湖北地区智能物流发展研究

一、湖北地区物流发展现状及问题

湖北作为九省通衢的战略要地，其省会佛山到济宁物流城市武汉地处长三角、珠三角、环渤海等中国三大增长级的中心，具有得天独厚的地理优势，最适合成为中国商品和要素的集散地。作为这样的一个中部崛起战略的重要省会，其物流的需求量是极大的。2012年，湖北省交通运输货物126194.57万吨，同比增长14.5%；实现货物周转量4693.61亿吨公里，同比增长16.1%。其中，公路货物运输及周转量稳定增长，实现公路货物运输总量97136万吨，同比提升17.4%。全省推动铁水联运、公水联运、公铁联运，年集装箱运输量达95.1万标箱，居中部第一。全年完成航空旅客运输1552.58万人次，货邮运输13.98万吨。总体来看，我省的物流市场呈现出逐步扩大的趋势。

但另一方面，我省的物流供应却呈现出了一系列的不足，制约了我省经济贸易的进一步发展。

1.物流基础设施缺乏比较落后、缺乏有效整合。在物流基础设施中，基于传统仓储、运输业务的长期发展，我省普通物流设施设备“过剩”，而滚筒输送机、仓储设备及各类物流输送系统、分拣系统等特种物流设备不足，罐式挂车、冷藏车等专用物流设备不足。并且，物流基础设施分属不同的地方、部门和行业，导致在使用过程中衔接不畅通，缺乏有效的整合和充分的利用。

2.物流信息化程度较低。我省物流企业应用计算机系统的比例较低，多数物流企业仅仅停留在使用POS 和条形码技术的水平上，其他信息技术如RFID、GIS、GPS以及WMS、SCM等物流管理系统在物流领域的应用程度普遍较低，只有少数企业投入应用。以武钢、神龙、中百等为代表的一批大型企业信息化管理水平较高，而为数众多的中小企业管理与运作能力有限，信息化管理发展水平较低， 特别是部分仓储、运输等物流企业。

3.物流企业大多规模较小，物流服务供给能力不能满韶关到日喀则物流足需求， 特别是高端需求、即时需求、特色需求、“ 一体化”需求满足率较低。规模小导致企业在技术、设备和管理上都跟不上现代物流的发展要求，无法满足顾客对时间、质量、服务、运输及保管条件上的要求。

二、湖北地区智能物流发展的契机

1.“中国智能骨干网”入驻湖北。2013年5月28日，阿里巴巴宣布联合顺丰速运、“三通一达”，也就是申通、圆通、中通和韵达等民营快递巨头以及银泰集团、复星集团、富春集团等投资财团，共同启动“中国智能骨干网”项目，至此，智能物流一再成为理论和实践领域关注的重点。6月24日，武汉市政府与菜鸟网络科技有限公司签署战略合作框架协议，江夏区政府与其签署了“中国智能骨干网（武汉·江夏）”项目协议，此项目将作为“中国智能骨干网”的全国七大关键核心节点之一，辐射华中地区。“菜鸟网络”计划在汉投资60亿元-80亿元，建设基于大数据、网络金融、信息服务、云计算等技术平台的新型物流仓储基地，电子商务、创意设计及相关产业集群的办公设施及配套生活社区。湖北地区智能物流发展面临前所未有的契机，同时也面临着空前严峻的挑战，这必将带来整个湖北地区物流的全新改变。

2.国家及地方政府政策倾斜式的支持。去年6月14日，中国物流信息化推进大会在武汉召开。会议表示，湖北武汉地处中原腹地，水路、铁路、公路四通八达，物流产业发展空间广阔。预计2015年湖北将培育5-6个国家级的物流示范园区，新增5家以上5A级的物流企业，构建现代物流体系，努力将现代物流业培育成为全省的支柱产业。武汉凭借在全国区域经济发展中的地位和条件，以及聚集物流资源的优势，武汉已经具备珠海到温州物流建设国家物流枢纽城市和国家物流中心的基础。政府在武汉市第十二次党代会、十三次人大一次会议上，已相继做出了“建设国家中心城市，推进国家创新中心、先进制作也中心和商贸物流中心建设”的战略决策，将物流业作为八大重点发展产业之一，摆在了优先发展位置。

三、湖北地区智能物流发展建议

1.构建湖北地区智能物流信息系统。建设统一规划，布局合理的现代化物流中心，为物流的社会化、共同化创造良好的条件。地区物流信息平台的构建，有利于对物流信息的收集，传递与交流、有利于资源的合理配置。构建地区智能物流信息系统应学习国内外先进经验和管理经验，参考行业标准和国家标准，注意城市、乡镇间的信息传递。

2.加大湖北物流企业对自动识别技术、数据挖掘技术、人工智能技术的投入与应用，提升物流企业的信息化水平。自动识别技术是以计算机、光、机、电、通信等技术的发展为基础的一种高度自动化的数据采集技术。它通过应用一定的识别装置，自动地获取被识别物体的相关信息，并提供给后台的处理系统来完成相关后续处理的一种技术。目前，自动识别技术主要有条码识别技术、智能卡识别技术、光字符识别技术、射频识别技术、生物识别技术等。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际应用数据中，挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。一般分为描述型数据挖掘和预测型数据挖掘两种。人工智能就是探索研究用各种机器模拟人类智能的途径，使人类的智能得以物化与延伸的一门学科。它借鉴仿生学思想，用数学语言抽象描述知识，用以模仿生物体系和人类的智能机制，目前主要的方法有神经网络、进化计算和粒度计算三种。