基于大數(shù)據(jù)云計算的智慧物流模式重構(gòu)

李 佳

（上海理工大學(xué)管理學(xué)院，上海市200093）

一、引言

我國電子商務(wù)正處于發(fā)展的黃金階段，2017年網(wǎng)絡(luò)購物比2016年凈增長1.4萬億元，對連接客戶、商家與物流企業(yè)的物流模式提出了巨大挑戰(zhàn)。現(xiàn)階段我國物流模式仍不能有效地應(yīng)對如“雙十一”大促銷時期帶來的物流曲棍球棒效應(yīng)[1]；物流“最后一公里”末端配送具有復(fù)雜的社會屬性，雖然近年來有一定改善，但其中有些問題仍沒有得到有效解決[2]；大數(shù)據(jù)時代的物流企業(yè)存在信息數(shù)據(jù)易泄露的風(fēng)險，并成為可持續(xù)性攻擊的載體[3]。上述問題容易導(dǎo)致物流業(yè)低效率、高成本和低服務(wù)滿意度，嚴重阻礙物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算信息技術(shù)的逐漸成熟，可以將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于物流業(yè)，實現(xiàn)當今物流產(chǎn)業(yè)各個環(huán)節(jié)信息共享與協(xié)同運作并提升效率，促使物流業(yè)向智慧物流模式轉(zhuǎn)變。

智慧物流這一概念，由2010年國際商用機器公司（International Business Machines Corporation，IBM）發(fā)布的《智慧的未來供應(yīng)鏈》研究報告中延伸而來。戴定一[4]認為，物聯(lián)網(wǎng)時代通過新技術(shù)提高信息采集全面性、增加資源管控和優(yōu)化運作流程，并以此視角界定智慧物流就是依賴信息資源創(chuàng)造更多價值，進而實現(xiàn)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變。何黎明[5]提出智慧物流是基于物流互聯(lián)網(wǎng)和物流大數(shù)據(jù)，通過協(xié)同共享創(chuàng)新模式與人工智能先進技術(shù)，重塑產(chǎn)業(yè)分工、再造產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)變產(chǎn)業(yè)發(fā)展方式的新生態(tài)。智慧物流可以簡單地理解為在物流系統(tǒng)中采用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等先進技術(shù)，使整個物流體系如人的大腦一般智能、實時收集并處理信息，實現(xiàn)最優(yōu)布局，最終協(xié)同物流系統(tǒng)中各方參與者高質(zhì)量、高效率、低成本地分工協(xié)作。根據(jù)智慧物流的內(nèi)涵來看，智慧物流主要有三大特征：一是實現(xiàn)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(zhí)行，向自動化與程序化方向發(fā)展；三是深度協(xié)同與一體化，以智能管理為核心優(yōu)化管理模式，實現(xiàn)以最低的成本向客戶提供高質(zhì)量的物流服務(wù)[6]。

實現(xiàn)智慧物流的關(guān)鍵是技術(shù)，而技術(shù)又以大數(shù)據(jù)、云計算為核心。研究大數(shù)據(jù)的先驅(qū)——麥肯錫公司（McKinsey&Company）將大數(shù)據(jù)定義為大小超過常規(guī)的數(shù)據(jù)庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集[7]。張文、蘇玉[8]認為，云計算具有高效分配動態(tài)資源、根據(jù)用戶請求生成動態(tài)計算與存儲等功能，為大數(shù)據(jù)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(yīng)用層面的管理的發(fā)展過程，與大數(shù)據(jù)的應(yīng)用恰好貼合；大數(shù)據(jù)則基于云計算的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘，二者在當前的發(fā)展中密不可分。大數(shù)據(jù)云計算可以簡單地定義為大數(shù)據(jù)基于云計算環(huán)境對數(shù)據(jù)的抓取、存儲、計算與分析。

基于智慧物流的主要特征，針對物流存在的問題，學(xué)者們試圖通過大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)構(gòu)建物流模式實現(xiàn)智慧物流。孫彬、王東[9]基于大數(shù)據(jù)以“一個核心、三類需求、三個平臺和兩大門戶”為主要建設(shè)內(nèi)容，構(gòu)建“五個層次、三條總路線”框架，實現(xiàn)絲綢之路物流業(yè)的精準化責任追溯和碎片化價值聚集，為智慧物流的國際化之路提出對策。陶君成等[10]針對城鄉(xiāng)物流網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的不合理性，提出利用大數(shù)據(jù)共享實現(xiàn)平臺信息共享及資源渠道整合，降低城鄉(xiāng)物流成本。付平德[11]則基于大數(shù)據(jù)技術(shù)從感知、傳輸、存儲和應(yīng)用四個方面，較為系統(tǒng)地構(gòu)建智慧物流的模式。張向陽、袁澤沛[12]將“多網(wǎng)融合”及二維碼、云服務(wù)、云計算等信息技術(shù)與傳統(tǒng)物流信息系統(tǒng)進行集成、融合，構(gòu)建具有智能決策、動態(tài)感知能力與自動分配的“智慧云物流”平臺體系。以上研究對于智慧物流發(fā)展存在的問題并沒有進行深刻的探討，僅基于智慧物流所需的大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)各自進行分析，忽略了兩種技術(shù)在智慧物流中的不可剝離性。

