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“目前，中国的物流业已在降低成本和提高效率方面取得了显著成果. 然而，诸如社会物流总成本和企业物流成本率之类的关键指标仍然明显高于欧美发达国家. 支持和领导力不足的问题是不够的. “经济运行与管制局运输与物流司司长李聪最近在” 2018 Smart Things“中表示.

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《经济信息日报》获悉，为了进一步促进物流成本的降低和效率的提高，许多公司正在加快智能物流建设的部署. 有望在2020年实现终端交付自动驾驶技术的普及和无人交付车辆的批量生产.

值

物流与采购联合会副会长蔡进认为，借助智能物流，降低成本的空间，强度和针对性将越来越大. “智能物流和智能供应链的核心目标是降低成本. 只有降低成本，我们才能满足当前的物流转型和物流升级要求，才能大幅提高整体社会经济效率和利润空间. ”

”

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相关报道显示，2018年国内智能物流市场规模有望突破1000亿元苏州同益空气能售后，未来几年年均增长率将达到20％. 基于智能物流在降低成本和提高效率方面的巨大空间，许多互联网巨头都在加快部署速度. 7月4日，宣布将与大型商用车智能服务平台Lion Bridge展开深度合作，并同时团结所有部门.

人们和原始设备制造商（OEM）正在驾驶智能卡车共同构建主线物流解决方案.

当天，苏宁物流与自动驾驶事业部共同宣布，将加快自动驾驶技术的落地，并在2020年实现终端交付自动驾驶技术的普及和无人驾驶车辆的批量生产. 苏宁物流副总裁陆俊峰表示，智能社区中的即时交付（无人送货手推车+自升式机柜）和当地生活（苏宁店+无人

）

配送车辆），配送（无人配送车辆+固定线路）和其他三种智能物流，将更容易实现自动驾驶技术的普及和无人驾驶车辆的批量生产.

7月6日，公司采购与德邦快递举行了合作签字仪式. 德邦快递将依靠智能采购系统，通过引入基础设施，技术和服务，开展低价易耗品采购，定制集中采购等一系列合作，实现德邦的“降本增效”表现. 此前，集团董事会和首席执行官宣布

自行开发的重型“景洪”大型货运正式下线，这也是真正意义上基于物流运输需求开发的大型货运.

此外，菜鸟还不断推出一系列智能黑技术，包括菜鸟无人驾驶汽车，菜鸟特快铁塔，菜鸟站智能机柜和菜鸟小盒子，提供从最后1000米到最后0米的解决方案. SF Technology正在基于GIS技术并面向AI构建未来的智能物流地图. 在无车承运人方面，未来一段时间内我们会挤满人

的核心战略是“无车无人，无处不在”. 目前，该公司正在大力投资部署人工智能，大数据和云计算，并在硅谷建立了自己的实验室.

“烧钱补贴”等许多缺点仍然存在

但是，当前智能物流的发展也面临一些突出的问题. “烧钱补贴”就是其中之一. 会上，江苏五润船务网络朱光辉指出，中国的智能物流团队，包括菜鸟，全程货运和提货，以平台的形式出密集. 第二方团队拥有大量的公园，车队和相对较重的资产

;另一部分属于解决方案提供商，这是典型的第三方物流. 总的来说，互联网平台和离线第三方物流的竞争都非常激烈，可以说已经进入了“赚钱喝酒”的时代. 不断的烧钱和补贴之战不利于形成健康合理的竞争生态.

邮政总局局长马俊生最近在署名文章中指出，邮政业目前正面临增长挑战，例如规模大但不强，单一和不完整，分工不明确，结构不良和广泛发展. 简化后，不时出现“降价扩张”和“恶性竞争”现象，中小企业和基层网点负担沉重，市场

市场正在洗牌.

对于无车承运人，他们面临信用滞后的问题. 云曼曼副总裁兼增值业务部总经理谭元江坦率地说，尽管信息已经从“小黑板”转移到了网上，但仍然依赖于线下支付，所有异常问题也应下处理. 交易中的信誉问题和问题仍然滞后于信息的发展，需要进一步解决. Dfgfhrrrr

决定. “例如，离线纸质凭证，包括加油卡，路桥费，甚至离线证人协议等，表明整个行业仍然存在很多效率低下的问题. ” Bncxdjnthnh

“无人载具平台的未来趋势是开放，信息共享，并在市场中间建立信誉体系. ”王锡福说.

大量智能供应链平台将诞生

从专家和业内人士的角度来看，未来智能物流的趋势将呈现供应链各要素，平台业务流程和业务重组以及供应链升级的整体互连和互连.

蔡进认为，智能供应链或智能物流应在未来实现新的价值创造，包括机器人行业的发展和供应链，大数据资源和高度组织化.

马俊生指出，特别是在大数据，云计算，物联网，智能分类等行业发展中，有必要加快关键通用技术应用的发展，以实融人才，与社会资源友好发展等因素，促进生产要素从低效地区向地区的转移，并持续有效地配置资源.

. 马俊生还指出，有必要在无人驾驶汽车，无人仓库和智能配电站等行业中促进高科技的广泛应用和无缝连接.

值得一提的是，2018年，作为供应链创新应用的元年，供应链应用已成为物流的核心内容. “随着智能物流创新技术的不断涌现，从2018年开始，大量的智能供应链平台将诞生，智能物流的发展也将进入一个新的，更多的阶段.

相比之下，对于已经在可解决范围内的问题，机器学习可以基于训练自动执行操作（这将在本文后面的学习中进行讨论）. 基于其允许自动执行任务的能力，人工智能（尤其是机器学习）是许多供应链人员观看的一项重要技术. 对于许多公司而言，随着技术的成熟，制定和实施与供应链相关的人工智能策略将使它们更具生产力，更快，更高效. 一，人工智能的发展现状人工智能的快速发展得益于以下因素的综合影响.

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