数据中心收集市场销售数据、产品数据、流程管理数据、商业模式研究数据等等，进行处理后变成我们可以接收的具体信息。产品的电子标签、用户的智能手机、GPS定位系统等等，这些都是大数据的信息来源。

1）物联网

如果把智慧物流作为我们的服务对象的话，至少有这四个支撑技术会带来贡献：

大卡车是不可能开到每家每户的大门口的，那最后一公里送货怎么送？现在我们主要是靠劳动力，把货送到你的家门口。

科技不仅改变了行业，也在改变我们的生活方式，以及个人的职业发展。比如无人驾驶技术，未来，卡车司机还会存在吗？我们劳动者应该如何面对？

这10年间，大家渐渐地发现，原来物流不是那样简单的一件事。越来越多的企业开始研究物流各个环节中的数据，这些很有用的数据原来是没有被注意到的。

目前，我们在物流中的智能数据分析技术研究已经取得了部分成果。

就末端技术而言，应该线上线下结合。因为线上的技术产品，适合青年一代。对于大多数退休的老年人，使用先进技术可能还有困难。

制造业、快消品行业和农业，是物流服务的主要来源，而且现在快消品行业是重头，制造业也将会成为我们的主要供应方。

物联网方面，自主研发了车联网数据分析服务平台：锐联。这是首次提出国际领先水平的基于形式化建模与验证的操作系统内核开发方法，研发了物联网云操作系统和车联网数据分析服务平台。目前该方案已成功应用于BOSCH、上海联合汽车电子公司，并服务于上万用户。

鼓励信息互联互通，建设快递物流信息综合服务平台，优化资源配置，实现供需信息实时共享和智能匹配。」再次前调了智能物流的重要性。

这篇文章整理自中国科学院院士、华东师范大学软件学院院长何积丰的演讲《智能数据分析技术与物流》。

我们可以把智慧物流系统分成几块：数据驱动的用户画像、供应方、需求方、供需网络、数据中心、物联网。

《未来简史》的作者尤瓦尔·赫拉利描述过这样一句话，「AI在越来越多的任务上表现超过人类，从驾驶汽车到诊断疾病。专家预测无需多久人类50% 的工种将由计算机完成。新的工种会出现。」

如果往上游推，在这张图往左面添加一些环节，比如与供应链相结合，我相信，人工智能、大数据、物联网技术等能获得更广泛的运用。

2）大数据

智能物流支撑技术

物流各环节的问题，比如仓储如何规划，如何选址，怎么分布，通过大数据分析挖掘出可行性方案，这就是将数据转化为价值。

2、智慧物流技术全景

在他看来，智能化带来的影响没有想象得那么悲观。智能化的最终目的，不是让司机下岗，而是减轻负担，是一定程度上的解放，解放我们去做更有效率的事。

1）仓储优化

「物流」这个词汇最早从希腊文Logistikos中得到，意思是说是有一种计算的技艺19世纪初,拿破仑军官用于军队组织（法语logistique）；20世纪中，美军用于描述军队后勤组织。

供应方把货物发出去，想要知道货物发到哪儿了，而需求方也想要知道什么时候能收到货。这时候就是由数据中心发挥作用。

未来展望

多元信息融合的智能物流系统方面，联合上海邮政科学研究院研发了智能物流系统。解决了传统快件中的分拣精度不够和使用效率不高问题。目前该分拣设备已经广泛应用于中国邮政、顺丰、韵达、京东等企业。

从纵向看，我们服务的对象不再是普通的消费者，而是企业和生产线，这是一个值得考虑的问题。

如何提高传输的效率，降低成本，是运营里很重要的一个考虑因素。

近期，国务院办公厅印发了《关于推进电子商务与快递物流协同发展的意见》，意见中指出，「鼓励快递物流企业采用先进适用技术和装备，提升快递物流装备自动化、专业化水平。

2）智能调度

以下为演讲者的演讲全文。

仓储优化，是智慧物流的一个起点。采用相对低价的机器人就能实现自动化。早期的机器人是帮助我们搬运货物，而现在，机器人甚至能帮我们管理更细致的事务。还有货物识别、自动化分拣、无人驾驶叉车等仓储管理科技。

人工智能与智能客服方面，联合志臻公司自主研发基于智能问答的智能服务机器人：小I机器人，产品化高精度的自然语言理解智能服务基础平台——通用智能机器人平台iBot，是国内最大的智能客服机器人解方案提供商，为超过1000家大中企业、几十万小企业及开发者提供服务。

2、智能物流支撑技术，技术能为物流智能化做贡献；

所有这些，都可以看作是智慧物流的基础。

4、「一带一路」背景下的有哪些新的展望。