本文從智慧物流的內(nèi)涵出發(fā)，梳理基于大數(shù)據(jù)云計算的智慧物流的發(fā)展動態(tài)，并基于智慧物流的關(guān)鍵技術(shù)，分析現(xiàn)有智慧物流模式存在的問題，系統(tǒng)地探討重構(gòu)大數(shù)據(jù)云計算體系下智慧物流的發(fā)展模式，創(chuàng)造智慧物流最核心部分的智慧思維系統(tǒng)[13]，為物流企業(yè)提供數(shù)據(jù)收集、處理、分析和預(yù)測，降低物流企業(yè)的運營成本，實現(xiàn)資源的有效配置，為客戶提供更好的服務(wù)體驗。

二、基于大數(shù)據(jù)云計算的智慧物流歷史演變動態(tài)

（一）初步接觸期：大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)初步接觸物流業(yè)

大數(shù)據(jù)發(fā)展的開端是在20世紀90年代至21世紀初，這一階段是將數(shù)據(jù)“存起來”。傳統(tǒng)的物流企業(yè)規(guī)模較小，進入門檻低，業(yè)務(wù)單一，多數(shù)企業(yè)只做簡單的運輸服務(wù)，企業(yè)僅能積累大量的單一數(shù)據(jù)，各業(yè)務(wù)板塊的數(shù)據(jù)無法融合做進一步分析，不能為企業(yè)的決策提供支持。隨著智能物流這一概念在國外出現(xiàn)，物流企業(yè)利用計算機協(xié)助處理物流信息，逐漸出現(xiàn)了用于數(shù)據(jù)管理的數(shù)據(jù)倉庫[14]、用于決策的專家系統(tǒng)和企業(yè)自我更迭的知識管理系統(tǒng)。當物流企業(yè)的各板塊數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)庫之后，企業(yè)通過對大量原始數(shù)據(jù)的重新組織和多維建模，作為專家系統(tǒng)的一端輸入；企業(yè)的知識管理系統(tǒng)將企業(yè)一些可記錄的技術(shù)數(shù)據(jù)化[15]，將員工的想法、經(jīng)驗納入知識庫中，結(jié)合人的創(chuàng)新思維進行自我學(xué)習(xí)、創(chuàng)新，決策者則將知識作為專家系統(tǒng)的另一端輸入，最后通過專家系統(tǒng)進行決策，實現(xiàn)物流智能化。

此階段的智能物流數(shù)據(jù)來源于自身的機械積累，物流數(shù)據(jù)信息化程度低，企業(yè)間信息無法共享，物流多個環(huán)節(jié)都不具備智能化特征。2006年《谷歌101計劃》首次提出云計算概念，其巨大的分布規(guī)模使因特網(wǎng)具備超級計算能力，能夠最大程度地整合物流企業(yè)的計算資源和數(shù)據(jù)資源，提高物流產(chǎn)業(yè)的整體信息化程度和便捷性[16]，這促使企業(yè)紛紛研究、開發(fā)這一技術(shù)，為云計算在智慧物流中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

（二）逐步滲透期：大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)逐步滲透物流業(yè)

2009—2016年，大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)滲透到各行各業(yè)，也初步應(yīng)用于智慧物流系統(tǒng)之中。在此期間，云計算、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展迅速，其中大數(shù)據(jù)規(guī)模同比增長超過60%，云計算規(guī)模同比增長超過55%，促進了大數(shù)據(jù)云計算在智慧物流的更進一步發(fā)展與應(yīng)用。我國物流業(yè)也接軌國際智慧物流，更多物流企業(yè)開始進行智慧物流模式和應(yīng)用探索，基于大數(shù)據(jù)云計算的智慧物流由此起步。

此階段前期，傳統(tǒng)物流公司已經(jīng)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進行一系列改變，開始使用條形碼、射頻識別（RFID）、全球定位系統(tǒng)/地理信息系統(tǒng)（GPS/GIS）、電子數(shù)據(jù)交換（EDI）等技術(shù)進行數(shù)據(jù)交互與處理，但對大量數(shù)據(jù)的處理、分析能力有限，不能識別半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無法得到實時、全面、有效的物流數(shù)據(jù)，造成大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)的應(yīng)用斷層[17]，不能使高度依賴信息交互的物流各環(huán)節(jié)協(xié)同化，無法保證客戶需求的高質(zhì)量服務(wù)體驗。如2012年，淘寶和天貓的“雙十一購物節(jié)”因缺人、缺貨而導(dǎo)致第三方物流力不能及，只好“聽天由命”。

此階段后期，基于大數(shù)據(jù)云計算的智慧物流藍圖逐漸展開。以天津為例，2014年建立以智能生態(tài)社區(qū)、網(wǎng)商體驗式倉儲物流、大數(shù)據(jù)后臺服務(wù)為一體的城市物聯(lián)網(wǎng)綜合體；物流企業(yè)依托大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)逐漸轉(zhuǎn)型升級，由同質(zhì)化競爭向差異化競爭轉(zhuǎn)型，由注重單一的快遞服務(wù)向注重客戶體驗服務(wù)轉(zhuǎn)型[18]，物流成本有效降低，配送效率大幅提升。但是，此階段的大數(shù)據(jù)云計算智慧物流尚處于學(xué)習(xí)階段，信息技術(shù)手段落后，專業(yè)的技術(shù)人才相對缺乏，且多數(shù)理論研究難以轉(zhuǎn)化應(yīng)用。

