為什么說智慧物流的數據處理是基礎？萬丈高樓平地起說明道理

對智能物流而言，數據處理能力特別是毫秒級數據處理能力是一切技術得以展開的基礎,所謂萬丈高樓平地起就是這個道理，基礎牢靠了，一切就是順理成章。

從某種意義上說，如果上海物流公司想實時監控物流設備，無論是汽車、飛機還是船舶，每分鐘生成大量的操作數據和視頻數據，這些數據上傳到云，必須有一個非常復雜和先進的算法平臺處理，在最短的時間內實現準確的反應，達到提高效率的目的。

因為目前各個環節都特別注重數據收集，所以很多數據收集后似乎有很多問題，如果沒有，很多看似相互沖突，邏輯上違背的數據應用都有很大的問題。

比如在海運領域，從沿海到內地集裝箱調運時，有時候有貨進沒貨出，沒有貨出的時候只能調空箱。就航運業而言，船舶航行信息、操作方式、調度信息、港口、貨棧、水文氣象等信息是非常分散和大量的，所以要運用大數據，建立一個龐大的數據池，對數據進行精煉形成新的價值。

例如，對于飛機來說，與客運不同的物流運輸除了安全外，降低成本和提高效率是管理目的的核心目的。航空物流企業一般都在關注遇到什么樣的天氣，用什么樣的航速飛行最省油，而且機腹的貨倉怎么樣排列才能在最有效的方式下承載更多的貨物。

為了獲得核心數據和真正的解決方案，必須基于龐大的數據操作能力。

關鍵是人工智能技術的出現實現了無人倉庫的概念。在人工智能如機器視覺的幫助下，自動化倉庫的搬運機器人、分揀機器人、無人叉車等一系列物流機器人都可以在倉庫內進行作業，實現自感知、自學習、自決策、自執行等功能，更有效地實現自動化集成。

另外，以歷史消費數據為基礎，通過深度學習、寬度學習等算法，建立了庫存需求量預測模型，可以檢測過去的數據，預測未來的庫存需求，形成一個智能倉儲需求預測系統，從而實現系統根據實際數據自動生成最優訂購方案，實現對庫存水平的實時調節。

與此同時，隨著訂單數據的不斷增加，預測結果的靈敏度和準確度都可以進一步提高，從而可以在維持較高的物流服務水平的同時，降低企業的庫存成本。

這也是京東目前競爭力的核心，大數據和算法仍然支持這樣一個基于用戶需求和庫存動態比例的數據模型和一系列應用。

因此，除了建立物聯網研發團隊和人工智能算法和應用團隊外，大數據處理能力和大數據算法的研發也是智能物流企業非常重要的方向，當然，大數據處理能力和大數據算法的研發也是需要大量的科研團隊的支撐才能實現。