業自動化，智能化技術爆發。

解讀智慧物流的應用框架

1、應用層的場景邏輯之下有：多式聯運、車貨匹配、末端共享、倉儲共享、無車承運人、供應鏈金融、路徑優化等。

2、基于算法和模型的決策分析層有：借助技術決策層面的物流云+運行邏輯設計層面的規則與標準+市場決策層面的物流行業市場平臺。

3、數據感知層面：有物流要素數據化（倉、車、貨）+地理信息數據化（倉+場）+消費者畫像（人）。

4、核心要點體現在四個方向上：

（1）行業數據基礎設施共享、降低社會化協同成本

（2）社會化倉配+供應鏈轉型的需求

（3）跨境物流領域多段協同供應鏈場景需求

（4）物流機器人迭代升級，系統通用程度越來越高，拼裝搭配更靈活

智慧物流的應用趨勢展望

1、打造智慧化平臺有三個方向是值得去探索的：

● 大數據網絡布局：點線面網絡規劃、模擬仿真、四面墻內規劃設計等；

●行業洞察：通過最佳實踐解決方案及數據分析，了解前沿發展趨勢；

●供應鏈深度協同：庫存計劃、面板管理等。

2、數據化運營，廣泛應用在供應鏈全環節的各個領域：

●全鏈路智能排產：負荷檢測+智能匹配+排產算法

●運營規則智能設置：規則建模+模擬仿真+機器學習

●智能倉儲：智能倉儲+WMS+智能揀選+最優布局+路徑優化等

●智能運輸：智能調度+智能路由推薦+TMS+動態規劃等

●智能配送：智能分揀+配送路徑優化等

3、智能化作業

供應鏈全程從倉到配，貫穿“入庫-存取-揀選-包裝-出庫-盤點-調拔-擺渡-分揀-配送-攬件”等整個物流作業流程，每一個節點環節都 有對應的智能化技術，硬件設備的應用。

市場有哪些服務需求是智慧物流發展要來解決的呢？

一種是從專業維度來看：

1、物流BI數據服務，應用于數據共享，銷售預測，網絡規劃 ，庫存部署，行業洞察等典型場景。

2、物流云的服務需求 ：統籌人、車、貨、場等要素的閑置資源，軟件Saas化服務（WMS/TMS/OMS等）；算法優化服務：如路徑優化、裝箱、耗材推薦、車輛調度等。

３、物流技術服務：自動化設備有自動化立體庫、自動分揀機、傳輸帶等；智能設備有揀選機器人、碼垛機器人、ＡＧＶ、無人機、無人車、無人倉及智能終端等設備。

三者在智慧物流層面的關系是有機結合，物流數據是“智慧物流”形成的基礎，物流云是“智慧物流”運轉的載體，物流技術是“智慧物流”執行的途徑。

另一種是從細分市場的需求來看：

Ａ、倉儲物流智能化需求；

Ｂ、國際貨代物流智能化建設；

Ｃ、路物流智能化需求，如運輸、配送、導航、安全、裝載率.......

智能物流幾大發展趨勢

1、云倉輩出＋搭配快遞多骨干節點的運作模式（倉網+中轉網+快遞網）

2、物流生態社會化：社會化倉儲、社會化運力、分工專業化

3、供應鏈數據實時化：全鏈路數據化可視化，物流環節數據實時化

4、供應鏈融合化：線上線下全渠道融合，消費金融需求的供需鏈全面打通融合，實現資源開放和共享，就地滿足。

5、從供鏈單環節或多環節作戰模式，向供應鏈全鏈信息化＋數據字＋智能化＋綠色化+全球化＋服務優質化＋產業協同化發展+風險防控

目前物流快遞行業頭部企業在智慧物流領域的布局也很明顯

從國內到國外企業，整個行業的從事者都在關注數據安全問題，積累數據進行產業創新和智慧決策，里面不乏明星企業，接下來讓我們管中窺豹，體察端倪，希望給大家帶來一些啟發：

（1）阿里菜鳥成立了E.T實驗室，菜鳥的七大數據產品有物流預警雷達，電子面單，五級地址庫，大數據路由分單系統，菜鳥鷹眼，菜鳥天地，大數據反炒信系統。在倉儲領域有心怡智能倉儲，智能搬運機器人AGV，快倉系統等。配送領域有智能配送機器人菜鳥小G和無人機等，云領域有菜鳥物流云。

（2）京東也不甘示弱，相繼成立了XY事業總；配送領域有無人配送小車，無人機，青龍物流配送系統，赤兔TMS。倉儲領域有無人倉，無人分揀中心，智能分揀中心，JDSmart系統，預分揀子系統，玄武系統，智能分揀設備，智能搬運機器人AGV，智能傳送分拔系統。云領域有京東物流云。

（3）蘇寧也開設了S實驗室，倉儲領域也布局了蘇寧超級云倉，A字架自動揀選系統，自動分拔系統，自動化存儲設備，一步工裝車系統等。配送領域布局了共享快遞盒等產品。云領域有蘇寧物流云。

（4）順豐作為快遞龍頭企業，打造了順豐數據燈塔，智慧云倉，全自動分揀設備，車聯網，無人機，涅槃項目（六代巴槍數據傳輸），豐密運單，機器圖像識別，智能快遞柜豐巢等。

（5）國外頭部電商及物流平臺亞馬遜的布局上也不斷在創新，先后在倉儲領域布局了智能云倉，智能機器人KIVA技術，智能入庫管理技術，智能揀貨，二維碼精準定位技術，八爪魚揀貨技術。配送領域有無人機＋空中倉的慨念投遞構想。

最后

至2025年前，整個行業最大的機會還是在于智慧物流技術層面，所有涉及物流供應鏈節點流程的智能硬件，技術，未來將迎來新增長點；倉儲技術，倉內智能硬件設備，新能源物流車／車聯網會格外受矚目。

其中從技術實踐落地上來看，機器人在物流產業中真正發揮作業的主要是倉儲機器人和分揀機器人，聚焦新零售商業浪潮，商業末端的RFID，智能分揀系統，智能輸送系統，無人倉等將激發巨大需求。

在配送領域技術落地上，尤其此次疫情境況下需求表現突出的無人配送車和終端智能無接觸代收設備，將是接下來的行業熱點，這些都將圍繞智慧物流的場景需求逐步打開市場，抓住機遇跑的快的企業能快速建立壁壘。

但值得提醒往往顛覆一個行業的未心是這個行業體系內的玩家，對于房產經濟向股市經濟轉型的當下，未來的資金儲備會逐步倒逼房產行業向消費供應商服務行業轉型，注意房企破局轉理成消費物流行業新玩家的極大可能性，因為它們具有天然的社區化服務的人流量和一手的基建設施資源。