智能物流发展的若干问题研究

0 引 言

随着各类先进技术在物流领域的广泛应用，智能化已成为物流业发展的必然趋势，发展智能物流已在世界范围内形成共识，代表了物流业未来的发展方向。目前，针对智能物流的含义仍未统一，本文在综合现有学者对于智能物流含义解析的基础上，认为智能物流是一种现代化物流模式，其融合了大数据、物联网和人工智能等新兴技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力，从而有效提高物流的信息化和智能化水平 [1-2]。智能物流能够实现物流过程的全面感知，并通过信息的可靠传递和智能化处理，极大程度地拓展现代物流的应用能力，提升物流活动的一体化程度，实现物流资源优化调度和有效配置，最终实现提高物流效率、降低物流消耗、大幅度降低物流总成本的目的。

我国政府和企业对于智能物流的发展给予了高度重视。政府层面，国家在实施产业结构调整、产业升级等重大战略时，逐步明确了智能物流的重要作用，确立了智能物流的地位[3]，先后颁布了《中国制造 2025》（2015年），《“互联网 +” 高效物流实施意见》（2016 年）和《新一代人工智能发展规划》（2017 年）等政策和发展规划，为我国智能物流提供了良好的发展环境和重要保障 [4]。企业层面，越来越多的企业开始着手智能物流的实施，京东无人仓、阿里超级机器人旗舰仓、顺丰和京东的物流无人机等智能物流项目，使得智能化和信息化技术在物流行业中快速普及应用，带来了明显的行业示范作用，有效促进了智能物流的快速发展。

但随着各类新技术在物流领域的深化应用，智能物流被赋予了新的性能特性，其发展也面临着新的问题与瓶颈。因此，为保证智能物流的顺利发展，有必要对智能物流的新特征、结构框架与发展瓶颈进行分析。

1 智能物流的新特征

伴随着智能物流的发展与新技术的应用，智能物流相较于传统物流被赋予了新的特征。

(1) 全程可视化

借助物联网技术（传感器、RFID 等）及信息技术，物流系统构建出一个“可视化”物流网络。通过该网络，可实现对物流系统中所有人与物实时的“可视化”管理，能够及时反映和追踪各物流要素的状态和活动，进一步了解物流设备内部固有的静态参数、设备健康状况和实时运行动态，做到对物流运作过程的及时监测与操控，实现物流全过程的可视化。

(2) 信息集成共享

物流系统信息集成共享水平决定着供应链的效率，实现智能物流全环节、全过程的信息集成共享是智能物流的一大特征。采用统一接入平台、技术标准和报文规范，实现智能物流系统标准化、规范化和精细化管理，并借助物联网及信息技术实时获取物流系统各环节信息，通过建立信息管理收集、过滤、分析、生产和传递机制，实现信息的全面贯通和共享，大幅提升物流系统协同运作的效率与反应速度，降低物流成本。

(3) 决策智能化

智能物流将改变传统的决策模式，借助物联网技术和人工智能赋予的智能物流智能化属性，以及云计算与大数据技术对海量物流信息的加工和分析能力，智能物流要素可在无需人工干预或较少人工干预的情况下自行做出实时决策，如智能搬运机器人行驶线路的选择、智能周转箱自动补货等， 将大幅度提升决策效率和有效性 [5]。

(4) 智能故障恢复

故障恢复能力主要指智能物流系统具有实时、连续的安全评估和分析能力，可对物流设备进行实时监控、分析与响应，并具有强大的预警控制与预防控制能力，在无需人工干预或较少人工干预的情况下，针对智能物流系统中出现的突发问题，实现自主诊断和自我恢复。故障恢复能力是智能物流系统智能化和自愈性的重要表现，也是未来智能物流系统发展的要求。

(5) 系统安全性

智能物流的运作将产生大量的物流数据，如何保证信息传输、存储和应用的安全性，是智能物流系统必备的另一重要特征。在智能物流系统发生大扰动或者出现故障时，智能物流系统均能有效抵御由此带来的对物流系统本身的伤害， 且一旦系统发生中断，也能很快恢复，确保系统安全。

(6) 资源高效利用

借助物联网技术、大数据等先进技术，有助于优化物流设备和资源的使用效率，进而从整体上实现物流系统运作的优化，降低运行与维护成本，实现效益最大化 [6]。

2 智能物流系统总体结构框架

要充分发挥智能物流的性能，构建智能物流系统是必然选择。智能物流系统是一个具有较强交互能力的综合性、辐射性系统，通过智能物流系统中的多级感应器将收集到的信息同智能物流系统紧密结合，实现智能物流系统高效、科学的运作。本文在参考物联网系统结构框架的基础上，结合智能物流系统的功能需求，构建了智能物流系统的总体结构框架模型，该模型共包含数据采集层、通信层、平台层、应用层及交互层五个层次 [7-8]。智能物流系统总体结构框架如图 1 所示。

