中国仓储与配送协会副会长兼专家委员会主任、中国商贸物流标准化行动联盟主席、人工智能物流产业联盟首席顾问王继祥为大家分享了关于物流尤其是智慧物流的十个观点：

 

物流不只是搬箱子

 

物流，是物品从供应地向接收地的实体流动过程，是根据实际需要，将运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、回收、信息处理等基本功能实施有机结合。王继祥认为，物流的作业对象是“物”，从“物”的角度可以将其概括为：分、合、搬、运、存；物流作业的目的是“流”，所有物流运作的共性规律可归纳为：连接与融合。
 

提升物流效率离不开搭积木思维

 

搭积木思维把奇形怪状、纷繁复杂的“物”整合成规格化、标准化的货物单元，按照单元进行分、合、搬、运、存作业，效率更高。货物单元是物流各个环节的作业单元，这样的物流就是单元化物流。有一本书叫《集装箱改变世界》，实际上，是托盘、集装箱等搭积木思维在不断改变我们的世界——生产线单元化、区块链、容器云等都是搭积木思维的运用。当所有对象都能简化为0和1的时候，世界将会呈现全新面貌。

 

标准化1.0：“积木规格尺寸”标准化

 

单元化的本质是标准化，起点就是“物”的包装规格标准化。物流运作中，跨物流系统的最基础的装载、作业、储存和记录单元都是托盘。因此以托盘标准化为核心，带动物流系统上下游的单品包装、物流箱、货运车厢、货运集装箱、货架存储单元以及相关设施设备的标准化，是一切的起点，将为物流数字化、智能化打下坚实基础。

 

 

标准化2.0：“标准积木”成为流动的单元

 

与奠定互联网基础的超文本协议标准一样，纷繁复杂的货物变成了标准积木，成为穿越各个物流网络系统流动的单元，而流动的过程也需要规范。其中就包括了物流作业流程、商业货物交接流程以及服务流程的标准化。
 

标准化3.0：给“标准积木”发身份证与通行证

 

给“标准积木”货物单元赋码，就相当于给货物单元一张数字世界的身份证，可以实现物流、资金流、商流三流信息合一、虚实合一，连接供求上下游企业形成供应链。同时，货物在供应链网络体系中跨越多个市场主体，存在一定的信息孤岛，因此需要给货物单元发放数字通行证：电子货单。例如，电子商务物流的电子货单是电子面单，能够实现货物单元的信息在供应链上下游的共享，已经推动了电子商务物流的智慧变革。

 

标准化4.0：“物流互联网”标准化

 

物流单元标准化的基础之上，是“物流互联网”的标准化阶段，需要推进实体物流网络与虚拟“物流互联网”的标准化，天网、地网融合的标准化，物流信息网络标准化，以及物流金融、物流与商流融合、物流信息物理系统等物流网络的生态系统标准化。物流互联网的标准化将形成虚实结合的物流互联网。

 

信息技术是现代物流的发展驱动力

 

物流信息化是管理和控制物流互联网运作的物流之魂。随着信息技术的发展，仓储、运输等各个环节的信息互联互通，让物流的各功能性作业可以系统运筹时，现代物流发展进入供应链管理阶段，物流成为了供应链的一部分。随着物联网发展，人工智能、大数据、云计算、机器学习等技术推动“物流大脑”完善，催生了智慧物流。物流互联网让农业、制造业、商贸流通业等实体商品全面互通并融为一体，智慧物流开始成为连接经济社会生态系统的基础设施。
 

物流自动化≠智能物流≠智慧物流

 

物流自动化是指物流系统具备自动感知、自动执行功能。智能物流是物流系统能做到状态感知、实时分析、科学决策、精准执行。智慧物流，指的是基于物联网技术应用，实现互联网向物理世界延伸，互联网与物流实体网络融合创新，实现物流系统的状态感知、实时分析、精准执行，进一步达到自主决策和学习提升，拥有一定智慧能力的现代物流体系。

 

王继祥认为，物流自动化、智能物流、智慧物流分别是物流信息化的初级、中级和高级阶段。智能物流相比于物流自动化，进化的重点主要是执行能力与感知能力。然而，智能物流系统只知其然，不知其所以然；智慧物流系统不仅具备“智”的能力，还掌握了这种能力产生方法，能实现机器自我学习提升，不断进化、迭代升级。

 

软件定义物流

 

当物流单元虚实融合，组成虚实结合的网络系统，就需要通过软件来管理调度物流单元，实现最高效的分、合、搬、运、存。根据实际场景需求，借鉴单元化思想，把物流的分、合、搬、运、存作业按功能模块分解，把物流作业设施设备按功能模块分解，设计单元化的具有感知、分析、判断、执行功能的智能硬件，软件调度管理智能硬件，搭建物流柔性自动化系统，满足物流系统作业要求。这就实现了软件定义物流系统。

 

 

智慧物流思维模型：AI驱动机器智能

 

人工智能（AI）让机器模拟人类思考的智能，甚至做人类做不到的事情，就是机器智能。智慧物流系统是机器大系统，智慧物流思维模型是机器智能。机器智能的特点包括全面感知、泛在网络、数字化处理、超速进化，目前在信息感知、网络化连接、大数据处理、机器学习等方面都已经超过人类，未来将成为人类的一大臂膀。