张馨心,金 鑫

(佳木斯大学 经济与管理学院，黑龙江 佳木斯 154007)

随着经济的不断发展，社会对物流的需求日益旺盛，为了提高物流运作效率和降低物流成本离不开相关信息和数据的支撑。当前，大数据技术和云计算技术已经广泛应用于各行各业，物流作为蕴含大量数据信息的行业，通过大数据技术和云计算技术的应用能够实现物流产业的智能化，从而促进智慧物流产业的发展。在大数据时代背景下，智慧物流的发展还处于探索和发展阶段，不可避免地遇到各种机遇和挑战，但其发展前景已受到广泛认可和看好。借助大数据技术，大力发展智慧物流已经成为大势所趋。因此，探讨和研究在大数据背景下智慧物流的发展策略具有重要意义和价值。

1 大数据及智慧物流概述

1.1 大数据

大数据是随着数据信息的不断大量涌现而提出的，当数据较多时人们过去更习惯采用抽样调查的随机分析法，这样被认为可以省时省力的进行数据处理和分析。而这种数据技术和思想主要是由于数据量过大和数据处理技术落后之间的矛盾而造成的，可以说是一种无奈选择。随着大数据技术和云计算技术的出现，通过数据的云存储、分散式数据库、分散式处理以及云计算的虚构化技术这些新处理模式，已经能够对海量数据进行有效掌握和专业化处理。通过大数据和云计算的应用，可获得比传统数据技术更加全面和有价值的信息，有利于做出更好和更精确的决策，从而适应新时代的需要。

1.2 智慧物流

IBM于2009年首次提出了智慧供应链的概念，在此基础上延伸出了智慧物流的概念。具体来说，智慧物流是将物流领域的智能硬件、物联网、大数据和云计算等技术手段进行融合，从而提高整个物流系统自身的决策、执行和处理能力，同时实现物流系统的自动化、可视化、可控化、智能化和网络化。智慧物流系统的发展和完善将有利于提升物流系统各种资源的利用率和运作效率，有效发挥物流系统对经济快速发展的推动作用，实现社会经济的高质量发展。

2 大数据在物流行业中的应用历程及具体环节

2.1 大数据在物流行业中的应用历程

2.1.1 初期融合阶段。大数据技术的出现和发展仅有二三十年的历史，在其产生的同一时期，物流产业的发展还在走相对传统的模式和道路。物流业务相对单一和相关物流数据较分散和零乱，管理者对物流数据的重视程度不够。随着大数据技术在其他行业的应用效果不断显现，引起了物流行业的重视。物流行业开始试探着将大数据技术应用在初级的数据处理阶段，实现了在物流企业某些小范围和领域内的初步智能化，可以说该阶段大数据技术在物流行业中的应用范围较小，智能化程度较低。

2.1.2 逐渐渗透阶段。进入21世纪以后，与大数据应用密切相关的物联网和云计算等技术日益成熟，为大数据技术在物流行业中的应用创造了较好的条件。这时期，我国开始了大数据在智慧物流中的应用模式的尝试和探索，在很多物流环节和模块中，通过EDI、RFID、条形码和全球定位系统实现物流数据信息的及时交互和处理。但是此阶段大数据技术还处在不断向物流领域渗透的阶段，大数据技术的应用仍然没有实现全面的覆盖，数据处理和分析能力依然有限，相应的大数据技术和智慧物流所需人才不足，影响了大数据技术在物流领域的应用。

2.1.3 广泛应用阶段。随着近几年各种以大数据技术为支撑的云平台的不断成熟，智慧物流的发展具备了相对成熟的技术支撑。大数据技术在物流系统的运输路线规划、仓储空间布置设计、供应链管理以及物流信息平台搭建等方面都得到了广泛应用并取得了很好的应用效果。智慧物流在大数据的支持下也发展得日渐成熟，但从智慧物流自身角度来看，其发展仍处于不断摸索和完善阶段，有很多问题亟待解决和不断的继续深化和完善。

2.2 大数据在智慧物流中的应用环节

智慧物流的发展必须以数据应用为基础，而大数据技术在智慧物流体系构建中则主要涉及感知端、传输端、存储端和应用端这4个环节。

2.2.1 感知端。大数据技术在智慧物流中的应用就需要利用感知端来收集相关数据，当前感知端收集数据主要是依赖RFID技术和传感器等传感技术、图像识别、定位技术和通信技术手段等。通过上述技术手段来更快捷的收集数据和信息，在智慧物流感知端运用大数据技术来充分获取客户、物流设施和设备的相关信息数据，从而准确和全面的了解客户的需求和物流系统运行状态，为后续的智慧物流系统运行提供数据信息支持。

2.2.2 传输端。传输端是智慧物流系统中连接数据收集端和存储端的通道和桥梁，采集到的信息数据通过传输端发送到相应的存储端。为了确保数据在传输过程中不丢失以及快速传送，需要利用现代互联网和通信技术提供支持，保证采集到的大数据顺畅且完整的传输是对传输端的要求。

2.2.3 存储和计算分析端。大数据在智慧物流中的应用关键在于存储和计算分析端，它决定着能否实现和达到智慧物流的建设目标要求。该环节主要是将感知端采集并经传输端传送来的数据进行存储和计算分析处理，对于这样的海量数据，传统的存储方式已经无法满足，需要云存储技术来实现海量数据的云端存储，并利用云计算技术实现海量数据的计算、处理和分析，为用户和物流企业提供有价值的数据服务。

2.2.4 应用端。大数据技术在智慧物流中的应用主要还是在于通过数据收集、传送、存储和分析处理来实现应用端的智能化管理、操作和控制。通过对大数据的计算分析，自动做出相应的决策，并自动地控制相应的物流设施设备进行自主运行以及为客户和企业自动提供决策信息和方案以供其参考。

