李珊珊

（1.怀化学院电气与信息工程学院，怀化 418008；2.湖南省武陵山片区生态农业智能控制技术重点实验室，怀化 418008）

1 物联网、大数据环境下，智能物流的发展现状

智慧物流概念是在2009年12月份提出来的，其在不断发展过程中具有思维能力，智能化水平也越来越高，就像机器人一样。物流在发展过程中实现的智能化符合现代经济发展要求，也是经济发展旅途中的必然。中国物流发展起步时间短，相比西方某些国家还是有点差距，物流发展过程的基础设施还不是很完善，尽管物联网、大数据被广泛的应用，智慧物流的效率相比传统的物流的效率要大大提高。将现代科学技术应用到物流当中虽然有许多优点，但是也存在许多问题。我国政府也在大力推行基于物联网、大数据分析的农产品智慧物流，制定了许多相关政策，例如《交通运输的健康发展指导意见》、《第三方物流服务的信息引导》等，由此可以看出中国政府的重视程度。研究显示，将物联网和大数据应用到智慧物流之后，2016年与2011年相比，物流总的费用降低16%，提供新的岗位就业人员达3600万人，现在智慧物流已经基本形成了它们的生态圈，为国家稳定，人民幸福，经济发展等做出突出贡献。

在新的城镇化建设的背景下，农村智慧物流发展是很难健康持续发展下去，这是由于受到我国政府管理体制的影响，农村智慧物流是指将农村各种土产品整合起来，政府部门安排一批人进行培训，掌握最新技术，技术是推动农产品发展的关键，当然基础设施也是不能少的，政府也注意到这点，将侧重点转向技术的培训和基础设施的建立。

随着国家科技水平和信息技术的广泛应用和发展，物联网技术也在飞速的发展中，物联网的一些核心技术大体包括以下几个内容，在物联网快速发展的当今社会既是机遇也是挑战，我国物联网很难做到一体化运作，无法发挥其潜能，主要原因在于技术标准和政府政策问题。当前，物联网被广泛应用的技术是识别和传感，虽然具有智能处理的能力，但是并没有广泛的被应用。因此对于物联网来说，我们当前所要解决的难题是利用现有的物联网技术来进行共享、优化最终达到节省物流成本，提升效率的目的，从而提升物流整体水平。

2 基于物联网、大数据平台下农产品智慧物流的特点

2.1 数据量大

海量的物流数据被存储在数据库中，其庞大数据的数据存储的数据库大概包括以下几种，用户、企业、员工、物流资讯数据库等，这些超级大的数据量存储单位只能用拍字节来衡量。随着物流的发展，农产品的数据量也是极大的。

2.2 范围广

人类每时每刻都要进行活动，因此物流信息每时每刻都在增加，但是并不是所有的信息都是有用的，想要获得有用信息可以利用大数据技术中的数据挖掘技术来完成，所得的有用信息可以用来规范物流服务，提升管理。对于农产品电商来说可以从中发掘商机，对自己产品进行升级。

2.3 物流形式多样

物流系统的数据类型多种多样，这些数据类型大体包括，视频、图像、文本、日志等，这些数据既有结构化数据也包含半结构化数据，这些无序复杂的数据必须进行整理才能为人们所用，因此需要使用智能物流中的智能处理单元。

2.4 安全性要求高

网络的发展必然伴随着信息安全的威胁，物联网的发展亦是如此，物联网中涉及了很多隐私内容，这些信息都可能会被黑客获取，智慧物流虽然给人们带来极大的经济效益，与此同时所带来的信息安全问题也是不容忽视的，所以需要做好物流防护措施，保障智慧物流健康稳定和谐的发展。

3 物联网、大数据下的农产品智慧物流平台研究

基于物联网、大数据的农产品智慧物流的平台大致包括三个方面，主要是数据采集层、数据模型建立层以及智能决策层等等，物流数据采集层主要是将大量的数据包括物联网技术中通过无线传感、全球定位系统以及射频识别技术获得的数据与用户，企业，财务数据进行智能整合获取出一些有用的信息，供用户使用，为下一步行动做好准备。物联网中的采用的射频识别技术主要是通过贴在物流物品上的标签进行识别，这项技术现在被广泛使用，也是智能物流中的关键技术，对于物联网中的无线传感网络的使用加强了万物的互联，无线传感网络能够随时掌握物流的信息并做出智能回应，例如应用在物流上的运输车辆、配送物品等都用到了这项技术。对于全球定位系统，主要是对配送物品进行实时监控，对所配送的物品实时监控，然后软件平台中显示出来。[1]

