消費升級遭遇物流瓶頸
每一個傳統行業的智慧升級都是在負重前行，物流行業更是如此。
物流自誕生之初就是一個勞動密集型行業，非常笨重。龐大的組織和複雜的流通環節帶來了諸多不可控因素，導致了信息不對稱、資源整合力度不夠、調度效率低下等諸多痛點。
在“新零售”和“智能製造”快速發展的大背景下，作為生產、流通、銷售環節的串聯者，物流行業的“慢”已經成了制約消費升級的重大瓶頸。
與此同時，物流也是一個萬億級市場，吸引著來自各個領域的玩家。
相關統計顯示，2009年全國社會物流總費用在GDP中的佔比高達18.1%。到2016年，這一佔比已經下降到了15.5%，但相比發達國家10%的比例還有很大差距。這意味著中國的物流行業還有很大的效率提升空間。
互聯網巨頭和初創公司們瞄準這一機遇，希望用物聯網和人工智能技術幫助物流行業完成改造升級，物流企業內部也在積極尋求自我變革。但羅馬不是一天建成的，物流行業的改造升級也不可能一蹴而就，必須分階段實施。那麼如何保證這一過程按部就班有序進行呢？這時候就需要立足高遠，搭建好頂層設計了。
ABC+IoT賦能智慧物流
1.0階段是伴隨著互聯網技術的興起而誕生的，其特點是物流業務的線上化。互聯網為所有行業提供了一個全新的營銷渠道，進行線上營銷的同時，物流企業也開始逐步將訂單和結算等業務轉移到了線上。物流行業就此初步完成了數字化。
2.0階段物流行業進入生態化，線上、線下資源開始池化。隨著互聯網和物流行業的結合愈發深入，互聯網渠道上彙集了越來越多的資源，逐漸形成資源池。如何將資源進行有效的整合和管理，是這一階段的主要命題，由此也誕生了雲倉和車貨匹配等產品形態。
3.0階段物流行業正式進入智能化，用數字驅動創新。資源池化後，數據越積越多，維度也越來越廣，就需要建立一個平臺對這些數據進行整合和挖掘。
數據挖掘的價值有兩大方面：
一是在海量數據中尋找不同因子的相關性，將它們進行有機整合。其中最典型的例子有被大家僅僅樂道的“啤酒+尿布”的故事，最近的例子則有盒馬生鮮“超市+餐飲”的組合。這些組合在過去都是令人匪夷所思的。
二是基於大數據進行分析和預測，然後根據預測結果反向安排流通計劃，其中最典型的莫過於前置倉的應用。過去消費者在電商平臺下單後，商家需要從中心倉發貨，然後一級級分撥，三四天後才能到達消費者手中。今天電商平臺已經能夠基於歷史數據預測各種商品在各個地方的銷量，提前將商品部署在臨近的前置倉，消費者下單後幾個小時商品就能配送到家。
二是工具的智能化。相比人力，無人貨架、無人倉和無人車等工具可以更加準確地執行資源配置優化計劃，並自動採集計劃實施過程中的狀態數據。相比人工採集的數據，它們更加直接和乾淨。
助推中鼎物流雲平臺
一是全新的市場營銷通道。一期建設後，中鼎物流雲平臺已經全面實現了電商化，為接下來業務的全面數字化打下了基礎。
二是智能化的大數據處理能力。中鼎物流雲平臺通過多樣化的業務模式，整合了更多物流生態資源，通過對數字資產進行有效運作，帶來了物流各個生產要素的優化配置和效率提升。
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