智慧物流時代挑戰依舊
專家預測，隨著科技的日益成熟和政策的催化，2018年，智慧物流有望進入加速普及和推廣期。但在智慧物流的推進過程中，企業仍面臨許多困難。
金晶認為，數據的準備對於智慧物流的發展至關重要，“整體上來說中國物流行業缺乏科技感，公司積累的數據量雖然很大，但這些數據更多是存在於一些報表之中，其形態不足以支撐大數據分析、人工智能等方面的應用。”
同時，“技術與應用場景的結合與落地也是智慧物流面臨的巨大挑戰。”金晶指出，物流企業利用科學技術進行物流場景創新的同時，這些創新技術是否能真正得到末端運輸隊伍的落實與反饋，尚值得思考。
隨著城市化的不斷髮展，城市配送越來越受到行業從業者的青睞。專門從事城配物流的雲鳥科技面臨的一個難題是倉庫距離。“中國一二線城市的大倉庫搬得離市區
越來越遠，極大拉昇城市配送半徑，很多物資不得不從很遠的倉庫往裡運，從而嚴重影響了配送效率。”韓毅說。
“另一大挑戰是由於人們‘越來越懶’，導致前端市場更零碎。”韓毅解釋道，原來去一個商店，下樓走五六百米就覺得很近了，今天走四五十米就覺得遠。商業的運營半徑越來越小，頻效越來越高，離消費者越來越近，這個趨勢不可逆轉，這對整個物流成本的影響非常大。
值得關注的是，物流行業的發展使得人們逐漸開始關注隱私問題。這也是企業面臨的一個巨大挑戰。
智慧物流如何借科技東風
物流行業如何乘上人工智能的風口?
金晶認為，數據是智慧物流精確化運營的基礎，也是智能決策的先決條件。在智慧物流時代，數據收集要越來越精準，“我們要做的不僅是收集核心數據，還要收集更精細化的數據”，有了這些數據才能做規律性的分析，瞭解到客戶多樣化的需求，才能做到最優化的商業決策，也就是所謂的“智能決策”。
韓毅認為，應制訂良好的倉配交接方案，提高倉配裝卸和尋找的智能化水平，節約配送時間成本。同時利用計算機智能排線，規劃合理配貨路線。利用智能箱夜間收貨，使得收貨窗口期更加確定。“科技會改變行為，當運力變得像自來水一樣隨處可用的時候，就可以按照配送效率分配，在動態計算下隨時調配。”韓毅說。
目前，不少企業都在嘗試用科技創新驅動產業發展，期望通過人工智能解決倉庫路徑優化、智能規劃倉儲等問題。從京東推出的無人倉、無人機到阿里巴巴的智能配送倉儲建設，一系列信息技術在物流領域應用，物流行業與互聯網的深度融合，使智慧物流成為了物流發展的新路徑。2017年，國家出臺了《關於進一步推進物流降本增效，促進實體經濟的意見》等一系列政策，從政策層面支持發展智慧物流，推進產業升級。
對此，朱玉特別強調，物流產業的發展離不開創新。他提出，創新的關鍵點在於要充分利用好“互聯網 ”發展機遇，推動實體經濟與互聯網、大數據、人工智能等一些新興技術的融合，驅動技術改造、模式創新以及產業的轉型升級。
本文系山東現代電商與物流研究院整理
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