4 物联网、大数据下的农产品智慧物流关键技术研究

4.1 大数据下农产品智慧物流的关键技术

当今社会大数据技术被广泛应用，其应用在农产品智慧物流中的关键技术大体分为四种，这些技术包括分布式存储、实时计算处理、数据采集管理以及实时计算处理技术，接下来对这些技术分别进行介绍。

农产品的智慧物流大数据大体包括农产品园区、农产品物流价格、基础设施等数据，数据采集管理技术主要利用清洗算法，摒弃无用数据，从而采集到真正有效地数据集。

由于每天更新的物流数据信息浩如烟海，这些数据都需要存储起来再进行分析，如何才能存储这些庞大的数据，此时就研究出了分布式存储技术，它是将位于不同区域的存储设备组成为一个虚拟的存储设备，根据需要将数据存储在最佳的位置，这样使得数据提取更加高效，当前应用比较广泛的存储系统为HDFS系统，这种存储系统效率比较高，它存储数据的模式有多种，将数据分为普通数据、重要数据，而DAS模式主要存储普通数据而NAS和SAN模式主要存储重要数据。

对获得的大量物流信息进行实时的计算，然后及时对数据信息采取应对措施，做出正确的决策，提高工作效率，当前常见的实时计算处理的技术为Storm和S4等技术，他们分别属于Twitter和Yahoo公司。

应用在农产品智慧物流的最后一项大数据关键技术是安全防护技术，这是很重要的一项技术，没有安全一切都是空话，智能物流中包含了用户的个人信息，仓储位置、运输方式以及银行账号等信息，一旦被不法分子获得，不仅威胁到物流物品安全，而且威胁到用户的人身安全，为了保障用户的安全性，通常采用用户访问控制、数据隔离等技术保护用户安全。

4.2 物联网下农产品智慧物流的关键技术

物联网下农产品智慧物流所用的关键技术有许多，主要有射频识别、无线传感以及全球定位系统技术，他们主要应用在感知互动层，这些技术主要是对物流物品进行定位识别，对货物进行信息化管理。另外在物联网的传输层下也有云计算、M2M（Machine to Machine）、数据集群通信技术。云计算是一种虚拟的技术，被认为是一种先进的技术，这种应用在智能物流里的云计算技术是在互联网服务技术的基础上不断发展起来的，这种技术可以更高效率的提取浩如烟海的数据，从而获得有效信息，在某种意义上说，云计算就是为智慧物流提供最终的决策数据，保证智慧物流的发展朝着正确的方向前进。M2M技术在农产品智慧物流中的作用主要是对物流货物进行监控、追踪和控制。从而进行相关决策，提高货物的搬运过程的效率，其中绿色搬运就是主要的体现形式。

物联网中最后一项关键技术就是应用在应用服务层的嵌入式智能技术，这项技术主要会受到功能、体积以及成本等影响，且能增强智慧物流系统中的语言处理和图像处理的功能。这项技术主要是和大数据技术中的数据挖掘技术以及存储数据技术相结合才能发挥出其强大的作用。

5 物联网、大数据下的农产品智慧物流应用前景

物联网、大数据技术先进应用前景巨大，特别是应用在农产品智慧物流上，可以实现物流的可视化管理，让顾客能随时观察到自己购买物品的运送信息，顾客随时监督，这样物流公司都不敢怠慢货物，提高物流运输效率。将来如果构建智能化仓储配送体系，可以实现货物实时可控，根据顾客要求随时的安排货物出库，提高工作效率。

6 结束语

将物联网、大数据技术应用到传统物流当中，能有效解决农产品销售问题，通过智能物流可以将产品很容易的销售到全国各地，这也是当今社会发展到潮流。通过大数据技术可以对庞大的销售信息进行挖掘，得出自己想要的信息，制定销售战略，研究对策，发掘商机，另外还可以控制成本，提高企业的竞争力。本文首先研究大数据物联网下的智慧物流的发展现状，其次介绍大数据平台下农产品智慧物流的特点，最后介绍关键技术的应用。本文的研究结果对农产品智能物流销售商提供了理论指导。