刘伟华  天津大学运营与供应链管理系主任

 中国物流学会兼职副会长 

在2019年（第十二届）物流领域产学研结合工作会的演讲（摘要）

（2019年4月26日 四川·遂宁）

一、经济社会形势与趋势分析

1. 物流供应链面临的新供需矛盾

需求个性化、多样化、碎片化带来巨大压力。一切变化来自于科技、商业、社会和政治四个方面的变化。科技的发展变化最迅速，而政治的变化最缓慢。一切经济发展的核心都是以科技的变化为初始。当前企业经营从传统薄利多销到品牌、服务以及个性化满足，经营方式正在发生迅猛的变革。与此同时，企业面临着巨大的需求个性化、多样化和碎片化压力。现在平均线上获客成本已经超过200元，很多电商都已经转入线下经营，很多企业提出新零售等概念。未来需求的竞争会越来越激烈，这是由需求的碎片化和多样化来决定的。

人口红利消失、外部竞争加剧。人口红利的消失不仅是现在的问题，也是长远的问题。中国经济进入新的发展阶段，未来整个世界格局、贸易格局都会发生巨大转变。

供给侧资源瓶颈凸显，面临边际效应递减。供给侧资源瓶颈正在凸显，未来面临的边际效应递减会迅速加快，企业当前面临的市场竞争压力尤为明显。

2.第四次工业革命的巨大推动力量

2010年以来的第四次工业革命正在成为推动经济与社会发展的巨大转型力量。从第一次工业革命到第四次工业革命分别经历了蒸汽时代、电气时代、IT时代和DT时代，第四次工业革命就是数据的革命，生产方式都会发生全新变化。

数据资源成为未来技术发展的新基础。数据资源正在成为技术发展的一个重要集成，新的基础设施不再是劳动力、厂房、土地，而是云、网和端，这些将成为决定未来经济发展的重要新兴基础设施。这些基础设施的出现使得新的生产要素——数据资源成为很多企业竞争的焦点。我们面临着新的分工体系，例如海尔提出的生态圈也是一种新的分工协同体系。

智能生产、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革。以云计算、大数据、物联网、人工智能、5G为代表的新一代信息技术，在不断融合、叠加、迭代中，为智能经济提供了高经济性、高可用性、高可靠性的智能技术底座，很多企业在推行智能工厂的变革。

智能经济正在开启全新革命，以数据+算力+算法为核心的智慧经济决策模式，推动供需快速匹配，实现经济协同化、自动化与全球化，这是未来智慧经济抢占的焦点。

未来新的制造体系将以数字孪生为核心的载体，实现制造模式的全新变革，阿里、京东、海尔等很多企业都在做这方面的尝试。例如，天猫和宝洁的合作突破了传统产品的局限，即原来传统产品的研发需要18个月，现在基于数据驱动的研发只需要9个月。快速的模式变化，使整个经济运行方式也在发生新变革。

智慧物流正在改变传统物流的运作模式。在这样的经济模式下，物流也在发生新变革，例如菜鸟小G、顺丰无人机、京东无人机等，这些模式变化推动了运作方式变化。

3.国家政策对智慧物流产业的强力支持

国家相继出台一系列政策，尤其今年国家发展改革委等部委发布的《推动物流高质量发展促进形成强大国内市场的意见》，成为推动物流市场发展的重要引擎。十九大以来，现代供应链正在成为经济增长的新动能，在《国务院办公厅关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》中，文件用了7次“智慧”，8次“智能”，可以体现出智慧经济很受关注。

4.智慧物流的兴起

从供、需以及科技革命的角度，我们发现了智慧物流正在快速到来的趋势。智慧物流的核心特征就是物流的流程数字化和现代化。智慧物流的兴起成为解决未来物流业痛点的重要方式，将快速提升整个物流系统的智能化、自动化水平，从而真正促进物流业降本增效。

二、智慧物流体系的三重架构

围绕智慧物流，我们提出了很多新观点，从传统物流1.0基于传统的运输、仓储、加工、包装配送的时代，到物流2.0一体化物流时代，到物流3.0供应链管理时代，再到物流4.0智慧物流的新时代。智慧物流新时代的本质是工具革命和决策革命，工具正在由传统工具变成智能工具，传统决策是以人为中心的决策，现在是以科技、算力、算法、智能化的决策为突破点。物流4.0实际是工具革命加决策革命。

很多企业提出智慧物流的新模型，比如中外运将智慧物流的模型称为认知模型，对智慧物流的驱动要素、价值导向、目标导向、社会分工和社会文化都提出了其观点。中外运认为智慧物流1.0是运用新技术，智慧物流2.0是孕育新模式，智慧物流3.0是创造新业态。中外运也提出了新的价值模型，围绕数字化的能力和社会化的协作，分别提出了对智慧物流体系的思考。京东提出了智慧化平台、数字化运营和智能化作业三个层次的智慧物流体系架构，顶端是智慧化平台，包括大数据网络布局、行业洞察和供应链深度协同，中间是数字化运营，底层是智能化作业。阿里在2017年全球智慧物流峰会上提出智慧物流的体系架构——系统逻辑模型，分为应用层、决策分析层和数据感知层。这些模型的提出更能提高对智慧物流的理解。如果把智慧物流看作“人”，智慧化平台就是“大脑”、数字化运营就是“中枢”、智能化作业就是“四肢”。