（三）廣泛應(yīng)用期：大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)廣泛應(yīng)用于物流業(yè)

在2017年，工業(yè)和信息化部印發(fā)《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》，有力地推進了我國大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新和相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。從2016年至今，大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)已經(jīng)成熟，在智慧物流中的應(yīng)用逐漸深入，適應(yīng)性也大大增強，促使智慧物流體系更加完善，有效地實現(xiàn)了數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化。一些實力較強的企業(yè)已建立起相對完善的智慧物流體系，如京東的青龍系統(tǒng)、阿里巴巴的菜鳥網(wǎng)絡(luò)等。

此階段，基于大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)的智慧物流在物流信息傳輸、供應(yīng)鏈管理、運輸路線規(guī)劃、倉庫儲位優(yōu)化和市場預(yù)測等方面取得顯著成就。在信息聯(lián)通方面，將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)傳送到透明、共享的數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)企業(yè)供貨方、采購方、政府工商部門、物流企業(yè)運輸部門等的信息交換和共享[19]；在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中，可將初級的分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)云計算處理技術(shù)應(yīng)用在供應(yīng)鏈管理、運輸路線規(guī)劃、倉庫儲位優(yōu)化和市場預(yù)測等方面。以京東為例，其根據(jù)以往的營運數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)對消費者的數(shù)據(jù)進行挖掘，供應(yīng)商根據(jù)市場需求預(yù)測提前布局在消費需求周圍，從而優(yōu)化供應(yīng)鏈；在倉儲方面，系統(tǒng)已深入挖掘“20萬×20萬/日”的訂單數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于時間序列的數(shù)據(jù)立方體①，萃取穩(wěn)定可信的商品關(guān)聯(lián)度[20]，實現(xiàn)倉庫商品布局最優(yōu)化；在運輸路線規(guī)劃方面，基于對消費者數(shù)據(jù)分析得出的倉庫商品布局，結(jié)合實時路由優(yōu)化，指導(dǎo)車輛采用最佳路由線路進行跨城運輸與同城配送[21]，而無人車輛配送將會成為大數(shù)據(jù)認知的一個突破口[22]，推動智慧物流升級。

總體來看，目前智慧物流體系的服務(wù)質(zhì)量有所提升，《2017中國智慧物流大數(shù)據(jù)發(fā)展報告》綜合指數(shù)顯示，我國智慧物流處于快速安裝階段，但我國以大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)為基礎(chǔ)的智慧物流藍圖才剛剛鋪開。

三、基于大數(shù)據(jù)云計算的智慧物流模式存在的問題

隨著大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)的不斷突破，智慧物流發(fā)展迅速，一些實力較強的物流企業(yè)已構(gòu)建了包括基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)采集、業(yè)務(wù)評估、預(yù)測和智能決策五個層面的智慧物流模式。這套模式雖結(jié)合先進的大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)，但針對顧客對智慧物流服務(wù)具有柔性化、個性化、透明化和訂單履約期極短化的要求[23]所需的具體模式不夠完善，現(xiàn)階段以大數(shù)據(jù)云計算構(gòu)建的智慧物流模式仍存在以下問題。

（一）缺乏統(tǒng)一、完善、標準化的信息平臺

在大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)發(fā)展成熟的背景下，物流企業(yè)為了提升自身的競爭力不得不緊跟時代步伐，建設(shè)屬于自身的智慧物流體系。但是，相比國外的智慧物流模式，我國物流企業(yè)數(shù)量多（2016年重點物流企業(yè)多達1 400家），且多數(shù)企業(yè)規(guī)模小，在全國范圍內(nèi)分布不平衡。在缺乏有效管理的前提下，資源配置難以優(yōu)化，無法形成統(tǒng)一、開放、有序的市場[24]。企業(yè)規(guī)模小，缺乏足夠的資金去研發(fā)、構(gòu)建、創(chuàng)新基于大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)的智慧物流體系，如果大量物流企業(yè)投入資金建設(shè)相關(guān)智慧物流體系，會導(dǎo)致物流業(yè)總成本偏高，況且企業(yè)本身能力不足，也難以吸收大數(shù)據(jù)云計算相關(guān)的溢出技術(shù)。

現(xiàn)階段，多數(shù)物流企業(yè)擁有自己的信息平臺，缺乏統(tǒng)一、完善、標準化的公共信息平臺，市場競爭激烈，難以形成規(guī)模效應(yīng)，經(jīng)營成果不佳。智慧物流行業(yè)的發(fā)展需要實現(xiàn)供應(yīng)鏈一體化，但目前智慧物流并未建立統(tǒng)一的信息標準，且分割條塊復(fù)雜，信息孤島現(xiàn)象普遍，物流業(yè)在發(fā)展過程中資源浪費現(xiàn)象嚴重[25]。因此，亟須建立基于大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)的超物流企業(yè)聯(lián)盟體系，不僅要整合國內(nèi)所有物流信息，而且要整合供應(yīng)鏈，形成云制造、云銷售和云物流的供應(yīng)鏈一體化[26]。

