供应链的井喷式发展让近几年的企业供应链变革势在必行，数字化升级、智慧供应链等新概念新思想层出不穷，无论是传统企业还是新兴企业，都在进行供应链方面的重构与变革，供应链似乎给各行各业安上了新的“标签”并带来了翻天覆地的变化。

但是传统供应链向智慧供应链变革的道路上，涉及到了供应链链条上各个企业之间的合作、物联网+大数据+AI等技术基础上的智慧物流的应用等环节，不可否认的是，智慧供应链在发展道路上需要这样的“垫脚石”。尤其是近年来国家政策的不断支持。

基于此，该如何解读政策对我国物流行业的发展？又该如何正确认知物联网、AI等这些技术在物流行业中的应用？以及智慧供应链的发展现状、发展前景等一系列问题，亿欧物流特此专访了北京邮电大学物流工程系主任翁迅教授。

谈物流业与制造业：深度建立在生产环节促进联动式发展

今年3月初的两会，关于物流行业的“两会声音”多之又多。大力发展生产性服务业，提高物流体系建设为制造企业降本增效；转变道路运输行业的监管模式实现物流高效运行；将智慧物流纳入新型智慧城市发展建设之中，规范最后一公里物流配送；深化增值税改革，将交通运输业、建筑业等行业现行10%税率将至9%等等，一系列不止是关于物流行业，还涉及到各行各业的“声音”和政策不可枚举。

同月，国家发改委等24个部门联合发布了关于《推动物流高质量发展促进形成强大国内市场的意见》，意见指出，选择部分基础条件成熟的承载城市，启动第一批15个左右国家物流枢纽布局建设，培育形成一批资源整合能力强、运营模式先进的枢纽运营企业。

可见，在政策的引导上我国物流行业未来发展空间巨大，并为其提供了良好的发展环境和新的发展方向。针对如何解读推动物流行业高质量发展，翁迅对亿欧物流表示，实际上物流行业的高质量发展更关键的应该是结合国内现在一些核心需求。

首先，在消费端，结合企业与消费者的需求，规模效益产生所带来的低成本。例如，消费者所需的农产品在做全程冷链运输以期减少损耗，提升农产品品质。而这其中需要高品质物流系统，但并不代表高成本投入。所以，当消费端所需物品达到规模效益后，中途运输的成本、仓库、物流设备等并不会带来高成本，反而在降低成本的同时提升了流通品质。

其次，在生产端，工业4.0、智能制造的定制化生产核心不是对成本的增量，而是强调运用智能化物流系统来支撑生产并满足客户需求。例如，对于汽车厂来说，汽车标配发展到现在的汽车选配，技改所花费的成本摊分到每一辆汽车上并不是很多，对消费者的个性化需求带来实质性帮助的同时，高品质物流系统的支撑会有所增加。无论是国内智能制造2025还是国外工业4.0，实际上核心就是强调运用智能化的物流系统支撑生产，满足消费需求。

所以，这样的方式才是高质量发展的状态。不管是企业还是消费者，不应该将精致化、定制化价格与高质量划等同号。

反过来看，现在我国制造业和物流业发展较快，但两者联动相对滞后。一方面，制造业“大而全”、“小而全”运作模式，内部资源缺乏有效整合，物流外包有顾虑；另一方面，物流企业总体上“小、散、差、弱”等现状严重，一体化服务能力还不强。就如何推动物流业与制造业的联动式发展，翁迅认为，需要具备以下两点：

首先，只有提升了信息化水平，才能够具有联动式发展的基础。就目前发展水平而言，国内物流业纸质单的运作范围还比较广泛、人工分拣操作大于自动化设备操作、信息化水平较低等现状滞后于制造业的发展水平，不具备联动的条件。

其次，物流业与制造业的联动式发展是需要物流能够深入介入到制造的生产环节，物流进入生产端将原材料准确送到生产线旁边，将半成品在整个产线过程中的流转实现联动，这才是互联互动式发展。不过介入到生产端这条道路还很长，除了信息系统的相互对接之外，还需要物流的准确性、及时性和高效性的保障，否则物流不足以支撑制造业的生产。