智慧物流具有智能化、透明化和便利化三个核心特征。智能化是指它的路径优化、装载优化、物流规划等；透明化是指全供应链实时可视化的系统是透明的；便利化是指系统、通信、传感器的大规模应用使得运作更加便利、更加快捷。

三、智能物流发展模式与路径

去年我们和中外运提出面向全场景的智慧物流综合体系架构，可以把这个架构称为五个“全”：全目标、全技术、全场景、全渠道和全链条。智慧物流是全程覆盖的，每一个目标、技术、场景、渠道和链条都包含不同阶段性要求。其中，我们发现在智慧物流的核心过程中，最能体现的是其技术，我们将其分为人工智能、区块链、云计算、大数据和物联网。在很多场景都有智慧物流的创新，比如生产物流场景的智慧物流创新，更多采取的是“互联工厂”的商业模式；流通物流场景的智慧物流创新；全链条物流场景的智慧物流创新；全场景的智慧物流模式创新。

智慧物流的发展路径有两条，一是以电商平台为驱动，比如阿里、京东率先从电商的角度驱动物流行业的发展，是反向驱动，或者是自上而下的驱动。电商平台驱动了物流数据平台，物流数据平台再驱动全数据的协同和全链条资源的整合。二是以物流企业为驱动，是自下而上的驱动，就是把底层业务通过线上化经营，形成平台化运作，最后给客户提供个性化解决方案。

物流企业发展智慧物流可以分为典型的三种模式，第一种模式是平台型公司模式，强调从单点自动化到多点网络化、服务链智能化、全平台的自动化、公共平台化，最后实现万物互联化。第二种模式是通用型公司模式，一般企业发展智慧物流有三个阶段：第一阶段是自营化探索；第二阶段是深度整合，强调的是算法；第三阶段是共享创造，强调的是创造、客户共享、工业共享，实现深度价值创造。第三种模式是专业型公司模式，分为三个层次：一是解决个性化，二是形成标准化，三是服务输出化。

四、智慧物流发展趋势与应对

智慧物流的发展和第四次工业革命的出现是密不可分的，从第四次工业革命开始，当前的经济模式正朝着五个角度去创新，第一个是加速，第二个是准确，第三个是整合，第四个是创新，第五个是节省，现在所有的创新活动基本都可以围绕这五个方面去做一些全新的变革。基于这些新的变革，我们发现近几年物流数字化的转型是最快的。戴尔曾在2018年10月发布了《数字化转型指数II研究报告》，物流是智慧运营发展最快的8个行业之一，可以看出物流业转型的趋势非常明显。

未来物流行业的发展趋势：一是数字物流基础设施进入集中建设期，物流互联网将加速形成；二是物流产业互联网深化产业联动融合进一步加快；三是人工智能技术和物流业的深入融合会推动行业核心竞争力的重塑；四是平台经济重构了产业生态体系，一批领先的物流企业加快向商业模式平台化转型；五是智慧化物流生态体系会逐步形成。

从技术发展来看，未来的人工智能、云计算、区块链、物流机器人和无人驾驶等新的技术将推动从劳动密集型向技术密集型的快速转变。从场景创新来看，物流业新的应用场景会更多，包括无人化操作、虚拟化管理、全链条运营、多平台协同以及生态化发展。从风险因素来看，智慧物流发展过程中也会有很多新的风险，比如政府监管风险，平台垄断风险和就业风险。行业的价值观会重新得到体现，“整合、开放、共享、协同”的智慧物流新生态是大势所趋。

这些趋势的变革下，会出现一些新的商业模式变革。第一个变革是供应链可视化会成为新兴的产业。工业原来强调“3A”，未来会强调“3V”，透明可视、灵活多变和响应速度成为发展趋势，驱动透明供应链管理成为新兴产业，充满了巨大的商机。第二个变革是管理供应链中断风险的第三方管理机构将蓬勃兴起。未来AI技术将在供应链行业中得到普及性的应用，会有更多的第三方管理机构去管理供应链中断的风险。第三个变革是价值创造型供应链成为企业发展制高点。未来的供应链正在快速走向价值供应链，京东、海尔都提到价值型供应链，供应链从第一阶段的被动响应型，逐步发展到未来的价值共创型。第四个变革是深度数据赋能和互联共享。预计未来5-10年，物联网、云计算、大数据等新一代信息技术的应用会推动整个行业发生深度变革。整个物流行业中资源和数据都会得到共享，更多的平台企业会给小平台、运作型企业深度的赋能。第五个变革是面向全场景的分布式物流互联网。未来从物流网、物联网到“务”联网，这种趋势在快速转变。“体验经济”将创造未来智慧物流的新价值。

我们应该如何应对呢？一是密切关注、主动适应一切物流和供应链管理活动的数据化、互联网化和物联网化的活动。我们要拥抱互联网+、智慧+，要有开放的态度。二是推进物流业的大众创业、万众创新，参与应对制造业的扁平化趋势。供应链服务要向智能制造生态服务转变，现在很多制造业已经在向这个方向转型，物流行业也要朝着这个方向去转型。三是优先重视数据资源，为供应链网络应用先进的定制化技术。更加智能化的时代即将到来，未来的技术和科技可以发展到什么程度难以想象。但是要重视数据资源的运用，要主动应用一些先进的定制化技术。

谢谢大家！