（二）末端協(xié)同仍處于起步階段

處于配送末端的貨物集合了消費者、銷售平臺、快遞物流網(wǎng)點、城市末端合作點的交互數(shù)據(jù)，末端協(xié)同程度的高低可以反映物流“最后一公里”的配送效率。物流“最后一公里”高成本、低效率是物流發(fā)展的痛點，在促銷時期爆倉現(xiàn)象時有發(fā)生。在基于大數(shù)據(jù)的智慧物流模式的“最后一公里”研究中，京東移動商店利用大數(shù)據(jù)，對不同社區(qū)的消費能力和消費習(xí)慣進行分析，描繪小區(qū)的具體畫像，并提前備貨實現(xiàn)精準營銷[27]。銷售平臺結(jié)合物流產(chǎn)生的“新零售”正處于起步階段，而且從2017年的網(wǎng)絡(luò)零售總額來看，京東只占13.6%，淘寶、天貓各占30%以上，基于客戶黏性的情況，如果不能將其整合為一個信息平臺，同樣存在資源浪費，無法徹底解決物流“最后一公里”的難題。

（三）政府平臺未納入體系

在現(xiàn)有大數(shù)據(jù)云計算的智慧物流模式研究中，通常以物流企業(yè)、供應(yīng)商、消費者為智慧物流體系中的主要參與者，而政府在其中是一個必不可少的角色。物流服務(wù)的范圍復(fù)雜，涉及多個環(huán)節(jié)，而物流企業(yè)沒有一套完整的規(guī)則標準體系，信息采集方式不統(tǒng)一，妨礙數(shù)據(jù)銜接與共享；在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，物流企業(yè)的信息完整性易被破壞，使惡意模型中方法的復(fù)雜性增加②，導(dǎo)致在多協(xié)議執(zhí)行的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下難以有效適應(yīng)[28]。政府可以集中對整個物流流程、產(chǎn)品質(zhì)量、企業(yè)規(guī)范、信息技術(shù)安全等進行監(jiān)管，建立標準化監(jiān)管體系，規(guī)范企業(yè)納稅，提供信息技術(shù)安全保障。

智慧物流發(fā)展迅速，支撐技術(shù)也趨于成熟，但上述問題在智慧物流的未來發(fā)展中仍需要解決。未來需以“大數(shù)據(jù)云計算”概念代替“大數(shù)據(jù)”，并對現(xiàn)有的智慧物流模式進行重構(gòu)，將大小物流企業(yè)納入公共信息系統(tǒng)中，建立統(tǒng)一、完善的智慧物流模式，實現(xiàn)智慧物流真正一體化。

四、基于大數(shù)據(jù)云計算的智慧物流模式重構(gòu)：思路、要素、路徑

在整個物流模式運作過程中，伴隨著物品流動，數(shù)據(jù)流通可以分為三個步驟。首先是數(shù)據(jù)流的產(chǎn)生與傳輸。近年來，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)取得飛速發(fā)展，基于感知技術(shù)對物流要素的感知，基本實現(xiàn)物流運作過程中數(shù)據(jù)的可視化和可傳輸化[29]。其次是數(shù)據(jù)流的存儲與篩選，云存儲將互聯(lián)網(wǎng)匯聚形成的雜亂無序的大數(shù)據(jù)進行分布式存儲，云計算對數(shù)據(jù)源進行初步分離與篩選。再次是數(shù)據(jù)流的整合與分析。大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)源進行多重篩選，挖掘出最有價值的數(shù)據(jù)信息，進而科學(xué)決策物流進程，合理預(yù)期物流進程相關(guān)數(shù)據(jù)。

基于大數(shù)據(jù)云計算的智慧物流模式的核心功能是對物流產(chǎn)業(yè)鏈資源的整合，通過優(yōu)化資源配置，促使供給端與需求端最大程度地契合，最終使整個物流模式低成本、高效率運作。

（一）重構(gòu)思路

智慧物流體系涵蓋了物流產(chǎn)業(yè)鏈中的每一個單獨個體，各個單獨個體的集合形成了物流模式中的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)[30]。智慧物流模式的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中包括三個子生態(tài)系統(tǒng)：一是供給子系統(tǒng)，由人力資源、物力資源、空間資源供給商構(gòu)成，主要職能是碎片化資源整合與稀疏價值萃取；二是需求子系統(tǒng)，由供應(yīng)鏈中的供應(yīng)商、中間商、核心企業(yè)、經(jīng)銷商和消費者構(gòu)成，主要職能是個體需求信息匯集和靈活性業(yè)務(wù)對接；三是監(jiān)管子系統(tǒng)，由政府機構(gòu)、檢查和稅務(wù)機關(guān)等構(gòu)成，主要職能是個體資質(zhì)審核以及責任機制的分配與追溯。人力、物力資源和信息流數(shù)據(jù)在各個子系統(tǒng)間流動，各個子商業(yè)系統(tǒng)之間相互聯(lián)系、協(xié)同合作、彼此依賴，共同打造資源開放、個性化包容、精準對接、協(xié)調(diào)統(tǒng)一的物流運作平臺，重構(gòu)集誠信、高效、便捷為一體的物流模式。

（二）重構(gòu)要素

以三大子生態(tài)系統(tǒng)重構(gòu)的智慧物流模式的最大化效用可以通過“一個中心、三條輔線”來實現(xiàn)。“一個中心”指的是以大數(shù)據(jù)云計算為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理中心，“三條輔線”指的是分別從供給、需求和監(jiān)管三個方面對物流運作過程進行資源整合，實現(xiàn)物流商業(yè)系統(tǒng)各個體間的最優(yōu)契合。

