隨著每年各大購物節(jié)的狂歡大促與“買買買”訂單量的迅速激增，快遞的“閃送”也提上了日程。不同往年那般延遲發(fā)貨、物流慢，今年一線城市的物流效率甚至做到了今日下單次日達的“神速”。究其原因，要歸功于智慧物流行業(yè)的上下游供應鏈實現(xiàn)了智能化閉環(huán)。

智慧物流，是通過智能硬件、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等智慧化技術與手段，提高物流系統(tǒng)分析決策和智能執(zhí)行的能力，進而提升整個物流系統(tǒng)的智能化、自動化水平。

截至目前，智慧物流的演化歷程一共經(jīng)歷了五個階段：1950至1970年的粗放型物流;1970至1980年的系統(tǒng)化物流;1990至2000年的電子化物流;2000至2009年的智能物流;2009年至今的智慧物流。

為什么量子計算可以做到?那我們首先要了解智慧物流供應鏈的整體流程。

整個物流行業(yè)是在科技技術驅(qū)動下，從服務場景和業(yè)務場景兩個層面來落地。物流科技解決方案主要包含合同物流數(shù)字化解決方案與網(wǎng)絡型企業(yè)數(shù)字化兩大類，而物流科技產(chǎn)品主要包含供應鏈控制塔、供應鏈協(xié)同機制(工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺與供應鏈中臺)。同時，物流科技產(chǎn)品的上游是由基礎設施平臺來支撐，下游則是物流服務的科技解決方案。

其中，在基礎設施平臺自動化逐步落地的情況下，供應鏈協(xié)同的重要性不言而喻。而物流供應商不僅要實時制定、監(jiān)控并動態(tài)優(yōu)化供應鏈流程，還要對資產(chǎn)貨物與物流運輸路徑進行實時調(diào)配，這也是典型的組合優(yōu)化問題，而目前的普通臺式電腦與超級計算機無法做到，卻是量子計算的主場。

物流數(shù)字化的進程從來不是一蹴而就的。很多中小物流企業(yè)的數(shù)字化最開始都是從局部開始。但最終的目的是通過數(shù)據(jù)讓“貨”實現(xiàn)舒適的運輸體驗，讓人實現(xiàn)高效、安全的管理體驗。

簡單來說，物流行業(yè)要提升效率，唯一的路徑就是能進行量化分析。而實現(xiàn)量化的基礎，必須要讓人、車、貨等要素，變成信息化，然后再將這些單點的數(shù)據(jù)打通，讓數(shù)據(jù)流通起來，變得可分析可利用。從而激發(fā)智慧物流的最大潛力。從“單點信息化”到“全鏈數(shù)字化”將是一個大趨勢。

總的來看，未來的智慧物流的發(fā)展，肯定不是巨頭生態(tài)，而是一個超大的去中心化網(wǎng)絡。即不同的行業(yè)參與者在這個巨大網(wǎng)絡中互聯(lián)連接，成為其中一個節(jié)點。

與中心化網(wǎng)絡看重絕對實力不同。在去中心化網(wǎng)絡中，超級節(jié)點賦能產(chǎn)業(yè)的“進化力”大小，決定了企業(yè)的未來發(fā)展空間。以G7為例，通過在貨運安全、智能裝備、自動駕駛、數(shù)字結算等方面的布局，已成為一個軟硬一體的開放物聯(lián)網(wǎng)平臺。雖然并非物流企業(yè)，但已成為物流行業(yè)中的超級節(jié)點，因在物流產(chǎn)業(yè)中連接諸多上下游企業(yè)而發(fā)揮巨大的影響力，這讓其未來充滿想象。

現(xiàn)代物流發(fā)展已經(jīng)進入新的階段。人工智能、云計算、車聯(lián)網(wǎng)等技術的發(fā)展使傳統(tǒng)物流業(yè)務系統(tǒng)開始包含更多數(shù)字化、智能化能力。中國建材集團旗下“我找車”網(wǎng)絡貨運平臺(簡稱“我找車”)與百度智能云的合作，成為保障產(chǎn)業(yè)鏈、服務供應鏈、放大價值鏈的典型實踐。

三大治理與六大升級，賦予“我找車”全新生命力 中國建材集團是全球最大的綜合性建材產(chǎn)業(yè)集團之一、世界領先的新材料開發(fā)商和綜合服務商。作為建材行業(yè)龍頭企業(yè)，龐大、復雜的供應鏈網(wǎng)絡離不開便捷、高效的物流服務能力支持，如何幫助各成員企業(yè)提升車貨匹配效率、降低運輸成本、優(yōu)化運輸管理、提升終端用戶使用體驗，成為中國建材集團面臨的考驗。

為了探索解決之道，2018年，中國建材集團推出“我找車”網(wǎng)絡貨運平臺，把企業(yè)大宗原材料、水泥、商混等產(chǎn)品的運輸需求納管到平臺上，通過平臺向全網(wǎng)或特定范圍的承運商、物流信息部、車主、司機發(fā)出邀請，由他們根據(jù)自身運力、資金情況進行競價，執(zhí)行派車運輸任務，一定程度上解決了集團物流運輸過程中的難題。隨著線上業(yè)務量的快速增長，技術架構相對簡單、服務耦合性強、輸出服務無法滿足前端業(yè)務需求、用戶體驗感不足等問題愈發(fā)凸顯。