(1) 数据采集层

在智能物流系统中，为更好地收集各类物流信息，数据采集层需要包括各类感知控制技术与设备。在感知技术上， 主要有传感器技术、视频识别与监控技术、RFID 技术、全球定位技术等，适用的设备主要以电子标签、传感器等感知设备为基础。数据采集层是整个智能物流系统的基础，通过感知与识别技术对物流系统中的各元素进行标识与采集，并将采集到的信息进行预处理。

(2) 通信层

通信层是数据采集层与应用层的连接通道，负责接收数据采集层传来的数据，并将数据在一定范围内传递到平台层与应用层，其作用是保证智能物流系统的数据传输安全与信息通畅。而为了实现传递信息的实时性、可靠性与安全性， 需要构建智能物流系统的无线传感器网络。无线传感器网络可通过 WiFi 技术、ZigBee 等通信技术实现有效范围内的传感器信息传输，同时也可与互联网连接，借助公共电信网络实现数据的远程与大规模传输。

(3) 平台层

平台层将与通信层传递的海量信息进行交换与融合，一方面实现物流数据的压缩、存储 ；另一方面，利用数据挖掘、数据仓库、云计算等技术，结合各类专业知识库，实现对物流数据的管理与智能决策，包括物流设备运行情况、物流调度决策、事故处理等，为智能物流应用层提供支持。

(4) 应用层

根据物流管理特定应用需求建设智能物流系统。从企业、用户、政府等用户的权限与角色方面考虑，结合物流的相关功能环节，可将智能物流系统细分为智能仓储系统、智能运输系统、智能故障恢复系统与智能决策系统等。各子系统之间互相配合、协调运行，共同保证智能物流系统功能的实现。

(5) 交互层

交互层是对接物流企业、物流客户和相关政府部门的窗口。用户可根据不同的用户权限，通过互联网等途径进行信息查询，包括物流供给信息、货物的实施运输信息、企业认证信息等。

3 我国智能物流系统发展的瓶颈

智能物流的作用已得到广泛认可，但目前我国智能物流发展还处于初期阶段，受系统涉及范围广、物流元素多、突变原因复杂等因素影响，仍存在一些发展瓶颈，从以下几方面进行进一步提高。

(1) 智能物流网络一体化运行监控水平还有待进一步提高

物流系统涉及的环节和要素较多，现有的监控设备更多只起到监控记录作用，对于设施设备的使用情况、事故故障等信息很难精准把控，仍需要人力资源的判断与被动介入处理。因此为提升智能物流系统的一体化运作效率，在认知、感知、控制能力等方面仍需进一步提升监控水平。

（2）智能物流系统数据的应用处理能力提出更高要求

智能物流系统数据的应用处理能力提出更高要求 智能物流系统的正常运作会产生大量物流数据，因此对物流信息的可靠性提出了要求，这就要求智能物流系统必须具备海量数据的存储与处理能力，即物流数据的存储必须设置必要的冗余与备份机制，同时智能物流系统还须具备快速查找与处理物流数据要求的能力 [9]。但由于智能物流应用多样，不同子系统对数据的查找、获取和数据处理模式，以及数据的实时性要求也各不相同，因此为智能物流系统选取合适的数据存储与处理模式是智能物流系统未来必须要解决的重要问题，其关系到物流系统整体效率的提升。

(3) 智能物流系统全局决策协调能力有待提升

智能物流系统的正常运作涉及运输、仓储、搬运等多环节的交互协作，但目前物流作业存在物流环节多、业务分散、集中协调能力偏弱等问题，不能满足智能物流各子系统协同运作的需要，因此提升智能物流系统全局决策协调能力，需要进一步规范物流标准、统筹物流核心业务，在充分共享信息的基础上建立统一决策平台 [10]，从系统整体角度制定决策，实现各环节作业的统一管理，提升智能物流各子系统的协同运作水平，进一步适应智能物流系统运行复杂性、一体化的新需求。

4 结 语

智能物流作为物流业未来发展的重要方向，已成为当前研究与实践的热点。本文结合各类新技术的特点，总结出智能物流具备的全程可视化、决策智能化等新特征，构建出智能物流系统总体结构框架，从监控水平、数据处理与全局决策三方面分析我国发展智能物流系统存在的瓶颈，以期对智能物流的发展提供一定的借鉴。