新冠肺炎疫情沖擊下智慧物流的發(fā)展思路與改進(jìn)意見(jiàn)

摘 ?要：新冠肺炎疫情沖擊使得國(guó)內(nèi)外的各行各業(yè)遭受巨大損失，工廠停工、學(xué)校停學(xué)、娛樂(lè)餐飲等大量停擺，由此造成社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失達(dá)上千億元。為了有效控制疫情、阻止疫情傳播，政府部門采取了封路、限制人員流動(dòng)的舉措。封路舉措使得大量物資流動(dòng)處于停滯狀態(tài)，而限制人員流動(dòng)促進(jìn)了“宅經(jīng)濟(jì)”的興起，這使得物流成為了鏈接“宅經(jīng)濟(jì)”不可或缺的重要組成部分，但新冠疫情沖擊下，以順豐、京東為代表的智慧物流憑借其高效率、低成本以及有效化解人力資源聚集的優(yōu)勢(shì)贏得社會(huì)各界的認(rèn)可與贊同，但從整個(gè)行業(yè)及物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來(lái)看，智慧物流在數(shù)據(jù)整合、智能型方面具備其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，但在實(shí)際運(yùn)作中依舊存在一些問(wèn)題，故本文結(jié)合其基本特征與不足，提出可供借鑒與參考的意見(jiàn)。

關(guān)鍵詞：疫情、智慧物流、信息、技術(shù)

一、智慧物流的基本特征與疫情沖擊下的不足

（一）智慧物流的基本特征

隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的不斷提升，信息數(shù)據(jù)化發(fā)展建設(shè)的不斷推動(dòng)，人工智能逐漸成為社會(huì)的熱潮。人工智能所具備的高效化、低成本化以及高精度的優(yōu)勢(shì)打破了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)以人力要素推動(dòng)的資源型發(fā)展模式，創(chuàng)造了時(shí)代的技術(shù)性特征，也使得其技術(shù)成為各行各業(yè)追逐的“新寵”。作為連接消費(fèi)者與供應(yīng)商的物流產(chǎn)業(yè)也不例外，以人工智能與物流的結(jié)合衍生新生的物流模式，即智慧物流，智慧物流立足于互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)、數(shù)據(jù)分析決策理論等，有效化解了傳統(tǒng)物流行業(yè)人力資源要素高密度聚焦的基本特征，并具備新時(shí)代的技術(shù)特性，其特征如下：

即時(shí)性：主要體現(xiàn)為信息數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)者、供應(yīng)商雙方的即時(shí)共享以及產(chǎn)品物流的即時(shí)配送。互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展使得物流數(shù)據(jù)的技術(shù)共享成為可能，加速了雙方的友好信任與合作關(guān)系的形成，而即時(shí)配送以及“店倉(cāng)一體”的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)模式簡(jiǎn)化了發(fā)貨的速度與效率，奠定了高效率服務(wù)的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)性：智慧物流立足于物流信息的數(shù)據(jù)化模式，將所有信息以數(shù)據(jù)化的形式加以儲(chǔ)存，其次以特定的需求模式進(jìn)行加工轉(zhuǎn)化成所需要的信息資源，以便整理分析用以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化。

協(xié)同性：數(shù)據(jù)信息的整理分析以利于梳理物流發(fā)展各個(gè)環(huán)節(jié)需要做什么、如何做的問(wèn)題。根據(jù)數(shù)據(jù)分析的整理結(jié)合，設(shè)置自動(dòng)化的程序提醒相關(guān)人員做好任務(wù)工作，從而有效的加強(qiáng)了各個(gè)工作環(huán)節(jié)的協(xié)同整合能力，提升了效率。

智能型：智能是新一代智慧物流最顯著的特征，以互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)、數(shù)據(jù)分析決策理論、等為基礎(chǔ)，能夠準(zhǔn)確地做好預(yù)測(cè)估計(jì)，從而為未來(lái)的決策選擇提供最有力的依據(jù)，幫助決策個(gè)體擺脫“有限理性”的弊端。