3 大数据背景下智慧物流发展存在的问题

3.1 技术应用程度不高

智慧物流的发展离不开大数据技术、云计算、物联网等先进软技术的应用和智能物流设施设备等相应硬件的应用。目前，京东、顺丰等企业的智慧物流软硬技术的投入和应用较好，提升了其物流系统运营效率。但对于大多数物流企业来说，由于其规模较小和业务量有限，物流企业管理者对智慧物流的重视不足，使得其很难下决心加大智慧物流技术的相应投入和应用。由于智慧物流技术应用程度总体上来看并不高，使得物流行业中智慧物流的发展程度差距较大，阻碍了整个物流行业智慧物流的发展，限制了大数据在智慧物流的更大范围内的应用。

3.2 数据采集难度较大

物流行业日常产生的数据量真可谓是海量的，随着我国经济发展和物资流通的增加，数据量仍然会保持快速增长。智慧物流所涉及的数据众多，如运输环节中就涉及物资的种类、尺寸、数量、发件方、承运方和收件方等各种数据信息。除此之外，智慧物流的其他环节如仓储、配送、分拣等环节也同样面临海量数据且数据类型众多，这都给数据采集带来了相当大的难度。很多物流企业仍然沿用手工记录这样的落后数据采集手段或低端采集设备，这明显是不利于海量数据的有效采集，存在着数据采集不全面、不准确和数据遗漏与丢失等问题，这都不利于智慧物流体系的建设和发展。

3.3 数据分析能力薄弱

对于智慧物流体系中的大数据进行分析是核心环节，但当前除较少几家大型物流企业外，其余大多数的中小物流企业数据分析能力非常薄弱。很多企业对于采集到的海量数据要么采用自主独立分析方式，要么通过外包方帮助其进行数据分析处理。前一种情况来说，中小企业中能有效进行数据分析的人员和软件技术储备不足，分析处理能力较弱，数据分析效果不好，很难发挥数据分析的作用。而后一种情况来说，数据分析业务外包不但增加企业成本，还会严重危害到企业的数据安全，而且外包公司对智慧物流专业性不强，从而导致数据分析结果有效性较差。

3.4 智慧物流系统兼容性不强

智慧物流在大数据技术支持下需要实现数据信息的主动提供和智能物流设备的自动化控制。但由于在整个智慧物流系统中，智能物流设施设备的控制协议和标准不统一，使得智慧物流系统中各环节的兼容性不强，很难发挥整体协调控制的效果。甚至出现由于自控技术和标准的不统一，造成智慧物流系统内各环节、各设备间的相互影响和干扰现象，影响了物流运作和服务效率。

4 大数据背景下智慧物流发展策略

4.1 大力推广技术应用

随着大数据、物联网、云平台技术的日益成熟及其在众多行业的广泛应用，技术的成熟度在不断提高，技术的应用成本也在不断下降，新技术应用的示范效应也正在不断显现。可以通过政府的进一步引导，吸引更多的物流行业管理者和企业加入智慧物流的建设进程中来。另外，政府应该通过各种税费优惠和专项资金扶持来进一步降低智慧物流建设成本。而且除着智慧物流产业的发展，鼓励先发企业发挥智慧物流优势以起到很好的示范作用，并带动其关联企业引入智慧物流技术，共同建立智慧物流联盟和协作体系，从而扩大智慧物流的普及程度。当然还应该不断创新大数据技术和智慧物流相关技术，提升智慧物流技术水平。

4.2 提升智慧物流数据采集水平

智慧物流体系的数据采集能力是智慧物流发展的基础和先决条件。为了更好地确保智慧物流数据采集的真实、全面、准确和有效，就需要不断创新数据采集技术和手段，研发高效的数据采集设备和技术。而在大数据时代，建立数据信息采集平台，以实现对智慧物流各领域、各环节和各类型数据的采集和交互，利用该数据采集平台完成高效的数据整合、归纳和优化，以实现对采集数据进行有效利用。另外，在智慧物流数据采集的同时，还应该加入初步的数据分析和判断机制，以明确所采集数据是否真实、有效和全面，否则就应该进行再次采集以防止数据失准问题。

4.3 强化智慧物流数据分析能力

采集到的数据需要进行科学的数据分析和处理，才能够真正发挥大数据技术的优势和实现智慧物流的目标。为了避免数据分析外包业务可能带来的数据安全问题，智慧物流企业应该重视数据分析人员的作用，积极引进和培训数据分析人才，实现数据分析的独立自主。此外，选用符合物流行业和企业特点的数据分析软件和技术，并将数据分析、数据挖掘和智能化决策进行有效结合，站在物流企业运营实际的角度出发，根据数据分析结果做出科学且智能化的决策。另外，还需要运用数据分析技术对内外部环境和发展趋势进行预测，以便及时做出提前预判和相应的及时调整。

4.4 促进智慧物流系统整合

智慧物流应该以整体和系统的形式发展，在智慧物流系统中各环节、各物流设施设备和各数据端之间必须有效整合，才能够最终发挥整体优势。因此，需要对智慧物流系统进行整体分析，确立统一的数据信息采集、传送和分析以及智能物流设备控制的标准和兼容协议，建立物流设备间的协调和自控机制。另外，既要根据本物流企业的业务实际情况来分析，还要从整个物流产业的角度来分析，这样才能够实现企业内部智慧物流系统的有效整合，也能够促进供应链上下游企业间的整合。为了更好地协调各智慧物流技术、设备和应用主体，政府相关主管机构应该从更高层面进行统一规划和指导，避免在技术研发和应用方面各自为政。在政府统一指导下，在各相关主体在统一规则指引下，将有效提高智慧物流系统的整合度，从而真正发挥智慧物流的优势。