1.一個中心：大數(shù)據(jù)云計算處理中心

大數(shù)據(jù)云計算處理中心的核心功能是對輸入數(shù)據(jù)源進行分類整理，匯集每個個體所產(chǎn)生的所有歷史數(shù)據(jù)，再通過數(shù)據(jù)估計算法進行約簡、屬性覆蓋、關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘、碎片化集聚和精準化驗算等以對未來個體的選擇做出合理預(yù)測[9]，同時根據(jù)實時更新的物流數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能不斷給出最優(yōu)決策。大數(shù)據(jù)在物流運作過程中的主要作用可以通過三個方面體現(xiàn)：一是智能決策。大數(shù)據(jù)平臺能夠很好地將物流運作過程中所需的人力、車輛、倉儲資源最便捷、最適宜地在需求方與供給方之間進行匹配，極大地節(jié)約供需雙方的匹配時間，并且通過對所有目的地進行最優(yōu)化求解，同時通過對實時路況的監(jiān)測同步給出運輸司機最優(yōu)的行駛路線。二是銷售預(yù)測。每一個消費者的歷史消費記錄（購買種類、消費次數(shù)、消費時間、購買商家等）形成單獨個體的消費大數(shù)據(jù)，合理預(yù)期消費者在未來一段時間內(nèi)的消費特征，提前對所需物品進行配置，有效防止貨物積壓，縮短運輸時間，提高運輸效率。三是環(huán)境分析。中國電商物流指數(shù)表明，電子商務(wù)物流存在明顯的季節(jié)性波動趨勢（6月和11月業(yè)務(wù)量顯著增長），同時根據(jù)行業(yè)生命周期理論，在生命周期各個階段對物流資源的需求也存在巨大差異。大數(shù)據(jù)通過對碎片化信息的收集分析準確預(yù)測出物流行業(yè)的細微波動，從而對現(xiàn)有物流資源進行適當化的預(yù)分配，避免物流需求集中爆發(fā)的風(fēng)險。

2.三條輔線之一：整合供給端

傳統(tǒng)物流模式的供給方多由物流企業(yè)構(gòu)成，由于物流企業(yè)間存在競爭關(guān)系，彼此的信息傳遞和資源貢獻程度有限，易因信息不對稱造成信息孤島現(xiàn)象。智慧物流模式的重構(gòu)目的之一就是整合物流產(chǎn)業(yè)鏈供給端的所有資源，使供給端真正實現(xiàn)資源共享、信息共享、數(shù)據(jù)共享，最大化和最優(yōu)化地利用存量資源。供給端整合優(yōu)勢主要從以下幾點出發(fā)：首先，通過智慧物流平臺實時更新供給方人力、物力、倉儲等資源信息，并根據(jù)需求信息以資源利用最大化為目標分配供給資源，跨越企業(yè)間限制，實現(xiàn)資源共享；其次，根據(jù)大數(shù)據(jù)計算的銷售預(yù)測信息幫助供應(yīng)鏈上下游企業(yè)按照需求變化進行庫存智能預(yù)測補貨，實現(xiàn)銷售與庫存的協(xié)同，提高庫存周轉(zhuǎn)率，幫助企業(yè)實現(xiàn)最小化成本，提高空間資源利用率，從而提升供應(yīng)鏈運作效率；再次，通過大數(shù)據(jù)對商品的銷售目的地進行統(tǒng)籌分析，精準化預(yù)測未來的銷售情況，同時根據(jù)商品的供應(yīng)鏈信息合理預(yù)測該商品的輻射范圍以確定最優(yōu)倉儲位置，實現(xiàn)物流運輸路程最短化、效率最大化；最后，利用大數(shù)據(jù)對不同區(qū)域、不同時間的車輛資源、裝卸人員、配送人員需求狀況進行分析，實現(xiàn)人力與物力資源的智能布局，協(xié)調(diào)供需兩端，縮減運營成本。

3.三條輔線之二：整合需求端

傳統(tǒng)物流模式中產(chǎn)業(yè)上下游間存在嚴重的信息不對稱現(xiàn)象，需求信息呈現(xiàn)分散化、局部化、多樣化特征，在新的智慧物流模式下，通過整合企業(yè)、個人的需求信息，統(tǒng)一調(diào)配供給端人力、物力資源，實現(xiàn)供給與需求的最優(yōu)契合。從數(shù)據(jù)共享方面來看，企業(yè)間通過共享供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)匯集成大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。原材料供應(yīng)商提供原材料的訂購數(shù)量、訂購時間、訂購企業(yè)等數(shù)據(jù)；制造商提供產(chǎn)品的需求數(shù)據(jù)，輔助預(yù)測各個行業(yè)的季節(jié)性需求、行業(yè)的未來發(fā)展趨勢以及驗證預(yù)測數(shù)據(jù)的準確性；電子商務(wù)企業(yè)、零售商提供消費數(shù)據(jù)（消費者的基本信息數(shù)據(jù)和購買數(shù)據(jù)），幫助預(yù)測個體消費者未來的消費情況。從信息共享角度來看，通過匯總供應(yīng)鏈上中下游企業(yè)以及終端消費者的需求信息，然后對大數(shù)據(jù)進行同類、同質(zhì)性需求整合，以最優(yōu)路程配置物流資源。