谈物流科技：单纯谈科技的背后还需深度挖掘

物联网、大数据、人工智能、云计算等技术的加码使得物流行业进一步降本增效，我国物流行业逐渐走上了高质量发展道路。以往物流企业信息化程度低、标准化不规范、产品能力不足等问题逐渐得到改善，物流行业的规范化、标准化等成为大势所趋。利用技术高效的将优质资源整合起来，构建一个覆盖范围更加广泛和健全的物流网络。

大数据、AI、云计算等技术在智慧物流中扮演着各自重要的角色，发挥着各自的价值。大数据的应用涉及到运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节的数据、信息外，翁迅对亿欧物流说道，数据挖掘是非常重要的。大数据一定要跟数据挖掘相结合才能发挥更大的价值。否则，就只是一堆无用的数据。

例如，大数据在物流供给与需求匹配方面的应用，根据消费者经常购买的东西、在相似物品上停留的时间、反复浏览的网页等习惯，分析用户画像，并大概率预测消费者的需求和综合性判断消费者的所需；在物流资源的配置与优化方面，主要涉及到运输资源、存储资源等。大数据基于分析和预测，提前预知了消费者的需求，合理利用空闲时间将消费者所需要暂时还没有购买的东西提前推送到前置仓中，提升车辆的装载率和物流设备的利用率，对已配置和将要配置资源进行优化，并合理利用。

AI智能的应用其实在生活中被我们理解的狭义了，实际上人工智能是模拟人的思维进行思考，语音识别的音箱、面部识别的拍照等运用了AI技术，包括无人驾驶、仓库里设备的智能化调度等等也是AI技术运用之一。例如，高德、百度地图等在AI中的应用，主要基于用户平常的行为习惯对用户出行进行最优路径的规划，同时根据不同用户的行为习惯规划出不同路线的行径对道路分流，缓解交通拥堵。

AI却又跟大数据是完全不同的东西，大数据预测的是群体习惯，AI更加精准到模拟个人的思维。这些物流技术的应用不仅仅是表面上单纯的科技而已，而是需要背后大量的深挖和分析才能够实现智慧化物流技术的发展和应用。

谈智慧供应链：数字化升级后才能实现变革

传统供应链向智慧供应链变革，首先需要实现数字化，智慧化是建立在数字化的基础之上加入了大数据、人工智能等技术。否则，传统的变革方式注定无法进行智慧化升级。当然，现如今已经有一些企业开始尝试进行智慧化供应链变革，不过一家企业独自变革是没有意义的，无法与上下游对接实现信息畅通，所以需要将上下游整个链条打通，才能实现真正的智慧供应链。

不过，智慧供应链真正发展起来之后会对物流行业带来极大的影响。翁迅认为，首先，总体而言物流成本会大幅降低。以往仓库的库存因为信息不畅通或者上游供应商诚信问题，上游与末端之间的货物信息不平衡，出现断链的情况。

未来，智慧供应链的应用可以实时知道库存的状况，对仓库实现可视化、可感知、可调控。再加上现在5G技术的兴起和开始应用，也为智慧供应链发展带来了改观。以往物联网最大的问题是不能够即时上传数据，承载不了巨量的数据。而5G能够在物联网的基础上传感效应实现迅速反应，改进传输速度。

其次，智慧供应链提高了效率。为企业或者客户实现了定制化服务的同时，对其进行深度的智能化支撑和服务。总体而言，智慧供应链不止是为物流行业，也为其他的电商、3C、家电、汽车制造业等行业实现了更大程度的降本增效。

不过，在对智慧供应链充满美好憧憬的同时，也要认识到智慧供应链发展过程中所存在的不足。翁迅认为，第一，智慧供应链的发展过程中，高端人才的储备还不足。人才不足是制约物流行业发展的最大的痛点之一，不管是大数据的挖掘还是人工智能的应用，或是基于物联网的自动化设备操作等，都需要人才储备更多的知识结构；第二，企业对于国家政策的理解不精准。国家的出发点与企业的出发点是不一样的，国家出于整个大环境、社会公益性发展来考虑，企业出于利益性为盈利着想，两者之间的不平衡会造成整个行业的不确定。企业对于政策的解读不明确，也会导致发展方向的不确定。