数字技术的科技创新重塑产业结构、商业模式、客户价值，形成全新的经济竞争格局――由工业经济全面向数字经济转型。人工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算（Cloud Computing），正以 “三位一体”的形式高度结合，构成密不可分的“ABC”数字经济的技术金三角。三种技术具有独立性、互补性、不可分割性。
大数据定义为大小超过常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。云计算具有高效分配动态资源、根据用户请求生成动态计算与存储等功能，为大数据特征分析与挖掘提供良好平台。云计算是从资源层面的管理到应用层面的管理的发展过程，与大数据的应用恰好贴合；大数据则基于云计算的数据处理与应用对海量数据进行分布式数据挖掘，二者在当前的发展中密不可分。
云计算是一种生成并获取计算能力的新方法。云计算是一种基于互联网技术支持的信息使用和传递模式，是一种通过互联网提供动态信息的虚拟资源计算。云计算是一个生动的比喻，人们用“云”的形象来表达网络信息的传播。云计算的计算能力甚至可以达到每秒 10 万亿次。
采用“云计算”这个术语，虽然形象生动地表达这种技术的特性，有趣也很浪漫、时尚，但容易让人难以理解。2007年IBM正式提出“云计算”概念。公认较好的定义是美国国家标准与技术研究院（NIST）（2011）提出的，“云计算是一种模型，用于实现对可配置计算资源（例如，网络，服务器，存储，应用程序和服务）的共享池的无处不在的、方便的按需网络访问，这些资源可以通过最少的管理工作快速配置和发布，或者服务提供者互动。该云模型由五个基本特征，三个服务模型和四个部署模型组成。”
云计算是大数据的基础。大数据的开发和应用离不开云计算的强大支持。云计算的发展和大数据的积累是人工智能快速发展的基础，是实现实质性突破的关键。大数据和人工智能的进步也将拓展云计算应用的深度和广度。
人工智能的建立实质是程序自我训练（学习）的结果，是以大数据的高维度数据样本为基础。大数据，是对海量信息的处理、优化和分类，是对各种意义的数据进行专业、系统的处理。大数据又与云计算密不可分，大数据不能由一台计算机处理，是联接多台计算机、分布式体系结构，大数据就是分布式数据挖掘。大数据依赖于云计算的分布式数据和处理，以及云计算的虚拟化处理技术。
在智慧技术的支撑系统，云计算能力至关重要，是基础。首先，云计算为大数据的采集提供信息支撑，是人工智能的核心技术。
二、智慧物流概念
智慧物流的概念，由2010年IBM发布《智慧的未来供应链》研究报告中提出，智慧供应链的概念延伸而来。实现智慧物流的关键是技术，而关键技术就是以节提到的ABC技术为核心。
但在智慧物流概念出现之前，还有一个重要的概要，即物联网（IOT ，Internet of things ）,“万物相连的互联网”，最早出现于比尔盖茨1995年《未来之路》一书，2005年国际电信联盟（ITU）发布《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念。
智慧物流可以简单地理解为在物流系统中采用物联网、大数据、云计算和人工智能等先进技术，使得整个物流系统运作如同在人的大脑指挥下一般智能、实时收集并处理信息，做出最优决策、实现最优布局，物流系统中各组成单元能实现高质量、高效率、低成本地分工、协同、合作。智慧的本质，就是模仿人的智能，运用感知、学习、推理判断等思维能力，使物流系统具备自行解决物流中某些问题的能力。
智慧物流主要有三大特征：
一是实现信息交互与共享，有效降低物流成本、提高物流效率；
二是智能决策与执行，向自动化与程序化方向发展；
三是深度协同与一体化，以智能管理为核心优化管理模式，实现以最低的成本向客户提供高质量的物流服务（王喜富，2016）。
智慧物流本质上是依赖信息的实时性、充分性，来模拟人工作出最优决策，从而为客户创造更多价值，为客户提供更好的服务体验。传统物流模式下，信息不充分、滞后，只能依赖经验进行决策。智慧物流实现到一定程度，就是对传统物流模式的颠覆创新。将对物流产业的商业模式、运营模式、产业结构和产业发展模式、产生生态等，产生巨大的影响。
大数据背景下的智慧物流具备信息化、数字化、网络化、集成化、可视化等先进技术特征，依据大数据对物流信息进行处理。智慧物流信息技术主要包括物流信息感知技术、物流信息推送技术、物流信息处理技术、物流信息分析技术、物流信息预测技术。
三、智慧物流架构
智慧感知技术捕捉物流运作过程中的各种基础数据：流体、流速、流向、流量及环境参数。感知技术让物流的全过程透明化，是实现物流全程可视、可控和可追溯的基础与前提；运用先进的信息传输与通信技术网络构建传输平台，实现各物流主体之间的信息和业务互联互通；在数据处理与服务中心，通过对信息的深度挖掘与计算分析，让物流主体与前台协同运作，及时获取系统优化决策方案，通过云仓储、云运输配送等共享方式，为客户提供高水平的物流服务。
智慧物流系统的体系架构包含四层（付平德，2018），如图1所示，最下层是感知层，往上是网络传输层，再上面一层是数据存储层，最上层是应用服务层。
图：智慧物流系统架构
（1）数据感知层。包括识别系统、定位系统和跟踪系统。感知技术设备（RFID、条码枪、传感器等），结合GPS、定位跟踪，来实时、自动采集物流系统单元的信息，信息再按系统结构和运营逻辑进行处理，可实现对物和其他对象的实时、流程的信息掌握。
（2）数据传输层。利用各种传输网络和通信技术，及时、安全地传输感知设备所收集的信息。传输介质包括互联网外、移动通信网、集群通信技术等。
（3）数据存储层。云存储平台层在应用层和网络传输层之间，对对感知层获取的信息进行处理和管理。通过对信息的智能处理，可为各类对象（客户、管理人员、司机等）提供信息服务，常称“仓储云、运输云、资金云”等。
（4）应用服务层。包括数据交换接口、公共服务平台和用户应用。直接为用户提供所需信息，为其决策提供数据支撑。使用者提供定制化服务，降低应用成本，并能提高处理效率。实现商品溯源、运单跟踪、智能化分拣配送、预测与预警等功能。智能决策系统能够制定科学决策，为配送路线提出优化建议，为企业、运输部门和政府部门等提决策参考。
智慧物流的高级形态是人工智能与智能设备的深度应用和深度整合。未来随着无人车、无人机、无人商店等技术集成的成熟化，将极大改进现有物流运营模式。以作业最为复杂的仓储系统为例，智能机器人可以代替人工，仓库内的移动路线更合理、分工协同运作更快捷、分拣速度更快，提高仓储利用率。末端的配送，无人车替代人力进行，解决最后一公里问题。
参考文献：
王喜富，大数据与智慧物流，北京交通大学出版社，清华大学出版社，2016
付平德，基于大数据的智慧物流模式构建，物流技术，2018
清华大学互联网产业研究院，云计算和人工智能产业应用白皮书，2018