4.三條輔線之三：嵌入政府審查機制

在以供應(yīng)商為起點、消費者為終點的物流產(chǎn)業(yè)鏈中，信用一直是個不可回避的問題，以誠信為基礎(chǔ)構(gòu)建智慧物流模式必須將監(jiān)管方納入其中，而政府作為具有公信力的權(quán)力機關(guān)，能夠從公平、公正、公開的角度出發(fā)，凈化物流環(huán)境，完善審查機制。為保證整個物流模式透明化，物流企業(yè)必須以取得相關(guān)營業(yè)資格為進入前提，各個企業(yè)間的交易數(shù)據(jù)在政府平臺具有可查性，有效杜絕欺詐與財務(wù)造假，企業(yè)間可建立評價、反饋體系，以幫助各個企業(yè)提升自身服務(wù)能力、營造誠信氛圍，暢通企業(yè)與終端消費者維權(quán)的渠道。在整個物流模式中，政府部門可實現(xiàn)監(jiān)管全面化，通過智慧物流平臺可以實時審查任何一家企業(yè)的經(jīng)營信息，對時時刻刻發(fā)生的物流運轉(zhuǎn)進行智能監(jiān)管，及時反饋出現(xiàn)的各種問題，保證物流體系標準化高效運作。政府部門可根據(jù)長期物流規(guī)劃或短期突發(fā)狀況對物流體系進行宏觀規(guī)劃或者暫時性調(diào)整，將政策信息和調(diào)整方案通過智慧物流平臺傳遞到物流企業(yè)，保證調(diào)控的及時性與高效性。

（三）重構(gòu)路徑

基于大數(shù)據(jù)云計算的智慧物流模式重構(gòu)路徑可通過三個主體平臺和一個核心模塊實現(xiàn)（如圖1所示）。從信息流動和服務(wù)流動來看，物流電子商務(wù)平臺主要從需求端連接到智慧物流模式中，滲透到供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)，充分利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以原材料為起點，以消費者為終點，將整個供應(yīng)鏈條中所涉及的商流、物流、資金流、信息流匯集到物流電子商務(wù)平臺，形成大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的輸入信息。電子物流平臺從供給端連接到智慧模式中，匯總物流活動中的倉儲、人力資源、庫存等實時靜態(tài)信息并錄入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對物流進程實施全程監(jiān)控，形成動態(tài)信息實時傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)系統(tǒng)中。物流電子政務(wù)平臺主要從政府監(jiān)管的角度出發(fā)對智慧物流模式進行微觀調(diào)節(jié)和宏觀把控，將物流相關(guān)政策信息、各區(qū)域間物流條例信息、政府機關(guān)對物流系統(tǒng)的規(guī)劃、調(diào)控和設(shè)計指示等信息匯總錄入到平臺中，以方便政府監(jiān)管。

圖1 基于大數(shù)據(jù)云計算的智慧物流模式

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的核心模塊主要由通信層、隔離層、云計算和大數(shù)據(jù)四部分組成。首先，由通信層將三方信息平臺提供的大量不規(guī)則數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)较到y(tǒng)中，以光纖光纜、金屬導(dǎo)線為主的有線通信和以微波通信、衛(wèi)星通信為主的無線通信數(shù)據(jù)傳輸保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目焖傩院透咝浴Ｆ浯危綦x層對數(shù)據(jù)進行隔離以保證數(shù)據(jù)安全。一是進行網(wǎng)絡(luò)隔離，在通信層的外源網(wǎng)絡(luò)和云計算層的內(nèi)源網(wǎng)絡(luò)間設(shè)置防火墻，然后將內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)分為若干子網(wǎng)絡(luò)，以隔離有害攻擊；二是進行數(shù)據(jù)隔離，利用節(jié)點加密、端點加密、鏈路加密等技術(shù)對數(shù)據(jù)進行加密處理，利用精確識別認證技術(shù)防止數(shù)據(jù)的非法提取。再次，龐大的數(shù)據(jù)體量需要云存儲提供硬件基礎(chǔ)，通過大量的分布式計算機實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲，然后利用云計算將復(fù)雜無序的混亂信息按照信息的重要性進行分類整理，將整合后的數(shù)據(jù)進行分析，剔除無用信息、保留有價值的數(shù)據(jù)源。最后，大數(shù)據(jù)的處理需要依靠程序化語言、人工智能、理性人合作完成，先對數(shù)據(jù)源進行二次數(shù)據(jù)挖掘，通過多重篩選提取關(guān)鍵信息，再通過深度學(xué)習(xí)、自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）等方式將所收集的關(guān)鍵信息進行處理，運用人工智能計算、分析出最優(yōu)資源配置方式，由人工審核調(diào)整，然后將決策信息通過通信層傳輸?shù)街腔畚锪髂Ｊ街械母鱾€平臺，最終反饋到實際的物流轉(zhuǎn)移過程中。整個智慧物流模式可以迅速將智慧物流的供給需求信息整合，并及時有效地反饋到需求端，從而使物流運作快速高效，資源合理利用，成本大幅削減，管理全面完善。

1.物流電子商務(wù)平臺

供應(yīng)鏈體系包括了商品從生產(chǎn)到銷售的全過程，實現(xiàn)了原材料到產(chǎn)成品再到商品的轉(zhuǎn)換，而無論是商品形態(tài)的轉(zhuǎn)換還是空間的轉(zhuǎn)移都需要以物質(zhì)流動作為橋梁，供應(yīng)鏈體系是物流、商流、信息流、資金流的有效結(jié)合，基本涵蓋了所有的物流活動。

傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈體系中，供應(yīng)商、制造商和零售商三方各司其職、獨立運行，而此智慧物流模式將整個供應(yīng)鏈上游和下游融合為一體。具體來看，整個供應(yīng)鏈的物質(zhì)流動需以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，從原材料地采購開始，利用射頻識別技術(shù)將原材料信息進行儲存，經(jīng)過運輸?shù)竭_制造企業(yè)；制造企業(yè)根據(jù)儲存信息以及物流信息評估原材料的質(zhì)量、數(shù)量、來源等將原材料加工成產(chǎn)成品，并將相關(guān)信息繼續(xù)儲存入射頻識別系統(tǒng)中，經(jīng)過二次轉(zhuǎn)移到零售企業(yè)；零售企業(yè)同樣對產(chǎn)成品進行質(zhì)量檢測、來源核查，并錄入零售相關(guān)信息，商品最終轉(zhuǎn)移到消費者手中，消費者通過查看射頻識別系統(tǒng)中存儲的原材料、產(chǎn)成品、零售商、物流等一系列信息，確保自己購買的商品安全、可靠。

圖2 物流電子商務(wù)平臺

從供應(yīng)鏈物流與大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的具體鏈接來看，在供應(yīng)鏈物流的不斷轉(zhuǎn)移過程中，會產(chǎn)生與物流相關(guān)的需求。首先，在原材料采購過程中，采購商可以將相關(guān)原材料信息輸入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中存儲著大量的物品倉儲信息以及相關(guān)商家信息，在智能分析、決策的作用下可以自動反饋相關(guān)原材料的最優(yōu)供應(yīng)商和最優(yōu)倉儲等信息；其次，在運輸過程中，供應(yīng)商、制造商和零售商均對倉儲、裝卸、運輸工具、貨運司機等有需求，將相關(guān)需求輸入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，經(jīng)過分析相關(guān)人力、物力資源供給進行智能決策，反饋最優(yōu)的運輸工具、司機人選、倉儲和裝卸選擇；再次，在分揀和配送過程中，根據(jù)商品中內(nèi)嵌的射頻識別技術(shù)信息與大數(shù)據(jù)平臺鏈接，在對運輸路線、商品大小、貴重程度等因素進行綜合分析后進行智能分揀，然后依據(jù)商品配送信息、存量資源信息智能規(guī)劃出最優(yōu)配送路線，使整個配送過程高效、及時，從總體上實現(xiàn)資源的最優(yōu)化配置。如圖2所示。

2.電子物流平臺

電子物流平臺主要從物流運輸?shù)墓┙o端對物流過程進行全程實時監(jiān)控和管理。從信息收集來看，資源提供方將倉儲、人力、車輛、司機等信息作為基礎(chǔ)存量信息錄入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，再根據(jù)動態(tài)信息來調(diào)整存量信息，并定期核查存量信息的準確性；在物品流動中，在商品中內(nèi)嵌射頻識別技術(shù)，通過與無線電信號鏈接進行識別、讀寫，在運輸車輛上安裝GPS定位跟蹤系統(tǒng)和射頻識別設(shè)備，可以實時定位追蹤運輸車輛的位置、路線信息，另外通過射頻識別設(shè)備互聯(lián)進而感知每個商品的位置信息，精準地追蹤物流過程中的人力、物力和商品的狀態(tài)，形成最新的動態(tài)信息并在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中進行更新。從資源配置角度來看，電子物流平臺是人力、物力資源的提供者，在存量信息與動態(tài)信息不斷更新的基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)平臺依據(jù)需求方提出的資源要求對存量資源進行最優(yōu)配置。當產(chǎn)生倉儲需求時，供給方提前接收需存儲物資的信息，提前分配裝卸人力和倉儲空間；當產(chǎn)生車輛與司機需求時，根據(jù)存量信息，智能選取距離最近、成本最低的車輛和司機。如圖3所示。

3.物流電子政務(wù)平臺

物流電子政務(wù)平臺是政府對物流過程中的人力、物資、企業(yè)、賬務(wù)、操作等的核查、監(jiān)管與調(diào)控。從智慧物流模式的供給端來看，政府需要對物流資源、物流企業(yè)進行資格、賬務(wù)審查，物流供給車輛需要提供注冊、年檢等信息，物流供給司機需要提供駕照、駕駛資歷等身份和能力證明信息，倉儲物流公司需要提供營業(yè)執(zhí)照，進行資金流轉(zhuǎn)則需提供賬務(wù)處理信息等。從智慧物流模式的需求端來看，供應(yīng)鏈相關(guān)企業(yè)在產(chǎn)生物流需求時需滿足一定條件，如是否處于正常營業(yè)狀態(tài)，是否有真實的物流需求活動等，同時需要對相關(guān)物流活動涉及的賬務(wù)處理進行核實。從供給端和需求端提取的相關(guān)信息錄入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，經(jīng)過分類處理將數(shù)據(jù)導(dǎo)出至電子政務(wù)平臺，政府機關(guān)對相關(guān)信息進行確認與核查。從政府平臺來看，隨著物流模式的不斷完善與發(fā)展，物流相關(guān)政策也不斷地推陳出新，政府部門將物流活動相關(guān)政策要求、區(qū)域間物流準則錄入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)自動將相關(guān)信息準則公告發(fā)給物流體系相關(guān)參與者，同時在物流活動中進行相關(guān)設(shè)置，嚴格按照政策條例進行物流資源配置。同時，政府端可以將可能進行的物流調(diào)控（如突發(fā)事件需要對物流路線進行調(diào)整）、相關(guān)規(guī)劃與設(shè)計（如公路規(guī)劃建設(shè)）等短時間或長時間的物流調(diào)整信息錄入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，以方便在發(fā)生需求時大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠及時調(diào)整，提高效率，避免損失。物流電子商務(wù)平臺保證了物流體系的合規(guī)性，一切物流活動都在監(jiān)管之下進行，可以保證智慧物流模式的安全穩(wěn)定運行。如圖4所示。