二、疫情沖擊下智慧物流的不足

數(shù)據(jù)整理協(xié)同與人員調(diào)配不協(xié)調(diào)。在產(chǎn)品的即時(shí)配送以及新生物流信息的快速更迭過(guò)程中，數(shù)據(jù)信息的搜集、更新速度遠(yuǎn)超過(guò)個(gè)人的處理轉(zhuǎn)化速度，致使信息的延遲或錯(cuò)漏偏差時(shí)有發(fā)生，因此在個(gè)人有限的能力范圍內(nèi)這些信息不易被發(fā)現(xiàn)和察覺(jué)，進(jìn)而導(dǎo)致智慧物流體系的多環(huán)節(jié)偏差的出現(xiàn)，而這些偏差在初現(xiàn)時(shí)由于低于系統(tǒng)設(shè)置的偏差閾值不能被發(fā)現(xiàn)。但隨著信息收集整理工作的累計(jì)進(jìn)行，不斷的重復(fù)疊加的過(guò)程會(huì)使偏差值逐步累積擴(kuò)大化，最終形成能夠被系統(tǒng)偏差閾值識(shí)別的偏差，進(jìn)而導(dǎo)致某些環(huán)節(jié)出現(xiàn)偏差性的不協(xié)調(diào)。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)含量高致使專業(yè)門檻高而缺乏信息把握時(shí)效性的先機(jī)。不同的物流企業(yè)根據(jù)不同的需要將收集的信息進(jìn)行特定模式的轉(zhuǎn)化，進(jìn)一步整理分析加以利用。但由于不同部門、不同需求之間的信息處理都對(duì)應(yīng)不同的模式，故所需求的技術(shù)也不盡相同，而這一處理過(guò)程需一定的專業(yè)技術(shù)，表現(xiàn)出較強(qiáng)的門檻，門檻限制使得信心需要從不同部門間進(jìn)行傳遞，這個(gè)傳遞過(guò)程可能產(chǎn)生錯(cuò)漏并由于處理產(chǎn)生了一定的時(shí)滯，故最后得出的分析結(jié)果往往無(wú)法體現(xiàn)最新的市場(chǎng)需求而缺乏把握時(shí)效性的先機(jī)。

三、疫情沖擊下智慧物流的發(fā)展思路與改進(jìn)意見(jiàn)

（一）加大政策的支持力度

政府應(yīng)建立由核心部門統(tǒng)領(lǐng)，多部委、多行業(yè)、龍頭企業(yè)共同參與的物流管理機(jī)構(gòu)，加強(qiáng)政策引導(dǎo)和行業(yè)指導(dǎo)，制定新形勢(shì)下物流新標(biāo)準(zhǔn)、新制度，營(yíng)造良好的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)秩序，真正實(shí)現(xiàn)智能型物流發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，為物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G、人工智能等新一代信息技術(shù)智能化設(shè)施設(shè)備與物流活動(dòng)的深度融合創(chuàng)造更好的條件，充分發(fā)揮智慧物流在疫情發(fā)生時(shí)提供應(yīng)急物資保障的重要作用。

（二）加強(qiáng)新興技術(shù)的探索與實(shí)踐

加強(qiáng)人工智能、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的新一代信息技術(shù)加速突破應(yīng)用，推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能與實(shí)踐應(yīng)用的深度匹配、融合，加強(qiáng)實(shí)踐與理論、實(shí)驗(yàn)室應(yīng)用的實(shí)操性檢驗(yàn)。無(wú)人機(jī)技術(shù)尚未普及，還需要進(jìn)一步加快研究適合一定范圍的合適技術(shù)，大大減少人工的投入。堅(jiān)持技術(shù)引領(lǐng)，重點(diǎn)聚焦數(shù)據(jù)分析與多環(huán)節(jié)的協(xié)同匹配，加強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點(diǎn)技術(shù)性塑造。做好“最后一公里”的智慧對(duì)接體系。

注重智慧物流體系各環(huán)節(jié)的完善與更新升級(jí)，加強(qiáng)對(duì)線上線下全渠道的數(shù)字化改造、針對(duì)不同業(yè)態(tài)、區(qū)域、渠道、品類細(xì)分供應(yīng)商─消費(fèi)者最佳適配策略模式

（三）加大新型物流人才隊(duì)伍的培養(yǎng)

隨著智慧物流的發(fā)展趨勢(shì)，以后會(huì)大大降低對(duì)傳統(tǒng)的物流從業(yè)者的需求，新型智能技術(shù)的使用，也要求具備高技能、專業(yè)型的物流人才隊(duì)伍與之相匹配。因此應(yīng)加大物流行業(yè)發(fā)展的宣傳，政府、行業(yè)、企業(yè)與高職、中職院校對(duì)接，建立新的物流人才的培養(yǎng)體系，甚至加大社會(huì)培訓(xùn)力度，鼓勵(lì)農(nóng)民、工人學(xué)習(xí)新型物流技術(shù)，技術(shù)與人才并進(jìn)，推動(dòng)智慧物流的快速發(fā)展。

作者簡(jiǎn)介：常榮榮，女，滿族，遼寧開(kāi)原人，講師，碩士研究生，研究方向：物流管理。