五、結(jié)論與展望

21世紀是信息時代，大數(shù)據(jù)是核心競爭力，此智慧物流模式能夠在信息共享的基礎(chǔ)上實現(xiàn)供應(yīng)鏈一體化、資源利用協(xié)同化、供給需求無差別對接以及物流體系的提前規(guī)劃，這不僅是物流模式的更新與升級，也是新技術(shù)與時代結(jié)合的產(chǎn)物，智慧物流擁抱新技術(shù)的同時也要求物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等高端科技不斷創(chuàng)新以適應(yīng)不斷變化的物流需求，彼此循環(huán)推動構(gòu)建共享物流商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。目前來看，智慧物流受限于社會環(huán)境、高端技術(shù)、物流發(fā)展水平等因素，未來發(fā)展方向大致如下：

（一）物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用升級

圖3 電子物流平臺

圖4 物流電子政務(wù)平臺

未來隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進一步發(fā)展，物物識別、人物識別更加精確，在倉儲、運輸和配送過程中能夠得到更廣泛的應(yīng)用。首先，物聯(lián)網(wǎng)可以捕捉倉儲中的人、設(shè)備、訂單、庫存等所有狀態(tài)，通過大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)倉儲最優(yōu)化和人力分揀最優(yōu)化；其次，在物流運輸中通過人、物的動態(tài)識別，可以將物流運輸過程中所有信息歸集以更好地進行責任分配；再次，將物品與配送人員匹配，實現(xiàn)物品的物流全產(chǎn)業(yè)鏈跟蹤。

（二）人工智能全面開發(fā)，物流相關(guān)技術(shù)全面應(yīng)用

未來隨著人工智能、無人車、無人機等技術(shù)的成熟化，將全面運用到物流體系中。從倉儲運作來看，智能機器人將會完全代替人工，路線規(guī)劃更合理、協(xié)同運作更便捷、分揀速度更快，倉儲運作全面實現(xiàn)智能分揀，極大地提高倉儲利用率。從商品配送過程來看，無人車可以替代人力進行配送。無人車完全由電子計算機操縱，對物流路線規(guī)劃、信息接收傳遞更為敏感，同時結(jié)合人臉識別技術(shù)等實現(xiàn)配送過程的全面優(yōu)化。

（三）線上線下一體化

電子商務(wù)近年在我國實現(xiàn)了飛躍式發(fā)展，但在其他一些國家如日本卻遠遠不如實體店，所以電子商務(wù)仍有其局限性，線上線下一體化才是未來發(fā)展的方向。智慧物流作為物流新業(yè)態(tài)可以很好地與“新零售”相融合，智慧物流平臺為“新零售”提供信息支持、技術(shù)支持、倉儲支持、數(shù)據(jù)支持等，電子商務(wù)實現(xiàn)線上下單、線下門店或者倉儲配送，縮短配送時間、削減運營成本，同時提升客戶的購買體驗。“新零售”同時也為智慧物流提供用戶消費數(shù)據(jù)，助力物流平臺的預(yù)測優(yōu)化，二者相互推動，循環(huán)作用，打造銷售—物流新模式。

（四）區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用

區(qū)塊鏈的本質(zhì)是可追溯的分布式存儲數(shù)據(jù)的賬本，在數(shù)據(jù)存儲、傳輸、保密方面有著較強的優(yōu)越性，可以與智慧物流平臺相結(jié)合優(yōu)化信息傳輸，保障數(shù)據(jù)安全。基于區(qū)塊鏈匿名性的特點，將智慧物流平臺中的各個企業(yè)作為單個節(jié)點，在區(qū)塊鏈應(yīng)用中各個企業(yè)間進行信息交互，保護了企業(yè)的私密信息，基于數(shù)據(jù)可追溯特性，各個節(jié)點傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信息都是可追溯的，有利于防止數(shù)據(jù)丟失和確立責任分配機制，基于非對稱加密技術(shù)可以很好地保障數(shù)據(jù)傳輸過程中的安全性[31]。

注釋：

①日流量20萬×20萬的訂單數(shù)據(jù)，在二維表中可以表示為x軸為時間，y軸為購買商品的種類（如自行車、水壺等），將二維表擴展可以形成多維矩陣的數(shù)據(jù)立方體（類似于將二維圖擴展為三維圖）。

②惡意模型是指支持惡意參與方存在的安全模型。惡意參與方在協(xié)議執(zhí)行中，不僅可以做任何事情來推斷其他參與方的隱私信息，而且可以更改原始輸入、篡改交互信息及中斷協(xié)議執(zhí)行，而惡意參與方對數(shù)據(jù)的破壞會導(dǎo)致算法的復(fù)雜性增加，將需要更加復(fù)雜的安全協(xié)議來保障協(xié)議的安全性。